AIに聞く · Googleの圧縮アルゴリズムはなぜ急増するストレージ需要を抑えられなかったのか？
Googleは最近、TurboQuantという圧縮アルゴリズムを発表し、大規模言語モデルの重要なキャッシュの使用量を少なくとも6倍減らせると主張しており、このニュースは一時、ストレージ業界にパニックを引き起こしました。
しかしMemoryS 2026サミットでは、サムスン電子、長江ストレージ（Yangtze Memory）、キオクシア、サンディスクなど複数のストレージメーカーに加え、クラウド計算と半導体企業が密度の高い発言を行いました。彼らは、人工知能の導入が加速する中でも、ストレージ需要はいまだに新たな高みに押し上げられており、品薄状態が続く可能性があると考えています。
参加者の一人は第一財経の記者に対し、会議で次のように述べました。部分的に技術がデータ処理効率を高めているにもかかわらず、AIアプリケーションの規模が全体として拡大しているため、ストレージに対する実際の需要はなお増加している。「この2日で20波（20組）もの人に会いましたが、皆が『在庫はあるのか』と聞いてきます。推論段階におけるストレージ需要は指数関数的に増えている。」
「AIは急速にストレージの生産能力を飲み込みます。」CFMフラッシュ市場総经理のタイ・ウェイ（邰炜）は会議で述べました。会場で明らかにされたデータによれば、2026年のAIサーバーがサーバー全体の出荷に占める割合は20%を超え、さらにストレージの構成を押し上げるとしています。
同氏は、AI推論が2026年にNAND最大のアプリケーション市場としてeSSDを牽引していると述べました。これに対して、スマートフォン市場の表面上のパフォーマンスは平淡ですが、エッジAIが新たな成長エンジンになる見込みです。自動車も、LPDDRの重要な用途方向性であり、AI導入の重要なシナリオの一つになりつつあります。
人工知能アプリケーションがモデルのトレーニングから、より頻繁な実運用へと移行するにつれ、企業のデータ読み取り速度と応答能力への要求は明らかに高まっています。「高性能ストレージは、もはや『あれば便利』な選択肢ではなく、システムの意思決定効率と規模を左右する中核的な基盤です。」サムスン電子のエグゼクティブ・バイスプレジデント、ジャン・シーワン（張実完）は述べ、サムスンは2026年から2027年に、厚みがわずか1TのEDSFFドライブを投入する計画です。この方式なら、1台あたりのラック総容量と帯域を倍増させ、空間運用効率を最大化できます。
長江ストレージのソリッドステートドライブ事業部責任者、タン・ホン（谭弘）も次のように指摘しました。現在、GPUクラスターの稼働率は「約50%にとどまっており」、ストレージのデータ読み取り効率が、演算能力の発揮を制限する重要な要因になっているといいます。データの読み取りと呼び出し効率を高めることで、演算能力の無駄を減らせると同氏は述べました。
キオクシア（Kioxia）SSDの最高技術責任者（CTO）、フクダ・コウイチ（福田浩一）も、人工知能がトレーニングから実際のアプリケーションへ移行するにつれて、「ストレージが重要なボトルネックになる」と述べ、その中でも推論シナリオがもたらす需要増が最も目立つとのことです。
需要が伸びる一方で、供給側の調整が緊張をさらに強めています。
タイ・ウェイは、生産能力の拡張サイクルが18〜24カ月と長いため、「供給不足は短期的には解消が難しく、構造的なミスマッチが常態になっている」と述べました。メーカー各社は、利益率のより高いAI関連製品にまず生産能力を振り向けており、コンシューマー向け製品の生産能力は圧迫されています。業界の在庫はすでに低い水準まで落ち込んでいます。
ジェディ（晋联?）エレクトロニクス（群聯電子）のCEO、パン・ジェンチェン（潘健成）は、より直截な判断を示しました。「Flashは引き続き品薄であり、しかも長期間品薄が続く。」
システム側からのフィードバックも、リソースが逼迫していることを示しています。テンセント・クラウドのOSカーネル分野のシニア技術エキスパート、ツェン・ジンシャン（曾敬翔）は、人工知能の成長がDRAMの生産能力を押し潰す中で、「メモリー資源はますます逼迫している」と述べました。
「これは単純な景気循環のリバウンドではなく、長い周期にわたるパラダイム転換です。ストレージ技術は、マイクロイノベーションからアーキテクチャの革命へと向かっています。CXL、メモリーと計算の一体化、近接計算などの概念が、商用化に向けて加速しています。」タイ・ウェイは同時に、繁栄の裏でも冷静さを保つ必要があると注意し、供給側には理性的な増産を提案し、需要側には事前計画と複数供給を行い、受け身でストレージを買い込むのではなく、ストレージを能動的に最適化することを勧めました。
（インターンのジュ・リンジエ（朱凌捷）も本稿に寄与）
（この記事は第一財経より）
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「AIは急速にストレージの生産能力を飲み込みます。」CFMフラッシュ市場総经理のタイ・ウェイ（邰炜）は会議で述べました。会場で明らかにされたデータによれば、2026年のAIサーバーがサーバー全体の出荷に占める割合は20%を超え、さらにストレージの構成を押し上げるとしています。
同氏は、AI推論が2026年にNAND最大のアプリケーション市場としてeSSDを牽引していると述べました。これに対して、スマートフォン市場の表面上のパフォーマンスは平淡ですが、エッジAIが新たな成長エンジンになる見込みです。自動車も、LPDDRの重要な用途方向性であり、AI導入の重要なシナリオの一つになりつつあります。
人工知能アプリケーションがモデルのトレーニングから、より頻繁な実運用へと移行するにつれ、企業のデータ読み取り速度と応答能力への要求は明らかに高まっています。「高性能ストレージは、もはや『あれば便利』な選択肢ではなく、システムの意思決定効率と規模を左右する中核的な基盤です。」サムスン電子のエグゼクティブ・バイスプレジデント、ジャン・シーワン（張実完）は述べ、サムスンは2026年から2027年に、厚みがわずか1TのEDSFFドライブを投入する計画です。この方式なら、1台あたりのラック総容量と帯域を倍増させ、空間運用効率を最大化できます。
長江ストレージのソリッドステートドライブ事業部責任者、タン・ホン（谭弘）も次のように指摘しました。現在、GPUクラスターの稼働率は「約50%にとどまっており」、ストレージのデータ読み取り効率が、演算能力の発揮を制限する重要な要因になっているといいます。データの読み取りと呼び出し効率を高めることで、演算能力の無駄を減らせると同氏は述べました。
キオクシア（Kioxia）SSDの最高技術責任者（CTO）、フクダ・コウイチ（福田浩一）も、人工知能がトレーニングから実際のアプリケーションへ移行するにつれて、「ストレージが重要なボトルネックになる」と述べ、その中でも推論シナリオがもたらす需要増が最も目立つとのことです。
需要が伸びる一方で、供給側の調整が緊張をさらに強めています。
タイ・ウェイは、生産能力の拡張サイクルが18〜24カ月と長いため、「供給不足は短期的には解消が難しく、構造的なミスマッチが常態になっている」と述べました。メーカー各社は、利益率のより高いAI関連製品にまず生産能力を振り向けており、コンシューマー向け製品の生産能力は圧迫されています。業界の在庫はすでに低い水準まで落ち込んでいます。
ジェディ（晋联?）エレクトロニクス（群聯電子）のCEO、パン・ジェンチェン（潘健成）は、より直截な判断を示しました。「Flashは引き続き品薄であり、しかも長期間品薄が続く。」
システム側からのフィードバックも、リソースが逼迫していることを示しています。テンセント・クラウドのOSカーネル分野のシニア技術エキスパート、ツェン・ジンシャン（曾敬翔）は、人工知能の成長がDRAMの生産能力を押し潰す中で、「メモリー資源はますます逼迫している」と述べました。
「これは単純な景気循環のリバウンドではなく、長い周期にわたるパラダイム転換です。ストレージ技術は、マイクロイノベーションからアーキテクチャの革命へと向かっています。CXL、メモリーと計算の一体化、近接計算などの概念が、商用化に向けて加速しています。」タイ・ウェイは同時に、繁栄の裏でも冷静さを保つ必要があると注意し、供給側には理性的な増産を提案し、需要側には事前計画と複数供給を行い、受け身でストレージを買い込むのではなく、ストレージを能動的に最適化することを勧めました。
（インターンのジュ・リンジエ（朱凌捷）も本稿に寄与）
（この記事は第一財経より）
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