AIはGPUだけを必要としません。
それにはメモリとストレージも必要で、次の主要なボトルネックになり得ます。
Citiは、企業向けSSDの需要が2027年に52.9%急増し、その後2028年にさらに41%増加すると見ています。これは、AI推論と、より多くのデータを保持し、必要なときに取り出す必要が高まっていることが要因です。
同じ不均衡がNANDでも現れています。
CitiはNAND需要の成長を次のように見込んでいます：
• 2027年：29%
• 2028年：33%
供給の成長に対して：
• 2027年：21%
• 2028年：25%
つまり、供給と需要のバランスはより引き締まるということです。Citiは、2027年にNANDの不足が6.1%、2028年に5.5%になると予測しています。
なぜAIがこの圧力を生み出しているのでしょうか？
AIモデルがより複雑になるにつれて、推論の際に保持し、取得する必要のある情報量が増えていきます。KVキャッシュのオフロードのような技術は、その負荷の一部を、計算レイヤーにより近い高性能ストレージへ移すことができます。
つまり、AIインフラのストーリーは進化しています：
最初：計算する。
GPUがボトルネックになりました。
その次：電力。
データセンターは莫大な量の電力を必要とします。
次：メモリ & ストレージ。
AIは、その大量のデータを保存する場所が必要です。
Micron（$MUB ）、SK Hynix（$SKHYB ）、Sandisk（$SNDKB ）のような企業は、この半導体サプライチェーンの領域に位置しています。Citiは、これらのメモリ企業のいくつかを、同社の推奨名として挙げています。
しかし重要な違いがあります：
AI需要の増加が、必ずしもすべてのAI関連銘柄が上回る結果につながるわけではありません。
より大きな問いは、AI capexが、それを支えるために必要なインフラの拡大よりも速く増え続けるのかどうかです。
もしかすると、私たちはAIの設備投資（capex）のピークに近づいているのかもしれません。
あるいは、私たちはただ次のボトルネックを見つけているだけなのかもしれません。
私は構造的にAIインフラ需要に強気ですが、次に制約が現れる場所にますます注目しています
GPUの次は何？
この記事は情報提供と教育目的のみで、投資助言ではありません。暗号資産や株式は価格変動が大きく、高リスクです。必ずご自身で調査してください。
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