美光CEOインタビュー：「ストレージ」はAIが見落としているボトルネックであり、供給逼迫は2026年以降も続く可能性

原文著者：李佳

原文出典：ウォールストリート・ジャーナル

「AI競争は計算能力競争だけでなく、ストレージ競争でもある。」とマイクロン・テクノロジーのCEO、サンジェイ・メロートラ氏は語る。

6月5日のポッドキャスト番組『A Bit Personal』で、サンジェイ氏は自宅での貴重なロングインタビューに応じた。業界の洞察に加え、個人的なトークでは自身の生い立ちや家族の影響、キャリアの選択についても語った。

AIはまだ極めて初期段階にある。これがサンジェイ氏の最も重要な見解の一つだ。

同氏によれば、大規模言語モデル、エージェントAI、推論アプリケーションの進化に伴い、AIにはより強力な計算能力だけでなく、より強力な「記憶能力」が必要になるという。

より長いコンテキストウィンドウ、大規模化するモデル、そして増大するトークン消費が、ストレージ需要の継続的な高まりを牽引している。

AIの本質はデータであり、データにはストレージが不可欠である。そのため、ストレージはAI能力向上における最重要インフラの一つとなる。

同時に、供給側は十分に準備できていない。サンジェイ氏は、現在のストレージ業界が直面するのは短期的な需給ミスマッチではなく、構造的な供給制約だと指摘する。先端ストレージ製品はより多くのウェーハを消費するが、新工場の建設には通常3～4年を要し、その後の生産能力の立ち上げも長期化する。

さらに重要なのは、技術ノードの進展に伴い、1枚のウェーハあたりのストレージ容量の増加幅が縮小していることだ。同氏は、業界の供給逼迫は2026年以降も続くと予測する。

ストレージ技術が長く過小評価されてきた理由について、サンジェイ氏は直言する。「人々はメモリを誤解しており、その製造がいかに難しいかを理解していない。」物理学、化学、材料科学から、大規模量産において数兆ビットの一つ一つが正しく動作することを保証するまで、その背後には極めて高度な技術的難しさが存在する。同氏は、AI競争は同時にストレージ競争でもあり、この点が市場に長く無視されてきたと考える。

さらに長期的な視点から、サンジェイ氏は企業や個人の成功の根底にある論理は変わっていないと考える。2000億ドルの投資計画を推進するにせよ、マイクロンをストレージ業界のサイクルを乗り越えさせるにせよ、同氏が繰り返し強調するキーワードは、回復力、規律、そして長期主義である。投資はデータとファンダメンタルズに基づくべきであり、リーダーは産業トレンドを見極めると同時に、技術の詳細を深く理解する必要がある。

父親から学んだように、成功にはやり抜く回復力と、重要な瞬間にチャンスを掴む能力の両方が必要だという。

マイクロン・テクノロジーCEO、サンジェイ・メロートラ氏インタビューの主要見解は以下の通り。

ストレージはAIにおける過小評価された根幹的なボトルネックであり、その製造難易度と戦略的価値は市場の認識をはるかに超えている。AIは「計算能力競争」から「ストレージ競争」へと拡大している。モデル規模の拡大、コンテキストウィンドウの延長、トークン消費の急増により、AIは強力な計算能力だけでなく、より強力な「記憶能力」に依存するようになる。十分なストレージ容量と帯域幅がなければ、どんなに強力な計算能力も発揮できない。

供給側の構造的制約により、ストレージ不足は短期的な変動ではなく、長期的な状態となる。先端ストレージ製品はより多くのウェーハを消費し、新工場の建設には3～4年を要し、生産能力の立ち上げも長期化する。同時に、技術ノードの進展により、1枚のウェーハあたりの生産量増加は減少する。需給ミスマッチの下、供給逼迫は少なくとも2026年以降も続く。

人々はメモリ製造の難しさを常に過小評価しているが、これこそが業界の最も深い堀である。物理学、化学、材料科学から、設計、そして大規模量産において数兆ビットのエラーを一つも許さないことまで、そのエンジニアリングの複雑さは極めて高い。ストレージチップの製造難易度は半導体のどの分野にも劣らず、多くの点でより難しい。

成功は、回復力、規律、長期主義から生まれ、短期的な流行の判断によるものではない。2000億ドルの投資を推進するにせよ、ストレージ業界の周期的変動を乗り越えるにせよ、リーダーは産業トレンドを見極めると同時に、技術の詳細を深く理解する必要がある。父親がビザ申請を3回拒否されても諦めなかったように、成功にはやり抜く回復力と、重要な瞬間にチャンスを掴む能力の両方が必要である。

ストレージがAIの背骨になりつつある

ストレージ業界の現在の歴史的位置について、サンジェイ氏はこう語る。「私はこの業界に入って45年以上になります。これは私が経験した中で、業界全体が最も興奮する瞬間です。」

同氏はさらに、AIに対するストレージの戦略的意義を説明する。

「半導体がなければ、AIはありません。そしてストレージこそがAIの背骨であり、AIの継続的な進化を支える重要な基盤なのです。」

同氏の見方では、ストレージの役割はもはやデバイス内部の部品にとどまらず、「知能」そのものを直接支えるものとなっている。「今日、ストレージはデバイスを動かすだけでなく、AIの中の『知能』そのものを支え、人工知能をより賢くすることに貢献しています。」

モデル規模の拡大、推論需要の爆発、エージェントAIの急速な台頭に伴い、ストレージ需要の成長ロジックはサンジェイ氏にとって明確だ。「モデルが大きくなるにつれ、推論需要が増え続けるにつれ、AIがトレーニングから推論へ、データセンターからエッジへと移行するにつれ、ストレージへの需要はますます高まります。より大容量、より高性能、より低消費電力が必要です。」

同氏はまた、トークンエコノミクスがストレージに依存している点にも言及する。「トークンエコノミクスを見ると、それもまたストレージに大きく依存しています。トークン使用量の増加、コンテキストウィンドウの延長、KVキャッシュ需要の増加、モデル自体の大規模化に伴い、AIに必要なのは計算能力だけでなく、『記憶する』能力なのです。」

供給逼迫は2026年以降も継続

市場が最も関心を持つ需給問題について、サンジェイ氏は明確な見解を示す。「業界全体の供給逼迫は2026年以降も続き、かなり長期間にわたって継続するでしょう。」

同氏は供給側の構造的制約を説明する。「工場を建設するには長い時間がかかります。着工から最初のウェーハ生産まで、通常3～4年かかります。その後も生産能力を徐々に引き上げるための立ち上げ期間が続きます。」

さらに重要なのは、技術的難易度の上昇が単位ウェーハあたりの生産効率を圧迫していることだ。「新しい技術世代ごとに、生産効率の向上、つまりウェーハ1枚あたりのビット増加量が減少しています。」

サンジェイ氏は、マイクロンが2021年頃にはすでにこのトレンドを予測していたことを明かす。

当時、高帯域幅メモリ（HBM）はストレージ業界全体の1％未満だったが、同社は将来のHBM世代が大量のシリコンウェーハを消費し、供給構造に大きな影響を与えることを見越していた。「そのため、2021年にはすでに、業界はゼロから建設する新しい工場が必要だと述べていました。ただ、誰もAIがこれほど急速に爆発するとは予測していませんでした。」

市場が懸念する「供給が追いついた後の再供給過剰」の問題について、サンジェイ氏は直接否定はしなかったが、現在のAIはまだ初期段階にあり、需要側の長期的な構造的成長が自信の基盤であると強調する。「需要側から見れば、これはまだ非常に非常に初期の段階です。AIの後にはまだ長い道のりがあると考えています。」

2000億ドル投資の根底にある論理：規律

マイクロンが米国国内に2000億ドルを投じてストレージ製造体制を構築すると発表したことは、近年の半導体産業で最も注目を集める資本判断の一つである。この判断の根底にある論理について、サンジェイ氏は「規律」という言葉を繰り返す。

「投資は決して盲目的に行われるものではなく、規律を持ち、データに基づく必要があります。技術を理解し、アプリケーションを理解し、それらのアプリケーションがどこに向かうのかを理解しなければなりません。また、顧客と緊密に協力し、彼らが将来どこに向かうのか、そしてマイクロンがその中でどのような役割を果たすのかを理解する必要があります。」

同氏はさらに、実行レベルでの規律について説明する。「今日、私たちはゼロから建設する新しい工場群に投資しています。第一ステップは、まず工場の建屋とインフラを建設することです。これらの工場が完成した後、設備を設置し、実際の生産能力を形成する際にも、規律を維持します。需要予測、技術の進歩による成長、製品需要の変化を継続的に評価します。」

自己疑念を抱いたことがあるかと問われ、サンジェイ氏の答えは簡潔だった。

「自己疑念はありません。私たちはストレージの機会を絶対的に信じています。今日、それは非常に明確です。もちろん、私たちのビジネスにおいて、適応力と機敏性を維持することは常に重要です。」