9 Minute
Prețurile pentru memoria RAM și memoria flash au crescut dramatic în 2025, forțând producătorii de PC-uri să regândească specificațiile produselor și strategiile de marketing — ceea ce a temperat unele dintre cele mai zgomotoase promisiuni privind PC-urile AI. Pentru cumpărători, construcători și persoane care fac upgrade-uri, consecința directă este reprezentată de facturi mai mari și de opțiuni reduse de echipare cu memorie mare la segmentele de preț mainstream. Această creștere pune presiune pe ciclul de viață al produselor: modelele entry-level și mid-range, care anterior ofereau 8–16 GB RAM la prețuri competitive, au început să fie livrate cu configurații mai conservative, iar modelele premium au văzut majorări de preț sau compromisuri în alte componente pentru a menține marjele.
De ce au crescut costurile memoriei și ce înseamnă pentru PC-uri
Cererea din partea centrelor de date care rulează sarcini de tip AI a trimis un val de șoc prin piața memoriei. Analiștii raportează că costurile medii pentru memoria și stocarea destinată PC-urilor mainstream au crescut între 40% și 70% în 2025, iar aceste majorări au fost transferate în mare parte către consumatori. Chiar dacă livrările globale de PC-uri au înregistrat creștere — Omdia a evaluat creșterea la 9,2% și IDC la 9,6% — presiunile pe oferta din lanțul de aprovizionare au transformat 2026 într-un an care se anunță mult mai volatil. Cauzele sunt multiple: realocarea capacității de producție către memorie de înaltă performanță pentru centrele de date, cicluri de investiții (capex) concentrate pe noduri de fabricație avansate, și limitări fizice ale producției de cipuri NAND și DRAM care reduc rata de creștere a numărului de biți produs anual. În plus, trecerea traficului și a procesării către modele mari și acceleratoare GPU/TPU a crescut cererea pentru module cu latență scăzută și densitate ridicată, presând suplimentar prețurile pe piața componentelor pentru client final. Rezultatul este o piață în care furnizorii B2B plasează comenzi mari pentru module premium, diminuând disponibilitatea SKU-urilor standard folosite la laptopuri și PC-uri de birou.
Pentru a face față acestor turbulențe, producătorii adoptă două strategii previzibile, dar consecvente: majorarea prețurilor și livrarea de sisteme cu mai puțină memorie din fabrică. IDC estimează că prețurile medii ale PC-urilor ar putea urca cu încă 15%–20%, în timp ce vânzătorii reduc discret specificațiile medii de memorie pentru modelele de intrare și cele din clasa medie, ca să conserve inventarul și să protejeze marjele. Aceste mișcări sunt însoțite de ajustări ale lanțului de aprovizionare — unii OEM vor oferi opțiuni diferite de configurare pentru anumite piețe, alții vor prioritiza modelele cu componente ușor de diferențiat (display, baterie, carcasă) pentru a justifica prețuri mai mari fără a mări memoria. Din perspectiva consumatorului, asta înseamnă că modelele „standard” vor avea frecvent configurații mai modeste, iar opțiunile de upgrade out-of-the-box vor fi mai scumpe: placă de bază cu sloturi SODIMM limitate, sau RAM lipit (soldered) pentru a economisi spațiu și costuri de producție, ceea ce complică opțiunile de extindere ulterioară pentru utilizatorii finali și pentru Întreprinderile micro și mici.
Ce înseamnă pentru așa-numitul PC AI
Momentul este nepotrivit pentru narațiunea „PC-ului AI”. Producătorii originali de echipamente (OEM) au promovat AI-ul rulând local ca avantaj principal în ultimii doi ani, dar mulți cumpărători nu au fost convinși — alternativele bazate pe cloud rămân convenabile, scalabile și uneori mai ieftine la scară, iar cazurile de utilizare reale pentru AI local pe laptop sunt încă limitate și fragmentate. Acum, cu RAM scumpă și disponibilitate restrânsă, producătorii au mai puțin stimulent să echipeze mașinile mainstream cu 16 GB sau mai mult, configurația frecvent menționată ca necesară pentru sarcini AI locale. Diferența dintre inferența locală (on-device) și inferența în cloud implică mai mult decât memorie: modelele mari de limbaj (LLM) sau modelele de „generative AI” necesită optimizări precum cuantizarea, distilare sau utilizarea acceleratoarelor hardware (NPU/TPU), iar aceste soluții cer atât resurse hardware dedicate, cât și integrare software complexă. În multe scenarii practice, un utilizator obișnuit va obține funcționalități AI similare sau mai bune dintr-un serviciu cloud optimizat decât dintr-un model rulat local pe hardware limitat, ceea ce reduce atractivitatea comercială a promisiunii „AI on-device” atunci când costul memoriei crește.
Cumpărătorii IT pot prioritiza autonomia bateriei, calitatea ecranului sau prețul în locul performanțelor AI locale. Anumiți furnizori au început deja să-și reajusteze direcțiile de comunicare: Dell a suspendat temporar linia sa XPS pentru consumatori în 2025 pe fondul întrebărilor legate de piața PC-urilor AI; când XPS a revenit la CES 2026, mesajele s-au mutat către calitatea construcției, autonomia bateriei și performanța panourilor, mai degrabă decât pe funcții axate exclusiv pe AI. Această schimbare reflectă o realitate simplă: beneficiile palpabile și ușor de comunicat — ecran mai bun, autonomie mai lungă, tastatură confortabilă — rămân factori decisivi de cumpărare, mai ales atunci când un avantaj „AI” necesită specificații care împing sistemul într-o zonă de preț mai înaltă. În plus, pentru piețele corporate, cerințele de securitate, management și compatibilitate software primesc adesea prioritate în evaluarea ROI-ului (return on investment) pentru adoptarea unor funcții AI locale.
Și jucătorii din zona software resimt presiunea. Există rapoarte despre frustrare internă la Microsoft în privința integrărilor Consumer Copilot care nu au îndeplinit așteptările, subliniind faptul că atât hardware-ul, cât și software-ul mai au nevoie de timp pentru a se alinia înainte ca AI-ul local să devină o victorie clară și mainstream. Integrarea eficientă a modelelor AI la nivelul sistemului de operare, optimizările pentru gestiunea memoriei, instrumentele pentru dezvoltatori și ecosistemele de aplicații trebuie să evolueze concomitent pentru a transforma o funcționalitate „promovată” într-un avantaj valid pentru utilizatorii finali. În practică aceasta înseamnă colaborare strânsă între furnizorii de semiconductori, dezvoltatorii de OS și producătorii de software pentru a oferi drivere, runtime-uri și framework-uri care minimizează consumul de memorie și latentele, facilitând rularea unor sarcini AI utile pe hardware cu resurse limitate.
Analiștii avertizează că penuria nu va fi o problemă rezolvată într-un singur an. Unii prezic că stabilitatea pieței nu va reveni înainte de 2027, ceea ce înseamnă că segmentul cel mai afectat pe termen scurt va fi compus din cumpărătorii atenți la preț și întreprinderile mici, care operează cu bugete stricte și infrastructuri limitate. În timp ce producătorii de memorie pot crește investițiile și își pot extinde capacitatea de producție, timpul de ramp-up al fabricilor, costurile fabless și lanțurile lungi de aprovizionare înseamnă că redresarea va fi graduală. În plus, geografia aprovizionării și politicile comerciale pot adăuga volatilitate: restricțiile de export, schimbările în politicile de stocare a componentelor strategice și prioritizarea comenzilor guvernamentale sau enterprise pot influența disponibilitatea produselor la nivel regional. Pentru utilizatorii finali, aceasta se traduce în perioade extinse în care opțiunile comparative de cumpărare sau upgrade sunt limitate și impun decizii tactice legate de achiziție și planificare IT.
Această raritate, paradoxal, poate fi binevenită pentru cumpărătorii obosiți de zgomotul publicitar legat de AI. Cu costuri de memorie mai mari și o cerere a consumatorilor mai reținută, producătorii de PC-uri ar putea fi forțați să demonstreze că AI-ul rulând local rezolvă probleme reale — nu doar să folosească eticheta „AI” ca argument de marketing pentru a justifica hardware mai scump. Aceasta poate conduce la o selecție mai sănătoasă de funcții AI axate pe valoare concretă: asistenți care reduc pașii repetitivi de lucru, instrumente de editare care economisesc timp sau funcții de productivitate care îmbunătățesc fluxul utilizatorului fără a necesita configurații hardware excesive. Pentru cumpărătorii care intenționează să construiască sau să facă upgrade la un PC, recomandările practice includ verificarea posibilității de upgrade (sloturi RAM disponibile), preferarea SSD-urilor NVMe pentru swap și cache, alegerea unor plăci de bază compatibile cu DDR5 dacă se urmărește durabilitatea în timp și evaluarea reală a necesităților de memorie în funcție de aplicațiile uzuale (browser heavy, editare foto/video, modele ML consumatoare de memorie). De asemenea, tehnici software precum compresia modelului, cuantizarea și offloading-ul către acceleratoare dedicate pot reduce cerințele de memorie pentru funcțiile AI, făcând posibilă livrarea unor experiențe relevante chiar și pe configurații cu resurse mai modeste.
Sursa: smarti
Lasă un Comentariu