AIメモリ不足は2030年まで——NVIDIAのCEOがComputex 2026で増産直訴

■「Please Make More」——買い手と売り手が同じ場で直面した現実

Computex 2026の第2日目となった6月2日、SKグループ会長のチェ・テウォン氏は台北の会場で、HBMの世界的な供給不足が少なくとも2030年まで続くという見通しをあらためて強調し、同グループが5年以内にウエハー生産能力を倍増させると発表した。

その数時間後、NvidiaのCEOジェンスン・フアン氏はSKハイニックスのブースに足を運び、展示中のHBM4Eウエハーにマーカーで「Please Make More」と書き込んだ。

世界最大のAIチップ設計企業のCEOが、トップサプライヤーへの増産を公の場で訴える——この光景は、AIインフラが現在置かれている状況を端的に示している。需要は、世界で最も時価総額の高い企業のCEOがサプライヤーへ直接メモを書き残すほど切迫しており、供給不足は生産能力を倍増させても解消できないほど構造的だ。

■ HBMの製造構造がなぜ供給不足を「固定化」するのか

HBMとは何か、その製造上の特性を理解することが、なぜ工場を増やしても問題がすぐに解決しないのかを理解する上で不可欠だ。
HBM（High-Bandwidth Memory）は、通常のDRAMを基板上に高速配置したものではない。

複数枚のDRAMダイを、TSV（Through-Silicon Via：シリコン貫通電極）と呼ばれる微細な銅の経路で垂直に積み重ね、シリコンインターポーザー（高速の橋渡し基板）上でGPUやAIアクセラレーターと接合した、三次元構造の製品だ。標準的なDDR5メモリのデータ転送速度が毎秒50〜100GB程度であるのに対し、HBM3E 1スタックは最大毎秒1.2TBを実現する。

これは段階的な改善ではなく、2車線道路と18車線高速道路に相当する差であり、NvidiaのAIアクセラレーターがHBMなしには設計通りの速度で動作できない理由でもある。

この接合工程——TSMCが手がけるCoWoS（Chip-on-Wafer-on-Substrate）と呼ばれる先進パッケージング技術——は、世界のAI開発を単独で減速させうる数少ない製造ボトルネックの一つだ。CoWoSは、GPUロジックダイとHBMスタックをシリコンインターポーザー上に並べて高密度に接続するが、従来の有機基板ではこの密度を実現できない。CoWoSなしでは、NvidiaのBlackwellやVera RubinチップはダイのままであってAIアクセラレーターとして使用できない。TSMCはCoWoSの生産能力を2024年末の月産約3万5,000枚から2026年末には12万〜13万枚規模へ——2年未満で約4倍——拡大する計画だが、それでも需要に追いつかない状況だという。

さらに根本的な問題がウエハー経済にある。Micronの決算資料によれば、HBM3Eを1単位生産するために必要なウエハー容量は、同じビット数のDDR5を生産する場合の約3倍に相当する。TrendForceはその比率をさらに高く見積もっており、1GBのHBMを製造するには標準DRAMの4GB分に相当するウエハー面積が必要だとしている。

HBM製造に振り向けられたウエハーは、ノートPC・スマートフォン・企業向けサーバー用のコンシューマメモリには使えなくなる。HBMはウエハー1枚あたりの収益が通常のDDR5の3〜5倍に達するため、この配分転換はビジネスとして合理的だが、AIデータセンターから一般消費者向けデバイスに至る連鎖的な不足を引き起こすことになる。

チェ会長はComputex会場で取材陣に対し、「AIはHBMを大量に必要としており、HBMを作るには大量のウエハーを消費する」と率直に語った。さらに、新規のFABを一から建設するには5年以上かかると述べ、仮に即日着工しても竣工は自身が予測する不足期間の末尾に差し掛かるにすぎないと示唆した。

業界全体のウエハー供給は需要を20%以上下回っており（チェ氏が繰り返し示してきた数字）、市場を支配するSKハイニックス・サムスン・Micronの3社が実際に供給できるHBMは、世界のハイパースケーラーやAIチップ設計企業が必要とする中長期的なメモリ需要の約半分にとどまっているという。

グレイハウンド・リサーチのチーフアナリスト兼CEOであるサンチット・ヴィル・ゴギア氏は、「これはもはや需給の景気サイクル的なアンバランスではない。AIインフラの経済的論理によって引き起こされた、メモリ市場の構造的な再配分だ」と述べた。

ガートナーのディレクターアナリスト、スリッシュ・パント氏はHBMのウエハー転用が「非常に現実のものであり、確実に2027年末まで市場に影響を与え続ける」と確認した上で、楽観的なシナリオでも2027年後半より前に実質的な価格の緩和は見込みにくいと指摘した。

ゴールドマン・サックスはComputexの発表を受け、SKハイニックスの2028年営業利益予測を24%、サムスン電子を23%それぞれ引き上げた。確認された供給不足の長期化を、10年代末に向けた両社の収益を底上げする構造的な追い風と位置づけた形だ。

■ サムスンのHBM5が示す、次世代メモリ競争の方向性

Computex 2026で技術的に最も注目を集めたハードウェアの発表は、SKハイニックスではなくライバルのサムスン電子からもたらされた。サムスンはHBM第8世代にあたるHBM5の実物モックアップをComputex会場で初公開し、AIメモリの性能の上限がどこに向かうかを示す2つのアーキテクチャ上の進歩を明らかにした。

一つ目はプロセスに関するものだ。サムスンはHBM5のベースダイ（スタックの最下層にあるロジック層で、ホストプロセッサとの通信を担う）を、自社の2nmプロセスで製造する計画だ。HBM4やHBM4Eで採用されていた4nmノードから一段階微細化されており、より優れた電力効率と処理スループットをベースダイにもたらし、スタックの中で最も熱的に過酷な層における単位演算あたりの発熱を抑えることが期待される。

二つ目はサーマル（熱）管理だ。HBMのスタック層数が増すにつれ——HBM5は12層・16層・20層構成が検討されている——ダイ間の熱の蓄積がインターコネクト密度を超えて最大の設計制約となる。サムスンの新たなHPB（Heat Path Block）構造は、専用の銅製放熱経路をHBMパッケージ内に直接組み込み、コアダイおよびベースダイからの熱を抽出してパッケージ上部のヒートスプレッダーへ導く設計だ。1週間前にはSKハイニックスが独自の対抗アーキテクチャ「iHBM」を発表し、熱抵抗を30%低減すると主張しており、両社は同じ熱ボトルネックの解決をめぐって競い合っている。

サムスンのHBM5の量産は、HBM4Eの量産立ち上げを経て2028年頃を予定している。Computexにおける競合構図は明白だった——サムスンCTOのソン・ジェヒョク氏が記者団にブリーフィングをした同じ会場で、NvidiaのジェンセンCEOはSKハイニックスのブースに長時間滞在し、同サプライヤーの製品への支持を公然と示した。市場シェアもその構図を裏付けている。

カウンターポイント・リサーチによれば、2025年第3四半期時点でのHBM収益の世界シェアはSKハイニックスが約57%、サムスンが約22%、Micronが約21%だった。TrendForceのより最近の推計では、NvidiaのシステムとのHBM4認定が進むにつれ、サムスンの2026年シェアは28%に向けて上昇しつつあるとされている。

■ AIエージェント経済は、2030年に向けてメモリ需要をどう変えるか

Qualcommのクリスティアーノ・アモンCEOはComputex 2026初日の基調講演を「2026年はエージェントの年だ」という宣言で始め、具体的な数値でその主張に重みを持たせた。アモン氏によれば、世界のAIトークン消費量は現在10秒あたり317億トークンに達しており、2030年には同じ10秒間で1.27兆トークンに達すると予測されている。これは約40倍の増加にあたる。

この予測の工学的な意味は、HBM不足に直結する。AIの推論トークンを1つ処理するには、計算リソースとメモリ帯域幅が必要だ。単純なクエリに応答する会話型AIエージェントは1タスクあたり約1万トークンを必要とするが、旅行の手配・財務データの照合・ソフトウェア展開の管理といった複数ステップのワークフローをこなすバックグラウンド型AIエージェントは、1回の処理に約100万トークンを必要とする。エージェントのワークロードが人間のスピードの会話から、機械のスピードのバックグラウンド実行へと移行するにつれ、需要曲線は一日のうちに平準化されることなく、24時間連続で推移する。

「エージェントは人間と違い、眠らない」——Armのルネ・ハースCEOは会場でこう語った。ネットワーク上のすべてのデバイスが、人間が積極的に操作している時だけでなく、常時エージェントを実行し続けるようになれば、メモリと計算の基準水準は劇的に高まる。Qualcommの予測によれば、世界のAIエージェントエコシステムはハードウェア・ソフトウェア・サービス全体で2026年に約2兆ドル（約300兆円、1ドル＝150円換算）規模の支出が見込まれており、Computex 2026はその膨大な需要が、供給側の厳しい工学的制約に正面からぶつかった場として位置づけられる。

この需要見通しに対するQualcommの戦略的な回答として、同社は同じ基調講演でデータセンター向けの新ブランド「Dragonfly」を発表し、AIサーバーインフラへの初参入を表明した。エッジデバイス（60億台のスマートフォン・20億台のPC・20億台のウェアラブル・5億台の車両）が生み出すAI計算需要は、ハイパースケールのクラウドインフラだけでは処理しきれないというのがQualcommの見立てだ。トークン量が4年で40倍に膨れ上がれば、エッジとクラウドの間のルーティング問題はコストとレイテンシの双方において主要な課題となる。

■ 市場の記録的水準は、AIインフラへの「10年単位の賭け」を反映

投資家にとってComputex 2026は、5年前には考えられなかったほどの半導体セクターの再評価を完成させた場となった。台湾の主要株価指数TAIEXは火曜日にAI投資の勢いと地政学リスクへの懸念緩和を背景に史上最高値となる45,557ポイントで引け、水曜日朝にはさらに46,500ポイントを突破した。

時価総額で世界最大企業となったNvidia（約5.4兆ドル規模）のジェンセンCEOは、Computex開幕前からすでに1週間以上を台北で過ごし、TSMCの魏哲家（C.C.ウェイ）会長とCoWoSの先進パッケージングに関わる制約の打開に取り組んでいた。

SKハイニックスは先週、時価総額が初めて1兆ドルを突破。サムスン、Micronとともに、市場がAIインフラ需要の今後10年にわたる複利成長を確信していることを示す合計時価総額を誇るグループを形成した。ゴールドマン・サックスの修正予測——SKハイニックスの2028年利益を24%、サムスンを23%引き上げ——は、確認された供給不足の長期化をリスクではなく構造的な収益成長ドライバーとして評価したものだ。

フアン氏は供給状況を特有の精緻な表現で整理した。CPUおよびGPUシステム全体にわたる「非常に力強い成長」のための供給を確保できているとしつつも、需要は依然として生産可能な水準を上回り続けているとも率直に認めた。

地政学的な圧力も方程式から消えてはいない。台湾をめぐる中国の軍事的圧力が続く中でComputexは開催されており、NvidiaのBlackwellおよびVera Rubinの最高性能アクセラレーターの中国向け輸出は依然として制限されている。フアン氏はこの状況について、中国の高性能市場は国内競合のファーウェイに「大部分を譲ることになった」と率直に語った。

2026年5月にトランプ政権がH200チップの中国約10社への販売を一部認める決定を下したが、当該取引は規制上の宙づり状態にあり、現時点で納品は実現していないと報じられている。フアン氏は台湾有事のリスクを問われ、半導体業界の現実を最も正直に語るコメントを残した——「各社のサプライチェーンは、できる限り多様化していくべきだ。そうすることで、レジリエンスを確保できる」。

■ フィジカルAI、Computexの会場に登場

Computex 2026における第5の、そして最も視覚的に目を引く動きは、「フィジカルAI」（物理的な世界で動作するAI）がメインストリームのハードウェアカテゴリとして台頭してきたことだ。NvidiaはGTCタイペイで「Isaac GR00Tリファレンス・ヒューマノイドロボット」を初披露した。これはUnitree H2 Plusシャーシをベースにしたオープンプラットフォームで、全身31自由度・各手22自由度の合計75自由度の動作機構を持ち、Isaac GR00T基盤モデルを動かすNvidia Jetson AGX Thor T5000コンピュートモジュールを搭載する。

このロボットは非独占的な設計を意図しており、スタンフォード大学・ETHチューリッヒ・UCサンディエゴ・AI2が汎用物理知能研究のためのプラットフォームとして利用することをすでに表明している。Unitreeによる商用版の提供は2026年後半が予定されている。

ロボットのコアとなるJetson Thor T5000は、NvidiaのBlackwell GPUアーキテクチャを採用し、128GBのメモリと最大2,070 FP4 TOPS（兆回演算/秒）の推論性能を持つ。人間の職場環境を人間スケールで動き回れるフォームファクターに、本格的なAI推論能力を詰め込んだ製品だ。

QualcommもDragonflyブランドのロボティクスリファレンスデザインを発表し、台北世界貿易センターのTWTC第1ホールには初めてAIロボティクス専用ゾーンが設けられ、終日にわたって多くの来場者を集めた。
「フィジカルAIの時代が近づいている」——フアン氏はComputexの記者会見でこう語った。メモリ・エージェント・株式市場・サプライチェーン・ロボット——これらはComputex 2026において別々の話ではない。それぞれが一つの構造的転換の異なる側面だ。

AIが、どんなハードウェアが作られ、どこで製造され、誰がその経済をコントロールするかを、今後10年にわたって左右する最大の要因になりつつある。インフラ計画担当者・投資家・エンタープライズの調達担当者にとって、Computex 2026から持ち帰るべき最も重要な数字は、時価総額でもベンチマークスコアでもない——地球上のあらゆるAIシステムを制約するメモリボトルネックが緩和され始める、最短の信頼できる目標年：2030年だ。

■注目ポイントQ&A

●AIメモリの供給不足はいつまで続くのか？

SKグループのチェ・テウォン会長はComputex 2026で、HBMの世界的な供給不足は少なくとも2030年まで続くと述べた。通常のDRAMに比べて単位あたりのウエハー消費量が大幅に多いことが根本的な原因だ。ガートナーのアナリスト、スリッシュ・パント氏は、意味のある価格緩和は2027年後半より前には見込みにくいと指摘。グレイハウンド・リサーチは、この状況を一時的な需給変動ではなく、メモリ市場の構造的な再配分と位置づけている。

●HBM（高帯域幅メモリ）とは何か、なぜAIに必要なのか？

HBMとは、複数のDRAMダイをTSV（シリコン貫通電極）で垂直に積み重ね、シリコンインターポーザー上でGPUやAIアクセラレーターと接合した三次元構造のメモリだ。HBM3Eの1スタックは毎秒最大1.2TBの帯域幅を提供するのに対し、標準DDR5は毎秒50〜100GB程度にとどまる。AIの学習・推論ワークロードは膨大なモデルデータを継続的にストリームするため、高性能アクセラレーターがデータ待ちで遊休状態にならないようにするにはHBMの帯域幅密度が不可欠だ。

●メモリFABを増設しても、なぜすぐに不足が解消されないのか？

チェ会長によれば、新規のメモリ製造拠点を着工から量産開始まで整備するには5年以上かかる。加えて、HBMは標準DRAMの3〜4倍のウエハー面積を必要とするため、ウエハー生産能力の全体量を増やしても、HBMの生産量は比例して増えない。さらに、HBMとGPUダイを接合するTSMCのCoWoS先進パッケージング工程も、2024年後半からほぼ4倍に拡張されているにもかかわらず、フル稼働に近い状態が続いているという。

●AIエージェント経済は、メモリ需要にどう影響するのか？

QualcommのクリスティアーノCEOはComputex 2026で、世界のAIトークン消費量が2030年までに現在の10秒あたり317億トークンから1.27兆トークンへ——約40倍に——増加すると予測した。その主要な要因は、人間のクエリにだけ応答するのではなく、常時稼働するエージェント型AIシステムだ。エージェントのワークロードは、単純な会話AIの約1万トークン/タスクに対して最大100万トークンを必要とするため、エージェントへのシフトは現行のデータセンターキャパシティが想定していた水準をはるかに超えるメモリ帯域幅の需要増をもたらすことになる。