AIは同時にメモリ不足と過剰を生み出した

3月29日、華強北と米国小売市場の両方でメモリ価格が急落した。Corsair 32GB DDR5-6400キットは、1日で22%下落し、490ドルから380ドルに急落した。国内では、32GB DDR5高速キットの価格が1週間で800元下落し、チャネルディストリビューターの間でパニック売りが発生し、「1日で100ドル以上下落した」と話す人もいた。

しかし、この数字をより長い時間軸で見てみると、状況は全く異なる：下落後も、現在のDDR5の価格は2025年7月の4倍だ。AI産業チェーンでは、需要と供給が正確に一致せず、同じ力がまず不足を生み出し、その後、余剰パニックを引き起こした。

ジェットコースター：8か月で540％の上昇、1か月で22％の下落

2025年7月には、米国小売市場の主流32GB DDR5-6000キットはわずか77ドルだった。2026年1月までに、同じキットの価格は490ドルに急騰した。8ヶ月で540％の値上がりだ。

この値上げは、消費者が突然コンピューターのアップグレードに熱中したためではない。トレンドフォースのデータによると、2026年第1四半期には、DRAMの契約価格は前四半期比で90～95％上昇し、PC用DRAMの価格は100％を超えて上昇し、過去最大の四半期上昇を記録した。これらすべてを牽引したのは、特定の種類のメモリに対するAIインフラの旺盛な需要だった。

その後、3月25日にGoogleはTurboQuantという圧縮アルゴリズムをリリースしました。その4日後、メモリ価格が暴落しました。

容量はどこへ消えたのか？HBMがあなたのメモリ・スティックを食べた

この価格急上昇を理解するには、まず重要な技術的パラメータを把握する必要があります。HBM（High Bandwidth Memory、NVIDIA AIチップ専用のメモリ）は、通常のDDR5に比べてGBあたりのウェハ面積が3倍かかる。Tom's Hardwareによると、これは同じウェハからHBMを製造した場合、DDR5の容量の3分の1しか得られないことを意味する。

サムスン、SKハニックス、マイクロンの3大メモリメーカーは、HBMの高い利益率を前に合理的な選択をし、最先端プロセスウェハの生産能力の最大40％をHBMの生産にシフトした。トレンドフォースのデータによると、2026年第1四半期には、DDR5の利益率が初めてHBM3eを上回ると予想されており、これはコンシューマーグレードのメモリの供給がどの程度逼迫しているかを示している。

マイクロンの選択は最も急進的だ。2025年12月、同社は29年間続いた消費者向けブランドCrucialの閉鎖を発表し、消費者レベルのメモリおよびストレージ市場から完全に撤退し、企業およびAI顧客に完全に転換した。マイクロンの投資家向け発表によると、2025年度の総収益は373.8億ドルで、データセンターおよびAIアプリケーションが総収益の56%を占めた。消費者市場は追求する価値がない。

SKハニックスのHBMの生産能力は2026年末まで完売している。サムスンは2026年末までにHBMの月間生産能力を17万枚から25万枚に増やす計画である。新しいウェハー製造施設（サムスンP4LとSKハニックスM15X）は、早くて2027-2028年まで量産開始の見込みはない。つまり、コンシューマー向けDRAMの供給ギャップは構造的なものであり、1〜2四半期では解消できない。

景観の変化：SKハニックスがサムスンの40年にわたる支配を打ち破る

この生産能力の変化は、メモリ業界の勢力図も変えた。TrendForceのデータによると、2025年第2四半期には、NVIDIAと深い関係にあるSKハニックスがHBM市場の62%を占め、サムスンはわずか17%、マイクロンは21%だった。

さらに重要なことに、収益レベルで逆転現象が起こった。TrendForceの2025年第3四半期レポートによると、SKハニックスは137.5億ドルで初めてDRAM単四半期の収益で首位となり、サムスンは135億ドルで僅差で続いた。両者の差はわずか2億5000万ドルだったが、これはサムスンがメモリ収益で首位を失ったのはほぼ40年ぶりのことである。CNBCは、2025年のSKハニックスの通期営業利益も初めてサムスンを上回ったと報じた。

HBMの先行者利益はSKハニックスに十分な優位性をもたらしたが、この競争はまだ始まったばかりだ。サムスンはHBM4の量産進捗で追い上げに懸命に取り組んでおり、マイクロンは消費者市場を放棄したが、エンタープライズとAI分野での収益成長（第3四半期前期比+53.2%）は、ビッグスリーの中で最も速い。

アルゴリズムが価格上昇の論理を覆す方法とは？

3月25日、GoogleはILCR 2026でTurboQuantアルゴリズムを発表した。このアルゴリズムは、KVキャッシュ（言語モデル推論中に最もメモリを消費する部分）をFP16精度から3ビットに圧縮し、メモリ使用量を少なくとも6倍削減し、H100 GPUでのアテンション計算を最大8倍加速するという1つのことを行った。Google Research Blogによると、Needle-in-a-Haystackのような5つの長期コンテキストベンチマークでは、精度低下はゼロだった。

市場はすぐに計算した。TurboQuantや類似のアルゴリズムが主流のAI企業に広く採用されれば、DRAMに対するAI推論の需要の増加は大幅に縮小するだろう。過去1年半にわたってメモリ価格の上昇を支えてきた中心的な主張は、「AIインフラがメモリ容量を余りにも多く消費している」ということだった。

4日後、チャネルの信頼感は崩壊した。

TurboQuantは、トレーニング側のHBM需要ではなく、AI推論側のKVキャッシングをターゲットとしていることに注意すべきである。推論最適化アルゴリズムのため、HBMの需給関係は短期的には変わらないだろう。しかし、市場は常に両者を区別しているわけではない。シナー財務によると、暴落前には、価格上昇により多数のオフチャネルの投機筋が国内チャネルに殺到し、高値が小売売上高を60%以上押し下げた。資金調達チェーンが逼迫した状況でのチェーン販売は、この減少を拡大させた。

AI産業チェーンは、メモリに不足と過剰の両方のパニックを同時に引き起こしている。HBMの物理的容量の逼迫により、消費者向けメモリが不足している一方で、TurboQuantのアルゴリズム効率のブレークスルーにより、AIメモリ需要の見通しが急落している。価格上昇と市場崩壊の背後には同じ力が働いている。