ヤン・チウ著
編集：李欣馬
表紙画像 | IC Photo
「データベースが最初に開発されたとき、主な課題はメモリの壁でした。そして今日、この『幽霊』が戻ってきました。」
最近のインタビューで、アリババクラウドの上級副社長兼データベース製品事業部門責任者である李飛飛氏は、技術専門家の鋭い洞察力と業界観察者の先見性を組み合わせた発言をしました。
「メモリの価格はここ数カ月で30～40％上昇しており、今後さらに2～3倍に上昇する可能性があると考えています。」
2025年後半以降、半導体メモリ業界は極めて稀有な、広範囲かつ長期的な価格高騰を経験しています。劇的な現象として、256GB DDR5サーバーメモリモジュール1個あたりの価格が5万元を超え、1箱（100モジュール）の購入価格が500万元に達することになり、これは一級都市のマンション1軒分に相当する額です。
さらに、多くのメモリモジュールの価格は過去90日間で急騰しました。例えば、Acer Predator 32G (16G×2) DDR5 6000 Pallas II は、2025年10月30日頃には約1,300元でしたが、2026年1月14日には約2,700元まで高騰しました。
過去のストレージサイクルは、A「上昇」とB「安定」、あるいはC「上昇」とD「横ばい」といった分岐を繰り返すことがありました。今回の価格上昇の異例な点は、世界中のほぼすべてのストレージサブマーケットに波及している点です。HBM、DRAM、NAND、HDDなど、あらゆるカテゴリーのストレージ製品が包括的な上昇サイクルに突入しています。
1月26日現在、多くの半導体ETFは年初来で20%を超える上昇を記録しており、Dike TechnologyやPuran Technologyといった個別銘柄は60%以上急騰しています。Windのデータによると、メモリチップ指数は2025年6月末以降、100%以上上昇しています。
01. すべてはAIのせいだ。
業界関係者によると、最近のメモリ価格高騰の主因は、貪欲な「メモリの主要消費者」である人工知能だという。
これを理解するには、まず KV キャッシュ (キー値キャッシュ) という技術的な概念を理解する必要があります。
大規模モデルがテキストを生成する場合、過去の会話内容をすべて記憶しておく必要があります。この「メモリ」がキーバリューキャッシュです。パラメータ数がわずか70億の、中規模モデルでも推論中にこの内容を保存するために数百メガバイトのメモリが必要です。このモデルが数百万のユーザーからの同時リクエストを処理する必要がある場合、メモリ要件は膨大になります。
従来のコンピューティングタスクを処理する場合、一般的なサーバーははるかに少ないメモリしか必要としません。一方、AIサーバー1台あたりは、一般的なサーバーの平均8～10倍のメモリを必要とし、モデルのトレーニングに対する「需要」はさらに驚異的です。数千億のパラメータを持つ大規模モデルのトレーニングには、数テラバイトのメモリが必要になる場合があります。これは、一般的なサーバー数百台分のメモリに相当します。
世界中の大手テクノロジー企業が、より大規模なモデルの開発や AI データセンターの建設を競うようになると、メモリ リソースをめぐる争いが勃発することは間違いありません。
CES 2026の基調講演で、NVIDIAのCEOであるジェンスン・フアン氏はこのトレンドについてさらに詳しく説明しました。フアン氏は、AI推論とコンテキストに関わるデータストレージが「これまでに存在しなかった」市場を形成しつつあると考えており、この市場が世界最大級のストレージ市場の一つに成長し、世界中のAIシステムのワーキングメモリを担うようになると予測しています。
ジェンセン・フアン氏は、AIワークロードはアクセスパターン、レイテンシ要件、データライフサイクルの点で従来のデータベースやストレージシステムとは大きく異なることを強調しました。既存のストレージアーキテクチャはこれらのニーズを満たすには不十分であり、ストレージ技術自体を根本的に再構築する必要があると述べました。
「ソフトウェアを『プログラム』するのではなく、『トレーニング』するようになりました。CPU で実行するのではなく、GPU で実行するようになりました。」
これは、ソフトウェア制作の中核を決定論的なコードの記述から、理解および生成能力を備えたインテリジェント エージェントのトレーニングに移行する必要があり、コンピューティングの中核も汎用 CPU から AI 向けに設計されたアクセラレーション コンピューティングに移行する必要があることを意味します。
このような背景から、従来のメモリメーカーは、利益率の低い消費者向けメモリに生産能力を割り当てるか、利益率が数倍高い可能性のある AI 専用メモリに割り当てるかという単純な選択に直面しています。
答えは明らかです。
02. HBMが「世界の寵児」に
2023年から、世界のメモリ製造大手は生産能力の大規模な調整を開始しました。サムスン、SKハイニックス、マイクロンは、新規生産能力の80%～90%を特殊メモリであるHBM（高帯域幅メモリ）の生産にシフトしました。
HBM（High Bandwidth Memory）は、AI時代のために特別に設計された「スーパーメモリ」です。従来の回路基板上に平らに敷き詰められたメモリとは異なり、垂直に積み重ねられ、3Dの摩天楼を形成します。
この構造は独自の利点を備えています。垂直積層とシリコン貫通ビア（TSV）技術により、小型化、高帯域幅、低消費電力を実現しています。さらに重要なのは、データ伝送距離をセンチメートルからミリメートルへと短縮し、帯域幅は従来のGDDRメモリの5倍以上となる1.2TB/秒以上に達することです。これは、AIチップに求められる「高速性、低消費電力、コンパクト性」という極めて高い要求に完全に適合します。
HBMに生産能力を集中させる主な理由は、市場収益率の高さにあります。その高い収益性は、企業がHBMを拒むことさえできないほどです。ハイエンドのHBMメモリカードは数万ドルもするのに対し、コンシューマーグレードのメモリモジュールは通常、その1%程度の価格です。
ビジネスの観点から見ると、メーカーは当然のことながら利益率の高い製品を優先します。SK Hynixは既にその恩恵を受けており、NVIDIAとの緊密なパートナーシップを通じてHBM3EおよびHBM4のブレークスルーを達成しました。2025年第4四半期には、HBMの売上高がDRAM事業の40%以上を占めました。
HBMの市場需要はかつてないほど高まっています。GoogleやAmazonといったクラウド大手は、自社開発のAIチップ（TPU、Trainium）の大量出荷を開始しており、各チップには前世代よりも20～30%多くのHBMが搭載されています。さらに、SamsungやSK Hynixといったストレージサプライヤーは、2026年モデルのHBM3Eの価格を20%近く引き上げました。
これは賢明なビジネス上の決定だが、ゼロサムゲームでもある。つまり、Nvidia GPU に割り当てられた HBM シリコン ウエハー 1 つごとに、ミッドレンジ スマートフォンの LPDDR5X メモリやコンシューマー ラップトップのソリッド ステート ドライブ (SSD) の対応する生産能力が失われることになる。
生産能力のシフトは、市場における「需給ミスマッチ」に直接的な影響を与えています。AIが関連製品の急速な発展を牽引する一方で、既存の巨大なサーバー、中低価格帯PC、携帯電話市場は、従来のDRAMおよびNANDの生産能力に対して依然として巨大かつ安定した需要を保っています。関連供給の急激な減少は、当然のことながら価格高騰を招いています。
03. 「難民」の第一波が出現した。
上流のメモリチップから始まったこの価格変動の波は、現在、産業チェーンの下流へと波及しています。現在の傾向から判断すると、消費者市場はAIブームの「犠牲者」の第一波と言えるでしょう。
昨年10月、Redmi K90シリーズの発売前の期間中、Lei Jun氏とLu Weibing氏はソーシャルメディアで、新製品の値上げは「メモリ価格が上がりすぎたため」最後の手段だと不満を述べた。
当初は単なる公式のマーケティング戦略だと多くの人が考えていましたが、予想外にも11月のメモリ価格高騰が話題となりました。現在、ほとんどの携帯電話メーカーはメモリ価格の高騰によるコスト圧力に直面しており、中には今四半期のメモリチップ購入を延期せざるを得ないメーカーもあります。
PC市場も価格上昇の波に見舞われ、複数のブランドのノートパソコンが値上げに踏み切っています。国の新たな補助金を受けても、価格は当初の価格より高くなる可能性があります。消費者はかつて「古いものを買うのではなく、新しい家電製品を買うべきだ」と嘆いていましたが、今では「家電製品は早く買って早く楽しむ、遅く買うと後悔することになる」という時代です。
IDCは、2026年のDRAMとNANDフラッシュメモリの供給量の増加率はそれぞれ前年比16%と17%と、過去平均を下回ると予測しています。同時に、スマートフォンとパソコンという2つの主要市場における潜在的な下振れリスクシナリオも示しています。
- スマートフォン：主力機能を廉価モデルに落とし込むプロセスが阻害され、市場は「規模の縮小＋平均価格の上昇」のパターンを示すことになる。
- PC: AI PC の価格上昇とメーカーの利益率低下に加え、重要な市場プロモーション期間中に新モデルのメモリ構成を削減する必要性により、業界の成長ストーリーが妨げられる可能性があります。
スマートフォンやPCは、スペックダウンか価格アップかというジレンマに直面しており、AIの隆盛は消費者市場の枯渇という代償を伴っています。業界関係者の中には、2026年のハードウェア供給の不均衡はほぼ解消不可能だと考える者もおり、必須のニーズを持つユーザーにとっては、価格が急騰する前に、できるだけ早くコンシューマーグレードのメモリを購入するのが最善策だと考えている人もいます。
今回の価格上昇サイクルがどれくらい続くか、明確なタイムラインを示すことは誰にもできませんが、主にメモリ価格がどれくらい続くかに左右されます。ストレージ業界は「2年間上昇し、その後2年間下落する」ことで知られていますが、現状を考えると、このサイクルはAIの影響によって長期化、あるいは無効化される可能性が高いでしょう。
より深く考察する価値があるのは、この生産能力のシフトが、現在私たちが目にしている連鎖反応をはるかに超える影響を及ぼしている点です。現在の世界的なAI競争において、メモリ価格の高騰は単なる価格の問題ではなく、開発権の問題でもあります。メモリを保有することは、より強力なAI能力を保有することを意味し、技術、企業、さらには地域間で「メモリアクセス権」に基づく新たな格差を生み出す可能性があります。
かつて石油は「産業の生命線」として、20世紀の地政学的構図を一変させた。今、記憶は同様の特徴を示し、「コンピューティングパワーのパイプライン」として世界のデータの脈動に流れ込んでいる。フェイフェイ・リーが語る「幽霊」は、もしかしたら永遠に消え去ったわけではないのかもしれない。ただ、その姿を変えただけなのだ。
