AIインフラを拡大するには、チップ・電力・メモリを併せて見る必要があります

チップを買うこととデータセンターを稼働させることは違います

マイクロソフトのCEOサティア・ナデラは、2025年10月31日のBG2インタビューで、確保したチップを設置するための電力とデータセンター施設が不足していると語りました。チップをさらに購入できても、すぐにサービスへ投入することはできないという話です。インタビュー報道

この発言を思い起こさせる発表が、2026年2月に相次ぎました。メタは17日にNvidiaと、24日にAMDと長期協力を発表しました。グーグルは24日、テキサスの新データセンターと電力確保計画を公開しています。私は、これらの発表を併せて見る必要があると考えています。どのチップを使うかだけでなく、どこに設置し、何で稼働させるかも、AI事業の規模を左右するからです。

AIインフラには大きく3つの要素が必要です。演算を処理するチップ、電力と冷却設備を備えたデータセンター、そして演算に必要なデータを伝達・保存するメモリです。どれか一つが不足していれば、残りを確保してもサービスを計画どおりに拡大するのは難しくなります。

メタはチップの供給元を増やしています

メタは、Nvidiaとの協力により、数年にわたって数百万個のBlackwell・Rubin GPUを導入すると明らかにしました。続いてAMDとは、最大6GW規模のGPUインフラを段階的に構築する契約を発表しました。最初の出荷は2026年下半期に予定されています。6GWは今後構築する設備の規模であって、すでに稼働中の施設や、別途確保済みの電力量を指すものではありません。Nvidiaの発表、メタの発表

メタは、自社のAIチップであるMTIAも開発しています。特定の供給元の納期や価格に事業全体が左右されないよう、選択肢を増やす戦略と見ることができます。

チップの選び方にもさまざまな方法があります。NvidiaやAMDのGPUを購入することもできますし、グーグルのTPUやAmazonのTrainiumを提供するクラウドを利用することもできます。チップを直接購入する契約と、クラウド利用契約は区別する必要があります。

Anthropicは2025年10月、グーグルクラウドのTPU使用を最大100万個まで拡大する計画だと発表しました。当時、Nvidia GPUとAmazon Trainiumも併せて使用すると説明しています。自社製チップを開発したクラウド事業者が、外部顧客にも大規模演算を提供する事例です。Anthropicの発表

私は、こうした動きをNvidiaの競争力が失われることを意味するとは見ていません。すでに使用しているソフトウェアや開発ツールを別のチップに合わせるのにもコストがかかるからです。企業は、チップの価格だけでなく、自社モデルをどれだけ効率的に動かせるか、そして移行にかかる作業までを計算に入れる必要があります。

電力確保には別途の時間がかかります

3つの条件のうち、私が特に重視しているのは電力です。チップの発注と、発電・送配電施設の工事は、同じ速度で進むわけではないからです。

グーグルは2月24日、テキサス州ウィルバーガー郡で建設中のデータセンターを発表しました。AESとともに近隣のクリーンエネルギー供給を整え、高度化された空冷式冷却で水使用量を減らす方針も盛り込まれています。グーグルはこの発表で、テキサス州全域でこれまでに契約した新規の発電・電力容量が7,800MWを超えると明らかにしました。この数字はウィルバーガー1カ所の電力使用量ではなく、また契約済みの設備がすべて稼働しているという意味でもありません。グーグルの発表

国際エネルギー機関（IEA）は、2025年の報告書の基本シナリオで、世界のデータセンターの電力消費が2030年に約945TWhまで増加すると見通しました。2024年の2倍を超える規模です。この報告書は、データセンターの建設よりも、電力基盤施設を整えるほうが長い時間を要しうる点も指摘しています。IEA報告書

ですから私は、投資発表を見るときには、電力契約と実際の供給スケジュールを併せて確認しています。データセンターの建物が完成しても、必要な電力が供給されなければ、予定どおりにチップを稼働させることはできないからです。グーグルの発表で注目したのも、チップの確保に加えて電力調達を準備しているという点でした。

メモリ増設もAIインフラの一部です

韓国企業と直接結びつく条件がメモリです。HBMは、複数枚のDRAMを積み重ねてAIアクセラレーターにデータを高速に伝達するメモリです。サーバーの一般的なDRAMは処理中のデータを保持し、NANDを使うSSDはデータを保存します。いずれも必要なものですが、役割は同じではありません。

SKハイニックスは2025年10月の決算発表で、主要顧客と2026年のHBM供給協議を終え、翌年のDRAM・NAND生産量に対する顧客需要も確保したと明らかにしました。自社の生産計画に合わせて数量を先取りしようとする需要が強いという説明です。SKハイニックス決算発表

メモリメーカーがHBMを増やしたからといって、一般メモリの供給まで同じ比率で増えるわけではありません。Micronは、同量のデータを保存する容量を基準にすると、同一工程のHBM3EはDDR5に比べて約3倍のウェハーを必要とすると説明しています。生産設備が限られている場合、HBMの比重を高めれば、一般DRAMに割り当てられる生産余力が減る可能性があります。Micron決算発表資料

Micronが2025年12月に発表したCrucialコンシューマー事業からの撤退も、こうした優先順位の変化を示しています。終了の対象は、消費者向けに小売流通していたCrucialブランド事業であり、Micronブランドの企業向け製品の販売は継続すると明らかにしています。Micronの発表

サービス利用が拡大するにつれ、推論に必要なメモリも重要になります。たとえば言語モデルは、回答を生成する際に、先に計算した一部の値をKVキャッシュに保存して再利用します。基本的な構造では、処理する文脈が長くなるほど、このキャッシュも比例して大きくなります。長い文書を読み込んだり、複数のユーザーのリクエストを同時に処理したりするほど、メモリ使用量を管理する必要があります。Nvidia研究チームによるKVキャッシュの説明

Oswarldの視点

私はこの競争を見ながら、GTM戦略家として働いていた頃によく目にした状況を思い出しました。製品の一つの問題を解決すると、それまであまり表に出ていなかった別の問題が事業拡大を阻む、ということがありました。AIインフラも、チップの供給さえ増やせば終わる話ではありません。電力とメモリが同時に整って初めて、確保したチップを使うことができます。

この観点から見ると、私はグーグルが相対的に有利な条件を備えていると考えています。自社のTPUを開発し、それを使う外部顧客を確保しながら、テキサスでは電力調達も進めているからです。もちろんメモリは外部から調達する必要がありますし、電力契約が実際の稼働につながる時期も見極める必要があります。それでも、複数の条件を同時に準備している方向性は高く評価しています。

メタの供給元多様化も、合理的な選択だと思います。Nvidia・AMD・自社のMTIAを併用すれば、一つの供給元に縛られるリスクを減らすことができます。ただし、チップの選択肢が増えることと、電力・メモリ不足が解消されることは別の話です。契約した設備をいつ、どこで稼働させるかが依然として重要です。

マイクロソフトの場合は、ナデラ自身が言及した設置施設の不足が気にかかります。確保した設備を稼働できない期間が長引けば、需要があってもサービス拡大に制約を受けるからです。私はこの会社について、投資金額と同じくらい、実際に稼働可能な容量が増える速度を見ていくつもりです。

SKハイニックスとサムスン電子にとって、メモリ需要の拡大は機会です。SKハイニックスが引用したCounterpointのデータによると、同社の2025年第2四半期のHBM出荷量シェアは62%でした。韓国企業の役割の大きさを示す数字です。ただし、特定四半期の出荷量シェアが、次世代製品のシェアまで保証するわけではありません。SKハイニックス市場見通し資料

メモリ市況には、常に供給の変化がつきものでした。今の需要を見て設備を増やしたとしても、新工場が稼働する時点で需要がどれだけ大きくなっているかは、別途見極める必要があります。私は、現在の不足と同じくらい、増設後の需給も重要だと考えています。

AIサービスの効率を高めれば、必要なチップや電力、メモリを減らすことはできます。しかし、実際に施設が必要な部分まで、すぐに解決するわけではありません。結局のところ、インフラ投資を評価するには、購入した設備の数、電力供給の時期、メモリ調達計画を併せて見る必要があります。そして、その施設で提供するAIサービスが、投資額を回収できるだけの収益を上げているかどうかも確認しなければなりません。

筆者アン・グァンソプ（安光涉）は世宗大学校経営学科教授であり、INLEVEL9のリードコンサルタントである。大学では経営データ管理、ビジネスアナリティクスなど統計・データ分析を教える一方、現場ではGTM戦略とAI戦略コンサルティングを率い、技術とビジネスの接点を設計している。AI対話システムの記憶アーキテクチャ（HEMA）研究で学術論文を発表しており、毎日グローバルなAI論文をキュレーションするDaily Arxivプロジェクトを運営している。高麗大学校技術経営専門大学院修士課程とKMBAを修了した。著書に『考えることを委ねる人々：ホモ・ブレインレス』がある。

著者 アン・グァンソプ（Oswarld） は世宗大学校 兼任教授、INLEVEL9 戦略コンサルタントです。経歴、研究、著書、最近の活動は著者紹介で更新しています。 最近の活動 · 2026年7月：HEMA-2: A Consolidation-Aware Tri-Memory Architecture with Multi-Channel Scheduling for Lifelong Conversational AI。