投稿者 global-ai-media 
生成AIブームにおける投資と注目の対象が、GPU一辺倒からメモリやデータストレージへと広がりを見せています。本稿では、このグローバルなトレンドの技術的背景を紐解きつつ、日本の実務者がインフラ選定やコスト管理において留意すべきポイントを解説します。
「計算」だけでなく「記憶」と「転送」が勝負を分ける時代へ
これまで生成AIや大規模言語モデル（LLM）の話題といえば、NVIDIA製GPUの確保や、その計算能力（コンピューティングパワー）に注目が集まりがちでした。しかし、Financial Timesが報じるように、グローバルの投資家や技術者の視線は今、メモリやデータストレージといった「足回り」の領域へと急速にシフトしています。
かつてストレージ分野は、ITハードウェア市場の中でも「地味で革新性が低い」と見なされる傾向がありました。しかし、現在のAIモデルはパラメータ数が爆発的に増加しており、計算ユニットにデータを送り込む速度（メモリ帯域幅）や、膨大な学習データ・ベクトルデータを高速に読み書きするストレージ性能が、システム全体のパフォーマンスを決定づけるボトルネックになりつつあります。
HBM（広帯域メモリ）のような高性能メモリの需要急増は、単なる株価の変動にとどまらず、今後のAIシステム開発における「性能競争の主戦場」が変化していることを示唆しています。
日本企業の実務における「RAG」とストレージの重要性
このトレンドは、日本国内でAI活用を進める企業にとっても対岸の火事ではありません。現在、多くの日本企業が取り組んでいるのが、社内文書や独自データをLLMに参照させて回答精度を高める「RAG（検索拡張生成）」の構築です。
RAGの実装においては、単に賢いモデルを用意するだけでなく、参照データを格納するベクトルデータベースや、それを支える高速なストレージインフラが極めて重要になります。ストレージのI/O性能が低ければ、どれほど高性能なGPUを用意しても、データの読み出し待ちが発生し、回答生成に時間がかかってしまいます。
また、機密情報を扱う観点から、パブリッククラウドだけでなく、オンプレミス環境やプライベートクラウドでのAI基盤構築を検討する企業も増えています。そこでは、自社で適切なスペックのストレージを選定・調達する目利き力が問われることになります。
調達リスクとコスト構造の変化に備える
メモリやストレージへの注目度が高まるということは、同時に需給が逼迫し、価格が上昇するリスクも孕んでいます。特に日本企業にとっては、円安の影響も相まって、AIインフラの調達コストが想定以上に膨らむ懸念があります。
これまでのIT投資では「容量単価の安さ」がストレージ選定の主な基準でしたが、AI時代には「データ転送速度あたりのコスト」や「電力効率」も含めた総合的なROI（投資対効果）の判断が求められます。安価な低速ストレージを採用した結果、高価なGPUを遊ばせてしまうことは、最も避けるべき非効率な投資です。
日本企業のAI活用への示唆
グローバルのハードウェアトレンドを踏まえ、日本のAI推進担当者が意識すべき点は以下の通りです。
- インフラ投資のバランスを見直す：
GPUへの投資だけでなく、メモリやストレージの性能がボトルネックになっていないか再評価してください。特にRAGのようなデータ参照型のアプリケーションでは、高速なストレージがユーザー体験（応答速度）に直結します。 - 調達戦略の長期化・多重化：
メモリ・ストレージ市場の過熱により、特定の高性能パーツが入手困難になる可能性があります。ベンダーロックインを避け、クラウドとオンプレミスを柔軟に使い分けるハイブリッドな戦略や、早めの調達計画が必要です。 - データのライフサイクル管理（ILM）の徹底：
すべてのデータを最高速のストレージに置く必要はありません。AIが頻繁にアクセスする「ホットデータ」と、アーカイブ用の「コールドデータ」を厳格に区分し、コストを最適化するデータガバナンスが、持続可能なAI活用の鍵となります。