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2025年後半、世界ではRAMとSSDが異例の品不足に見舞われました。これは単なる景気循環による落ち込みや新技術への移行ではなく、数年にわたる長期的な危機です。その背景には、AIインフラへの需要が爆発的に増加していることがあります。
AIサーバーには、数十GBから数百GBものメモリが必要です。これは一般的なWebサーバーやPCをはるかに上回る容量です。では、その結果何が起きているのでしょうか。チップメーカーはAI向けにHBM (High Bandwidth Memory) とLPDDR (Low-Power Double Data Rate)を優先し、従来型DRAMの生産を減らしています。この状況はRAMpocalypseと呼ばれています。
これはただ恐ろしい名称なだけでしょうか。それとも、今すぐ対処すべき問題なのでしょうか。以下で詳しく見ていきます。
何が起きているのか？
2023年はそれほど昔のことではありません。当時、SSDは安価でした。状況を変えたのは、2024年末までに市場を一変させたAIデータセンターブームです。AIシステム、すなわちLarge Language Modelsは、基本的に大規模なデータセットでトレーニングされます。これにより、膨大なデータを処理し、文脈を理解して人間のように応答できます。LLMは通常、GPUクラスタ上にデプロイされます。GPUクラスタは、1つまたは2つのGPUを搭載した計算ノードを相互接続したネットワークです。各GPUクラスタにはテラバイト単位のメモリが必要で、現在のAIプロジェクトではこうしたノードを数千単位で運用しています。目的は、複雑なタスクを圧倒的な速度で処理することです。しかし、LLMの運用には大量のDRAMとフラッシュストレージが必要です。企業はトレーニング中心のLLMワークロードから、推論中心のデプロイへ移行しています。推論では大容量のモデルファイルに頻繁にアクセスするため、ニアラインストレージの需要も増えています。
Stargateプロジェクト
このプロジェクトは、AI分野における米国の継続的なリーダーシップを確保することを目指しています。また、米国を再工業化し、米国と同盟国の国家安全保障を守るための戦略的な基盤にもなると考えられています。主な投資家はSoftBank、OpenAI、Oracleです。Microsoft、NVIDIA、Armなども技術パートナーとして参加します。
このプロジェクトでは、まず米国内にAI向けデータセンターを複数建設する計画です。合弁事業はテキサス州の大規模データセンターから始まり、最終的には他州にも拡大する予定です。発足メンバーは、これにより数十万人の雇用が生まれ、AI分野における米国のリーダーシップが確保されるとしています。Stargateの完成には5〜6年かかる見込みです。
OpenAI、Samsung、SK Hynixは、月間900,000枚のDRAMウェハーに関する契約を締結しました。これは世界全体の生産量のほぼ40%に相当します。この状況は将来的に大きな問題を招き、従来のPC・サーバー市場は供給獲得競争で苦戦することになります。AIとは無関係に見えるHDDでさえ、価格が10–15%上昇しています。
工場が増えれば、メモリも増えるのか？
理論上はそうです。しかし現実には、資金面や構造面の制約が、生産能力の急拡大を難しくしています。
価格上昇は生産能力の拡大が必要であることを示していますが、大手DRAMメーカーは従来型DRAMの生産を増やさない方針です。その代わり、投資を高帯域幅メモリ（HBM）に振り向けています。HBMは利益率が高い一方、より多くのウェハーを必要とします。
需要はあらゆる方向から押し寄せています。AI開発企業、ハイパースケールクラウドプロバイダー、エンタープライズデータセンターは、いずれもメモリ供給をめぐって競争しています。生産能力の拡大は、迅速にも安価にも実現できません。新しいファブの建設には莫大な資本が必要で、費用は$10 billionから20+ billionに及びます。これは1日で実現できるものではなく、完成までには通常4–5年かかります。それでも成果は不確実です。熟練エンジニアの不足が、状況をさらに複雑にしています。
その結果、標準DRAMの生産量は限られたままです。メーカーはAI企業やハイパースケールデータセンターの顧客を優先しています。この状況では、メモリ不足と高価格は少なくとも2027年まで続く可能性が高いでしょう。
今後の予測
- まず、AIの旺盛な需要により、RAMの価格は高騰します。品不足と高値はしばらく続く可能性があります。メモリ市場の危機が続くなか、Apple、Lenovo、Dellなどは2026年上半期に自社デバイスの価格を引き上げる見込みです。ゲーミングPCやノートPCにも影響が及び、価格上昇は避けられないでしょう。ハードウェアコストが上昇するなか、組織はメモリに制約のあるシステムへ負荷をかけすぎずにデータをスクレイピングし、AI処理を実行するため、プロキシを活用するようになるでしょう。
- 危機が徐々に緩和し始めるのは、新しいメモリ技術がこのサイクルを打破する2027–2028年以降になる可能性があります。それまでSSD、DRAM、HDDは高価で入手しにくく、AI分野向けに優先的に確保される状況が続く見込みです。
- 大規模モデル、データセンター、コンピューティングサービスが成長を続けるなか、AI需要が大幅に減少する可能性は低いでしょう。つまり、メモリは今後数年間も重要なリソースであり続けます。
- メモリアーキテクチャの革新（CPU/GPUメモリの融合や新しいタイプのRAMなど）は、長期的には状況に影響を与える可能性があります。しかし、深刻な不足を一夜で解決するものではありません。