輝達Rubin UltraがHBM容量を縮小！記憶体不足下、半導体業界が直面する課題とは？

AIチップ巨頭のNVIDIA（NVDA-US）が、次世代旗艦GPU「Rubin Ultra」の設計を調整中であることが明らかになった。同社は新世代GPUのテストで複数の「縮小版」仕様を検討しており、一部の仕様では当初計画よりHBM記憶体容量が削減されている。これはAIブームが半導体業界に記憶体不足という逆風をもたらしていることを示している。

知情者によると、NVIDIAは過去数週間で少なくとも3種類のHBM仕様を下方修正したRubin Ultraバージョンをテストしている。去年の開発者カンファレンスでCEOの黄仁勲氏は、Rubin Ultraは1TBのHBM4e記憶体を搭載すると発表していたが、現在では12層HBM4eに加え、8層HBM4eや12層HBM4などの代替案も検討している。

市場調査機関のTrendForceは、この仕様変更の背景に2つの要因があると分析している。まず、2027年にはDRAM産業全体で供給不足が予想され、HBM生産に回せるシリコン産能が圧縮されること。さらに、12層HBM4eはまだテスト段階で、量産時の良率が不確実なことが挙げられる。

記憶体不足の影響はHBMにとどまらず、LPDDR5Xチップの不足も2027年まで続くと予想され、NVIDIAはVera RubinスーパーチップモジュールのSOCAMM記憶体容量を半分に削減することを決定した。

業界関係者は、この状況の皮肉さを指摘している。NVIDIAのAIチップが好調な売れ行きを見せた結果、産業全体の記憶体需要が高まり、逆にNVIDIA自身が供給不足の影響を受けることになったという。

記憶体不足の影響はNVIDIAにとどまらず、大手クラウドサービス業者も自社AI専用チップのHBM容量を下方修正する動きが見られている。TrendForceは、2027年のHBM出荷量は前年比50-60%増加すると予測しているが、それでも市場需要を満たすには不十分だと指摘している。

供不足の状況下、HBM供給サイドは2027年通じて価格主導権を握る見込みで、AIチップメーカーは「在庫不足」と「コスト上昇」の二重の圧力に直面することになる。

記憶体容量の削減は最終ユーザーにも影響を与える。分析によると、記憶体容量の削減はチップの計算性能に影響を与え、大規模AIモデルの訓練や実行にはより多くのGPUが必要になる可能性がある。

半導体研究機関のSemiAnalysisは、NVIDIAがHBM記憶体で削減したコストをスイッチや光互連コンポーネントなどに投資する可能性があると指摘している。分層ストレージ構造と光互連技術を組み合わせることで、HBM価格の高騰や供給不足の影響を緩和しようとしている。

この戦略は、黄仁勲氏が以前に述べた「供給チェーンが詰まると、上流サプライヤーが価格交渉で有利になるが、企業は創新技術で突破口を開く必要がある」という発言と一致している。

NVIDIAはGPUの計算能力を向上させたり、インターコネクト帯域幅を最適化することで、記憶体容量削減による性能低下を部分的に補うことができるが、業界関係者は全体的なシステム構築コストとクラスタ構築の複雑さが増加する可能性が高いと考えている。

マイクロソフト、Meta、アマゾン、Googleなどのクラウド巨頭にとって、これは今後のデータセンター建設コストがさらに上昇する可能性があることを意味している。