AI時代に存储業界が直面する課題と江波龙の「端側AI」戦略

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この記事のポイント

• AI需要の急増が存储業界の価格高騰と品不足の主因となっている。
• 従来の周期的な需要変動とは異なり、AI革命は業界構造そのものを変革している。
• 江波龍は、クラウドAIに集中するのではなく、「端側AI」に特化した差別化戦略を推進している。
• 端側AI向けに、SiP（System in Package）技術などを活用した高度に統合されたカスタムストレージソリューションを提供。
• イノベーションとシステムレベルのソリューション能力が、AI時代の存储業界における競争力の鍵となる。

AI需要の爆発が存储業界に構造的変動をもたらす

2025年9月以降、世界の存储業界は前例のない価格高騰と供給不足のサイクルに突入しました。DRAMからNAND Flash、エンタープライズ向けハイエンドストレージからコンシューマー向け汎用品まで、あらゆる製品で価格が継続的に上昇しています。特に2026年第1四半期には、コンシューマー向けストレージ製品の四半期比上昇率が60%を超え、NANDフラッシュは70%を超え、近年の単一四半期で最高記録を更新しました。

国家発展改革委員会価格モニタリングセンターは、このストレージチップ価格上昇の根本原因として、AI需要の爆発的増加と供給能力の断崖的な不足の二重作用を挙げています。

このような背景の中、3月27日に深圳で開催されたCFMS | MemoryS 2026は、サプライチェーンの川上・川下関係者、さらには消費者からも極めて高い関心を集め、会場は活況を呈していました。記者も存储業界の熱気を肌で感じると同時に、各存储企業が現在の歴史的サイクルを乗り越え、AI産業の歩みに足並みを揃え、存储価値を解放するための「打開策」を積極的に模索していることを深く理解しました。

AI需要の爆発は存储業界の構造的変動の主因

過去1年間、世界のAI産業は持続的な盛り上がりを見せ、AIのトレーニングと推論はクラウドベンダーやAIメーカーにとって最も重要な投資分野となっています。市場調査機関TrendForce集邦諮詢のデータによると、2026年の世界のAIサーバー出荷台数は前年比28%以上の増加が見込まれており、1台のAIサーバーあたりのメモリ需要は従来のサーバーの8倍以上に達します。AIコンピューティング能力の爆発は、ハイエンドストレージ需要の指数関数的な増加を直接的に牽引しています。

これについて、江波龍副総裁、エンタープライズストレージ事業部総経理の闫书印氏は、「ストレージ産業全体、AI産業全体は、まさに壮大なチェス盤のようなものです。過去の存储業界の価格変動は、主にコンシューマーエレクトロニクスのサイクルに沿っていましたが、今回の波はAIのテクノロジー革命による構造的な変動です。」と直言します。同氏は記者に対し、「スマートフォン産業が発展して15年経って、ストレージ需要が世界の市場の約30%を占めるようになりました。一方、AIの需要増加は指数関数的であり、半年で従来のコンシューマーエレクトロニクスをはるかに超える需要増加を牽引する可能性があり、これは産業全体に前例のない衝撃を与えています。」と語りました。

日増しに高まるAI需要に対応するため、ストレージサプライチェーンも相応の調整を行っています。GPU向けのクラウドAI専門ストレージサービスに焦点を当て、エンタープライズ向けSSDやHBMといった高規格製品が、Samsung、SK Hynix、Micronなどのストレージ原廠にとって、重点的に布局すべき「必争之地」となっています。記者の取材によると、高利益製品の供給を確保するため、主要な原廠は生産能力構造を調整し、ハイエンドDRAMの生産能力比率を2024年の50%未満から2026年には85%以上に引き上げ、成熟プロセスおよびコンシューマー向け製品の生産能力を継続的に圧迫しています。2026年までには、業界在庫は4週間に低下し、歴史的な安全ラインを下回ることになります。同時に、AI産業がトレーニング側から徐々に推論側へと移行するにつれて、DRAM、NAND Flashへの需要は新たな量的な跳躍を迎え、将来的に推論およびトレーニングサーバーの需要比率は10:1から50:1になると予想されています。

このような背景の下、Googleなどが発表した一連のメモリ最適化技術は、業界関係者から広く注目されており、短期的な資本市場の変動さえ引き起こしています。これに対し、闫书印氏は長期的な視点から、依然として積極的な姿勢を示しています。同氏は、「産業の本質から見れば、AIの発展はまだ初期段階にあり、コストと効率は最適レベルには程遠い。各種最適化技術の出現は、AIアプリケーションの規模化された落地を加速させるだけで、ストレージ需要増加の大きなトレンドを逆転させるものではありません。」と述べています。同氏は、「AIが投資必須のテクノロジー革命の方向性になった」ことは、すでにグローバルな産業界の核心的な共通認識となっており、ストレージ産業も産業全体の発展要求に順応する必要があり、在庫の「回復」は依然として慎重に進めるべきだと指摘しています。

端側AIは存储需要を解放する安定的なパス

業界の多くのプレイヤーがクラウドAIの分野に「群がり」、原廠との生産能力とリソースの「内捲」競争を展開する中、江波龍は差別化された発展経路を選択しました。それは、「端側AIストレージ」に焦点を当て、統合化されたストレージソリューションによって、AI産業落地の第二の成長曲線を開拓することです。「クラウドは能力構築、インフラ構築の場ですが、最終的にクラウドの能力を収益化するためには、端側に落地させ、各産業、各消費者の手に渡る必要があります。端側こそがAIの最終的な落地点です。」と闫书印氏は明確に述べています。

端側AIストレージの核心的価値について、江波龍は明確な判断を下しています。端側AIのストレージ需要は、従来の標準ストレージエコシステムとは根本的に異なります。クラウドAIストレージは、究極のパフォーマンスと帯域幅を追求し、標準化されたインテリジェントコンピューティングセンターのシナリオに適合させます。一方、端側AIは、高性能容量、SiP（System in Package）システムレベル統合パッケージ、カスタマイズサービスという3つの核心需要を中心に展開し、汎用的な標準ストレージ製品ではなく、深く統合されたカスタマイズストレージソリューションを必要としています。この正確なポジショニングに基づき、江波龍はAIスマートフォン、AI運転支援、AIウェアラブル、AI PC、自律ロボットなど、あらゆる端側シナリオをターゲットに、包括的な端側AI統合ストレージソリューションのレイアウトを構築しました。

本回のCFMS | MemoryS 2026で、江波龍会長兼総経理の蔡华波氏が発表した一連の製品およびソリューションは、端側AIストレージ需要の核心認識を集中して体現したものです。記者の取材によると、端側AIの多様化、断片化されたカスタマイズ需要に対応するため、江波龍は端側AIストレージの全連鎖カスタマイズサービスのFoundryモデルを構築しました。これは、同社が端側市場を布局する核心戦略でもあります。このモデルは、チップ設計、ハードウェア設計、ファームウェアソフトウェア、パッケージングプロセス、工業デザイン、自動化テスト、材料工学、生産製造など、サプライチェーンの全核心段階をカバーしています。各段階の深い連携、技術統合、能力開放を通じて、従来のストレージの単一性能アップグレードのボトルネックを突破し、ストレージ製品の設計から納品までの全連鎖カスタマイズ化と高効率化を実現しました。これにより、異なる端側シナリオの差異化需要に柔軟に対応できるようになりました。

「なぜ江波龍は、業界で独創的な差別化されたコントローラー、カスタマイズソリューションに挑戦できるのか？その核心は、ストレージ産業全体の連鎖的な蓄積にあります。ソリューション設計、コントローラー自社開発からパッケージングテストまで、この完全なシステムが我々のイノベーションの基盤なのです。」と闫书印氏は記者に語りました。さらに、同氏は、完璧な研究開発システムに加え、顧客の細分化されたシナリオにおけるカスタマイズ需要の洞察も、江波龍がこの分野に深く根ざす独自の自信であると表明しました。

明確なポジショニングとモデルのサポートの下、江波龍は端側AIストレージ製品と技術の全面的な落地を達成し、完全な製品マトリックスと技術クローズドループを形成しました。ハードウェア製品のレベルでは、江波龍は今回のサミットで新世代高速ストレージメディアPCIe Gen5 mSSDを発表しました。この製品はDRAM-lessおよび20×30mmの超小型設計を維持し、M.2 2230規格と互換性があり、多形態製品に柔軟に拡張可能です。顧客は既存の設計を変更することなく直接互換できます。同時に、聯芸1802コントローラーチップを搭載し、シーケンシャル読み書き性能は最高11GB/s、10GB/sに達し、単一ディスク容量は最高8TBまでサポートします。特筆すべきは、自社開発の革新的な冷却ソリューションが特に優れており、ピークパフォーマンスは通常のPCBA SSD冷却ソリューションの約2.5倍です。これにより、AI PCなどの薄型軽量の端側デバイスにおける高速・大容量ストレージ需要に的確に対応します。コア技術のレベルでは、江波龍はSPU（Storage Processing Unit、ストレージ処理ユニット）とiSA（Intelligence Storage Agent、ストレージエージェント）を発表し、「チップハードウェア+インテリジェントスケジューリング」という端側AIストレージのソフトウェア・ハードウェア協調技術クローズドループを構築しました。このうち、SPUは5nmの先進プロセス技術で製造され、単一ディスクの最大容量は128TBに達します。SPUの「脳」であるiSAストレージエージェントは、端側AI推論向けのインテリジェントスケジューリングエンジンであり、MoE大規模モデルのパラメータの膨大さ、KV Cacheの急速な膨張といった核心的な課題に対し、MoEエキスパートオフロード、KV Cacheインテリジェント管理などのアルゴリズムを通じて、端側AI推論におけるストレージスケジューリングの難題を効率的に解決します。同時に、江波龍は自社開発のHLC（High-Level Cache）先進キャッシュ技術を、SPU、UFSと深く統合し、DRAM容量の需要を大幅に削減します。この技術は、端側AI推論の円滑性を確保する同時に、ストレージ価格高騰による端末コスト圧力を効果的に緩和し、パフォーマンスとマシン全体のコストパフォーマンスを両立させます。さらに、江波龍は中国エンジニアの自社開発の強みを活かし、SiP（System in Package、システムインパッケージ）の全プロセス設計を完了し、マルチチップの高度な統合を実現しました。これにより、ハードウェアの体積を縮小し、冷却を最適化すると同時に、ローカルサプライチェーンの優位性を活用して海外製造の難易度を大幅に低減し、グローバルな異なる市場のAIメガネ、スマートウォッチ、POS機などの端側AIデバイスの需要に、より柔軟に対応します。

「現在、端側製品の形態も非常に多様化しており、ウェアラブル、自動車、ロボット、PC、スマートフォン…そしてさらに拡大を続けています。ここにはまだ多くの活躍できる、あるいはさらに革新できる空間があり、やるべき仕事もたくさんあります。」と闫书印氏は記者に語り、「端側AIの需要は確定しており、どのような方法、どのような経路でこれらの需要を満たすかが、我々が今後継続的に探求していく重点です。」と付け加えました。

イノベーションは存储業界がサイクルを乗り越えるための核心的な暗号

「サイクルを乗り越え、価値を解放する」をテーマに、今回の展示会では、サプライチェーンの川上・川下がどのように協力して業界サイクルを乗り越え、存储の核心的価値を共に解放するかが、最も注目される核心的な命題となりました。本輪の存储業界の激しい変動を振り返ると、その本質はもはや従来の生産能力過剰と不足のサイクル循環ではなく、AI技術革命がもたらした業界全体の構造的変化です。ストレージベンダーにとって、単に巨額の資金で生産能力を確保し、価格の変動に賭けるサイクルゲームモデルは、AI時代の産業ペースに適合しなくなっています。

「我々はこれを単なる伝統的な周期的な変動とは考えていません。AIは産業全体の構造的な変化をもたらしています。」と闫书印氏は直言し、「製品の核心競争力こそが、依然として最も重要な『勝利の鍵』です。リソースは常に競争力のある製品とソリューションに流れます。これが産業の底層ロジックです。」と語りました。

AI産業の発展は、ストレージがデジタルインフラとしての核心的価値を変えることはありません。それはストレージベンダーに、より高い要求を突きつけるだけです。業界の競争核心は、単一のデバイス性能の比較競争から、システムレベルソリューションの総合的な実力勝負へと移行しています。業界サイクルへの受動的な追随から、産業の最終局面への能動的な布局と技術革新へと移行しています。

闫书印氏は、この時代がもたらす挑戦に直面し、企業が時代の歩みに積極的についていくためには、4つの必要条件が必要だと考えています。「第一に、能動的な研究開発能力が必要です。第二に、イノベーションの意欲と勇気が必要です。第三に、システム統合能力が必要です。第四に、パッケージングテスト能力が必要です。」とのことです。紹介によると、江波龍は2020年に慧忆微自社開発コントローラーチップチームを組織し、2023年には元成科技を買収し、パッケージングテストの核心能力を段階的に補完しました。「我々の製品開発能力、パッケージングテスト能力、市場プロモーション能力、そして我々の高レベルのコア顧客群は、我々が川上・川下のパートナーと共に産業イノベーションを推進することを支える『基盤』です。我々は、競争力のある製品で、お客様、ひいては産業全体の相互促進、共同発展を実現できるよう支援したいと考えています。」と闫书印氏は述べています。

将来、端側AIアプリケーションの全面的な爆発に伴い、ストレージ産業はより広範な成長空間を迎えるでしょう。クラウドインフラの構築は、最終的に千差万別の産業の終端シナリオに落地し、端側AIもストレージ需要を解放する長期的に安定したエンジンとなるでしょう。この構造的変化の中で確固たる地位を築き、長期的に安定した発展を実現するためには、ストレージ企業は、産業の最終局面をターゲットとし、技術革新を堅持し、シナリオ需要を深く掘り下げることによってのみ、真に業界サイクルを乗り越え、AI時代におけるストレージ産業の新たな価値を解放することができるのです。

著者：张琪玮
出典：中国电子报、电子信息产业网

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