Ram-preise explodieren: ki-boom als auslöser – doch es ist komplexer
Die Preise für Arbeitsspeicher (RAM) steigen seit Monaten. Experten sehen die künstliche Intelligenz (KI) als Hauptverursacher. Doch hinter dieser einfachen Erklärung verbergen sich tiefgreifende strukturelle Probleme, die den gesamten Markt belasten.
Ki-anwendungen treiben die nachfrage nach teurem speicher an
Laut einer Analyse von TrendForce reagiert die Speicherkrise nicht nur auf den KI-Hype, sondern auf eine Kombination aus Faktoren, die sich über Jahre aufgebaut haben. Besonders betroffen sind die DDR5-Module für den PC-Bereich, deren Preise in einigen Segmenten sich verdoppelt haben. Dies wirkt sich direkt auf die Kosten für Notebooks und Desktops aus.
Die wachsende Nachfrage von Datenzentren, die KI-Modelle wie Gemini oder ChatGPT trainieren, treibt die Nachfrage nach High Bandwidth Memory (HBM) an. Diese spezielle Art von DRAM ist für den extrem hohen Datendurchsatz erforderlich, der für KI-Anwendungen notwendig ist. Das Problem: HBM und DDR5 konkurrieren um die gleichen Wafer in den gleichen Fabriken. Jeder Wafer, der für HBM reserviert wird, steht nicht für DDR5-Module für den Konsumenten zur Verfügung.
Schon vor dem aktuellen KI-Boom gab es Warnungen vor Engpässen bei DDR4 und LPDDR4. Industrielle Kunden wurden aufgefordert, sich Speicher zu sichern – was zu einer Welle von Vorbestellungen führte, die den Preisdruck verstärkten. Die Hersteller hatten klare Anreize, auf den schnelleren und profitableren Standard DDR5 umzusteigen, indem sie die Versorgung älterer Standards einschränkten.
Die auswirkungen reichen über pcs hinaus
Die Problematik beschränkt sich nicht nur auf den PC-Markt. Auch die GDDR6-Speicher für Grafikkarten und die LPDDR-Speicher in Smartphones sowie NAND-basierte SSDs sind betroffen. Die Preise für diese Technologien sind ebenfalls gestiegen. Dell hat bereits Preiserhöhungen von 15 bis 20 Prozent für seine PCs angekündigt. Lenovo und HP kündigten weitere Erhöhungen für die zweite Hälfte des Jahres 2026 an.
Für Endverbraucher bedeutet das, dass auch Einstiegs-Smartphones mit nur 4 GB RAM auskommen müssen – die gleiche Menge wie vor einem Jahrzehnt. Einsteiger-Laptops werden voraussichtlich auf 8 GB RAM beschränkt bleiben. KI-Anwendungen auf mobilen Geräten werden durch die Speicherknappheit ebenfalls ausgebremst.
Die Lösung liegt in einer höheren Produktionskapazität. Micron hat eine Investition von 10 Milliarden US-Dollar in eine neue Fabrik in Japan getätigt, deren Produktion aber erst Mitte 2028 beginnen soll. Auch Samsung und SK Hynix planen Expansionsprojekte. Doch die Bauzeiten von Halbleiterfabriken sind lang. Kurzfristig könnte eine Reduzierung der Investitionen in die KI-Infrastruktur die Drucksituation etwas lindern. Doch das ist derzeit kaum absehbar. Solange die großen Modelle mehr HBM benötigen und Hyperscaler massive Verträge abschließen, haben die Hersteller keinen Anreiz, Kapazitäten für den Konsummarkt freizugeben.
Der Nutzer, der RAM für 2026 benötigt, wird dafür mehr bezahlen müssen. Und es sieht so aus, als würde sich diese Entwicklung zumindest bis zur Inbetriebnahme der neuen Produktionsanlagen fortsetzen.
Die Speicherpreise sind ein deutliches Zeichen dafür, dass die rasante Entwicklung der künstlichen Intelligenz auch wirtschaftliche Konsequenzen hat – und diese werden noch nicht abgeschlossen sein.