ＡＩの本格普及で記憶装置が主役に　投資の半分超が集中と国際会議で予測

深センメモリ産業協会（SMIA）と北京大学集積回路学院の共催による第5回国際メモリ革新フォーラム（GMIF2026）が、中国・深センの深セン湾ルネッサンスホテルで開催された。AIがモデルの学習から大規模な実運用の段階へ移る中、メモリおよびストレージ業界が果たす役割の変化や、サプライチェーン全体の技術連携について議論が交わされた。

投資の半分が記憶装置へ向かう見通し

モルガン・スタンレーのダニエル・イェン氏は、データセンターの設備投資は今後も堅調に推移し、2027年までにクラウドデータセンター投資の半分以上が広帯域メモリ（HBM）を除くメモリとストレージに充てられるとの予測を示した。イェン氏はデータ転送の制限を克服する革新の道筋として、微細化の移行、設計の変更、先進パッケージング、メモリ周辺機器、メモリ内演算（PIM/CIM）、新材料の6つを挙げた。

北京大学集積回路学院長の蔡一茂教授は、HBMが先端計算の中心である一方、歩留まりやコスト、熱の制約が普及の壁になっていると指摘した。そのうえで、コスト面で有利なNANDベースの広帯域技術「HBF」や、異種メディアを組み合わせたハイブリッド構造が大規模モデル運用の鍵になると述べた。

データセンターから機器末端まで広がる設計変更

登壇した半導体・ストレージ各社からも、AI処理の増大に対応する技術動向が示された。サムスン電子のケビン・ユン氏は、自律型エージェントの普及に伴い一時保持データが急増しているとし、Z-NANDやPCIe Gen6対応SSDなどの階層化ストレージ開発を紹介した。サンディスクのマヤ・チャン氏は、AIデータセンターの評価軸が総所有コスト（TCO）から創出価値（TVO）へとシフトしていると強調した。また、ソリダイムのベニー・ニ氏は大容量QLC SSDの採用加速と液冷の重要性を語り、アームのジョン・ザビエル・ライオネル氏は計算能力の数値だけでなく計算・メモリ・ストレージ全体の調和が重要だと説いた。シリコン・モーションのスタンリー・ファン氏やBIWINのサム・スン会長は、末端機器における柔軟なリソース配分や特定用途に合わせた専用設計の必要性を指摘した。

実業務への導入を支える製品群と協業

フォーラムでは、AIモデルの効率的な運用を産業全体で支える体制づくりも焦点となった。レノボISGチャイナの周涛ゼネラルマネージャーは、企業の80%がAIエージェントを導入しているものの、投資対効果を上げて拡大できているプロジェクトは40%未満にとどまると述べ、データ管理や計算最適化を包括した枠組みを提示した。

併設された展示会には40社が参加し、最新のコントローラーや大容量SSD、サーバー、2.5Dおよび3D先進パッケージング用の接合装置、高負荷試験装置などが披露された。主催者である深センメモリ産業協会の孫日欣会長は、今後はさらに専門化した形式でメモリ企業と世界のAI計算インフラや応用産業との接続を深めていく意向を示した。