シティ：AIの継続的学習により、メモリ不足は2031年まで継続する
Citi Researchは2026年9月14日に詳細な分析を発表し、人工知能システムが継続的学習段階に移行することで、高帯域幅メモリ、サーバー用DDR5、エンタープライズSSDの需要パターンが根本的に変化すると予測しました。この移行は、AIを静的な学習および推論モデルから、知識を継続的に更新し過去のデータを保持するシステムへと進化させ、メモリ供給に持続的な圧力を生み出します。同銀行の予測によると、DRAMの需給比率は2027年および2028年に急激に負の値となり、NANDも同様の道をたどり、不均衡は2031年まで継続すると見込まれています。
これらの予測は、AIの資本支出の収益性や高帯域幅メモリの仕様調整に関する最近の市場の懸念の中ではあるが、シティは後者を需要の鈍化ではなく供給制約の証拠と解釈している。業界の追跡データによると、最近の四半期においてメモリは半導体収益の半分以上を占めており、この逼迫状況が構造的なものであることを示している。継続的な学習は2027年からHBM、サーバーDRAM、エンタープライズストレージ全体にわたって需要を拡大し、可能な容量増加を上回って、メモリ大手企業の価格決定力と投資優先順位を再構築する数年間の不足を固定化する。
Citiの9月14日付レポートによると、高帯域幅メモリのビット需要は2027年に前年比62％増の752億ギガビットに達し、さらに2028年には69％増加して約1270億ギガビットに達すると推定されています。これらの数値は以前の予測をほぼ2倍上回るものであり、継続的学習が要求するモデルの更新と過去データへの継続的なアクセスという二重の要件を反映しています。需要の源泉は単一のアクセラレータベンダーに限定されず、BroadcomのHBM需要は2026年の約90億ギガビットから2028年には410億ギガビット以上に拡大すると見込まれ、Googleの需要も同じ期間で約47億ギガビットから140億ギガビットへ増加します。
供給側では、2027年の月間ウエハー生産能力は42万枚から70万枚へと増加すると予測されるが、カスタムASICの出荷が加速することで、2028年までにHBMの需給比率は36％の不足に陥ると見込まれている。高度なパッケージングと新規ファブ建設のリードタイムが長いため、対応速度が制限され、資本支出が増加しても市場は構造的に不足した状態が続く。銀行が引用した業界の確認情報によると、2027〜2028年の割当に対する顧客の問い合わせは引き続き強まっており、仕様調整は需要の弱体化ではなく、配給を意味しているという見方が強まっている。この動向は、HBMが長期間にわたって知識を保持・精緻化する必要がある次世代AIシステムの主要なボトルネックであることを示している。
2027年には、世界のDRAM需要が30.2％拡大すると予測され、供給は18.8％の増加にとどまり、8.7％の供給需要差が生じます。2028年には需要がさらに35％増加し、供給は22％の成長にとどまるため、この差は9.7％に拡大すると見込まれます。特にサーバー用DRAMは、2026年の2263億ユニット（1Gb相当）から2027年に3417億ユニットへ51％急増し、DRAM総消費量の約67％を占めると予測されています。継続的な学習がこの加速を後押ししており、モデルは頻繁なパラメータ更新と過去に習得した知識への迅速なアクセスを必要とするため、高性能サーバー用DDR5モジュールの役割が高まっています。
HBMの生産は、従来なら汎用DRAMの生産を支えていたウエハ開始量を既に圧迫しており、技術ノード移行の遅延がさらに生産を制約している。シティは、グリーンフィールド容量の構築に数年を要することから、たとえ資本支出を大幅に増やしても2027年の需要ギャップを埋めることはできないと指摘している。この供給逼迫状況により、平均販売価格の上昇が継続すると見込まれており、2026年に記録された異常な上昇を受けて、2027年のブレンドDRAM価格は23.1％上昇すると予測されている。これらの状況は、HBMおよび高性能サーバーメモリの両分野でリーディングポジションを維持するサプライヤーに持続的な価格決定力をもたらす。
2027年には、継続的学習システムがキー値キャッシュワークロードを外部ストレージに移行し、AIサーバーに高容量QLC構成を採用するため、エンタープライズSSDの需要は52.9％拡大すると予測されています。この成長は、モデルが新しいタスクの学習を継続しながら以前学習したデータを保持する必要があることから生じており、これは静的推論ワークロードと比較してストレージの負荷を大幅に増加させます。シティは、2027年のNAND全体の需要が29％、2028年には33％増加すると予想しており、これはそれぞれ21％、25％の供給成長を上回り、供給需要比がそれぞれ-6.1％、-5.5％となると見込んでいます。
サムスンのNAND容量は、リソースがDRAMとHBMに優先的に割り当てられるため、近期内に4.7％減少すると予想され、業界全体の拡大を制限する。アクセラレーターごとのHBM容量の削減、Nvidiaのキャッシュオフロードの傾向、そして個人および物理的なAI導入の増加が、eSSDの需要をさらに高めている。2027年までにNANDの資本支出が34.2％増加して218億ドルに達しても、長期間の建設および認証サイクルにより、不足分を迅速に補うことはできない。これらの要因により、ストレージはAIインフラにおけるサイクル的制約ではなく、構造的制約へと変換される。
シティは、2027年の合計メモリ資本支出が46.5％増加して804億ドルに達すると予測し、DRAM支出のみでも51.6％増加して586億ドルになると予想している。サムスンは206億ドル、SKハイニックスは175億ドル、マイクロンは158億ドルを割り当てる見込みである。しかし、この規模の投資にもかかわらず、クリーンルームの建設、装置の設置、プロセスの認証には数年間のリードタイムが必要であり、2027年の需要を満たすには不十分である。技術移行は過去の水準よりも遅く、HBMのパッケージングはワーファおよび組立リソースを過剰に消費している。
したがって、銀行は、2027年の需要成長率30％、2028年の需要成長率35％に対して供給が遅れ、それぞれ8.7％、9.7％の不足が生じると結論づけている。過去の半導体サイクルは、在庫が通常レベルを下回り、需要が構造的に高止まりした場合、価格と供給の逼迫が数年間継続する可能性があることを示している。現在の在庫指標は、サプライヤー、クラウド事業者、チャネル全体で既に従来の閾値を大きく下回っており、長期的な不足仮説をさらに後押ししている。
大手サプライヤーが、より高マージンのHBMおよびサーバーDRAMに資本とエンジニアリングリソースをシフトしているため、業界全体のNAND拡張への需要は依然として控えめです。サムスンのNAND出力は近期内に4.7％縮小すると予測されており、2027年の全体供給成長率21％、2028年の25％は、それぞれ29％、33％の需要増加を下回ります。継続的な学習により、長期データ保持およびキャッシュオフローディング向けのエンタープライズSSD要件が高まり、この不均衡がさらに拡大しています。
シティは、2027年のNANDの平均販売価格が2026年に観察された強い上昇トレンドを継続し、45.3％上昇すると予測しています。在庫レベルとサプライヤーの在庫が通常の5週間ベースに対して約2.6週間と低く、業界が需要の急増を吸収する能力をさらに制限しています。これらの状況は、持続的な高価格がより広範な投資を正当化するまで、生産能力の拡大が慎重になる自己強化サイクルを生み出し、不足期間を従来のサイクル長をはるかに超えて延長しています。
シティは、継続的学習、パーソナルAIエージェント、物理的AIシステムの本格的な普及が、2031年までに供給不足を支える基本的な需要の下支えとなると主張している。パーソナルAIはユーザーのインタラクションとコンテキストの持続的な記憶を必要とし、ロボティクスおよび自律システムにおける物理的AIアプリケーションは、保存および精錬される必要のある継続的なセンサーデータのストリームを生成する。これらのユースケースは、現在のハイパースケーラートレーニングクラスタを超えて、高帯域幅および大容量ストレージの総アドレス可能市場を拡大する。
銀行の分析によると、これらのアプリケーションが臨界点に達した後、純粋なトレーニングワークロードが緩和されたとしても、需要の成長率は高水準を維持すると予想されます。資本集約的かつ技術的複雑さに制約される供給側の対応は、予測期間内にこのトレンドに対応できません。その結果、メモリ市場はサイクル的な回復から、持続的な需給不足と高価格が特徴的な構造的なスーパーサイクルへと移行します。
Citiは、今後数年にわたる供給逼迫の主な恩恵を受ける企業として、サムスン電子、SKハイニックス、マイクロン、サンディスク、キオクシアを特定しています。サムスンとSKハイニックスは、HBMおよび高性能サーバー用DDR5の両分野でリーダー地位を確保しており、需要の急増の中心に位置しています。マイクロンはHBMの事業拡大とDRAMの規模によって恩恵を受け、サンディスクとキオクシアはエンタープライズSSDおよび高密度NANDの機会を捉えています。
Applied Materials、Lam Research、Montage、TES、Eugene Technology、TechWingなどの装置・材料サプライヤーも、資本支出サイクルの拡大による間接的な恩恵受給者として注目されています。供給制約と平均販売価格の上昇が組み合わさることで、これらの企業は今後10年を通じて利益率の拡大とキャッシュフローの増加が見込まれています。市場データによれば、最近の四半期においてメモリが半導体売上高の50％以上を占めており、このセクターがAIインフラ構築において極めて重要な役割を果たしていることが確認されています。
Omdiaのデータ（Citigroupの分析と併せて引用）によると、2026年第二四半期の世界半導体売上高は4250億ドルを超え、過去最高を記録しました。このうちメモリが全体の54％を占め、このカテゴリが業界売上の半分を超えたのは初めてです。このセクターは、過去約100四半期にわたる歴史的データにおいて珍しい、四半期連続で二桁の順次成長を記録しています。
AIインフラへの投資は、HBMやDRAMだけでなく、関連する非メモリ部品への需要も引き上げています。これらの数値は、Citiが現在のサイクルが主に消費者電子機器によって駆動された過去のメモリ回復とは異なると主張していることを実証的に裏付けています。メモリが半導体全体の成長に持続的に貢献していることから、継続的な学習ワークロードの拡大に伴い、供給制約は今後も継続すると考えられます。
2027年のグローバルメモリーの資本支出が804億ドルに達し、46.5％増加すると予測されているにもかかわらず、シティは、生産能力の拡張タイミングにより市場が不足すると結論づけている。DRAMの支出は586億ドル、NANDは218億ドルに達すると見込まれているが、グリーンフィールドプロジェクトは着工から量産までに数年を要する。
既存の施設は、ツールのリードタイム、熟練労働力の確保、HBMに必要な高度なパッケージングの技術的複雑さという制約に直面しています。そのため、銀行は、2027年のDRAMの供給成長率19％およびNANDの供給成長率21％が、それぞれの需要増加に対応できないと主張しています。この不均衡は、AI資本支出の短期的な感情変動とは無関係に、今後数年間における供給の逼迫と価格の強さを引き続き招くことになります。
最近の、アクセラレーターあたりの高帯域幅メモリ仕様の削減に関する議論は、一部の市場参加者によって需要の冷え込みを示すシグナルと解釈されている。シティはこれとは逆の見解を示し、これらの調整はHBMの供給制約の中でチップメーカーが出荷可能なアクセラレーターの数を最大化するための合理的な対応であると評価している。
銀行がHBMビット需要の見通しを上方修正し、前回の推定値を約2倍に引き上げたことは、この解釈を後押ししている。2027年および2028年の割当に関する顧客からの問い合わせは引き続き増加しており、BroadcomおよびGoogleの主要なカスタムシリコンプログラムでは、メモリの占有領域が縮小するのではなく拡大している。これらの観察は、基礎的な需要のトレンドが維持されており、仕様の変更が希少性の下での効率的なリソース配分を示していることを示している。
Citiレポートと共に参照された業界データによると、DRAMおよびNANDのサプライヤー、クラウドプロバイダー、チャネル在庫はすべて歴史的な水準を大幅に下回っています。NANDサプライヤー在庫は通常の5週間に対し約2.6週間と推定され、クラウド在庫は7週間の基準に対し約3週間です。チャネル在庫も同様に圧縮されています。これらの低水準は、継続的な学習ワークロードによる需要の加速に対するバッファーをほとんど残していません。
以前のサイクルでは、在庫の再構築には複数四半期にわたる生産増加が必要だったが、予想される需要成長率の下では、再構築はさらに困難になる。余剰在庫が存在しないため、需要の微増がより大きな影響を及ぼし、2031年までの長期的な不足見通しを強化する。
シティの核心的な結論は、継続的な学習、パーソナルAI、および物理的AIの組み合わせが、関連するタイムラインに沿って業界が有資格な容量を追加する能力を一貫して上回る需要の成長を生み出すということである。2027年のDRAMにおける供給需要差は8.7％、NANDでは6.1％と予想されており、これらの差は改良された形で今後数年間継続すると見込まれている。資本集約性、技術的複雑さ、および他のメモリタイプよりもHBMを優先する方針が、迅速な均衡を妨げる構造的障壁を生み出している。
その結果、メモリ市場は、上位サプライヤーにとって長期にわたり高価格水準、割当の厳格な管理、そして強力なキャッシュ生成が見込まれる状況にあります。この分析は、AI投資のリターンに関する最近の懸念が、2030年末までメモリ半導体の需給逼迫を逆転させる可能性が低い理由を明確に示しています。
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AIのメモリ需要という文脈で、継続的学習とは具体的に何を意味しますか？
継続的学習とは、AIシステムが新しいタスクや知識と同時に以前に取得したデータへのアクセスを維持しながらモデルを継続的に更新することを指します。Citiの分析によると、このプロセスには、アクティブなトレーニング更新用の高帯域幅メモリと、履歴データ用の大量ストレージ容量が同時に必要であり、2027年からHBM、サーバー用DDR5、エンタープライズSSDの需要が同時に増加するとされています。
DRAMおよびNANDの予想される供給需要差はどのくらいですか？
Citiは、2027年のDRAMの需給比率を-8.7％、2028年には-9.7％と予測しており、需要はそれぞれ30％、35％の成長を見込む一方、供給は19％、22％の成長と予想されています。NANDについては、需要がそれぞれ29％、33％増加するのに対し、供給は21％、25％拡大する見込みで、需給比率はそれぞれ-6.1％、-5.5％と予測されています。
Citiはどの企業を主要な恩恵受信者として挙げていますか？
銀行は、HBM、サーバーDDR5、高密度エンタープライズストレージにおける保有資産を根拠に、サムスン電子、SKハイニックス、マイクロン、サンディスク、キオクシアを主要なメモリ銘柄として挙げています。アプライドマテリアルズやラムリサーチなどの装置サプライヤーも、資本支出の増加により恩恵を受けると見られています。
なぜ資本支出の増加が不足を迅速に解消しないのでしょうか？
2027年にはメモリの資本支出が804億ドルまで46.5％増加するものの、グリーンフィールドの生産能力には建設、装置設置、プロセス認証に数年かかる。既存施設はパッケージングの複雑さと技術移行の遅さにより制約を受け、2027年の需要は供給を上回る。
Citiは最近のHBM仕様の調整をどのように解釈していますか？
銀行は、メモリコンテンツのアクセラレーターあたりの削減を、HBMの供給制約下でより多くのアクセラレーターを出荷できる供給制約型の効率化策と見なしており、需要の弱体化の証拠ではないと考えている。HBMビット需要予測の上方修正は、この評価を裏付けている。
個人用AIと物理的AIは、長期的な見通しにおいてどのような役割を果たしますか？
シティは、これらのアプリケーションがユーザーのコンテキストの継続的な記憶とセンサーデータの継続的な保存を必要とするため、持続的な需要の下支えを生み出すと予想しています。広く採用されれば、純粋なトレーニングワークロードが緩和された場合でも、メモリ消費量の高位維持が見込まれ、2031年まで供給不足を補うと予測されています。
免責事項：このコンテンツは情報提供を目的としたものであり、投資アドバイスを構成するものではありません。投資にはリスクが伴います。ご自身で調査してください（DYOR）。
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