AIインフラ競争の新時代：メモリが鍵を握る理由

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この記事のポイント

• AIインフラの競争は、演算性能だけでなく、データの格納、移動、再利用の効率性にシフトしています。
• AIの学習（トレーニング）と推論では、それぞれ異なるメモリ要件（帯域幅、応答性、電力効率など）が求められます。
• エージェントAIの台頭により、複数レイヤーにわたるデータフローの複雑化と、それに対応するストレージの重要性が増しています。
• HBM、AI-DRAM、AI-NANDなどのメモリ技術を組み合わせ、ワークロードごとに最適化することが、AIインフラの競争力を左右します。
• SK hynixは、メモリ・ストレージの階層全体を最適化する「フルスタックAIメモリクリエイター」として、AIインフラの進化をリードします。

AIインフラ競争の変遷：演算性能からデータフローへ

AI競争の様相は拡大し続けています。長年、業界はより大規模なモデル、より高速なアクセラレータ、そしてより高い演算性能に焦点を当ててきましたが、近年、その注目は、実際のサービスや産業環境全体でAIを確実に展開するために必要なインフラへと移りつつあります。検索、エンタープライズアプリケーション、コンテンツ作成、製造、データセンター、そしてパーソナルデバイスなど、AIの導入が広がるにつれて、インフラを評価する基準も変化しています。AIインフラの競争力は、もはや演算性能だけでなく、データの格納、移動、再利用がいかに効率的に行われるかによって決まるのです。

HBM4、SOCAMM、LPDDR、eSSD：AIメモリポートフォリオの進化

SK hynixは、HBM4、HBM4E、SOCAMM、LPDDR、eSSDといった製品群を連携したAIメモリポートフォリオとして位置づけることで、インフラ競争が個々の製品の性能を超え、メモリ階層全体の設計へと移行していることを示しています。重要な問いは、もはやシステムがどれだけ速く演算できるかだけではありません。データがどこに存在し、異なるメモリ階層間でどのように管理され、必要に応じてどれだけ速くアクセスできるかも同様に重要になっています。

市場予測もこの方向性を示しています。GartnerとOmdiaの収益予測に基づくと、AIインフラとオンデバイスAIの継続的な拡大に伴い、2026年にはHBM、AI-DRAM、AI-NANDの需要が大幅に増加すると予想されています。GartnerはHBMで92%、サーバーDRAMで60%の収益成長を予測しており、OmdiaはeSSDの収益が130%増加すると予測しています。AIシステムは、単一のメモリ技術に依存するのではなく、異なるワークロードや展開環境をサポートするように設計された、複数のメモリとストレージのレイヤーを中心に構築されるようになっています。

AI需要のシフト：トレーニングから推論へ

このシフトを理解するには、トレーニングと推論がAIインフラに課す異なる要求を把握することが不可欠です。トレーニングは、大規模なデータセットを使用してAIモデルを構築するプロセスです。この段階では、膨大なコンピューティングパワーと高いメモリ帯域幅が不可欠となります。トレーニングは、多数のパラメータを処理し、データを繰り返し読み書きするため、アクセラレータの近くで大量のデータを提供できるメモリが重要な役割を果たします。

対照的に、推論は、トレーニング済みのモデルが実際のユーザーリクエストに応答する段階です。検索結果の要約、ドキュメントの生成、レコメンデーションの提供、ユーザーの指示に基づいてAIシステムがタスクを実行できるようにすることは、いずれも推論の例です。AIサービスがより広く採用されるにつれて、推論ワークロードは、より広範な環境で、かつこれまで以上に大規模に、より頻繁に発生しています。

帯域幅と容量はトレーニングの最優先事項であり続けますが、推論は応答性、電力効率、データアクセス性、コンテキスト保持に重点を置いています。AIがリアルタイムサービスやエンタープライズ環境に拡大するにつれて、単にモデルを実行するだけでは不十分になります。インフラは、関連データを迅速に取得し、対話全体でコンテキストを保持し、後続のタスクにシームレスに出力を接続する必要があります。これらの機能は、インフラ全体のパフォーマンスを決定する上で、ますます重要な要因となっています。

より大きなコンテキストウィンドウ、より複雑なデータフロー

AIサービスの進化は、コンテキストデータの増加と密接に関連しています。AIシステムがより正確な応答やアクションを生成するために利用するデータ（ユーザーとの会話、ドキュメント、検索結果、エンタープライズデータ、アプリケーションの状態情報など）は急速に増加しています。長文コンテキストワークロードを処理できる大規模言語モデル（LLM）や、複数ステップのタスクを実行するように設計されたAIシステムは、単一のプロンプトを処理するだけでは済みません。以前の情報を保持し、外部データを取得し、その情報をモデルワークフローに継続的にフィードバックする必要があります。

これにより、データ取得の重要性がかつてないほど高まっています。AIシステムは、複数のメモリとストレージのレイヤーにわたって関連情報を特定し、それを推論プロセス全体で使用する必要があります。データがどこに格納されているか、どれだけ速くアクセスできるか、そしてメモリとストレージ間をどれだけ効率的に移動するかは、システム全体のパフォーマンスに直接影響します。

エージェントAIの台頭は、これらのデータフローをさらに複雑にしています。単一の質問に答えるだけでなく、エージェントAIシステムは目標を理解し、複数のステップを計画し、タスクを完了するために必要なツールとデータを使用する必要があります。たとえば、AIエージェントがエンタープライズ環境でレポートを作成するように依頼された場合、内部ドキュメントを検索し、以前の対話からのコンテキストを組み込み、関連データを分析し、結果を要約する必要があるかもしれません。データを一度アクセスして次に進むのではなく、これらのワークフローでは、実行の複数のステージにわたってデータが取得、更新、再利用される必要があります。

ワークロードごとに最適化されたメモリレイヤー

メモリ中心のAIインフラへのシフトは、単一のソリューションがすべてのワークロードのニーズを満たすことはできないことも意味します。大規模なトレーニングには、高帯域幅と大容量メモリが必要です。高性能な推論は、高速な応答時間と効率的なデータ処理に依存します。AI PCやオンデバイスAI環境では、電力効率とフォームファクタが重要な検討事項となります。エンタープライズAIおよびデータセンター環境では、大量のデータを確実に格納し、必要に応じて迅速に取得する能力が最優先事項です。

HBM、AI-DRAM、AI-NANDは、AIワークロード全体でメモリ要件がどのように変化するかを理解するための有用なフレームワークを提供します。HBMは、アクセラレータに近い帯域幅のボトルネックを軽減するのに役立ちます。AI-DRAMは、サーバーおよびシステムメモリ環境全体でパフォーマンスと効率をサポートします。AI-NANDは、推論ワークロードとデータセンター運用によって駆動されるストレージと取得の需要の増加に対応します。これらのレイヤーが統合されたデータフローの一部として連携すると、AIインフラはより効率的かつ確実にスケーリングできます。

AIインフラの競争力は、単一製品のパフォーマンス以上のものにかかっています。重要なのは、さまざまなワークロードの要件を理解し、システム全体でメモリとストレージをどのように展開すべきかを決定することです。コンピューティング集約型のワークロードにはプロセッサに近い高帯域幅メモリが必要ですが、システム全体は十分なメモリ容量と効率に依存します。データ集約型のワークロードは、高性能ストレージに依存します。AIインフラは、これらのすべてのレイヤーが単一のデータフローの一部として接続されている場合に最も効果的に機能します。

製品を超えて：AIインフラ時代におけるSK hynixの価値

AIインフラが階層化されたメモリアーキテクチャへと進化するにつれて、SK hynixの業界への価値は、さまざまなワークロード向けにメモリとストレージの階層を設計および最適化する能力により、個々の製品のパフォーマンスを超えて広がっています。

これが、AIインフラ時代におけるSK hynixの「フルスタックAIメモリクリエイター」としての地位を定義するものです。

HBMにおけるリーダーシップを基盤に、SK hynixは、幅広いAIワークロードにわたるメモリ階層全体をサポートするポートフォリオを通じて能力を拡大し、顧客との連携を強化しています。これにより、AIインフラ向けのメモリプロバイダーとして、またグローバルなテクノロジーパートナーとしての役割が拡大しています。

SK hynixは、グローバルなAIエコシステム全体での連携を継続的に強化し、主要なAI企業や顧客との戦略的パートナーシップを深めることで、次世代製品を推進し、高性能メモリの安定供給を確保しています。同時に、コンピューティングシステムへの理解を深め、グローバルな研究能力を通じてHBMを超える技術を進化させることで、AIインフラの急速に変化するニーズに、より密接に対応できるようになっています。

AIの次のフェーズは、単により大きなモデルやより高速なアクセラレータによって定義されるものではありません。システムの競争力は、データがどれだけ効率的に移動、格納、再利用できるかにかかっています。さらに、AIインフラがより洗練されるにつれて、メモリはシステムアーキテクチャの基盤レイヤーとして、さらに重要な役割を果たすでしょう。

SK hynixのフルスタックAIメモリポートフォリオは、この移行と連携しており、同社は、実際の環境でのAIシステムの効率的な展開とスケーリングを可能にする位置にいます。

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