Epoch AI 最新研究顯示，高頻寬記憶體（HBM）在 AI 晶片元件成本中的佔比已從 2024 年 Q1 的 52% 上升至 2025 年 Q4 的 63%；HBM 絕對支出同期從 120 億美元暴增至 320 億美元，漲幅 167%。 （前情提要：韓股KOSPI暴漲8%觸發熔斷！三星不罷工盤中漲7.4%，SK 海力士大漲11.2%） （背景補充：Gavin Baker 三個逆市賭注：臺積電在救市、Trainium 被低估、太空算力兩年內揭曉）Epoch AI 最新分析追蹤了 Nvidia、AMD、Google、Amazon 四大晶片設計商的元件成本結構，跨度從 2024 年 Q1 到 2025 年 Q4。研究結論明確：AI 算力的成本瓶頸，正在從晶片設計轉向記憶體供應。### HBM とは何か、なぜこんなに高いのか？高頻寬記憶體（High Bandwidth Memory、HBM）の核心概念は、記憶體チップを垂直に積み重ね、直接 GPU の側に封装することです。AI モデルの訓練と推論には、GPU が極短時間で膨大なデータを読み書きする必要があります。従来の記憶体の帯域幅では不足しており、HBM の設計はこのボトルネックを解決するものです：複数層の DRAM チップを積み重ねることで、伝送速度は従来の方案の数倍に達し、遅延も大幅に低減されます。簡単に言えば：HBM の役割は、GPU が記憶体を待つ必要をなくすことであり、GPU 自体を高速化することではありません。問題は、この種の記憶体の製造が非常に複雑であり、世界で量産能力を持つのは SK Hynix、Samsung、Micron の三社だけです。2022 年以降、AI 算力の需要は指数関数的に増加し、三社の価格交渉力も大きく高まっています。Epoch AI のデータは、コストの重心の移動を明確に示しています：Nvidia、AMD、Google、Amazon のチップ調達構造において、HBM のコスト比率は 2024 年 Q1 の 52% から 2025 年 Q4 の 63% へと上昇し、11 ポイント増加しています。同時に、ロジックチップ（GPU 自体）の比率は 14% から 13% に微減し、高度なパッケージングは 19% から 15% に低下、補助部品は 15% から 9% に低下しています。すべての他の部分の比率が縮小する中、記憶体だけが引き続き拡大しています。### コスト圧力はどのように資本支出に伝わるのか記憶体の価格上昇は単なる供給者の問題ではなく、サプライチェーン全体に波及しています。HBM は AI チップのコストの 63% を占めており、AI チップはテック巨頭の資本支出の大部分を占めるため、記憶体の価格上昇は直接財務報告に反映されます。Microsoft は 2026 年度の資本支出計画で、25 億ドルの部品価格上昇要因を個別に計上しており、これは 250 億ドルの増加のうち明確に帰属できる部分です。Meta も同様に、部品コスト上昇を理由に、2026 年の資本支出範囲を 100 億ドル引き上げました。絶対金額で見ても、その伝導規模は驚くべきもので、HBM の支出は 2024 年の 120 億ドルから 2025 年には 320 億ドルに暴騰し、1 年で 167% 増加しています。AI チップの総支出も 220 億ドルから 520 億ドルに跳ね上がり、増加率は 136% です。供給チェーン全体の規模は2年で倍増し、記憶体不足の構造的問題は短期的に解決が難しい状況です。Epoch AI は、2026 年も HBM が AI チップのコストに占める比率は引き続き上昇すると予測しています。つまり、資本支出の増加は必ずしも算力の比例的増加を意味せず、その一部は記憶体価格上昇のコストを吸収するためのものです。
HBM メモリはすでに AI チップの63％のコストを占めており、ハイニックス、サムスン、マイクロンが計算能力の価格設定権を握っている
Epoch AI 最新研究顯示，高頻寬記憶體（HBM）在 AI 晶片元件成本中的佔比已從 2024 年 Q1 的 52% 上升至 2025 年 Q4 的 63%；HBM 絕對支出同期從 120 億美元暴增至 320 億美元，漲幅 167%。
（前情提要：韓股KOSPI暴漲8%觸發熔斷！三星不罷工盤中漲7.4%，SK 海力士大漲11.2%）
（背景補充：Gavin Baker 三個逆市賭注：臺積電在救市、Trainium 被低估、太空算力兩年內揭曉）
Epoch AI 最新分析追蹤了 Nvidia、AMD、Google、Amazon 四大晶片設計商的元件成本結構，跨度從 2024 年 Q1 到 2025 年 Q4。研究結論明確：AI 算力的成本瓶頸，正在從晶片設計轉向記憶體供應。
HBM とは何か、なぜこんなに高いのか？
高頻寬記憶體（High Bandwidth Memory、HBM）の核心概念は、記憶體チップを垂直に積み重ね、直接 GPU の側に封装することです。
AI モデルの訓練と推論には、GPU が極短時間で膨大なデータを読み書きする必要があります。従来の記憶体の帯域幅では不足しており、HBM の設計はこのボトルネックを解決するものです：複数層の DRAM チップを積み重ねることで、伝送速度は従来の方案の数倍に達し、遅延も大幅に低減されます。
簡単に言えば：HBM の役割は、GPU が記憶体を待つ必要をなくすことであり、GPU 自体を高速化することではありません。
問題は、この種の記憶体の製造が非常に複雑であり、世界で量産能力を持つのは SK Hynix、Samsung、Micron の三社だけです。2022 年以降、AI 算力の需要は指数関数的に増加し、三社の価格交渉力も大きく高まっています。
Epoch AI のデータは、コストの重心の移動を明確に示しています：Nvidia、AMD、Google、Amazon のチップ調達構造において、HBM のコスト比率は 2024 年 Q1 の 52% から 2025 年 Q4 の 63% へと上昇し、11 ポイント増加しています。
同時に、ロジックチップ（GPU 自体）の比率は 14% から 13% に微減し、高度なパッケージングは 19% から 15% に低下、補助部品は 15% から 9% に低下しています。すべての他の部分の比率が縮小する中、記憶体だけが引き続き拡大しています。
コスト圧力はどのように資本支出に伝わるのか
記憶体の価格上昇は単なる供給者の問題ではなく、サプライチェーン全体に波及しています。
HBM は AI チップのコストの 63% を占めており、AI チップはテック巨頭の資本支出の大部分を占めるため、記憶体の価格上昇は直接財務報告に反映されます。Microsoft は 2026 年度の資本支出計画で、25 億ドルの部品価格上昇要因を個別に計上しており、これは 250 億ドルの増加のうち明確に帰属できる部分です。Meta も同様に、部品コスト上昇を理由に、2026 年の資本支出範囲を 100 億ドル引き上げました。
絶対金額で見ても、その伝導規模は驚くべきもので、HBM の支出は 2024 年の 120 億ドルから 2025 年には 320 億ドルに暴騰し、1 年で 167% 増加しています。AI チップの総支出も 220 億ドルから 520 億ドルに跳ね上がり、増加率は 136% です。供給チェーン全体の規模は2年で倍増し、記憶体不足の構造的問題は短期的に解決が難しい状況です。
Epoch AI は、2026 年も HBM が AI チップのコストに占める比率は引き続き上昇すると予測しています。つまり、資本支出の増加は必ずしも算力の比例的増加を意味せず、その一部は記憶体価格上昇のコストを吸収するためのものです。