シトリーニ分析アナリスト：AI需要の弾力性があるいは保管サイクルを改めることで、増産は必ずしも企業の利益が急落することにつながらない

BlockBeats メッセージ、7月18日、CitriniのアナリストであるJukanが投稿し、最新の市場分析として、足元のメモリチップ株の調整はデレバレッジ要因に加え、市場が2028年の供給拡張見通しを先回りして織り込み始めているとの見方を示した。業界ではHBMなどのハイエンド・メモリの需給逼迫局面が2027年まで続くとの見通しが一般的である一方、調査機関や売り手側アナリストは概ね、サムスン電子やSKハイニックス等のメーカーによる大規模増産によって、需給ギャップは2028年から緩和される可能性が高いと考えている。従来の経験則では、メモリ株は通常、メモリ価格より約2四半期先行して天井を付けるが、当該分析では、市場がこの法則に必ずしも限定されず、将来の供給増加の期待をより長い期間先回りして織り込む可能性もあると指摘した。

ただし、すべての悲観的な見通しは同一の前提に基づいている――新規の生産能力が2028年に集中して解放され、メモリ価格が再び大幅に下落するというものだ。歴史を振り返ると、1980年代以降のメモリ業界における各回の大幅な価格急落は、需要の衰退よりも、供給の急速な拡張に由来するケースがほとんどだった。PC、スマートフォン、クラウドコンピューティングの時代における需要は、実際には常に増加を維持していた。今回のAIサイクルは、これまでと本質的に異なる可能性がある。AIアプリは計算力とストレージへの需要に対して価格弾力性がより高く、価格が下がったとき、需要の伸び率が価格下落による減速幅を上回る可能性があり、その結果、従来型のメモリ・サイクルがもたらす致命的な影響が弱まる。

分析は、ZhangとZhangが2026年に発表した論文《The Economics of Digital Intelligence Capital》を引用し、AI Tokenの需要価格弾力性は約1.42であり、価格が1%下がるごとに需要量が約1.42%増え得ると述べている。論文では、API価格が大幅に引き下げられると、開発者は呼び出し回数を増やすだけでなく、より計算資源集約的な推論アーキテクチャを採用するようになり、その結果、Token消費が凸（コンベックス）な形で増加するとの見方を示している。例えばDRAMの場合、販売価格が30%下落した場合、従来のサイクルでは収益や利益が大幅に縮小しがちで、サムスン電子の2019年の営業利益は実際に前年比で52.8%下落していた。一方、AIが牽引する新たな需要環境では、販売数量が約42%増加し、同時にプロセスのアップグレードがコストを約15%押し下げるなら、業界の売上は概ね安定を保ち、利益の下落幅は約15%までに収まる可能性があると分析している。この差異が、メモリメーカーが今後も従来型のサイクル株として、株価収益率（PER）5〜6倍で評価されるべきかどうかを左右することになるのだという。