3月29日、華強北と米国小売市場でメモリーバーの価格が急落した。Corsair 32GB DDR5-6400セットは490ドルから380ドルへと1日で22%下落した。国内では32GB DDR5高周波セットが1週間で800元急落し、流通業者がパニック販売を開始。ある卸売業者は「1日で100元以上下がった」と語った。
しかし、この数字をより長い時間軸で見ると、状況はまったく異なります。たとえ下落が完了したとしても、現在のDDR5価格は2025年7月の4倍です。これはAI産業チェーンにおける正確な需給の不一致であり、同じ力がまず不足を生み出し、次に過剰へのパニックを引き起こしました。
ジェットコースター：8か月で540%上昇、1か月で22%下落
2025年7月、米国小売市場で主流の32GB DDR5-6000セットは77ドルだった。2026年1月までに、同じセットの価格は490ドルまで急騰した。8か月で540%の上昇。
価格上昇は、消費者が急にパソコンをアップグレードしたためではない。TrendForceのデータによると、2026年第1四半期のDRAM契約価格は前四半期比で90％～95％上昇し、PC DRAMは100％以上上昇し、いずれも記録史上最大の四半期別上昇幅となった。この背景には、AIインフラ構築による特定のメモリーへの切実な需要がある。
そして3月25日、グーグルはTurboQuantという圧縮アルゴリズムを発表しました。4日後、メモリ価格が暴落しました。
生産能力はどこに行ったのか？HBMがあなたのメモリーバーを消費した
この値上げの背景を理解するには、ある重要な技術パラメーターを理解する必要があります。HBM（高帯域幅メモリ、NVIDIA AIチップ用の専用メモリ）は、1GBあたりのウェハー面積が一般的なDDR5の3倍です。Tom's Hardwareの報道によると、これは同じウェハーでHBMを製造した場合、DDR5の3分の1の容量しか得られないことを意味します。
サムスン、SKハイニクス、マイクロンの三大メモリメーカーは、HBMの高利益率を受けて、先進プロセスウェハー生産能力の最大40％をHBM生産に振り向けるという合理的な選択をした。TrendForce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、これは消費向けメモリの供給がどの程度圧迫されているかを示している。
マイクロンの選択が最も劇的だ。2025年12月、同社は29年間運営してきたコンシューマーブランド「Crucial」を閉鎖し、コンシューマーメモリおよびストレージ市場から完全に撤退して、企業およびAI顧客に全面的にシフトした。マイクロンの投資家関係公告によると、2025財年の総売上高は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売上高の56％を占めている。コンシューマーマーケットは、やる価値がない。
SKハイニックスのHBM生産能力は2026年末までにすでにすべて売却済みです。サムスンは、2026年末までにHBMの月間生産能力を17万枚のウエハから25万枚に引き上げる計画です。新しいウエハ工場（サムスンP4LおよびSKハイニックスM15X）は、最短でも2027～2028年まで量産に至りません。つまり、コンシューマー用DRAMの供給不足は構造的なものであり、1～2四半期で解消されるものではありません。
構図が逆転、SKハニックスがサムスンの40年間の支配を打ち破る
この生産移転は、メモリ業界の権力構図を再編した。TrendForceのデータによると、2025年第2四半期、SKハイニックスはNVIDIAとの密接な提携によりHBM市場で62%のシェアを獲得し、サムスンは17%、マイクロンは21%となった。
さらに画期的なのは、収益面での逆転である。TrendForceの2025年第3四半期報告によると、SKハイニックスは単四半期DRAM収益137.5億ドルで初めて1位に立ち、サムスンは135.0億ドルでそれに続いた。両者の差はわずか2.5億ドルだが、これはサムスンが約40年ぶりにメモリ収益で1位の座を失った初の出来事である。CNBCの報道によると、SKハイニックスの2025年通期の営業利益も、初めてサムスンを上回った。
HBMの先発優位性はSKハイニックスに十分な駒をもたらしたが、この競争はまだ終わっていない。サムスンはHBM4の量産スケジュールに全力で追いつこうとしており、マイクロンは消費者市場から撤退したものの、企業およびAI分野での収益成長率（Q3対前四半期比+53.2％）は三大メーカー中最も速い。
あるアルゴリズムは、価格上昇のロジックをどのように揺るがしたのか？
3月25日、GoogleはICLR 2026でTurboQuantアルゴリズムを発表しました。このアルゴリズムは、大規模言語モデルの推論時に発生するKVキャッシュ（キー・バリュー・キャッシュ、推論中にメモリを最も消費する部分）をFP16精度から3ビットに圧縮し、メモリ使用量を最低6倍削減すると同時に、H100 GPU上で最大8倍のアテンション計算速度向上を実現します。Googleの研究ブログによると、Needle-in-a-Haystackを含む5つの長コンテキストベンチマークにおいて、精度の損失はゼロです。
市場は素早く計算した。もしTurboQuantや類似のアルゴリズムが主要なAI企業に広く採用されれば、AI推論によるDRAMの追加需要は大幅に縮小する。過去半年以上にわたりメモリ価格上昇を支えてきた核心的な物語は、「AIインフラが過剰なメモリ生産能力を消費している」というものだった。
4日後にチャネルの信頼が崩壊した。
TurboQuantはAI推論端のKVキャッシュを対象としており、訓練端のHBM需要ではないことに注意が必要である。HBMの需給関係は、短期間で1つの推論最適化アルゴリズムによって変化することはない。しかし、市場は常にこの両者を区別しているわけではない。新浪财经の報道によると、価格上昇を受けて暴落直前に国内チャネルに多くの外野の買い溜め者が流入し、高値により小売販売量は60％以上減少した。資金繰りの悪化による連鎖的な売却が下落幅を拡大した。
AI産業チェーンは、メモリーの不足と過剰へのパニックを同時に引き起こした。HBMの物理的生産能力の逼迫により、一般消費者向けメモリーが需要超過となり、TurboQuantのアルゴリズム効率の向上により、AI向けメモリー需要の見込みは急減した。価格上昇をもたらし、価格崩壊をもたらすのは、同じ力である。