2026年のメモリ市場は「制御された供給不足」に 主役はHBM4：歩留まりへの懸念も（1/2 ページ）
TechInsightsのアナリストによると、「メモリメーカーは過去の好況と不況のサイクルから学び、AI主導の需要に対応するための増産において、より規律ある姿勢を示している」という。HBM／DRAMの供給不足が予測されているが、これはサプライチェーンの混乱によるものではなく、予想を超えるようなかつてない規模で導入が進んでいることが原因だ。
広帯域メモリ（HBM）の供給は今後も、AI需要によって逼迫し続けるだろう。しかし、それは意図されたものだ。
TechInsightsのアナリストは、オンラインラウンドテーブルにおいて「メモリメーカーは過去の好況と不況のサイクルから学び、AI主導の需要に対応するための増産において、より規律ある姿勢を示している」との見解で一致した。HBM／DRAMの供給不足が予測されているが、これはサプライチェーンの混乱によるものではなく、予想を超えるようなかつてない規模で導入が進んでいることが原因だ。
HBM4はAI向けメモリの主流に 歩留まりへの懸念も
AIの成長は今後も主にクラウドによってけん引され、その焦点は学習から推論へと徐々に移行していくとみられる。
TechInsightsのプロセスアナリストであるCameron McKnight-MacNeil氏は「NVIDIAが2025年9月に発表したプラットフォーム『Rubin』は、新しいクラスのGPUだとうたっていて、クラウドでの推論向けプラットフォームとして位置付けられているようだ」と述べる。
また同氏は「AIプラットフォーム向けの大規模なHBM需要は、2026年も継続していくだろう。NVIDIAのアクセラレーターパッケージ『Blackwell』は、HBMモジュールを8個ずつ搭載し、各モジュールには8個のDRAMダイと1個のコントローラーダイが含まれる。ハイパースケーラー各社がGPUをフル搭載したラックを大量に導入することで、HBM4は2026年、AI向けメモリの主流になるだろう」と述べる。
「HBMとそれに伴うパッケージングに対する強い需要により、歩留まりへの懸念が高まっている。TechInsightsは、DRAMダイの積層による低歩留まりとサステナビリティの影響について、潜在的な懸念があると強調してきた」（McKnight-MacNeil氏）
JEDEC規格の更新でHBMのパッケージ高さの許容範囲が拡大され、最大16層までのスタックが可能になった。これには、DRAMダイの薄型化とハイブリッドボンディングが貢献している。
McKnight-MacNeil氏は「システムの効率化に向けた広範な研究開発が進んでいて、データセンターにおける光技術の採用も拡大している。これによって、トランジスタのさらなる高効率化が進むだろう」と述べる。
「しかしこうした性能向上は全て、増大するコンピューティング需要によって直ちに吸収されてしまう。これは、成長局面にあるということだ」（McKnight-MacNeil氏）
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