Micron の成長の鍵は AI チップの販売数ではなく、チップ 1 個あたりに搭載するメモリ容量の増加にあるとみられます。

何が起きたか

Nvidia の最新型 AI 加速器 Blackwell は約 192 ギガバイト のメモリを搭載し、前世代の H200 の約 141 ギガバイト、その前の H100 の約 80 ギガバイト から段階的に増加しています。新しい世代の AI ハードウェアが出現するたびに、必要なメモリ容量が大幅に増えている傾向が続いています。

なぜ重要か

多くの投資家は AI チップの販売数の増加に Micron の成長を結びつけていますが、実際には各世代で必要なメモリ量が増えることで、チップ販売数が鈍化してもメモリ需要は伸び続ける可能性があります。AI モデルが大型化・複雑化し、テキスト・画像・音声・動画を同時に処理するようになるにつれ、メモリ容量の役割がより重要になっているためです。

注目点

メモリ製造業は過去、需要の波動に左右される循環的な産業でしたが、AI データセンター向けの特殊なメモリ（HBM）が製造難度が高く AI 性能に不可欠である場合、Micron は過去の経験より強い成長を実現できる可能性があります。逆に HBM が汎用化すれば、業界の過去の循環が繰り返される可能性もあります。