Zeitgeistのアナリストは、人工知能に使われるメモリーチップの需要が、現在の世界の生産能力を桁違いに上回っていると述べ、実際の計算ニーズで評価されるなら、メモリーメーカーの在庫は10倍にまで上昇し得ると示唆した。Zeitgeistは投資例も提示した。昨年9月にMicronの株に$50,000を投じていれば、今日およそ$489,000の価値になるという。アナリストは、この需給の歪みの原因を、AIアクセラレータにおける固定の高帯域幅メモリ（HBM）制限と、従来のチャットボットよりも1セッション当たりにより多くのメモリを消費するAIエージェントの急速な普及にあるとした。メモリ生産は使用の伸びよりも遅いペースで拡大しているため、この転換が起きている。
AI accelerators Face Fixed Memory Limits
各AIアクセラレータは、設置後には増設できない固定の高性能メモリ容量を搭載する。Zeitgeistによれば、標準的なH100チップには80 GBのHBMが搭載されており、新しい世代では最大192 GBまで提供され、将来のB300は288 GBになるという。その上限が、1つのアクセラレータが同時に処理できる要求数を決める。
アナリストは、主なメモリ負荷はモデルの重みからではなく、KVキャッシュから来ると説明した。KVキャッシュとは、生成されるトークンごとに増えていくセッションメモリである。Zeitgeistは、128,000トークンのコンテキストを1回のセッションで扱うには約20 GBのメモリが必要だと計算した。つまり、単一のH100のリソースを完全に使い切るには、そのようなセッションを4つ実行するだけで足りる。アナリストによれば、Claude Opus 4.8やGPT-5.5のような先進モデルでは、1回の長いリクエストに必要なメモリが40 GBから100 GBに及ぶという。
アナリストはエージェント導入によるメモリ不足を60倍と試算
Zeitgeistは、メモリ需要の主な要因として、シンプルなチャットボットからAIエージェントへの移行を特定した。通常の質問ならメモリの負担は最小限だが、ツールを独立して呼び出し、コンテキストを蓄積するエージェントなら、簡単に100,000トークン以上に到達し得る。アナリストは、同時にそのようなエージェントを10個動かす1人の知識労働者では、約152 GBのメモリが必要になると計算した。
Zeitgeistは、世界には約2億5,000万人の知識労働者がいると述べた。アナリストは、1人当たり1日100のエージェント型セッションが行われるなら、2026年に生産される見込みのメモリの約60倍ものメモリが世界で必要になると見積もった。Zeitgeistは、新しい注意（アテンション）手法によってメモリ使用量を4倍から8倍削減できる可能性はあるものの、エージェントがシンプルなチャットに取って代わることで需要がより速く増えていると認めた。さらに、コンテキストウィンドウが128,000トークンから10 millionトークンへ拡大し、各労働者によるAI利用がゼロから数百回のセッションへと移行している。
SKハイニックスが、AI向けメモリ需要の急増でサムスンを追い抜く
韓国のメモリーメーカーであるSKハイニックスは、人工知能向けのワークロードで使われる高帯域幅メモリチップでの地位により、同国で最も価値の高い上場企業としてサムスンを追い抜いた。Zeitgeistは、この変化は、メモリの生産者がAIインフラの競争における主要な受益者になりつつあるという見立てを裏づけるものだと述べた。つまり、高度なメモリーチップを生産できる企業は、HBMの需要が供給を上回る伸び方をするにつれて、収益とバリュエーションが大きく上昇していくことが見込まれる。
FAQ
Zeitgeistのアナリストは、メモリーチップの株価バリュエーションについて何と言ったのですか？
Zeitgeistは、歴史的な高値ではなく実際の計算ニーズで評価されるなら、メモリーメーカーの株は現状水準から10倍に上がり得ると述べた。桁違いにグローバルな生産能力を上回るAIメモリの需要があることを根拠に挙げている。
Zeitgeistによれば、AIエージェントのセッションにはどれくらいのメモリが必要ですか？
Zeitgeistは、128,000トークンのコンテキストを1回のセッションで扱うには約20 GBのメモリが必要だと計算した。一方で、Claude Opus 4.8やGPT-5.5のような先進モデルでは、1回の長いリクエストに必要なメモリが40 GBから100 GBに及ぶという。アナリストは、10個のエージェント型セッションを並行して動かす知識労働者なら、約152 GBのメモリが必要になると見積もった。
