Memoria: la DRAM 1b costa il 54% in più al millimetro quadrato del nodo N2 di TSMC

Il paradosso è controintuitivo. La produzione di una memoria DRAM dovrebbe essere più semplice, e quindi meno costosa, rispetto a quella di un processore di punta. I dati della società sudcoreana Kernel Insight, ripresi dal sito cinese IT之家, raccontano però un'altra storia: un wafer di DRAM 1b costa 0,654 dollari al millimetro quadrato, contro 0,424 dollari per un wafer in processo N2 di TSMC. La differenza è del 54%.

Due tecnologie, due complessità

Il nodo 1b indica una generazione di DRAM sotto i 10 nanometri, con una densità di circa 0,436 gigabit per millimetro quadrato. Questi wafer servono a produrre moduli DDR5: banchi da 16 a 64 gigabyte, talvolta 128 o addirittura 512, memorie per portatili, ma anche moduli server RDIMM e LRDIMM fino a 256 gigabyte per banco, con sistemi in grado di arrivare a 12 terabyte di memoria. Parte di questa produzione alimenta anche le matrici di base per le memorie impilate degli acceleratori di IA.

Il processo N2 di TSMC richiede invece doppia esposizione e litografia EUV. In teoria, un prodotto più semplice dovrebbe costare meno da produrre. Accade il contrario, e la causa è congiunturale: la penuria generale di memoria viva legata alla costruzione dei server di IA.

L'effetto della domanda di IA

I grandi progetti di server di IA assorbono sia la memoria a banda elevata sia i moduli DDR5 di grande capacità. L'espansione della capacità dei tre grandi produttori di memoria resta però indietro rispetto alla domanda. Il capo di SK Hynix ha ricordato pubblicamente che l'industria dell'IA non può esistere senza memoria e che il suo gruppo accelera il dispiegamento delle produzioni di nuova generazione. Il presidente di Acer, citato da IT之家, ritiene tuttavia che la penuria non durerà fino al 2030, anche se i prezzi dovrebbero continuare a salire prima di un allentamento a metà del 2027.

Questo effetto di rincaro tocca l'intera filiera. In Italia, gli osservatori del settore rilevano che l'IA fa schizzare il costo dei chip e che il conto alla fine arriva sia alle imprese sia ai consumatori.

Un componente più semplice da fabbricare può costare di più: quando la domanda di IA satura le capacità, il prezzo non dipende più dalla difficoltà tecnica ma dalla scarsità.