グローバルなストレージ不足が企業のAIプロジェクトの遅延を招く恐れ

人工知能（artificial intelligence）への需要急増が脆弱なハードウェアサプライチェーンと衝突し、今後数年にわたって企業のAIロードマップを頓挫させかねない「完全な嵐」を生んでいます。組織がオンプレミスでのAI能力構築を急ぐ中、特にDRAMとNAND Flashメモリを中心とした重要なストレージ部品が深刻な世界的不足に直面しています。重要なハードウェアの価格は50%以上の急騰が見込まれ、リードタイムは1年を超えることもあり、CIOやIT責任者はインフラ戦略の再考を余儀なくされています。

この不足は、ハイパースケーラーの前例のない需要とデータ生成の爆発が引き金となり、需給バランスの根本的なリセットを示しています。Creati.aiの読者にとって、このハードウェア危機の細部を理解することは重要です。なぜなら、それは企業データセンター内での生成AI（Generative AI）や大規模言語モデル（Large Language Models、LLMs）の導入可能性とタイムラインに直接影響するからです。

価格急騰の構造

安価で大量のストレージの時代は終わりを迎えつつあり、代わって極端な変動性とコスト上昇の時代が訪れています。業界アナリストやハードウェアベンダーは、単なるインフレ的上昇ではなく構造的な価格上昇に警鐘を鳴らしています。

最近の市場分析によると、DRAMとNANDストレージの価格は2026年を通じて大幅に上昇すると予測されています。Circular Technologyのグローバルリサーチ責任者Brad Gastwirthは、この状況を「根本的なリセット」と表現しています。現在の市場ダイナミクスについて彼は、メモリとストレージがこれまでの二次的な部品からシステムレベルの主要な性能制約へと昇格したと指摘しました。示唆されるところは明白です：AIワークロードを実行するために必要なハードウェアがボトルネックになりつつある、ということです。

企業に対する経済的影響は明白です。LenovoのAIおよび高性能コンピューティング担当副社長Scott Teaseは、ある種の部品の価格が2025年初頭と比較して4倍になる可能性があると厳しい予測を示しました。彼はサーバーやラップトップ、ワークステーションの標準的なメモリ構成要素である64ギガバイトDIMMの軌跡を強調しました。以前は200ドル台前半で調達されていたこの同一部品のコストが、今後数か月で約800ドルに近づくと見込まれています。

このような劇的な価格上昇はハードウェアのエコシステム全体に影響を及ぼします。企業がAI対応サーバーを新規調達する場合でも、既存のdata centerインフラをアップグレードする場合でも、部品表のコストは爆発的に増加します。市場情報大手のTrendForceはこれらの懸念を裏付け、DRAM価格が前年同期比で2026年第1四半期に55%〜60%上昇すると予測し、NAND Flashの価格も同様に33%〜38%の上昇軌道をたどるとしています。

「売り切れ」のデータセンター

価格に加え、ハードウェアの単純な入手不可能性がプロジェクトのタイムラインにとってより本質的な脅威となっています。サプライチェーンは現在、最大手であるハイパースケーラー（AWS、Google、Microsoftなど）と主要OEMに非常に偏っており、これらが長期供給契約を確保しているため、2027年まで先までロックインされているケースもあります。

この「締め出し」効果により、中堅企業や小規模プレーヤーはスポット市場で残り物を奪い合う状況に置かれています。Western Digitalの最高プロダクト責任者Ahmed Shihabは業界全体の逼迫を確認し、供給は来年にかけて制約されたままであると述べました。牽引しているのは当然ながらAIです。巨大な基礎モデルのトレーニングであれ、大規模な推論であれ、AIワークロードは膨大な高速ストレージを必要とします。出荷されるドライブの平均容量は増加していますが、市場の飢えを満たすには利用可能なユニット数が依然として不十分です。

メーカーは過去のブーム・バーストサイクルで高容量の製造施設に数十億ドルを投じた結果、市場が供給過剰になるのを経験しており、生産能力を過剰に拡大することに慎重です。半導体工場の建設は資本集約的な事業であり、500億ドル以上の費用と15か月以上を要します。その結果、サプライヤーは高マージンのAIサーバー需要を優先し、従来のメモリ製品から生産ラインを割り当て替えています。この変化は、産業機器やネットワーキング機器で広く使われるMLC（Multi-Level Cell）NAND Flashなどの分野での不足を生み出します。SamsungがMLC NANDの生産を2026年中頃に終了すると予想される中、この特定技術の生産能力は今年だけで42%減少すると予測されています。

技術的シフト：QLCの台頭

従来の高性能ストレージの不足に業界が対応する中、容量不足を緩和するための技術的シフトが進行しています。Quad-Level Cell（QLC）SSDの採用が加速しています。QLC技術はセルごとに4ビットを格納できるため、TLC（Triple-Level Cell）の3ビットやMLCの2ビットに比べて高いストレージ密度を実現します。

TrendForceは、QLCドライブがまもなくエンタープライズSSD市場の30%を占めると予測しています。このシフトは必然によって駆動されています。QLCは物理的なフットプリントを抑えつつ高容量を可能にするため、ラックスペースや電力が不足するデータセンターにとって重要です。ただし、QLCは耐久性や書き込み速度において先行技術と比較したトレードオフがあります。

エンタープライズのITアーキテクトにとって、この移行はデータ管理戦略の変更を要求します。IEEEフェローでCoughlin Associatesの社長であるTom Coughlinは、組織はQLCの特性に適応する必要があると示唆しています。データを統合し、書き込み操作の回数を最小化することで、QLC部品の寿命を延ばすことができます。これはストレージ階層の最適化というより広いトレンドと一致しており、「ホット」データは希少で高性能なNVMeドライブに保持し、「ウォーム」や「コールド」データを高密度なQLC層に移す、という方針です。

CIO向けの戦略的対応

高容量SSDの価格が急騰しリードタイムが1年を超えることもある状況に直面して、CIOはAIイニシアチブを継続するために防御的な戦略を採る必要があります。「必要になりうるものをすべて買い占める」アプローチは、コストが高騰している現状では多くの組織にとってもはや現実的ではありません。

Market Outlook Comparison

以下の表は、企業リーダーが乗り越えなければならないストレージ環境の劇的な変化を示しています。

専門家たちは、この逼迫状況を乗り切るためのいくつかの実践的な手順を推奨しています：

• 重要でないアップグレードの延期： ForresterのアナリストBrent Ellisは、中堅企業に対して一時停止を勧めています。組織が小規模なAIクラスターを計画している場合、可能であればハードウェア購入を数か月先延ばしにする方が、価格バブルのピーク時に購入するより賢明かもしれません。
• 既存資産の最適化： 新規ハードウェアを調達する前に、現在のストレージを徹底的に監査してください。重複排除、圧縮、未使用データのアーカイブは、新しいハードウェアを1ドルも使わずにペタバイト単位の容量を解放できます。
• ハイブリッドクラウド戦略： ハイパースケーラーがコストを転嫁するためクラウドストレージの価格も上昇する可能性はありますが、短期的なAIアクティビティのバーストに対してオンプレミスより柔軟性を提供する場合があります。ただし、データ転出にかかる長期コストとのバランスを検討する必要があります。
• ソフトウェア最適化： コードの効率化に投資することで、AIモデルに必要なハードウェアフットプリントを削減できます。モデルの量子化やプルーニングといった手法は、LLMs（大規模言語モデル）のメモリ要件を下げ、利用可能な低い等級のハードウェア上での実行を可能にします。

データサイエンスの自己成就的予言

この不足はデータサイエンスそのものの性質によって悪化しています。利用可能なストレージが増えれば増えるほど、それはより多く消費されます。UC San Diegoの工学教授Falko KuesterはOpen Heritage 3Dプロジェクトを例にこの現象を強調しました。彼らが歴史的遺産の高精細スキャン（LIDAR、ポイントクラウド、高解像度画像）を収集するにつれ、データフットプリントは指数関数的に拡大しています。彼らは18か月以内に1ペタバイトに到達すると予想しています。

このシナリオはAIに投資するあらゆる企業で繰り返されています。「グラウンドトゥルース」データセットが作成され、それがトレーニング、検証、テストのために複製されます。さらに注釈付けや拡張が行われ、各段階でストレージ要件が倍増します。解像度が上がりモデルが複雑になるにつれて、この「本能」は利用可能なすべてのバイトを消費する方向に働きます。

結論

世界的なストレージ不足は一時的な不具合ではなく、AI業界にとって重要な構造的障害です。2026年が進むにつれ、ハードウェアを確保できる能力が重要な競争優位の差となるでしょう。長期のリードタイムと膨らんだ予算を見越して計画を立てられない企業は、アルゴリズムや人材の不足ではなく、データを保存する単純な能力の欠如によってAIプロジェクトが停滞するリスクを負います。Creati.aiコミュニティに向けたメッセージは明確です：AIの物理レイヤーであるAI infrastructureは即時かつ戦略的な注目を必要としています。