モルガン・スタンレー：AIメモリ不足は数年間続く　3つのパスで突破　ストレージと異種コンピューティングに構造的なチャンス

ジートン財経APPによると、モルガン・スタンレーが発表した半導体業界のリサーチレポートでは、DRAMメモリの供給不足が今AI産業サイクル全体を通じて続くと指摘している。また、AIの計算能力拡大は新たなウェーハ工場の稼働を待つことはない。業界はハードウェアスペックダウン、推論アーキテクチャのディスアグリゲーション、CXLメモリプーリングという三つの技術ルートでメモリのボトルネックを回避し、供給制約下でも計算能力の構築を継続している。同社は引き続きMicron(MU.US)、SanDisk(SNDK.US)などのストレージリーダーに注目しつつ、CXLインターコネクトや異種推論トラックの成長機会にも期待しており、Astera Labs(ALAB.US)、Marvell(MRVL.US)、Cerebras(CBRS.US)、NVIDIA(NVDA.US)を推奨している。

モルガン・スタンレーは、現在のAIメモリ不足は短期的なノイズではなく、計算能力のパフォーマンス拡大がメモリ供給速度を大きく上回っているという構造的な矛盾であると強調している。最先端の大規模モデルは6ヶ月ごとに倍増し、主要モデルのコンテキストウィンドウは年間5〜6倍という成長率で、推論の同時処理需要も上昇を続けており、メモリ容量と帯域幅への需要が爆発的に拡大している。一方、DRAMウェーハ工場の建設には数年を要し、供給の柔軟性は極めて低い。そのため、供給不足の構図は数年続く見通しである。NVIDIAのCEOジェン・スン・ファンも、公に業界は思考を転換し、アーキテクチャのイノベーションによってメモリ制約に対応すべきであり、単に生産能力の拡大を待つべきではないと述べている。

HBMやメインメモリの供給が逼迫している現状に対して、業界で最も直接的な対応策は、デバイスごとのメモリスペックを選択的に引き下げる（De-speccing）ことである。NVIDIA Rubinアーキテクチャを例に取ると、単一マシンのLPDDR5容量は当初想定の54TBから28TBに減少し、1 GPUあたりのHBM容量も288GBから192GBに引き下げられ、メモリスタックの高さを下げることで出荷台数を確保している。モルガン・スタンレーは、スペックダウンはメモリボトルネックを排除するのではなく、メモリ階層間でその圧力を移転させるものだと指摘する。高速なローカルメモリが削減された後、KVキャッシュなどの非高頻度データはNANDストレージへ階層的に配置され、同時にGPU間でのデータ相互やりとりが増加し、ネットワークインターコネクトの帯域幅需要が高まる。これは本質的により高速なネットワークインターコネクトと、低コストなストレージリソースで希少な高帯域幅メモリを補完する取り組みである。

二つ目の突破口は、推論アーキテクチャのディスアグリゲーション（Disaggregation）である。AI推論は、PrefillとDecodeという著しく異なる二つのフェーズで構成される。Prefillは計算リソースを多く消費し、Decodeはメモリ帯域幅への依存度が極めて高い。従来のアーキテクチャは同じアクセラレータで両タスクを処理するため、リソース利用効率が低かった。現状、業界は異種推論に急速に進んでおり、両フェーズを異なるハードウェアに分離している。計算負荷の高いPrefillは汎用GPUが担当し、メモリ帯域負荷の高いDecodeは大容量オンチップSRAMを搭載した専用アクセラレータチップが処理する。

代表的な事例としては、CerebrasのウェーハスケールエンジンやNVIDIAが買収したGroq LPUアーキテクチャなどがあり、どちらもDecodeフェーズで従来GPUを大きく上回るメモリ帯域効率を実現している。モルガン・スタンレーは、異種推論はAIインフラの重要な進化方向となり、Decodeに特化した計算リーダーが新たな市場を獲得すると見ている。

三つ目のルートはCXL技術によるメモリシステムの再構築である。CXL（Compute Express Link）は高速インターコネクト経由でメモリの拡張、共有、プーリングを実現し、メモリが単一プロセッサに限定されなくなるため、メモリ容量制約突破のコア技術ルートと位置づけられる。モルガン・スタンレーの試算によると、AI需要がCXLおよび関連メモリ付加チップ市場を2030年には約60億ドルまで押し上げ、従来のCPU用メモリ拡張市場を大きく上回る規模になる。そのコア価値は階層的メモリアーキテクチャの構築にある。最頻データはHBM、次頻データはCXLメモリプール、低頻度のコールドデータはNANDへと配置し、コストグラデーションによりデータアクセス頻度と一致させる。

投資主線について、モルガン・スタンレーは三つの方向を再確認している。第一にMicron、SanDiskへのオーバーウェイトを継続し、スペックダウンは需要減少ではなく供給制約が原因であり、AIメモリ需要は長期的に上向く一方、供給不足は生産能力で吸収される。第二にCXLとスケールアップインターコネクトのリーダーであるAstera Labs、Marvellへの投資を進める。第三に異種推論の恩恵を受けるCerebrasおよびGroq買収によって異種戦略を強化するNVIDIAに注目する。

リスク提示：AI計算資源需要の成長が予想を下回る、CXL技術の導入が予想より遅れる、メモリ生産能力の拡大が予想を上回る可能性。