null作者:ゴドーGodotAIストレージは六層に分かれることができる、1)チップ上SRAM2)HBM3)マザーボードDRAM4)CXLプール層5)エンタープライズSSD6)NASとクラウドオブジェクトストレージこの層構造は、ストレージの位置に基づいて分類されており、下に行くほど計算ユニットから遠くなり、ストレージ容量は増加する。2025年にはこれら六層(SRAMは計算チップ上にあり、埋め込み価値は除外)が合計約2290億ドルとなり、そのうちDRAMが半分、HBMが15%、SSDが11%を占める。利益状況は、各層とも極めて寡占的であり、上位3社の市場占有率は一般的に90%以上。これらの利益プールは三つに分けられる、1)シリコン層の高粗利寡占プール(HBM、埋め込みSRAM、QLC SSD)2)インターコネクト層の高粗利新興プール(CXL)3)サービス層の規模拡大複利プール(NAS、クラウドオブジェクトストレージ)三つのプールは性質も成長速度も異なり、競争優位性も異なる。なぜストレージは層に分かれるのか?それは、制御を担当するCPUと計算を担当するGPUチップ上に、臨時のキャッシュ、すなわちチップ上SRAMしか存在しないからだ。このキャッシュ空間は非常に小さく、大きなモデルを格納できない。これらのチップ外には、より大きなメモリが必要であり、大規模モデルや推論のコンテキストを保存するためのストレージが必要となる。非常に高速で、異なるストレージ層間のデータ移動には遅延とエネルギー消費が伴うことが最大の課題だ。したがって、現在の三つの方向性は、1)HBMを積み重ね、メモリをGPUの側に配置し、搬送距離を短縮する。2)CXLを用いてメモリプールをラックレベルで共有し、容量を拡大する。3)計算とストレージを同一のウエハ上に焼き付け、計算と記憶を一体化する。これら三つの方向性は、今後五年間の各層の利益プールの形状を決定づける。以下に具体的な層構造を示す。L0 チップ上SRAM:TSMCだけの利益プールSRAM(静的ランダムアクセスメモリ)は、CPU/GPU内部のキャッシュであり、各チップに埋め込まれており、個別に取引されない。独立したSRAMチップ市場は規模が小さく、約10〜17億ドル。主要企業はInfineon(約15%)、Renesas(約13%)、ISSI(約10%)で、市場は小さい。この部分の利益プールはTSMCにあり、AIチップの各世代でSRAMを多く搭載するために、より多くのウエハを購入しなければならない。世界の先進的なプロセスウエハの70%以上はTSMCの手にある。H100、B200、TPU v5などのSRAM面積は最終的にTSMCの収益に変わる。L1 HBM:AI時代最大の利益プールHBM(High Bandwidth Memory、高帯域幅メモリ)は、DRAM(ダイナミックランダムアクセスメモリ)をシリコン通孔TSV技術で垂直積層し、CoWoSパッケージでGPUの側に貼り付けた高帯域メモリだ。HBMは、AIアクセラレータがどれだけ大きなモデルを動かせるかをほぼ決定づける。SKハイニックス、Micron、Samsungの市場占有率はほぼ100%。2026年第1四半期時点での最新の市場シェアは、SKハイニックス57〜62%、Samsung22%、Micron21%。SKハイニックスはNVIDIAなどの大量調達を獲得し、現在の支配的な供給者となっている。Micronは2026年度第1四半期の決算説明会で、HBMのTAM(総潜在市場)が約40%の複合年間成長率で拡大し、2025年の約350億ドルから2028年には1000億ドルに達すると予測。これにより、予測より2年前倒しで1000億ドルの節目に到達。HBMの最大の強みは、非常に高い利益率にある。2026年第1四半期、SKハイニックスの営業利益率は記録的な72%に達した。高利益の理由は、1)TSV製造工程が従来のDRAMの一部生産能力を犠牲にし、HBMの供給不足を維持している。2)先進パッケージの歩留まり向上が難しく、Samsungのシェアが40%から22%に低下したのもこの影響。3)主要サプライヤーは増産に慎重であり、2026年第1四半期にはDRAMの平均販売価格(ASP)が前期比60%以上の上昇を示し、売り手市場の明確な地位を示している。三巨頭の中で、SKハイニックスはHBMの好調に牽引され、2025年の営業利益は47.21兆韓国ウォンに達し、史上初めてSamsung Electronicsを超えた。2026年第1四半期には72%の営業利益率を背景に、TSMC(58.1%)やNVIDIA(65%)を超える収益水準にある。Micronは非常に高い成長予測を持ち、米国銀行(BofA)は2026年5月に目標株価を大幅に引き上げて950ドルに設定。SamsungはHBM4の量産推進により、最大のシェア回復余地を持つ。L2 マザーボードDRAMこの層は一般に「メモリースティック」と呼ばれる。マザーボードDRAMには、DDR5、LPDDR、GDDR、MR-DIMMなどの一般的なメモリ製品が含まれ、現在はAIストレージ体系の中で最も売上高比率が高い部分であり、2025年の世界DRAM市場規模は約1218.3億ドルに達している。Samsung、SKハイニックス、Micronの三社が大部分を占めている。2025年第4四半期の最新データによると、Samsungが36.6%、SKハイニックスが32.9%、Micronが22.9%の市場シェア。現在、利益の高いHBMに生産能力をシフトさせており、一般的なマザーボードDRAMは粗利率は低いが、市場規模は最大。L3 CXLプール層CXL(Compute Express Link)は、DRAMを単一サーバーマザーボードから「プール」し、ラック全体で共有・調整できる仕組み。CXL 3.x以降、将来的には一つのキャビネット内のすべてのメモリを複数のGPUで共有・割り当て可能となる。これにより、AI推論時のKVキャッシュやベクトルデータベース、RAGインデックスの格納・移動の問題を解決。2024年のCXLメモリモジュールの市場規模はわずか16億ドルだが、2033年には237億ドルに拡大予測。依然としてSamsung、SKハイニックス、Micronの寡占状態。この層では、Astera LabsがCXLとPCIe間のリタイマー(Retimer)やインテリジェントメモリコントローラーを提供し、市場の約55%を占める。最新四半期の収益は3.08億ドル、前年比+93%、非GAAP粗利率は76.4%、純利益は前年比+85%。非常に高い利益率を誇る。L4 企業向けSSD:推論時代の最大の恩恵者エンタープライズ向けNVMe SSDは、AIトレーニングのチェックポイント、RAGインデックス、KVキャッシュのオフロード、モデル重みのキャッシュの主要な舞台となる。QLC大容量SSDはHDDをAIデータ湖から完全に排除した。2025年のエンタープライズSSD市場は約261億ドル、CAGRは24%、2030年には760億ドルに拡大予測。市場構造はやはり三巨頭が支配。2025年第4四半期の売上高に基づく市場シェアは、Samsung36.9%、SKハイニックス(Solidigm含む)32.9%、Micron14.0%、Kioxia11.7%、SanDisk4.4%。上位五社で約90%。この層の最大の変化は、AI推論シナリオにおけるQLC SSDの爆発的普及だ。ハイニックス子会社のSolidigmやKioxiaは、122TBの単一ドライブ容量の製品を既に展開しており、KVキャッシュやRAGインデックスはHBMからSSDへと外部化されつつある。利益プールの観点から見ると、エンタープライズSSDはHBMほどの極端な粗利率はないが、容量拡大と推論拡張の二重の恩恵を享受している。ハイニックスとKioxiaは比較的純粋なターゲットだ。SamsungとSKハイニックスは、HBM + DRAM + NANDの三層の恩恵を享受し、より総合的なAIストレージプラットフォーム企業となっている。L5 NASとクラウドオブジェクトストレージ:データの引力の複利プールNASとクラウドオブジェクトストレージは、AIデータ湖、トレーニングコーパス、バックアップ・アーカイブ、チーム間協力の最外層。2025年のNASは約396億ドル(CAGR 17%)、クラウドオブジェクトストレージは約91億ドル(CAGR 16%)。エンタープライズ向けファイルストレージの主要企業はNetApp、Dell、HPE、Huawei。中小企業はSynology、QNAP。クラウドオブジェクトストレージのIaaSシェアは、AWS約31〜32%、Azure約23〜24%、Google Cloud約11〜12%、三社合計で約65〜70%。この層の利益は、長期ホスティング、データの外部出荷、エコシステムのロックインによるもの。まとめると、1)DRAMは最大の市場だが、粗利率は最低の30〜40%;HBMはDRAMの三分の一の規模だが、粗利率は倍以上の60%以上;CXLリタイマーは最小の市場だが、粗利率は最高の76%以上。計算に近い層ほど希少で、利益率も高い。2)利益プールの増加は主に三つの分野から:HBM(複合年間成長率28%)、エンタープライズSSD(CAGR 24%)、CXLプール(CAGR 37%)。3)各層には異なるビジネスの壁があり、HBMは技術的な壁(TSV、CoWoS、歩留まり向上)、CXLはIPと認証、リタイマーは単一サプライチェーン、サービス層は切り替えコストに依存している。
一文で理解するAIストレージ階層の利益プールと産業構造
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作者:ゴドーGodot
AIストレージは六層に分かれることができる、
1)チップ上SRAM
2)HBM
3)マザーボードDRAM
4)CXLプール層
5)エンタープライズSSD
6)NASとクラウドオブジェクトストレージ
この層構造は、ストレージの位置に基づいて分類されており、下に行くほど計算ユニットから遠くなり、ストレージ容量は増加する。
2025年にはこれら六層(SRAMは計算チップ上にあり、埋め込み価値は除外)が合計約2290億ドルとなり、そのうちDRAMが半分、HBMが15%、SSDが11%を占める。
利益状況は、各層とも極めて寡占的であり、上位3社の市場占有率は一般的に90%以上。
これらの利益プールは三つに分けられる、
1)シリコン層の高粗利寡占プール(HBM、埋め込みSRAM、QLC SSD)
2)インターコネクト層の高粗利新興プール(CXL)
3)サービス層の規模拡大複利プール(NAS、クラウドオブジェクトストレージ)
三つのプールは性質も成長速度も異なり、競争優位性も異なる。
なぜストレージは層に分かれるのか?
それは、制御を担当するCPUと計算を担当するGPUチップ上に、臨時のキャッシュ、すなわちチップ上SRAMしか存在しないからだ。このキャッシュ空間は非常に小さく、大きなモデルを格納できない。
これらのチップ外には、より大きなメモリが必要であり、大規模モデルや推論のコンテキストを保存するためのストレージが必要となる。
非常に高速で、異なるストレージ層間のデータ移動には遅延とエネルギー消費が伴うことが最大の課題だ。
したがって、現在の三つの方向性は、
1)HBMを積み重ね、メモリをGPUの側に配置し、搬送距離を短縮する。
2)CXLを用いてメモリプールをラックレベルで共有し、容量を拡大する。
3)計算とストレージを同一のウエハ上に焼き付け、計算と記憶を一体化する。
これら三つの方向性は、今後五年間の各層の利益プールの形状を決定づける。
以下に具体的な層構造を示す。
L0 チップ上SRAM:TSMCだけの利益プール
SRAM(静的ランダムアクセスメモリ)は、CPU/GPU内部のキャッシュであり、各チップに埋め込まれており、個別に取引されない。
独立したSRAMチップ市場は規模が小さく、約10〜17億ドル。主要企業はInfineon(約15%)、Renesas(約13%)、ISSI(約10%)で、市場は小さい。
この部分の利益プールはTSMCにあり、AIチップの各世代でSRAMを多く搭載するために、より多くのウエハを購入しなければならない。
世界の先進的なプロセスウエハの70%以上はTSMCの手にある。H100、B200、TPU v5などのSRAM面積は最終的にTSMCの収益に変わる。
L1 HBM:AI時代最大の利益プール
HBM(High Bandwidth Memory、高帯域幅メモリ)は、DRAM(ダイナミックランダムアクセスメモリ)をシリコン通孔TSV技術で垂直積層し、CoWoSパッケージでGPUの側に貼り付けた高帯域メモリだ。
HBMは、AIアクセラレータがどれだけ大きなモデルを動かせるかをほぼ決定づける。SKハイニックス、Micron、Samsungの市場占有率はほぼ100%。
2026年第1四半期時点での最新の市場シェアは、SKハイニックス57〜62%、Samsung22%、Micron21%。SKハイニックスはNVIDIAなどの大量調達を獲得し、現在の支配的な供給者となっている。
Micronは2026年度第1四半期の決算説明会で、HBMのTAM(総潜在市場)が約40%の複合年間成長率で拡大し、2025年の約350億ドルから2028年には1000億ドルに達すると予測。これにより、予測より2年前倒しで1000億ドルの節目に到達。
HBMの最大の強みは、非常に高い利益率にある。2026年第1四半期、SKハイニックスの営業利益率は記録的な72%に達した。
高利益の理由は、
1)TSV製造工程が従来のDRAMの一部生産能力を犠牲にし、HBMの供給不足を維持している。
2)先進パッケージの歩留まり向上が難しく、Samsungのシェアが40%から22%に低下したのもこの影響。
3)主要サプライヤーは増産に慎重であり、2026年第1四半期にはDRAMの平均販売価格(ASP)が前期比60%以上の上昇を示し、売り手市場の明確な地位を示している。
三巨頭の中で、SKハイニックスはHBMの好調に牽引され、2025年の営業利益は47.21兆韓国ウォンに達し、史上初めてSamsung Electronicsを超えた。2026年第1四半期には72%の営業利益率を背景に、TSMC(58.1%)やNVIDIA(65%)を超える収益水準にある。
Micronは非常に高い成長予測を持ち、米国銀行(BofA)は2026年5月に目標株価を大幅に引き上げて950ドルに設定。SamsungはHBM4の量産推進により、最大のシェア回復余地を持つ。
L2 マザーボードDRAM
この層は一般に「メモリースティック」と呼ばれる。
マザーボードDRAMには、DDR5、LPDDR、GDDR、MR-DIMMなどの一般的なメモリ製品が含まれ、現在はAIストレージ体系の中で最も売上高比率が高い部分であり、2025年の世界DRAM市場規模は約1218.3億ドルに達している。
Samsung、SKハイニックス、Micronの三社が大部分を占めている。2025年第4四半期の最新データによると、Samsungが36.6%、SKハイニックスが32.9%、Micronが22.9%の市場シェア。
現在、利益の高いHBMに生産能力をシフトさせており、一般的なマザーボードDRAMは粗利率は低いが、市場規模は最大。
L3 CXLプール層
CXL(Compute Express Link)は、DRAMを単一サーバーマザーボードから「プール」し、ラック全体で共有・調整できる仕組み。
CXL 3.x以降、将来的には一つのキャビネット内のすべてのメモリを複数のGPUで共有・割り当て可能となる。これにより、AI推論時のKVキャッシュやベクトルデータベース、RAGインデックスの格納・移動の問題を解決。
2024年のCXLメモリモジュールの市場規模はわずか16億ドルだが、2033年には237億ドルに拡大予測。依然としてSamsung、SKハイニックス、Micronの寡占状態。
この層では、Astera LabsがCXLとPCIe間のリタイマー(Retimer)やインテリジェントメモリコントローラーを提供し、市場の約55%を占める。最新四半期の収益は3.08億ドル、前年比+93%、非GAAP粗利率は76.4%、純利益は前年比+85%。非常に高い利益率を誇る。
L4 企業向けSSD:推論時代の最大の恩恵者
エンタープライズ向けNVMe SSDは、AIトレーニングのチェックポイント、RAGインデックス、KVキャッシュのオフロード、モデル重みのキャッシュの主要な舞台となる。QLC大容量SSDはHDDをAIデータ湖から完全に排除した。
2025年のエンタープライズSSD市場は約261億ドル、CAGRは24%、2030年には760億ドルに拡大予測。
市場構造はやはり三巨頭が支配。
2025年第4四半期の売上高に基づく市場シェアは、Samsung36.9%、SKハイニックス(Solidigm含む)32.9%、Micron14.0%、Kioxia11.7%、SanDisk4.4%。上位五社で約90%。
この層の最大の変化は、AI推論シナリオにおけるQLC SSDの爆発的普及だ。ハイニックス子会社のSolidigmやKioxiaは、122TBの単一ドライブ容量の製品を既に展開しており、KVキャッシュやRAGインデックスはHBMからSSDへと外部化されつつある。
利益プールの観点から見ると、エンタープライズSSDはHBMほどの極端な粗利率はないが、容量拡大と推論拡張の二重の恩恵を享受している。
ハイニックスとKioxiaは比較的純粋なターゲットだ。SamsungとSKハイニックスは、HBM + DRAM + NANDの三層の恩恵を享受し、より総合的なAIストレージプラットフォーム企業となっている。
L5 NASとクラウドオブジェクトストレージ:データの引力の複利プール
NASとクラウドオブジェクトストレージは、AIデータ湖、トレーニングコーパス、バックアップ・アーカイブ、チーム間協力の最外層。2025年のNASは約396億ドル(CAGR 17%)、クラウドオブジェクトストレージは約91億ドル(CAGR 16%)。
エンタープライズ向けファイルストレージの主要企業はNetApp、Dell、HPE、Huawei。中小企業はSynology、QNAP。クラウドオブジェクトストレージのIaaSシェアは、AWS約31〜32%、Azure約23〜24%、Google Cloud約11〜12%、三社合計で約65〜70%。
この層の利益は、長期ホスティング、データの外部出荷、エコシステムのロックインによるもの。
まとめると、
1)DRAMは最大の市場だが、粗利率は最低の30〜40%;HBMはDRAMの三分の一の規模だが、粗利率は倍以上の60%以上;CXLリタイマーは最小の市場だが、粗利率は最高の76%以上。計算に近い層ほど希少で、利益率も高い。
2)利益プールの増加は主に三つの分野から:HBM(複合年間成長率28%)、エンタープライズSSD(CAGR 24%)、CXLプール(CAGR 37%)。
3)各層には異なるビジネスの壁があり、HBMは技術的な壁(TSV、CoWoS、歩留まり向上)、CXLはIPと認証、リタイマーは単一サプライチェーン、サービス層は切り替えコストに依存している。