逆市上昇！ストレージチップ、突如として大きなニュース！機関：乗車のチャンス

グーグルが新アルゴリズムに関する論文を1本公開――記憶媒体チップのテーマ株「元気大傷」！

金曜、米国株の主要指数が軒並み大きく下落する中で、米国株の記憶媒体チップ関連銘柄は逆行高となりました。取引中、サンディスクは一時5％超高、マイクロン・テクノロジーは3％超高でした。引け時点では、サンディスクは2.10％高、マイクロンは0.50％高、シーゲート・テクノロジーは0.34％高、ウエスタン・デジタルは0.73％高でした。一方、これより前日の段階で、これらの株はすでに大規模な投げ売りを受けています。木曜の引け時点では、サンディスクは11％超の急落、シーゲート・テクノロジーは8％超安、ウエスタン・デジタルは7％超安、マイクロンは7％近い下落でした。

アナリストは、記憶媒体チップ株の木曜の大幅下落は、市場に誤解があることが原因かもしれないと述べています。グーグルの論文で言及された超高効率AIメモリ圧縮アルゴリズムTurboQuantは、推論段階のキー・バリューキャッシュにのみ作用し、モデルの重みが占有する高帯域幅メモリ（HBM）には影響せず、またAIトレーニングのタスクとも無関係だというのです。

別のアナリストは、先進の圧縮技術は単にボトルネックを減らすだけであり、DRAM／フラッシュに対する需要を破壊するものではないとしています。投資家はグーグルのニュースを材料に利益確定した可能性がありますが、市場におけるメモリ消費の勢いは依然として非常に強いです。メモリ株の短期的な押し目は「乗り場」であって、株価の転換点ではありません。

記憶媒体チップ株がグーグルの新アルゴリズムの影響を受ける

AI相場の「オカルト話」がまた来た――グーグルが新しいアルゴリズムの研究成果を公開し、メモリ使用量を大幅に削減できるとして、記憶媒体チップ関連株の下落が最近深刻になっています。

木曜、サンディスクは11％超安、マイクロンは7％近い下落、SKハイニックスは6％超安、サムスン電子は5％近い下落、キオクシアは6％近い下落でした。試算によれば、世界の主要メモリ大手の時価総額は木曜の1日で900億ドル超が蒸発しました。金曜、米国株市場では記憶媒体チップ関連株が逆行高となり、サンディスクは2％超高、マイクロンは0.50％高でした。

これまで数カ月、記憶媒体チップ企業の業績は好調でした。人工知能（AI）インフラへの投資が急増したことで供給不足が生じ、チップ価格が急騰し、利益も伸びたためです。今週の水曜時点で、SKハイニックスとサムスン電子の株価は今年すでに50％超の上昇となっており、キオクシア株価はすでに倍以上に上昇しています。

この下落の引き金は、グーグル研究所が国際学習表現会議（ICLR 2026）で正式に登場する論文「TurboQuant」です。グーグルのチームは、2つの革新的な技術PolarQuant（極座標量子化）とQJL（量子JL変換）により、「ゼロ損失」を前提にKV Cacheを3-bit精度まで圧縮し、メモリ使用量を少なくとも6倍縮小したと説明しています。このアルゴリズムは、H100 GPUアクセラレータ上で、未量子化のキー・バリューに比べて最大8倍の性能向上を実現したとのことです。

グーグルは今週、Xプラットフォームでこの研究を宣伝しましたが、当該研究は当初、去年に公開されたものです。投資家は、これが巨大データセンター運営企業によるメモリ需要を減らし、その結果、同様に使われるスマートフォンや消費者向け電子機器の部品価格も押し下げるのではないかと懸念している可能性があります。

機関：市場には誤解があるかもしれない

モルガン・スタンレーは最新のリサーチノートで、市場に誤解がある可能性があると述べています。この技術は推論段階のキー・バリューキャッシュにのみ作用し、モデルの重みが占有する高帯域幅メモリ（HBM）には影響せず、またAIトレーニングのタスクとも無関係です。アナリストは、いわゆる「6倍圧縮」は保存全体の需要の減少ではなく、効率の向上により1GPU当たりのスループットを増やすことだと強調しています。

モルガン・スタンレーのアナリストShawn Kimは、このグーグルの研究が業界に与える影響は、むしろ前向きであるべきだと指摘します。重要なボトルネックに影響するからです。この技術は、推論（つまりAIモデルの実行）に用いられるいわゆるキー・バリューキャッシュの効率を高めます。Kimは次のように書いています。「もしモデルが、メモリ需要が大幅に低下しても性能を落とさずに動かせるなら、1クエリ当たりの提供コストは大きく下がるため、人工知能の導入はより収益性の高いものになります。」Kimは、投資収益機会を考慮すれば、TurboQuantは巨大企業にとって追い風だと述べています。長期的には、メモリ製造業者にも有利かもしれません。なぜなら「より低い1トークン当たりコストが、より高い製品採用需要につながる」からです。

モルガン・スタンレーは、経済学の「ジェヴォンズのパラドックス」を引いて長期的な影響を説明しています。技術効率の向上は単位コストを下げる一方で、往々にして利用の参入障壁が下がることで、全体の需要が拡大してしまう、というものです。

Lynx Equity StrategiesのアナリストKC Rajkumarは、一部メディアによる報道には誇張があると指摘しています。現在の推論モデルは、すでに広く4-bitの量子化データを採用しています。グーグルが言う「8倍の性能向上」は、古い32bitモデルと比較した上での前提に基づいています。「しかし、供給が極めて逼迫しているため、今後3〜5年のメモリおよびフラッシュ需要をほぼ引き下げることはないでしょう。」Rajkumarはこう書いています。先進の圧縮技術は、単にボトルネックを減らすだけであり、DRAM／フラッシュに対する需要を破壊するものではありません。

ウェルズ・ファーゴのアナリストAndrew Rochaは、圧縮アルゴリズムの存在は、ハードウェア調達の全体規模を根本的に変えたことは一度もないと述べています。1回のクエリ当たりの提供コストを大幅に下げることで、この種の技術は、もともと高額なクラウドのクラスター上でしか動かせなかったモデルをローカルに移すことを可能にし、AIの大規模導入のハードルを実質的に下げます。

アマゾンとグーグルをはじめとする4社の超大規模企業は、今年約6500億ドルを投じてデータセンターを建設し、エヌビディアの人工知能向けアクセラレータおよび関連の記憶媒体チップを買い付ける計画です。SKグループの会長チェ・テヨン（崔泰源）は、記憶媒体チップの供給逼迫の状況は2030年まで続くと、最近述べています。

サプライチェーンの観点から見ると、2026年のサーバーDRAM需要は39％増、HBM需要は年58％増と予想されています。TurboQuantによる最適化効果は、業界の成長の波にかき消される可能性があります。

三菱UFJテクノロジーの専門家Jordan Kleinは、現在のメモリ株の調整は「乗り場」であって、株価の転換点ではないように見えると考えています。Kleinはレポートの中で、2025年および2026年初の力強い上昇を経た後、メモリ株の買い方たちが揺れ始めていると書いています。メモリ業界は常に激しい周期的変動で知られているものの、彼は、最近の投げ売りはある見慣れたパターンに沿っていると強調しています。

三菱UFJは、このような投げ売りは数カ月ごとに起こり、天井のシグナルではなく、投げ売りの理由でもないとしています。実際には、安値で買い入れるほど儲かります。

校正：姚遠

（編集者）：董萍萍 ）

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