ストレージ・メモリ制御チップのトップ企業、慧荣科技（E A S ）の幹部も、2026年はまだ暗黒の時期ではないとし、2027年には需給ギャップがさらに拡大すると述べました。今回の値上げと品不足は単なる周期的な変動ではなく、AIがもたらす構造的な変革によるものだからです。なにより、AIの学習・推論によって生まれる膨大なデータが、前例のない規模でストレージ需要を押し上げているのです。
たとえば、江波龍はHLC（高度キャッシュ）技術とSPU、UFSの深い統合を通じて、AI PC側および組み込み側のあらゆるシーンへの実装を推進し、AI体験を最適化しつつ、端末がDRAM容量を要求する分とコストを引き下げようとしています。群聯電子はPhison Hybrid AI SSDとaiDAPTIV+技術を投入し、超50%のDRAM使用量の削減が可能で、コストをコントロールしながら安全にローカル推論ができると見込んでいます。
ストレージは突然の一撃を受けたが、AIはまだ商品争奪の手を緩めていない
（出所：中国基金報）
「現段階では、能力（生産）を固定することは、価格の話をするより重要だ。」
著者：牛思若
Googleによる「メモリ使用量が元の1/6まで減少」とする技術ニュースが、世界のストレージ分野を“冷や汗”の渦に巻き込みました。
最近、GoogleはTurboQuant圧縮アルゴリズムをリリースし、モデルの精度を犠牲にすることなく、AI推論段階で最もリソースを消費する「キー・バリュー・キャッシュ（KV Cache）」の必要スペースを元の1/6に削減し、さらに注意（アテンション）計算速度を8倍に高めました。
ニュースが出ると、市場はすぐに「AIがストレージ・メモリ製品の総需要に打撃を与える可能性がある」と解釈し、資本市場へと素早く波及。ストレージ関連のコンセプト株は一斉に弱含みました。
同時に、「メモリモジュール価格が断崖のように下落」といった話題がトレンド入りしました。チャネル価格の緩み、技術面の攪乱、そしてセクターの押し戻しが絡み合い、市場は思わず再び問い直します――このストレージ相場は、すでに転換点に到達したのか？
チャネル側の局所的な「緩み」
今回広く議論されているメモリモジュール価格の下落は、より多くが現物チャネルで発生しており、自作・増設の需要がある個人ユーザーを主な対象としています。
こうした市場規模そのものは限られており、価格変動や消費マインドへの感応度がより高いのです。チャネル業者は上流の提示価格を見る必要があるだけでなく、C端末のユーザーが本当に買うのかどうかも考慮しなければなりません。
華強北でメモリモジュール専門店を営む店主が記者に語ったところによると、先週水曜から複数のメモリ製品が値下げに入っており、16Gメモリの価格は先週の900元前後から現在の700元前後へ下がりました。32Gメモリの価格も概ね300元ほど下落しています。
価格の急落と株価の急落は、確かに「相場の天井」という錯覚を生みやすいものです。業界関係者によれば、これは産業トレンドの反転というより、チャネル市場による前段の上昇が速すぎたことに対する短期的な修正に近いとの見方です。
「前段での価格上昧が大きすぎたため、チャネルの顧客のあいだで高値のストレージ製品への抵抗感が日増しに強くなり、実際の成約がなかなか難しい状況です。さらに重要なのは、現物取引側が資金を回収して利益を現金化したいので、取引側では下位グレードのDDR4メモリモジュールの投げ売りが多く、それがチャネル市場に対してさらなる衝撃と下押し圧力を与えていることです。」と、市場分析担当者が述べています。
一方、契約市場では様相が異なります。同氏によると、今年第1四半期の原メーカーのサーバーおよびPC向けのNAND、DRAMの契約価格は、いずれも“倍増”する伸びを示しました。
同氏は、「現在、ストレージ製品は市場の需要を完全に満たすことができず、ストレージ供給の不足という問題は短期で緩和される見込みがない。そのため、チャネル市場の価格調整は、ストレージ業界全体の上昇ロジックを書き換えるものにはならない」としています。
「メモリがなければAIはない」
ほぼ同じ時期に、深圳で開催された中国フラッシュメモリ市場サミットMemoryS 2026の会場では、空気に漂うのは別種の感情でした。
「皆が“在庫はあるか”を聞いてきますし、在庫さえあれば価格は聞かない人もいます。」ストレージ展示企業の営業担当者は記者に苦笑しながらこう語りました。「ただ、私たちが今できるのは需要の3〜4割を満たすことまでで、量が大きすぎる案件に当たると、断るしかありません。」
市場は需要が冷え込むことを心配していますが、産業サミットの現場で感じられるのは、それでもなお“供給の逼迫”です。超満員の会場では、「ストレージ業界の品不足は、あとどれくらい続くのか」が最も熱い話題の一つになっています。
フラッシュ市場の総経理・邰炜はこう述べました。「AIはただの追い風ではなく、底層からの革命です。AIはストレージを、BOM表のコスト項目からAI競争の戦略資源へと変えつつあり、周期的な製品からデジタル経済の中核的な競争力へと変えているのです。」
これは誇張ではありません。
大規模モデルの学習、推論、微調整であれ、多モーダルのアプリケーションであれ、あらゆる段階でストレージの帯域と容量が極限まで引き上げられます。HBMも、ニッチな高級製品から一気にAI時代の「石油」になりました。大容量DDR5メモリも、選択式の構成からAIサーバーの標準構成へ。企業向けSSDも、単なる容量の器ではなく、計算能力のアーキテクチャ全体において性能のボトルネックを突破するための鍵となっています。
邰炜は説明します。大規模モデルが推論時に必要とするのは、各層・各TokenのKey Valueの結果を保存し、重複計算を避けて応答時間を短縮することです。コンテキストが4K Tokenから128K Tokenへと伸びると、KVキャッシュの必要スペースは倍々に膨らみます。さらに高い同時リクエストが重なると、需要規模は急速に増大し、HBMだけでは受けきれなくなり、ますます多くの負荷がNVMe SSDへ移っていきます。
「だからこそ、AI推論負荷を最適化するSSDの需要は非常に速いペースで増えており、eSSDが2026年のNAND最大のアプリケーション市場になります。」と邰炜は判断しています。
「メモリがなければAIはない」。群聯電子のCEO・潘健成の見解はさらに直截的です。同氏によれば、Googleが出した圧縮アルゴリズムは、ストレージ需要が直線的に崩れることを意味しません。むしろ、圧縮技術はホストのコストを下げ、出荷台数を増やすことを意味し、それはユーザーがより多くのTokenを生成でき、結果としてより多くのストレージと呼び出し需要を生むことになります。
モルガン・スタンレーも、TurboQuantは、1回あたりの問い合わせにかかるサービスコストを大幅に下げることで、従来はクラウド上の高価なクラスタでしか動かせなかったモデルのローカル移行を可能にし、AIの大規模展開におけるハードルを実効的に下げられると見ています。これはむしろ、全体需要をさらに押し上げる可能性がある、ということです。
増産は待ち、品不足は解けにくい
「ストレージ原メーカーはすでに新たな資本的支出を増やし、生産能力の増強を始めてはいるものの、ストレージ業界の能力拡張のサイクルは18〜24か月と長く、最も早くても新しい生産能力の放出は2027年になります。」と邰炜は記者に語り、「ストレージの供給不足という問題は、短期ではなかなか緩和できません」としました。
同氏の見方では、「2026年の世界では、需給が完全に均衡できる主流のAIストレージ製品は1つもありません。ストレージ業界の焦点は“誰がより安いか”から“誰がちゃんと品物を取れるか”へと移っています。」
「現段階では、能力（生産）を抑えることのほうが、価格の話をするより重要です。」と邰炜は率直に言います。
ストレージ・メモリ制御チップのトップ企業、慧荣科技（E A S ）の幹部も、2026年はまだ暗黒の時期ではないとし、2027年には需給ギャップがさらに拡大すると述べました。今回の値上げと品不足は単なる周期的な変動ではなく、AIがもたらす構造的な変革によるものだからです。なにより、AIの学習・推論によって生まれる膨大なデータが、前例のない規模でストレージ需要を押し上げているのです。
一方で圧力を受け、他方で上を目指す
そこで、より現実的な分化が生まれ始めています。
スマホやPCなどの従来の消費市場にとっては、ストレージの値上げがまずコスト負担として表れます。一部のストレージ企業は「コストパフォーマンス」路線に切り替え、より少ないメモリ運用でより高い等価体験を実現しようとしています。
たとえば、江波龍はHLC（高度キャッシュ）技術とSPU、UFSの深い統合を通じて、AI PC側および組み込み側のあらゆるシーンへの実装を推進し、AI体験を最適化しつつ、端末がDRAM容量を要求する分とコストを引き下げようとしています。群聯電子はPhison Hybrid AI SSDとaiDAPTIV+技術を投入し、超50%のDRAM使用量の削減が可能で、コストをコントロールしながら安全にローカル推論ができると見込んでいます。
そしてもう一方で、皆が一斉に「上へ向かう」動きもあります――資源と生産能力が、優れた技術・高い価値・高い参入障壁の製品へ優先的に流れているのです。
これまで、AI産業のスポットライトは「学習」に当たっていました。演算能力クラスターのスループットは確かに驚異的ですが、需要はしばしば段階的なものでした。今、業界の重点は全面的に「推論」へと移りつつあります。これは、より高頻度で、より細やかで、実際のビジネスの流れにより密接した「底なし沼」です。
国家データ局の最新データによると、今年3月の中国における1日当たりのToken呼び出し量は140万億回を突破し、直近2年で千倍超の成長となりました。黄仁勲（Jensen Huang）氏の見方では、エージェント型AIがTokenの消費量を1000倍にまで引き上げることで、同氏が「計算力の真空」と呼ぶものが形成される可能性があります。
邰炜はこう断言します。「私たちはこうした1つのことを確認できます――“AI時代のデータ運搬における消費電力と遅延”を解決できるのは誰か、そしてそれができる者が次の10年を定義する。ストレージはAIに駆動されるスーパーサイクルに入ります。」
三星電子の執行副総裁兼ソリューション・プラットフォーム開発チーム責任者・張実完は、高性能ストレージは「なくてもよい選択肢」ではなく、システムの意思決定効率と規模を左右する中核的な土台だと述べました。この判断に基づき、三星はPCIe Gen6 SSDのPM1763を推進しており、さらに2026年から2027年にかけて、単体での容量と帯域を高めるために、より高密度のEDSFFドライブを投入する計画です。
長江存储（Yangtze Memory）のSSD事業部責任者・谭弘は、AIの競争は、これまで“厚く積む”ことを重視する学習段階から、“薄く生み出す”ことを重視する推論段階へと移行しており、ストレージの帯域ボトルネックが計算力の解放を深刻に制約していると指摘しました。現在、GPUクラスターの稼働可能度は約50%にとどまっています。
同氏によれば、突破の鍵はストレージと演算の協調です。学習側では、大容量のQLC eSSDにCheckpointを保存することでGPU効率を高めることができます。推論側では、eSSDの階層キャッシュによってKV Cacheを受け止め、コンテキスト状態の管理を担います。こうしたシーンに向けて、長江存储は複数のGen5企業向けeSSD新製品を投入しています。
ストレージメーカーにとって、本当の出題は「値上げできるかどうか」ではなく、「より高い価値の層に立てるかどうか」です。
価格戦から価値戦へ、単品からフルスタックのソリューションへ、演算能力の従属から「AIの勝敗を決める切り札」へ……。AIがルールを書き換えるこの競争の中で、小売価格がたまに緩むのは、水面に広がる波紋にすぎません。より深いところでは、駒は依然として乏しく、しかも非常に高価なのです。
編集：黄梅 校正：王玥 審査：陈思扬
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