AIメモリ需要はどれほど強いのか?SK hynixによると、DRAMとHBMの生産能力に対する需要は、2029年まで見通せる状況になっているという。
10月28日、SK hynixは最新の決算説明会で、顧客が今後3年間のメモリ供給について、積極的に前倒しで協議していると明らかにした。
CEOの郭魯正氏によると:
1. DRAMとHBMの需要は引き続き旺盛。
2. 一部の顧客とは長期供給契約を締結済み。
3. ほかの顧客からも、今後の調達計画が明確に示されている。
4. 契約済みの注文と協議中の需要を合わせると、今後3年間の生産能力を高い確度で見通せる。
背景には主に、AIサーバー、高帯域幅メモリ、データセンター建設への需要がある。
HBMはAIアクセラレーターの重要な部品だ。NVIDIAなどの企業が手がける高性能AIチップは、大規模モデルの学習や推論を処理するために、大量の高速メモリを必要とする。
ただし、ここには重要な違いがある。
SK hynixは、2029年までの生産能力がすべて正式に完売したと発表したわけではない。
CEOの発言には、締結済みの長期契約だけでなく、顧客が現在協議している調達需要も含まれている。
投資家にとって本当に注目すべきなのは、次の点だ。
今後数年間、HBMの供給逼迫が続くのか。そして、SK hynix、Samsung、Micronの増産によって、メモリ市場の需給バランスが変化するのか。
AI業界の競争は、GPUからメモリのサプライチェーンへと広がっている。
10月28日、SK hynixは最新の決算説明会で、顧客が今後3年間のメモリ供給について、積極的に前倒しで協議していると明らかにした。
CEOの郭魯正氏によると:
1. DRAMとHBMの需要は引き続き旺盛。
2. 一部の顧客とは長期供給契約を締結済み。
3. ほかの顧客からも、今後の調達計画が明確に示されている。
4. 契約済みの注文と協議中の需要を合わせると、今後3年間の生産能力を高い確度で見通せる。
背景には主に、AIサーバー、高帯域幅メモリ、データセンター建設への需要がある。
HBMはAIアクセラレーターの重要な部品だ。NVIDIAなどの企業が手がける高性能AIチップは、大規模モデルの学習や推論を処理するために、大量の高速メモリを必要とする。
ただし、ここには重要な違いがある。
SK hynixは、2029年までの生産能力がすべて正式に完売したと発表したわけではない。
CEOの発言には、締結済みの長期契約だけでなく、顧客が現在協議している調達需要も含まれている。
投資家にとって本当に注目すべきなのは、次の点だ。
今後数年間、HBMの供給逼迫が続くのか。そして、SK hynix、Samsung、Micronの増産によって、メモリ市場の需給バランスが変化するのか。
AI業界の競争は、GPUからメモリのサプライチェーンへと広がっている。
