Micron幹部：ストレージがAIの限界を決める、実質的な新規生産能力の追加は2028年以降

AIの波がデータセンターからエッジやロボティクス分野へ広がる中、マイクロンの幹部は、ストレージがAIパフォーマンスの上限を決める最重要なボトルネックとなっていると警告しています。新規キャパシティの増設は長いサイクルと極めて高度なプロセスを要するため、業界の需給バランスの本質的な改善や新規供給増は、少なくとも2028年以降まで本格化しない見通しです。

2026年9月15日に開催されたSix Five Summitの半導体フォーラムで、マイクロンCEOシニアアドバイザーSumit Sadana氏はアナリストPatrick Moorhead氏によるインタビューに応じ、AI時代におけるストレージ業界の需給構造、資本支出計画、将来の成長市場について詳細に解説しました。

過去1年で、テック業界全体におけるストレージへの認識は根本的に再構築されました。その根源は、計算能力が既にAIシステムの唯一の指標ではなくなったことにあります。Sadana氏はインタビューの中で、「今やAIシステムの性能は、まずメモリサブシステムのパフォーマンスとメモリ容量によって決まる」と明言。「この2つこそが、人工知能サブシステムのパフォーマンスレベルを本当に左右する」と指摘しています。

彼は、AIモデルはメモリ内に保存する必要があり、膨大なデータをメモリ間で行き来させなければならないため、プロセッサとメモリ間の帯域幅がパフォーマンスの主要なボトルネックになっていると説明しました。同時に、ストレージ市場では何十年も蓄積されてきた構造的な不均衡に直面しています。90年代初頭には20社以上あったDRAM企業も、現在ではごくわずか。一方でプロセッサ設計会社は20社以上に増えており、「少数 vs 多数」のファネル型供給体制がAI需要の爆発に対し、サプライチェーンを非常に脆弱なものにしています。

資本支出が急増、実質的な新規供給は2028年以降

需給ギャップの巨大さを前に、技術移行によるビット成長だけでは市場の欲求を満たせず、業界全体が「新しいクリーンルームやファブ」へのハードアセット投資サイクルへと突入しています。

マイクロンはかつてない資本支出計画を開始しています。Sadana氏は「当社の資本支出計画だけ見ても、2025会計年度が約130億ドル、2026会計年度は2倍、2027会計年度には450億ドル超という見込みです。米国での投資額も2,000億ドルから2,500億ドルへと引き上げ、計画の前倒しも発表したばかりです」と説明。また米国アイダホ州・ニューヨーク州、台湾、日本、シンガポール等、約20件の増産プロジェクトが同時並行で推進されています。

しかし「遠い水は近火を救えず」です。半導体工場の建設はインフラ、規制承認、技術者人材の深刻な不足に左右されます。Sadana氏は「実効性ある本質的な新規供給が2028年から段階的に立ち上がるとみており、それも初期段階に過ぎません。キャパシティの成長が本格化するにはさらに数年を要します。業界全体がバランスを取り戻すには相応の時間が必要でしょう」と語りました。

キャパシティ立ち上げが遅い最大の理由は、メモリ製造の桁外れの複雑さにあります。いま注目のHBM（High Bandwidth Memory）を例にしても、Sadana氏は「正常動作するのがまるで奇跡」と言及。「12層のDRAMチップを積層、その最下層にGPUと繋がるベースダイ。熱や消費電力の壁は極めて高く……ウエハファブではおよそ2,000の工程が必要。生産開始から最終製品を納めるまでトータル5ヶ月ほどかかる」と明かしています。

“買いたい時に買う”ビジネスから、“長期契約・共同開発”時代へ

圧倒的なキャパシティ不足が、ストレージ産業のビジネスモデルにも変革をもたらしています。従来のスポット取引やJEDEC規格メモリの時代は変わりつつあります。

「我々は複数年契約を結び、クライアントへの供給を約束、クライアントからは需要予測の提示を受けます。過去のようなスポット的1年契約とは全く違います。以前は欲しい時に好きなだけ購入できましたが、今や“コミットメント契約”です。この“戦略的顧客契約”は投資回収率が極めて高く、多額のCAPEX（資本支出）にも土台的な安心をもたらしています」とSadana氏。

本質的な変化は、R&D面での協働関係にも及びます。AIシステム向けに消費電力・処理速度などで差異化を図るため、顧客は自社製品の5-7年先を見据えてストレージ設計を組み込むようになっています。Sadana氏は「こうしたモデルは協力関係を、よりASICチップ開発に近いものへと変えました―顧客は設計への主体性を持ち、長期的な関係性が築かれるのです」と指摘しています。

AIはエッジへ、ヒューマノイドロボットが最大成長市場に

多くはデータセンターのAI需要に注目しがちですが、マイクロンはこれを“始まり”にすぎないと見ています。AIはスマートフォン、PC（特にユニファイドメモリアーキテクチャ搭載のMac mini等）、自動運転車へ拡大し、ストレージ需要はあらゆるところへ波及するのです。

将来の成長余地についてSadana氏はロボット分野に着目、「データセンターに次ぐ爆発的需要の波になる」と述べています。

「ヒューマノイドロボット、これは史上最大のプロダクト市場の一つになるでしょう」とSadana氏は2030年代市場について展望。「ロボティクスで最もエキサイティングなのは、各端末ごとに膨大なデータを保存する必要がある点です。1台のヒューマノイドロボットが数百GBのDRAMと数TBのNANDフラッシュを搭載する―だからDRAMとNANDの需要がとてつもなく増える……ロボットは完全な自律動作が求められ、逐一サーバーへデータ送信するわけにはいかないのです。」

以下はインタビュー本文：

Sumit Sadana 00:00

今やAIシステムのパフォーマンスは、まずメモリサブシステムの性能とその容量で決まります。この2つこそがAIサブシステムのパフォーマンスレベルを本当に左右します。2026年サミットへようこそ、お戻りを歓迎します。

Patrick Moorhead 00:22

AI時代の到来です。メモリの重要性、戦略的価値は驚くべきものです。私は常にメモリが重要だと思っていましたが、AI時代において我々が得られる力は本当に信じられませんね――正直、十分なメモリや適切なメモリがなければ、我々を取り巻くすべての驚異的な事象は実現し得ません。

マイクロンが今回のサミットに参加してくれてとても嬉しいです。お会いできて光栄ですし、お戻りいただきありがとうございます。本当に素晴らしいです。私の35年のキャリアで、消費者・パートナーとしてメモリと関わり、今は分析会社でメモリ業界を研究しています。過去一年間で成し遂げた成果には驚かされます。以前の対談では、メモリを戦略的技術領域に分類しました――功績は私にあると少し自画自賛したいですが(笑)、実際に行動されているのはあなたです。今ではこの考え方はさらに重要性を増し、多くの人々が語るようになりました。このAI時代において、業界全体がなぜこれほどメモリを重視するようになったのでしょうか？

Sumit Sadana 01:44

AIがどのようにこの変革を加速させているのか？良いご質問です。1年が経ちましたが、この1年の世界の変化は非常に大きく感じます。特に顧客の目線では劇的な変化がありました。今や全マーケットセグメントでメモリが深刻に不足しています。努力して供給を増やしていますが、依然として需要に追い付ける時期は不明です。各分野の顧客からは年々シグナルが増加しています。

顧客のメモリを見る目が変わった理由としては、まず供給と需要の大きなギャップ、そしてAI需要を背景とした性能要求の急上昇です。「何がシステムを最大効率で動かすのか」と考えると、もはやプロセッサだけが要素ではありません。今や、メモリ性能・プロセッサとメモリ間の帯域幅・その容量が極めて重要です。AIモデルはメモリに保存され、巨大なデータがメモリ間を行き来し、プロセッサ‐メモリ間の帯域幅がパフォーマンスの本質的なボトルネックとなるのです。ゆえに顧客は製品ロードマップの見直しや、メモリ戦略の再設計を必要と認識し始めています。

Sumit Sadana 03:44

今、ポイントは如何にメモリデザインで競争優位性を獲得し、各クライアント固有の差別化を図るかです。すべてが以前のようなJEDEC標準同質メモリなら、差別化は不可能だったでしょう。我々はいま、顧客の複数年のプロダクトロードマップへメモリ設計を組み込んで共同作業を深めています。顧客が注力するのは差別化・競争環境の変革です。ですから、従来と異なる発想と、マイクロンのようなパートナーシップによる新しい機能開発が不可欠です。

Sumit Sadana 04:31

例えば、NVIDIAと共同で進めてきたデータセンター向け低消費電力DRAM（LPDRAM）が好例です。当社はこの技術をデータセンターへ初導入し、長らく独占的供給者でした。今では同業他社も導入し始めています。多くの顧客が低消費電力DRAMの価値――大容量・小フットプリント・高性能、そして圧倒的な省エネ――を認識し始めています。データセンターには不可欠です。これは多くの一例に過ぎません。

Patrick Moorhead 05:07

今後5年、技術の発展はこれから本格化します。なぜ人々がこれほどまでにメモリに注目するのか、80年代末の大学の授業を思い出します。メインメモリ範囲内で処理すればパフォーマンスは向上する、これが基本原理でした。今はさらに、メモリ容量が多いほど良い結果が得られ、しかも“処理対象に近い”ほど良いのです。AI時代ではここに大きな課題があります。

興味深いですね。私のキャリアでは9回もメモリサイクルを経験しました。OEM、半導体、自社分析会社で15年……メモリは特にサイクル性が強いですし、他にも似た業界はありますが、そのコモディティ化傾向も強いですね。さきほどこの点に触れていましたが……

Sumit Sadana 06:17

なぜAIはこうした認識を根本から変えるのか？よいご質問です。90年代初頭を振り返ると、20社超がDRAM製造に携わり、業界は統合・淘汰の嵐でした。処理装置メーカーは数社しかありませんでしたが、今や20社を超えています。設計会社を数えればすぐ分かります。しかしDRAMメーカーは極めて少数になりました。

AI設計、AIサブシステム設計を考えるとき、データセンターに限った話ではありません。もちろんデータセンター自体も、トレーニングワークロードと推論ワークロードに分かれ、さらに推論も多様化が進みます。一部はSRAMでも動きますが、多くは依然としてDRAMが必要です。システムには最大限のDRAM容量を搭載しようと設計しています。この流れは自動運転車、産業機器、そしてスマートフォン・PC（Mac miniなど統合メモリアーキテクチャによる“Open Claw”ムーブメント）にも広がっています―この全てがAIと連動しているのです。

Sumit Sadana 07:50

いまや、システムパフォーマンスはメモリサブシステムの品質・容量に依存しており、まさにAIサブシステムの性能を最も左右します。すると、メモリの設計・調達に対する観点も大きく変わり、“どうやって短期間に差別化した新製品を市場投入するか”がコア課題となっています。将来のメモリビジネスはこれまでと全く違った形になり、次のビジネスモデルと深く結びつくでしょう……

Sumit Sadana 08:36

結局、業界全体が本格的に新規製造キャパシティの投入を必要とする状況へと至りました。これは驚くべきことです――AI駆動の需要増加がこれほど大きいとは。技術移行だけではこの膨れ上がる需要に応じきれず、ここ数年は技術進化によるビット生成で追いつけていましたが、もはやそれだけでは足りません。新たなウェーハ生産基盤を追加せざるを得ません。クリーンルームスペースが既存で足りなくなれば、ほとんどの会社は新規工場建設に踏み切らざるを得ませんが、それには莫大な時間がかかります。

このプロセスは極めて時間がかかり、例えば世界各地の建設スピードの違いや規制手続きの煩雑さにも左右されます。一から土地を開発し、電力・水・水処理まで全て必要となり、化学薬品供給やファブ関連インフラ全体を新設しなければなりません。それが業界全体が目下直面している現実です。

Sumit Sadana 10:01

ですから、我々も業界各社も最大限の努力をしていますが、足元の需要を満たすのはまだまだ困難です。供給が需要に追いつくには長い時間が必要であり、それが顧客行動を変化させる大きな要因でもあります。

Sumit Sadana 10:27

それが我々がずっと語ってきた「戦略的顧客契約」です。こうした協定は当社のビジネスモデルや働き方自体を根本から変えました。複数年契約を締結し、供給を約束し、その代わり顧客には需要予測を要求します。従来の1年契約とはまったく違い、昔は在庫があれば顧客が必要なだけ調達できましたが、今はコミットメント契約で投資回収率も非常に高い。これで長期的な資本支出も安心して行えます。

もちろん、Intelligent Agent AI(人工知能の次ステージ)はまだこれから、本格的な物理AIが来れば膨大な需要の大波が到来します。さまざまな需要フェーズが重なり合い、規模の移行は"置き換え"ではなく"相乗・増幅"されてゆきます。そのため、「いかにオフラインのモノ供給体制をオンラインの規模へ移行するか」が大きな課題です。

Patrick Moorhead 11:39

こうした需要への対応――御社の長期契約プランは、メモリがいかに戦略的重要度を増しているかの証左です。単なる「キャパシティ確保」目的だけでなく、共同計画も含むのですね。

技術観点でも、エッジAIの話題は衝撃的です。Open Clawや、CPU・GPU・メモリ統合による帯域強化などクライアントコンピューティングのアーキテクチャ変化は、長らくなかった大きな進化です。次に語りたいのはデータセンターですが、その前に少し自動運転車やPC、ロボット、インテリジェントエッジ分野のお話を伺いたい……

Sumit Sadana 13:00

メモリ需要がそうしたアプリケーションの在り方を変えているか？まさに、です。もちろん全てはデータセンター発ですが、AIの進化はそれだけに留まりません。賢さ（インテリジェンス）はエッジやあらゆる端末へ広がり、遍在化します。家電から自動車、そして産業革命の第二波――インテリジェンスは地球規模で企業や生活へ浸透してゆきます。

Sumit Sadana 13:43

皆さんのPCやスマートフォン、家庭・職場のデバイス、さらには今後各社が開発検討中の新フォームファクター端末――これも従来のPCやスマホとは全く異なるデザインです。ネイティブAI端末の開発に際しては、低消費電力やバッテリー駆動など、新しい形態が考えられます。性能最大化、消費者価値の創出、小型モデルのオンデバイス動作など、新しいAIの前線でもあります。

こうした探索は今後も続きます。PCやスマホ等の端末で動作可能な十分小型モデルはさらに進化し続けます。プライバシーや秘匿性の利点が明確になり、消費者は自らの全情報がクラウドへ上がらないことを重視します。安心して使える企業が新たな価値アプリケーションを生み出し、その波及効果は絶大になるでしょう。

Sumit Sadana 15:30

自動運転はAI進化により急拡大中ですが、その次世代の最前線はロボティクスです。ヒューマノイドロボットは、これまでで最大規模の製品市場になるでしょう。実現には少し時間がかかりますが、シンギュラリティは近づいています――人間と話すようにロボットと対話でき、その認知能力はほぼ見分けが付きません。彼らの物理的能力も進化し、革命的ブレークスルーとなるでしょう。

最初は工場等の自動化に使われ、自由度は低いですが、真に複雑な現場――家庭――へ“卒業”すると、巨大な成長ドライバーとなります。ロボティクス分野の真のすごさは、その膨大なデータ保持需要です。1台のヒューマノイドロボットだけで数百GBのDRAM、数TBのNANDフラッシュを必要とします。だからDRAM・NANDどちらの需要も巨大化します。多くの人は正しく理解していませんが、ロボットは完全自律動作が絶対条件、常にサーバーへデータ送信するわけにはいかないのです。本当にそうなんです。

Patrick Moorhead 17:25

あなたの講義の中で、マイクロンがジガ規模への飛躍を実現しつつあることに気づいて驚きました。この技術を発明できるのは凄いことだと思います。マイクロンといえばすぐにそれが思い浮かぶような時代です。

AI時代の到来とともに、戦略的な視野も広がっています。まだ発明すらされていない最先端デバイスや、まもなくローンチ予定のAI・大規模モデル直結のギガ・データセンターなど、すべて極めて重要です。

この共同設計や共同発明の思想は、パートナー企業の皆さんともお話ししましたし、設計アーキテクチャの劇的変化（従来はJEDEC標準によってだった）が、いまや“真の共同設計”の時代に移行しています。このパートナーシップの変容について教えていただけますか？

Sumit Sadana 18:45

もちろんです。我々のパートナーも「どうやって市場で優位に立ち、競合に勝つか」を模索しています。AIシステムにおけるメモリ・プロセッササブシステムが極めて鍵なのは、両者の相互連携がAIの多様なパラメータ――消費電力を決め、使えるモデルの種別・大きさ・速度も決定しているからです。

大規模言語モデル(LLM)など、あらゆるサイズ・種別の進化が続いていますが、ハードウェアのメモリ設計周期やプロセッサ設計周期で差別化するには、各市場セグメントで密な協力が求められます。もはや“JEDEC規格・即挿入、事後の認証だけ”という世界ではありません。もちろん一部市場はそうですが、多くの顧客は「どうやって他と違う独自機能を実現するか」を重視し、5～7年に及ぶ長期研究開発ロードマップを作り、メモリ企業と連携する必要があります。我々は多くの顧客のR&D計画に組み込まれつつ、多種多様なアイディアを共に形にしています。そのうち一部はすぐに成果を生み、ほかは突破的発明や長期イノベーションを待つ状況です。

Sumit Sadana 20:28

この多様なアイディアには本当にワクワクしています。超省電力デバイスからギガワット規模データセンターまで、システムの広がりは非常に幅広い。いくつもの重要セグメントと大口顧客から革新事例が続々と現れており、今後ますます加速するでしょう。

いくつかのプロジェクトは、クライアントと極めて深い共同開発を実現していますが、こうした関係はほんの1～2社だけ、残りは何年後かに追随できるような状況になります。この相互関係の最大のメリットは、1～2社の本当のパートナーとして極めて緊密に協力し、単一サプライヤーにもなり得るという点です。それはまさにASIC開発型の長期提携――標準メモリチップ型単発取引とは違い、顧客は設計で強い主導権・長期的な約束を持つのです。こうしたASIC式の緊密さはスケールメリットも含め、業界に新たな地平をもたらします。

Patrick Moorhead 22:27

まさにその通りです。それほど大量販売が前提となり、両社が投資でき、差別化こそが核になります。パフォーマンスあるいはTCO（総所有コスト）など、他社と違う強みを皆が求めているのです。

投資観点で将来をどう見ているか――キャパ投資の話がありましたが、ストレージ工場はコードを書くような速さで建つと思っている人もいますよね。でも、私も昔ファブを持つ会社で働いていましたが、今でもあれは非常に困難で、「3，4年待たなければ成果は得られない」超資本集約型事業です。AI分野など次世代テクノロジーでマイクロンがどう地位を固める投資をしているか、具体的に話せますか？その投資はどれも数年単位だと明言していました。

Sumit Sadana 23:57

ご指摘の通りです。もし誰かがDRAM工場を短期間で竣工する方法を知っていれば、ぜひ教えてほしいところです。それができれば業務は格段に楽になります。我々も顧客も1日でも早い供給を望んでいます。

全ての投資を最大限前倒して進めています。当社のCAPEX計画は、2025会計年度で130億ドル超、2026会計年度は倍増、2027会計年度には450億ドル超に達する見通しです。この数字は今後も延びていきます。米国では投資計画を2,000億ドルから2,500億ドルに引き上げ、スケジュールを前倒しし、来年末までに502億ドル投入予定です。

これらの投資は全領域に及びます。アイダホ州のID1工場は来年第一生産ラインが立ち上がり、ID2工場も引き続き2028年末にはウエハー生産開始見込みです。台湾買収済み工場の増設は2027年稼働開始、日本・シンガポールでも増設が進行中。グローバルで20件近い投資プロジェクトが前後段階とも稼働中です。

Sumit Sadana 26:06

ただし、すべてが長期戦です。ニューヨーク州では4つのファブを含むクラスター計画があり、第一工場は2030年稼働見込み。今年1月着工、コンクリ流し込みも前倒しで達成済みです。

Sumit Sadana 26:22

世界各地で多くのプロジェクトが進みますが、どれも許可申請等複雑なプロセスや全体インフラ建設を要します。技術・建設人材の不足は深刻で、米国・海外で同時並行で建設競争が展開されています。

各所でデータセンターが建設中で、そこには電力が必須、発電所建設も各地で併行し、半導体工場（前後段階とも）も立て続けています。熟練エンジニアはどこでも足りません。極めて高度な建設プロジェクトを完遂できる人材はまだ圧倒的に不足しています。

Sumit Sadana 27:15

そのため、地域への投資や人材育成にも注力し、将来的な人材パイプラインも確保します。これはマイクロンの全プロジェクト推進にも不可欠で、エコシステム全体への恩恵も大きい。人材育成、コミュニティカレッジ整備、地元との連携など、多様な長期投資と位置付けています。

今後も生産規模は広がり続けます。ファブはクラスター化が前提で、1棟だけではスケールメリットが出せません。コストカーブ・ブレークポイントを早々に突破するには、継続的な追加投資が不可欠です。ゆえに、これらは今後10年単位で続く長期事業ということです。本質的な新規供給が2028年から段階的に立ち上がり、それも最初のフェーズに過ぎません。キャパ成長が加速するのはその後、業界全体の今後のバランス時期は現時点でまだ予測できません。

Patrick Moorhead 28:54

ご説明や投資計画の情報は明快で分かりやすいですね。ただ、少し誤解されやすい点として、ストレージの複雑さは誰もが理解できるものではありません。ロジックチップが難しいのは知られていますが、ストレージ技術は現代半導体で最も複雑な技術の1つです。

Sumit Sadana 29:19

私たちはロジック回路が最先端だとよく語りますが、実はストレージも最先端です。EUVリソグラフィー装置は極めて巨大です。ウェーハファブだけでも2,000工程――生産開始から最終顧客納入まで、約5ヶ月掛かります。ほとんどの人が想像できないスケールです。前工程で3.5～4ヶ月、後工程のアセンブリ・テストでさらに1-1.5ヶ月ほど要します。

Sumit Sadana 30:04

さらに複雑なHBM製品の場合、難易度はさらに跳ね上がります。多層DRAM（12層）を積層し、GPU基盤に繋ぐ――発熱問題や消費電力制御、広帯域下での安定運用――すべてが至難の技です。パッケージ技術だけでクリーンルーム並に精密であり、従来論理ICのフリップチップとは全く異なります。パッケージだけでなく、前工程のEUVリソグラフィー等もあり、DRAMのノードダウンはますます困難を極めます。

Sumit Sadana 31:18

NANDにも同じことが言えます。200層、300層、400層と多層積層し、天文学的なプロセスで製造します。それがきちんと動作し、1台のSSDで245TBまで小型に収まる――これはエンジニア・製造陣の不断の努力と技術革新の奇跡です。この先ますます微細化・高密度化していくと、まさに第二第三の奇跡が必要になるでしょう。

Patrick Moorhead 32:23

膨大な時間・知力・技術進化が求められます。その上でこれだけ広範な消費電力範囲に対応できるのは驚嘆の一言です。こうした能力を持つ企業が地球上にいくつあるでしょうか。

興味深いのは、「これで満足できる日は来ない」とよく言われることです。皆さらに多く素晴らしいものを望むからです。そしてコストの議論に移ります。でも私は、マイクロンをはじめメモリ業界の投資は“未来のイノベーションの大前提”だと思います。もし投資をしなければ、新技術の進歩は止まってしまうでしょう。マイクロン、そして業界が今後ファブ建設や技術進化でどんな成果を出すか非常に楽しみにしています。ロボティクス分野は10倍の成長可能性を持ち、いま産能予測でも十分反映しきれていない程の追加成長ポイントになり得るでしょう。もちろん、いつどこでそれが本格化するかは今後さらに裏付けが必要です。

今回の対話に心から感謝します。1年前の議論が信じられないほど、1年で本当に大きく状況が変化しました。