投稿者 global-ai-media 
2025年に向けた市場動向において、NVIDIAの成長率は依然として高いものの、MicronやPalantirといった企業がそれを上回る勢いを見せ始めています。これはAIトレンドが単なる「計算資源の確保」から、「高速なデータ転送（メモリ）」と「実業務への統合（プラットフォーム）」という新たなフェーズへ移行していることを示唆しています。
計算能力からデータ転送能力へ：HBM（広帯域メモリ）が握るカギ
生成AIブームの初期段階では、とにかくGPUを確保することが最優先事項でした。しかし、モデルが巨大化し、推論（Inference）の需要が高まるにつれ、ボトルネックは「計算速度」から「データ転送速度」へとシフトしています。元記事でMicronが注目されている背景には、AI専用チップに不可欠なHBM（High Bandwidth Memory：広帯域メモリ）の需要急増があります。
HBMは、データを一度に大量にプロセッサへ送るための技術です。どれほど高性能なGPUを持っていても、データ供給が遅ければ宝の持ち腐れとなります。特に大規模言語モデル（LLM）の推論においては、メモリ帯域幅が応答速度（レイテンシ）とコスト効率に直結します。
日本企業が自社専用のLLM構築やオンプレミス回帰（データ主権の観点などから）を検討する際、単にGPUのカタログスペックを見るのではなく、「メモリ帯域が十分か」「システム全体のデータスループットが最適化されているか」という視点を持つことが、投資対効果を高める上で重要になります。
「モデル」から「プラットフォーム」へ：Palantirが示す実用化の壁
もう一つの注目株であるPalantirの躍進は、企業が「AIモデルそのもの」への関心から、「AIをどう業務システムに組み込むか」という実装論へ関心を移していることを示しています。Palantirは、複雑に散らばったデータソースを統合し、AIに「文脈」を与え、意思決定に結びつけるプラットフォーム（AIP: Artificial Intelligence Platform）を提供しています。
多くの日本企業が直面している「PoC（概念実証）疲れ」の原因は、高性能なモデルを使っても、社内のサイロ化されたデータ（ERP、CRM、非構造化ドキュメントなど）とうまく連携できず、実務で使える回答が得られない点にあります。単にチャットボットを導入するだけでなく、AIが企業の「神経系」として機能するためのデータ基盤（オントロジー）の構築が不可欠です。
また、Palantirはもともと国防・諜報分野で実績があり、強固なセキュリティとアクセス制御（ガバナンス）を特徴としています。これは、情報の機密性を重視し、リスク回避志向が強い日本の組織文化において、AIを本格導入する際の重要なヒントとなります。「誰がどのデータにアクセスでき、AIが何に基づいて回答したか」を追跡できるトレーサビリティの確保は、コンプライアンス遵守の観点からも必須要件となりつつあります。
日本企業のAI活用への示唆
市場の関心がハードウェア単体から周辺技術（メモリ）や統合基盤（プラットフォーム）へ広がっていることは、日本企業にとって以下の戦略的示唆を与えています。
- インフラ選定の解像度を上げる：クラウドやサーバー選定において、GPUの種類だけでなくメモリ構成やデータ転送速度を考慮に入れることで、運用コストと推論速度のバランスを最適化できます。
- 「つなぐ技術」への投資：LLM自体の性能競争に巻き込まれるのではなく、自社データをLLMが理解できる形に整備する「データパイプライン」や「RAG（検索拡張生成）基盤」への投資を優先すべきです。
- ガバナンスを前提としたアーキテクチャ：日本企業の商習慣に合わせ、役職や部門ごとのアクセス権限を厳密に管理できるAIプラットフォームを選定・構築することが、現場への定着を早める鍵となります。
2025年は、AIという「魔法」への期待から覚め、それを支える「現実的な足回り」を整えた企業が成果を出す年になるでしょう。