AI 推理がNANDサイクルを変えつつあるのか？Sandiskがストレージ半導体株にとって意味すること

重点摘要（主要なポイント）

AI推論により、ストレージへの投資テーマはGPUやHBMから大容量ストレージへと広がりつつある。フラッシュメモリ需要の増加、長期顧客契約、HBFなどの新技術は、AIインフラにおけるNANDの重要性を高め、従来のストレージサイクルの変動幅を縮小させる可能性がある。

Takeaway（重要なポイント）

• AI推論に必要なのは計算能力だけではない。大規模な展開には、絶えず増加し、高速にアクセスでき、コスト効率の高いストレージ容量も同様に必要である。
• NANDは、単なる従来型のコモディティストレージ製品ではなく、HBMやDRAMと並ぶAIのキャパシティ層になりつつある。
• Sandiskは、2030年までにエンタープライズデータセンター向けフラッシュメモリ需要が1.2ゼタバイト（ZB）に達すると予測しており、AI推論に特化したHigh Bandwidth Flash（HBF）を開発中である。
• SandiskやSamsungなどのストレージメーカーは、より長期的な顧客契約を結び始めており、需要の可視性が高まり、過剰な生産能力拡大のリスクを低減できる可能性がある。
• AIがNANDサイクルを消滅させることはない。本当に注目すべきは、より強いビット需要とより良い供給規律が、将来のサイクルの変動幅を縮小できるかどうかである。

過去数年にわたるAIブームの中で、半導体への投資理論には比較的明確な道筋があった。より多くのAIモデルはより多くのGPUを必要とし、GPUはより多くのHBMを必要とし、そしてますます高密度化するコンピューティングクラスターは、より高速なネットワークとより多くの電力を必要とする。ストレージは常に重要であったが、これらの分野と同等の注目を集めることはほとんどなかった。

AI推論は、このリソース配分を徐々に変えつつある。

AIが大規模モデルのトレーニングから、数十億回のクエリへの対応、エンタープライズAIエージェント、マルチモーダルアプリケーション、リアルタイムワークロードへと移行するにつれて、インフラストラクチャは計算を行うだけでなく、大量のデータを継続的に保存し、繰り返し読み取る必要も生じている。

これにより、ストレージ業界に新たな問題が提起されている。NANDはAIインフラストラクチャにおける次の重要なキャパシティボトルネックになり得るのか？

Sandisk、Samsung、Kioxiaなどのストレージメーカーの最近の動向は、その答えがますます「イエス」に近づいていることを示している。NANDへの投資理論もまた、短期的なフラッシュメモリ価格の上昇から、より構造的なAIストレージ需要へと徐々にシフトしつつある。

なぜAI推論にはより多くのストレージ容量が必要なのか？

AIトレーニングとAI推論がインフラストラクチャに与える負荷は、まったく同じではない。

最先端の大規模モデルのトレーニングには、巨大なコンピューティングクラスターと、非常に高速なメモリアクセス能力が必要である。これが、GPUとHBMが最初にAIサプライチェーンにおける中核的なボトルネックとなった理由である。

推論は、モデルが本番展開された後に発生する。AIシステムが質問に答えたり、知識ベースを検索したり、画像を分析したり、エージェントタスクを実行するたびに、モデルパラメータ、エンベッディング、キャッシュデータ、ユーザーコンテキスト、そしてますます巨大化するマルチモーダルデータセットを読み取る必要が生じる可能性がある。

クエリ量が増加するにつれて、経済的な方法でアクセス可能な状態に保つ必要のあるデータ量も同時に増加する。

すべてのデータをHBMに置くことは現実的ではない。HBMは非常に高い帯域幅を持つが、容量は比較的限られており、ビットあたりのコストはNANDよりもはるかに高い。従来のNANDはその反対側にあり、より低いコストで大量の容量を提供できるが、帯域幅は低く、レイテンシは高い。

この両者の間には、大きなアーキテクチャ上の余地が存在する。

将来のAIメモリスタックは、HBMとNANDの二者択一ではなく、異なるメモリが異なる階層を担う可能性が高い。HBMは最も帯域幅を必要とするワークロードを処理し、DRAMはワーキングメモリの需要を担い、高性能NANDは、より大容量でありながら、依然としてコンピューティング側に近い場所に配置する必要があるデータプールを担い始めるだろう。

SandiskはNANDがAIのキャパシティ層になると確信している

Sandiskは、この理論を最も明確に公然と主張している企業の一つである。2026年の投資家向け説明会では、2030年までにエンタープライズデータセンター向けフラッシュメモリ市場が1.2ZBに達する可能性があると予測し、同時に2028年度から2030年度までの売上高が年間中高位二桁の成長を維持するとの見通しを示した。関連する見通しについては、ロイターを参照されたい。

この見通しは、Sandiskのデータセンタービジネスがすでに急速に成長していることに基づいている。同社は、主に消費者向け電子機器や従来のエンタープライズストレージ市場に依存するのではなく、長期戦略をAIインフラストラクチャと徐々に結びつけている。

この変化は重要である。なぜなら、AIシステムが必要とするのは「より高速なストレージ」だけではなく、システムあたりのストレージ容量の増加だからだ。より大きなモデル、RAG、マルチモーダルコンテンツ、そして継続的に稼働するAIエージェントは、長期的にアクセス可能な状態に保つ必要のあるデータ量を増加させる。

AI推論が将来のデータセンターにおける最も主要なワークロードの一つとなれば、NAND需要の牽引役は、PC、スマートフォン、従来のクラウドストレージサイクルから、AIが生成・使用するデータ自体へと徐々にシフトする可能性がある。

これは、10年前に市場が理解していたNAND需要の構造とはすでに大きく異なる。

HBFがNANDとHBMの間のギャップを埋める可能性

High Bandwidth Flash（HBF）は、現在最も興味深いメモリ階層ソリューションの一つである。

SandiskはHBFを、HBMを補完するものであり、置き換えるものではないNANDアーキテクチャとして位置づけている。同社によると、一部のAI推論構成において、HBFはHBMに近い帯域幅を提供しつつ、同程度のコストで最大約8倍の容量を提供することを目指しているという。Sandiskはまた、SK hynixと協力して標準化を推進しており、将来的にAI推論デバイスがこの技術を採用できるようにしたいと考えている。詳細については、SandiskのHBF技術説明を参照されたい。

この技術の魅力は非常に直接的だ。AI推論では通常、非常に大きなモデルとデータセットをアクセラレータに十分近い場所に保持する必要がある。そうでなければ、従来のストレージ層からデータを移動させることがパフォーマンスのボトルネックになる可能性がある。HBMを無制限に拡張すれば帯域幅は改善されるが、コストと容量の両方が巨大な問題となる。

HBFはその中間の位置を模索している。容量はHBMを大幅に上回り、同時にパフォーマンスは従来のフラッシュメモリをはるかに上回ることを目指している。

現在、HBFはまだ新しいアーキテクチャであり、成熟した大規模な収益市場として見なすべきではない。しかし、これはより重要な業界の方向性を示している。ストレージメーカーは、NANDをバックエンドストレージに留まらせるのではなく、AIコンピューティング自体に近づけようとしているのだ。

QLC NANDはHBFよりも早く実際の影響を与える可能性がある

HBFは新しい技術であるため注目を集めやすいが、従来のNANDの継続的な革新は、短期的にはより大きな影響を与える可能性がある。

QLC NANDはセルあたり4ビットを格納できるため、同じ物理面積でTLC NANDよりも高い容量を提供できる。大量のストレージを必要とし、ビットあたりのコストを非常に重視するハイパースケールデータセンターにとって、QLCは特に魅力的である。

代償として、セルあたりのビット数が増えると、耐久性とパフォーマンスが影響を受ける可能性があり、そのためQLCはすべてのワークロードに適しているわけではない。しかし、コントローラー、エラー訂正、NANDアーキテクチャが進歩し続けるにつれて、QLCを使用できるシナリオも増えている。

AIはこの移行をさらに加速させる可能性がある。なぜなら、推論ワークロードは特に容量、エネルギー効率、全体的なコストを重視するからである。

Sandiskはより高密度なQLC製品の開発を続けており、SamsungやKioxiaもウェハーボンディングや次世代NAND設計を通じて、密度とパフォーマンスを向上させている。例えば、Samsungの最新BV-NANDアーキテクチャは、前世代と比較してストレージ密度を約58%向上させ、増大するAIストレージ需要に対応している。

したがって、AIストレージ市場の成長はHBFの成功に完全に依存しているわけではない。大容量のエンタープライズ向けSSDとより高効率なQLC NANDも、データ密度の継続的な向上から直接恩恵を受けることができる。

なぜNANDサイクルは過去、常にこれほど激しかったのか？

より大きな投資上の問題は、AI需要が本当にNANDの長年にわたる非常に激しいサイクルを変えることができるかどうかである。

歴史的に見て、問題は単に需要不足ではなく、需要と供給の間の相互作用だった。

NANDの供給が不足すると、価格は急速に上昇し、メーカーは高い粗利益を得る。より高い収益はより多くの生産能力投資を誘引するが、半導体工場の計画と建設には時間がかかり、新しい生産能力が実際に稼働する頃には、当初の供給ギャップはしばしば縮小している。

その後、価格は下落し、粗利益率は急速に圧縮され、メーカーは投資を削減する。

そして、次のサイクルが始まる。

AIはこのメカニズムを自動的に排除するわけではない。たとえ最終需要が非常に強力であっても、メーカーが最終的に過剰な生産能力拡大を行えば、供給が需要を上回る可能性は依然としてある。

実際に変わる可能性があるのは、サプライヤーが投資を行う前にどれだけの需要の可視性を得られるかである。

長期契約が供給規律を変える可能性

Sandiskは、短期的な取引に主に依存するのではなく、顧客を複数年にわたる契約へと徐々に移行させている。

ロイターはSandiskの最新の決算発表後、同社が6社の顧客と8件の長期契約を締結し、契約総額は約939億米ドル、平均契約期間は約4年であると報じた。2027年度の生産量の約半分がこれらの契約でカバーされると見込まれ、2028年度には約3分の2に増加するとされている。関連データについては、ロイターを参照