DeepSeekはメモリスーパーサイクルを破壊しない——供給規律がそれを担う

DeepSeekやメモリ関連株に関するニュースの見出しは次のようになっています。中国のスタートアップが、低コストなハードウェアでも高品質なAIを動作させることができることを証明したため、大規模クラウド企業は資金投資を減らすでしょう。また、メモリ関連企業にとっては需要が減少するだろう。このような説明は、DeepSeekが新しいモデルを発表するたびに、2025年1月のR1モデル以降、2026年1月のEngram論文以降も同様で、何度も見られました。これは理にかなっているです。より賢いモデルは、より少ないチップを必要とするからです。

その関係は今、変わりました。メモリ市場は、AIモデルがハードウェアをどれだけ効率的に利用するかによって動いているわけではありません。実際には、需要に迅速に対応できない供給状況が、すでに最も価値の高い製品へと配分されている需要に影響しています。DeepSeekの説明は、供給が制限され、投資が滞っている市場に関する需要側の話です。

効率の罠

DeepSeekの革新技術は実際に存在します。そのV3モデルは――6710億個のパラメータ、2,048台のNVIDIA H800 GPU上で訓練されました。この技術では、Multi-head Latent AttentionやFP8の混合精度を利用して、その規模のモデルに必要なメモリ容量を削減することができます。2026年1月に発表されたEngramに関する論文では、さらに一歩進んで、静的な事実情報を高帯域幅メモリから安価なシステムメモリやストレージに移行する条件付きメモリアーキテクチャを提案しています。これにより、知能と計算処理が分離されることになります。もしこれら二つのアプローチが業界標準となれば、推論1個のために必要なHBMのメモリ量も大幅に減少するでしょう。

しかし、パラメータあたりの効率性と、全体の需要を減少させることとは異なります。単位の作業に対してより少ないメモリを使用することと、作業量を減らすことは、別のことです。DeepSeekの実績からもその違いが明らかです。R1を発表した後、独自の推論チップを開発する計画を発表し、520億ドルから590億ドルの評価額で70億ドルを調達しました。効率性は彼らの野心を低下させるものではなく、対処できる問題の範囲を広げるものでした。これは、大規模な企業が投資計画を発表する際に用いる主張と同じです。

より重要なのは、メモリ市場が「モデルの効率性が価格の方向を決定する」という状態をすでに超えてしまったということです。今では、メモリは配分市場となっています。SK Hynix、Samsung、Micronといった製造業者は、従来のDRAMやNANDからHBMへとウェーハを移行しています。HBMの場合、大きな利益を得られるからです。問題は、誰がメモリを購入したいかではなく、どれだけの価値がつくメモリがあるか、つまり、最も高価格を払うことができる製品以外に、どれだけのメモリがあるかということです。

供給の不足

2026年におけるDRAM、NAND、HBMの供給と需要の差額は、それぞれ4.9%、4.2%、5.1%になると予測されています。これは2011年以来最高の水準です。これらは厳しい市場ではありません。むしろ、不足している市場です。そして、この不足はすぐに解消される見込みではありません。

その構造的な理由は、資本投資のタイミングにある。新しいメモリ製造施設を建設し、安定した生産能力に達するには3〜5年かかる。2026年7月に発表されたDeloitteの分析によると、この不足状態が引き起こす価格上昇を「RAMageddon」と呼ぶ。AIサーバ用DRAMのコストは2026年第1四半期には2倍になり、全年では4倍になると予測されている。また、現在の資本投資の流れによる供給は、2029年から2030年頃まで実現されないという。これは需要の問題ではなく、資本投資の問題である。メモリ企業は今日、どれだけの投資を行うかを宣言しても、実際の製造施設の建設や生産能力の向上には数年かかる。

現在の投資規模は、この変化を明確に示しています。メモリ半導体産業は、2023年の最低値で約850億ドル〜900億ドルの収益を記録していましたが、2027年には8000億ドル〜8500億ドルにまで成長しています。つまり、4年間で9倍の増加となります。半導体産業の他の部門では、これほどの速さで成長した例はありません。メモリは、単なる商品として扱われるのではなく、長期的な契約によって確保されなければならない重要な資源として扱われているのです。

資質や生産能力の制約は、公表されている生産能力よりも重要です。サムスンのHBM4の導入が生産能力の問題により遅れています。また、クリーンルームのスペースを増やしても、ウェハーが合格しなければ収益は得られません。SKハイニックスはHBM3Eの資質において優位に立っていますが、DRAMの生産量を急激に増やすことによる生産能力のリスクに直面しています。マイクロンはHBM4の量産を予定通りに開始し、2026年のHBMの生産能力を契約によって売り切りました。しかし、その配分決定により、市場の他の部分では従来のDRAMの利用可能量が減少することになります。

財政の現実

ミクロンの結果は、そのメカニズムを示しています。2025年度第2四半期には80.5億ドルだった収入が、2026年度第2四半期には238.6億ドルに上昇し、2026年度第3四半期には414.6億ドルになりました。粗利益率も、2025年度第2四半期の約37％から2026年度第2四半期には74.4％に増加しました。これらは循環的な回復の数値ではありません。これらは、限られた供給量を管理しているサプライヤーの利益率です。

株価は、市場がすでに決定したことを示しています。2026年9月時点でマイクロン社の株価は977ドル近くで取引されており、今年初旬と比べて約243％上昇し、年間平均では520％以上上昇しています。市場評価額は約1.1兆ドルです。次の四半期におけるアナリストの予測では、1株あたり2.86ドル、収益は約112億ドルになると見られています。これらはもはや驚きの数字ではありません。それぞれ基準となる期待値です。

評価の問題というのは、メモリ企業が成長するかどうかではなく、投資が必要になる時期が来たときに、利益率の拡大が持続できるかどうかです。メモリ製造業者が現在行っている資本支出は、最終的には供給を生み出すことになりますが、2029年から2030年にかけて到達する供給量よりも需要が早く増加するかどうかが重要な問題です。

2つの市場に分ける

メモリ市場は実際には2つのサブ市場に分かれており、それぞれ異なる経済的動向をたどっています。第一の市場はHBMやサーバクラスのDRAMであり、これらはハイパースカルーがAIトレーニングや推論クラスターのために必要とする製品です。この市場は需要が制限されており、フォワード契約によって販売が行われ、価格も高騰しています。第二の市場は従来の消費者向けDRAM、NAND、モバイルメモリです。この市場は、メーカーがHBMへのウェーハの供給を移行しているため、生産能力が不足しています。両市場ともに需要と供給が不均衡で、原因は逆で、一方は需要が供給を上回っているため、もう一方は供給が引き上げられているためです。

DeepSeekの効率性向上技術は、主に第一市場に適用されます。HBMの必要量が減少すれば、その結果はHBM需要の成長速度が遅くなることになりますが、絶対的な減少ではありません。第二市場については、推論時の効率性には全く影響がありません。消費者向けデバイスでは、推論時に大規模言語モデルを使用することはありません。

つまり、深層学習の話は、メモリの再利用が需要によって決まる場合に意味があるということです。しかし実際にはそうではありません。供給が制限されており、割り当てによって決まるものであり、特定のモデルの発売以降の長期的な計画に従っています。需要側での効率向上は実際に起こりますが、その時間的変化は供給側よりも小さいです。製造施設の構築、生産効率の向上、顧客の要件など、物理的な制約が市場の結果を決定します。最新モデルのアルゴリズム的な効率性ではありません。

論文の主張を変えるものは何か

重要な問題は、DeepSeekや他のスタートアップがAIの運用コストを下げることができるかどうかではありません。より重要なのは、現在メモリ製造業者が行っている投資プロセスが、需要の増加が鈍化する前に不足分を補うのに十分な供給を生み出すかどうかです。もし大企業の投資が現在の水準で続くなら、推論効率に関わらず、供給のギャップは続きます。もしその投資が減少すれば、配分圧力が緩和され、従来のDRAMが再び入手可能になり、双方の利益率が低下するでしょう。

記憶の過剰循環は実際に存在する。しかし、その持続期間は、次のモデルがどれだけ巧妙かによって決まるのではなく、製造能力や生産量の曲線によって決まるのだ。