Default
Door staff@engadget.com (Daniel Cooper) - 15 Aug 2026
Het korte antwoord is: AI.
Het medium antwoord is: AI-bedrijven, die overspoeld zijn met contant geld van investeerders, hebben vrijwel de hele wereldvoorraad RAM opgekocht.
Het lange antwoord is dat de mondiale RAM-markt de afgelopen twintig jaar behoorlijk voorspelbaar is geweest. Misschien willen we in de loop van de tijd meer RAM in onze apparaten, maar het totale volume aan RAM-modules dat elk jaar nodig is, is redelijk stabiel. De industrie weet hoeveel telefoons en pc's mensen jaarlijks zullen kopen en hoe de upgradecycli eruit zien. Meestal worden de meer dramatische veranderingen goed getelegrafeerd: wanneer bijvoorbeeld Microsoft een nieuw besturingssysteem lanceert met hogere systeemvereisten, hebben pc-fabrikanten voldoende tijd om extra voorraad te bestellen. Zelfs toen zaken als clouddatacenters opkwamen, kon de sector de vraag redelijk goed absorberen.
AI-bedrijven hebben zowel de politieke klasse als de investeerdersklasse ervan overtuigd dat hun producten een existentiële vereiste zijn. Bedrijven als OpenAI bevinden zich op oorlogsbasis, krijgen miljarden dollars en krijgen te horen dat ze hun rivalen moeten overtreffen om zoveel mogelijk rekenkracht uit te bouwen. Ze gebruikten veel van die vrijgevigheid om hardwarecapaciteit voor een heel jaar uit de fabrieken op te kopen. DigiTimes beweert dat de RAM-capaciteit van elke fabrikant voor 2027 al uitverkocht is.
Om te begrijpen hoe ontwrichtend de AI-zeepbel voor de rest van de sector is geweest, kan het helpen om naar de impact van slechts één datacenter te kijken. xAI's Colossus-site in Memphis heeft volgens infrastructuurbedrijf Introl 555.000 NVIDIA GPU's ter waarde van $ 18 miljard die de AI van Elon Musk trainen. Colossus is naar verluidt uitgerust met:
GPU-model
Hoeveelheid
Maximale RAM-toewijzing
NVIDIA Grace Blackwell 200
520.000
192 GB
NVIDIA Grace Blackwell 300
30.000
288 GB
NVIDIA H100 / H200 Tensorkern
30.000
80 GB / 94 GB (H100)
141 GB (H200)
Het is waarschijnlijk dat xAI, net als zijn rivalen, zijn servers heeft uitgerust met zoveel RAM als hij maar te pakken kon krijgen. Als dat het geval is, zou deze ene faciliteit maar liefst 112.005.000 GB RAM kunnen gebruiken. En hoewel het RAM-geheugen in deze faciliteiten niet in consumentenapparaten kan worden gestopt, gebruikt het dezelfde bronnen. Als je de onnauwkeurige maar veelzeggende vergelijking wilt vergeven: die hoeveelheid RAM is gelijk aan het RAM-geheugen in 14.000.625 iPhones 17 of 9.333.750 Galaxy S26s. Een Bloomberg-rapport uit maart beweert dat er momenteel 831 van deze locaties in aanbouw zijn.
Voor meer bewijs dat dit nog erger zal worden, kun je kijken naar de deal die OpenAI in oktober 2025 met AMD tekende. Het paar beloofde 6 GW aan AI-datacenters uit te bouwen, waarbij de eerste 1 GW-site gebruik zou maken van AMD's Instinct MI450 GPU's. Die GPU heeft een maximale RAM-capaciteit van 432 GB. Als we de vuistregel gebruiken dat ongeveer 450.000 GPU's een capaciteit van ongeveer 1 GW bereiken, zou dit project alleen al tot 194.400.000 GB RAM kunnen gebruiken (of ongeveer 24,3 miljoen iPhone 17-eenheden). En dat is nog maar een zesde van de totale deal.
Het medium antwoord is: AI-bedrijven, die overspoeld zijn met contant geld van investeerders, hebben vrijwel de hele wereldvoorraad RAM opgekocht.
Het lange antwoord is dat de mondiale RAM-markt de afgelopen twintig jaar behoorlijk voorspelbaar is geweest. Misschien willen we in de loop van de tijd meer RAM in onze apparaten, maar het totale volume aan RAM-modules dat elk jaar nodig is, is redelijk stabiel. De industrie weet hoeveel telefoons en pc's mensen jaarlijks zullen kopen en hoe de upgradecycli eruit zien. Meestal worden de meer dramatische veranderingen goed getelegrafeerd: wanneer bijvoorbeeld Microsoft een nieuw besturingssysteem lanceert met hogere systeemvereisten, hebben pc-fabrikanten voldoende tijd om extra voorraad te bestellen. Zelfs toen zaken als clouddatacenters opkwamen, kon de sector de vraag redelijk goed absorberen.
AI-bedrijven hebben zowel de politieke klasse als de investeerdersklasse ervan overtuigd dat hun producten een existentiële vereiste zijn. Bedrijven als OpenAI bevinden zich op oorlogsbasis, krijgen miljarden dollars en krijgen te horen dat ze hun rivalen moeten overtreffen om zoveel mogelijk rekenkracht uit te bouwen. Ze gebruikten veel van die vrijgevigheid om hardwarecapaciteit voor een heel jaar uit de fabrieken op te kopen. DigiTimes beweert dat de RAM-capaciteit van elke fabrikant voor 2027 al uitverkocht is.
Om te begrijpen hoe ontwrichtend de AI-zeepbel voor de rest van de sector is geweest, kan het helpen om naar de impact van slechts één datacenter te kijken. xAI's Colossus-site in Memphis heeft volgens infrastructuurbedrijf Introl 555.000 NVIDIA GPU's ter waarde van $ 18 miljard die de AI van Elon Musk trainen. Colossus is naar verluidt uitgerust met:
GPU-model
Hoeveelheid
Maximale RAM-toewijzing
NVIDIA Grace Blackwell 200
520.000
192 GB
NVIDIA Grace Blackwell 300
30.000
288 GB
NVIDIA H100 / H200 Tensorkern
30.000
80 GB / 94 GB (H100)
141 GB (H200)
Het is waarschijnlijk dat xAI, net als zijn rivalen, zijn servers heeft uitgerust met zoveel RAM als hij maar te pakken kon krijgen. Als dat het geval is, zou deze ene faciliteit maar liefst 112.005.000 GB RAM kunnen gebruiken. En hoewel het RAM-geheugen in deze faciliteiten niet in consumentenapparaten kan worden gestopt, gebruikt het dezelfde bronnen. Als je de onnauwkeurige maar veelzeggende vergelijking wilt vergeven: die hoeveelheid RAM is gelijk aan het RAM-geheugen in 14.000.625 iPhones 17 of 9.333.750 Galaxy S26s. Een Bloomberg-rapport uit maart beweert dat er momenteel 831 van deze locaties in aanbouw zijn.
Voor meer bewijs dat dit nog erger zal worden, kun je kijken naar de deal die OpenAI in oktober 2025 met AMD tekende. Het paar beloofde 6 GW aan AI-datacenters uit te bouwen, waarbij de eerste 1 GW-site gebruik zou maken van AMD's Instinct MI450 GPU's. Die GPU heeft een maximale RAM-capaciteit van 432 GB. Als we de vuistregel gebruiken dat ongeveer 450.000 GPU's een capaciteit van ongeveer 1 GW bereiken, zou dit project alleen al tot 194.400.000 GB RAM kunnen gebruiken (of ongeveer 24,3 miljoen iPhone 17-eenheden). En dat is nog maar een zesde van de totale deal.