「メモリ・スーパーサイクルがもうすぐ終わる」── ここ数週間、こう言う声がはっきり増えてきた。

論理はだいたい一つに収束する。ハイパースケーラーが高値で無限に買ってくれるわけではないし、中国のメモリ供給が緩み、テラファブのような垂直統合プレーヤーが入ってくれば、2028年コンセンサスは崩れる。だから今がメモリ株のピークアウトだ。

一部は正しい。メモリがサイクル産業であることは変わらないし、価格が折れると利益が消える構造もそのままだ。ただ、ベア視点が掴み損ねている前提が一つある。

「効率化が起きると需要が減る」

この等式は、過去50年の半導体・通信史を見渡しても、一度も成立したことがない。

ベア視点の主張を整理する

まず相手の絵を正確に描く。

• ハイパースケーラーが高値で無限に買い続ける保証はない
• メモリが高すぎるからビッグテックが買い控える
• 性能が良くなれば少ない数で済むので、結局需要は減る
• CXMT・YMTCなど中国メーカーが供給を緩め、価格が崩れる
• テラファブのような垂直統合プレーヤーが入ってきて、コンセンサスを壊す

筋は通っている。ただし「効率化＝需要減」という核の部分が、過去のデータと真逆だ。同じ材料を見ても、前提が違えば結論は反対方向に振れる。

ジェブンズのパラドックス — 効率化は需要を減らさない、増やす

経済学にこれを説明する古い概念がある。ジェブンズのパラドックス。

資源の効率が良くなると、資源使用量は減るのではなく、むしろ増える

19世紀のイギリスで、蒸気機関の効率が良くなれば石炭消費は減ると考えられていた。しかし実際は、効率化で石炭1トンあたりの仕事量が増え、蒸気機関を導入できる用途が爆発的に広がり、石炭消費は減るどころか爆増した。

経済学者ウィリアム・スタンレー・ジェブンズが1865年に『The Coal Question』で指摘した、170年前の話だ。同じ法則がAI時代にもそのまま働いている。

歴史的事例 — 効率化は3度パイを大きくした

抽象論ではない。直近30年で、効率化がパイを縮めたことは一度もない。

1990年代のインターネット

ダイヤルアップから光ファイバーへ、回線速度が桁違いに上がった。人々はインターネットを少なく使うようになったか。逆だ。テキスト中心の使い方は数年で動画ストリーミングに置き換わり、ECとSNSとクラウドが新しい用途として乗ってきた。

2000年代のモバイル

2Gから3G、4G、5Gへ。通信単価が下がった結果、人々は通話を減らしたか。逆だ。モバイルインターネット、ストリーミング、ビデオ通話、地図、ライブ配信、モバイル決済を全部一緒に使い始めた。1ユーザーあたりの月間データ消費量は10年で2桁の伸びを記録した。

2010年代のクラウド

仮想化とコンテナ化でコンピューティング単価が下がった結果、企業はサーバーを買わなくなったか。逆だ。クラウドの上にSaaS、ビッグデータ、機械学習、コンテナオーケストレーション、マイクロサービスを全部載せた。AWSの売上は2013年の約31億ドルから2020年の約460億ドルへ、7年で約15倍に膨れ上がった（推定ベースの2012年約15億ドルから比較すれば8年で約30倍）。

3つの事例で起きたことは同じだ。単価が下がった瞬間、それまで「高すぎて諦めていた用途」が一気に市場に乗ってくる。市場のパイそのものが拡張する。

これがジェブンズのパラドックスの現代的な姿だ。

AI市場でも同じ法則が働く

HBM3 → HBM3E → HBM4 と進むと、帯域幅は世代ごとに1.5〜2倍に跳ね上がる。GPU 1台が同じ時間で処理できるトークン数も、同じ倍率で増える。トークン1個あたりのコストはそのぶん下がる。

ここでベアシナリオを当てはめてみる。「トークンが安くなるなら、ビッグテックはメモリを買う量を減らすはずだ」── 本当にそうか。

そうはならない。トークン単価が下がると、これまで「AIが高すぎて躊躇していた用途」が次々と入ってくる。より長いコンテキスト、より大きいモデル、より多くの同時ユーザー、エージェント連鎖、コード生成、画像と動画の生成。市場のパイ自体が拡張する。

現場のシグナル — Lam Researchの社内通達

これは抽象論ではない。妻の弟がLam Research（LRCX）で7年目を迎えている。最近、社内で社長が**「2030年まで自社株を売るな」**と社員に強調したと電話で聞いた。

Lam Researchはメモリ半導体製造装置、特にエッチングと堆積のコアサプライヤーだ。HBM生産で不可欠な装置群を握っている。

会社の社長が、社員に自社株を2030年まで保有し続けろとわざわざ強調するのは、ただの言葉ではない。会社内部で見えているメモリ資本支出サイクルの終わりが、2030年よりずっと後だというシグナルだ。

ベアが描く「2027〜2028年ピークアウト」のタイミングとは、明らかに話が違う。

AIプラットフォーム現場 — 業者が直接言う「来年も値上げです」

私は音楽関連のAIプラットフォームとMOUを結んで企業版を使っている。来年の年間使用料予算をまた上げる必要が出てきた。業者が直接、理由を口にした。

サーバー運用費、つまりトークン使用量がどんどん増えていて、データ使用料を上げざるを得ない

他産業のAIプラットフォーム業者の話も似ている。顧客企業が新しいAIモデルを次々と要求してくるが、結局のところ一番の問題はサーバー運用費だという。

これが何を意味するか。AIをすでにうまく使っている集団が、より深くより広く使い始めている。導入段階の需要増加ではない。定着段階での使用量爆増だ。

一度AIを業務に組み込んだ会社は止まらない。より長いコンテキスト、より多くのユーザー、より複雑なモデルへどんどん拡張する。ジェブンズのパラドックスが現場でそのまま再生されている。

中国供給論を一歩踏み込む

ベアシナリオの中核にもう一つある「中国供給が緩んで価格崩壊」も、踏み込んで見ると景色が変わる。

CXMTがDRAMで存在感を上げている。YMTCはNANDで増設を続けている。これらは事実だ。ただし、中国メーカーが量産している領域と、ビッグテックがAI向けに買う領域は別物だ。

CXMTがHBM量産まで到達しようとすると、EUV装置の制約、1cノードの歩留まり、TSVパッケージング、すべての技術がアメリカの制裁ラインに縛られる。最低2〜3年、現実的には5年以上かかると見ておくのが妥当だ。

つまり、ベアが描く「中国供給で価格崩壊」シナリオは、汎用メモリでは現実味があっても、HBMと先端DRAMでは2028年までほぼ影響なしと見るべきだ。

メモリはそんなに簡単に作れる技術ではない。TSMCがファウンドリエコシステムを作るのに30年かかった。SKハイニックスがHBMで今のポジションを取るのに10年以上かかった。垂直統合のテラファブ構想が出てきたとしても、量産歩留まりに乗せるまでの時間軸はメモリ史と同じだ。

結論 — 効率化＝需要減の等式は歴史に存在しない

最後に問い直したい。

• インターネットが速くなったとき、データ使用量は減ったか
• クラウドが安くなったとき、サーバー需要は減ったか
• スマートフォンが普及したとき、通信インフラ投資は減ったか

答えはすべて同じだ。効率化は一度も市場のパイを縮めたことがない。いつもパイを拡張してきた。

AIでも同じだ。トークン単価が下がるほど、AIを使える産業が増え、1社が使える範囲が広がり、結果としてさらに多くのメモリが必要になる。

ベアが描く「効率化＝需要減」の等式は、歴史的に一度も成立していない。今回もたぶん同じだ。

ファクトチェック

本記事に出てくる定量・事実情報の出典と検証結果をまとめておく（Lam Researchの社内通達やAIプラットフォーム業者との会話など、筆者の一次情報は対象外）。

一次情報（検証対象外）

以下は筆者の直接体験・親族からの情報に基づくため、本ファクトチェックの対象外とした。記事内でその旨を明示している。

• Lam Research の社長が社員に「2030 年まで自社株を売るな」と通達した話（妻の弟が同社7年目の現役社員）
• 音楽関連の企業版 AI プラットフォーム業者から「サーバー運用費が上がるので来年も値上げ」と直接告げられた件
• 他産業の AI プラットフォーム業者からの「顧客企業のサーバー運用費が問題」という話