AIの「継続的学習」が新たなストレージサイクルを開始する可能性！シティ：HBM、サーバーDRAMおよびeSSDの需要が急増し、2021年まで不足が続く可能性

ジートン財経APPによると、シティグループは最新のグローバル半導体産業レポートにおいて、人工知能が従来のトレーニングと推論モデルからさらに「継続的学習」時代へ進化することで、世界のストレージチップ市場は新たな構造的需要拡大を迎える可能性があると述べています。現在のAIモデルが基本的に一度のトレーニングに依存しているのに対し、「継続的学習」ではモデルが継続して新たなデータを取り込み、知識をアップデートしながら、過去の学習データも保持・活用する必要があり、このためHBM、サーバーDDR5、エンタープライズ向けSSD（eSSD）が同時に需要拡大する可能性があり、2028年には世界のストレージ市場で供給不足がさらに深刻化し、2031年まで続く見込みです。

シティグループは「継続的学習」が今後5年間のAI発展における主要なテーマになると考えています。このモデルでは、AIモデルはトレーニング後に静的なものとしてとどまらず、新たなタスクやデータ、知識に応じてインクリメンタルな学習を続け、取得済みの情報を忘却しない工夫がなされます。これにより、継続的なモデルアップデートや過去データへのアクセスが必要となり、AIシステムの計算資源およびストレージリソース消費が大幅に増加します。

同社は2027年からAIのトレーニングと推論によるストレージ需要が同時に加速すると見ています。HBMは継続的なトレーニングやモデルアップデートにより、サーバーDDR5とSoCAMM2はAI推論やCPU負荷の増加によって、eSSDは大量の過去データやKV Cacheなどの長期保存需要を担う役割が見込まれます。

この傾向を受け、シティグループはサムスン電子、SKハイニックス(SKHY.US)、マイクロン(MU.US)、SanDisk(SNDK.US)、Kioxiaをストレージ事業の注目銘柄に挙げ、半導体装置・材料分野ではRamaxel（澜起科技）、Applied Materials（AMAT.US）、Lam Research（LRCX.US）、TES、Eugene Technology、TechWingを有望としています。

AIが「継続的学習」時代へ　ストレージ需要ロジックが変化

シティグループは、現状のAIモデルには重大な制約があると指摘しています。モデルはトレーニング中の知識を保持できるものの、ユーザーの後続インタラクションや新たに生成されるデータを自動的にモデルパラメータへ統合することはありません。

「継続的学習」はこの問題の解決を目指します。モデルは常に新しいタスクや知識のトレーニングを受けると同時に、既に習得した情報を保持し続ける必要があり、その最大の技術課題は所謂「カタストロフィックフォーゲッティング（壊滅的忘却）」—新しい知識の学習による元来の能力喪失—を防ぐことです。

この変化は、AIストレージ産業チェーン全体を再構築する可能性があります。

2022年から2024年にかけてAIトレー二ングモデルの規模が拡大する中、HBM需要が爆発的に増加する一方、従来型のDRAMやNANDの需要は相対的に低迷していました。しかし2025年下半期からAI推論タスクがより複雑化することで、サーバーDDR5やeSSDの需要が急激に伸び始めます。

シティグループは、2027年から2028年前半にかけて「継続的学習」の第一フェーズに入ると予想しています。この期間、AIサーバーは継続的トレーニングやモデル更新を求められると同時に、より複雑な推論タスクも実行する必要があり、HBM、サーバーDRAM、SoCAMM2、eSSDの需要が初めて同時大幅増加することが予想されます。

2028年後半以降は、パーソナルAIやフィジカルAI（Physical AI）が新たな需要の牽引役になる可能性があります。エッジAIやローカルデータ管理、ロボティクスなどが普及し、末端機器は持続的な記憶保持や環境適応力を持つ必要があり、ローカルおよびエッジストレージ需要も拡大サイクルに加わると見られます。

注目すべき点として、AI Tokenの利用量も急拡大しています。レポート3ページによると、2025年1月から2026年8月までAI Tokenの月間利用量はCAGR約31%で推移、2026年8月には前年比で2434%増加しました。この傾向はAIワークロードとストレージ需要の持続的な増加予想を裏付けています。

HBM需要、2027年62%増　2028年さらに69%増の見込み

全ストレージ製品のなかで、HBMはAIトレーニングと継続的学習にもっとも直接的に恩恵を受ける分野の一つです。

市場ではAIチップにおけるHBM搭載数減少やAIのセキュリティ面への懸念も浮上していますが、シティグループはこれがHBM全体の需要減退を示唆するものではないと見ています。むしろ、AIチップメーカー各社は“Scale-up”から“Scale-out”アーキテクチャ（より多くのアクセラレーター配備による計算能力の拡大）へとシフトしており、システムレベルでのHBM需要は引き続き増加すると予想されます。

シティグループは、2027年のHBMビット需要が前年比62%増の752億Gb、2028年にはさらに69%増の1270億Gbに達すると見込んでおり、これは従来予測のほぼ2倍に相当します。NVIDIAだけでなく、Broadcom(AVGO.US)、GoogleなどのASICチップ需要も重要な伸び要素です。

さらに重要なのは、ストレージメーカーが積極的に増産しても、HBMの供給が需要に追いつかない可能性が高いことです。

シティグループは、2027年のHBM需要が2026年の464億1Gb等価単位から752億に拡大、供給は361億から593億に増えると予想、2027年のHBM供給は明らかに不足し、ギャップは約21%となる見込みです。加えて2028年にはASIC出荷がさらに増え、ギャップは約36%にまで拡大する可能性があります。

このためシティグループは、足元のHBM「スペックダウン」が見受けられるのは供給不足下で資源効率を高め、AIアクセラレーター出荷最大化を狙う適応策であり、需要の低迷を示すものではないと位置付けています。

AI推論が第二成長エンジンに　サーバーDRAM需要2027年51%激増か

HBMがAIトレーニングに直接恩恵を受ける一方、サーバーDRAMはAI推論および継続的学習の拡大で大きな恩恵を受けると見られます。

シティグループは継続的学習の進展により、2027年のサーバーDRAM需要が50%以上増加、同時にeSSD需要も約50%増加すると見ています。AI推論タスクの複雑化にともない、CPU需要やサーバーメモリ容量もさらに増える見込みです。

より具体的には、2026年のサーバーDRAM需要（1Gb等価単位）が2263億から2027年には3417億に増加、前年同期比で約51%増になると予想。同年のサーバーは世界のDRAM需要の約67%を占め、最大のアプリケーション市場であり続けます。

さらに、この傾向はAIチップのアクセラレーター1個当たりのHBM搭載削減とも連動しています。一部のKVキャッシュ等のメモリワークロードがHBMからサーバーDRAMや外部ストレージにオフロードされることで、サーバーDRAMやeSSDの需要はむしろ増加する可能性があります。

また、シティグループは、ストレージ顧客が一部の長期供給契約（LTA）の期間を3年から5年に延長している事実が、今後数年間のストレージ需要見通しがより明確になっていることを反映していると述べています。

eSSD需要に爆発期　2027年53%近く成長予想

NAND市場もまた継続的学習時代の主要な受益者になり得ます。

継続的学習は、AIモデルが常に新しい情報を学習するだけでなく、過去に獲得した大量のデータも保有し続ける必要があり、より大きな長期ストレージ容量が求められます。

シティグループは、2027年の世界NAND需要は前年比29.1%増で、供給増（21.2%）を上回ると予想、その中でエンタープライズSSD需要は前年比52.9%増と、SSD全体の約45%の成長率を大きく上回っています。

この成長を牽引する重要な一因がKV Cacheのオフロードです。一部AIアクセラレーターのHBM構成削減に伴い、KV Cache等のメモリワークロードが外部ストレージにオフロードされることで、大容量QLCエンタープライズSSDの需要が更に高まると見られます。

また、AIサーバーはGPU近傍のストレージ構成が増えており、QLC SSDの採用が進むことで、より多くのデータをアクセラレーター近傍に保存し、モデル記憶やデータアクセス効率を高めています。

一方、コンシューマエレクトロニクス向けNAND需要はスマートフォンやPC市場の低迷に足を引っ張られる懸念もありますが、シティグループはAI推論に伴うエンタープライズ需要の伸びが十分にそれをカバーすると見ています。さらにレポートでは中国を含むAIデータセンターでHDDからSSDへの置換も進み、2027年以降eSSD潜在需要のさらなる拡大が期待されています。

DRAMの供給不足、2028年に9.7%まで拡大　価格上昇サイクル継続へ

需要が急拡大する一方で、ストレージ産業の供給拡張は依然として制限されています。

シティグループは、2027年世界DRAMビット需要が前年比30.2%増、供給増（18.8%）を大きく上回るため、2026年のほぼ均衡から供給不足に転じ、ギャップは約8.7%、2028年には約9.7%にまで拡大すると予想しています。

供給制約は主に二つの要因によります。一方でサムスン電子、SKハイニックス、マイクロンがDRAM生産能力のより多くをHBMへ振り分けており、加えてプロセスの微細化移行の減速、新規ウェーハ工場の建設に長期間を要するため、新規ビット供給が急増できません。

シティグループは2027年のDRAM業界平均ウェーハ生産能力が前年比8%増、一方DRAMビット供給増は約18.8%増となるため、供給不足は通年続く可能性が高いとしています。

供給不足はストレージ価格の強含みも意味します。

2026年にDRAMの平均価格（ASP）が242.4%急上昇したあと、2027年も前年比23.1%上昇する見込み。2026年ほどの急騰ではありませんが、HBMや従来型DRAMの継続的な需給逼迫が引き続き価格を押し上げると予想しています。

NANDも供給逼迫期に突入　不足は2031年まで続く可能性

NAND市場への供給圧力も強まっています。

シティグループは2027年のNAND需要の前年比成長率を約29%、供給増は約21%、供給ギャップは6.1%程度、2028年も需要成長33%で供給増25%を上回り、ギャップは5.5%を維持すると予想します。

この要因の一つが、グローバルなストレージメーカーが現状DRAMやHBMの増産を優先しており、NANDの新規生産能力増が制約されていることです。

シティグループは「継続的学習」や高密度eSSD、NVIDIA KV Cacheのオフロード、2028年以降パーソナルAIやフィジカルAI需要などが相まって、世界のストレージ供給逼迫は2028年にさらに悪化し、2031年まで続く可能性があると述べています。

つまり、現在のストレージサイクルは、従来のスマートフォンやPC在庫補充など短期要因のみでなく、AI計算アーキテクチャ変化に起因した構造的需要サイクルの色合いを強めています。

ストレージメーカー大規模な増産　装置・材料メーカーも波及恩恵

長期的な需要拡大を受け、ストレージメーカーは大規模な設備投資に着手しており、これがAIストレージの投資機会を半導体装置・材料サプライチェーンへ波及させる可能性もあります。

シティグループはグローバルなDRAMおよびNANDの設備投資額が2026年の約549億ドルから2027年には804億ドル（前年比46.5%増）に増加すると予測。内訳はDRAMが586億ドルで51.6%増、NANDが218億ドルで34.2%増です。

さらに長期的には、世界のDRAMとNANDの設備投資規模は2031年に約3225億ドルまで拡大し、そのうちDRAMが約2540億、NANDが約685億ドルと予想されています。

したがって、シティグループは今回のストレージサイクル上昇がストレージチップメーカーのみならず、半導体装置・材料メーカーにも波及するとみています。

ストレージ分野ではサムスン電子、SKハイニックス、マイクロン、SanDisk、Kioxiaをトップピック、装置・材料ではRamaxel、Applied Materials、Lam Research、TES、Eugene Technology、TechWingを好評価。シティグループは、「継続的学習」や中長期的なパーソナルAIの発展がストレージ需要の構造的拡大を牽引し、ストレージメーカーは持続的な供給不足の直接的な恩恵を受け、装置・材料メーカーは大規模な設備投資や高いウェーハ工場稼働率の恩恵を享受できると見込んでいます。