データセンター建設ブームは、高性能部品、特にプロセッサーやメモリチップの供給の大半を占有しつつある。この需要増が消費者向けデバイスメーカーを圧迫しており、各社は十分な量のチップの調達に苦慮している。
これは、データセンターのサーバーとスマートフォンが異なる種類のチップを使用しているにもかかわらず起きている現象だ。消費者向け電子機器とデータセンターの根本的な違いは、チップに何を最適化させるかにある。スマートフォンやPCには低消費電力、熱効率、高度な統合性が求められる。一方、大規模言語モデル（LLM）などのAIシステムを動かすデータセンターには、最大限の演算能力、メモリ帯域幅、ストレージスループットが必要となる。
こうしたニーズに応えるため、消費者向けデバイスはダイナミックランダムアクセスメモリ（DRAM）および不揮発性メモリの一種であるNANDと組み合わせた、処理と記憶を一体化したシステム・オン・チップ（SoC）に依存する傾向がある。これに対してAIサーバーは、高帯域幅メモリチップと組み合わせたグラフィックス処理ユニット（GPU）またはその他のアクセラレータープロセッサーを使用する。
筆者はグローバルサプライチェーンと、企業がサプライチェーン内の市場制約にどう対応するかを研究している。消費者向け電子機器のチップ不足の背景には、チップ市場の特性――その集中度、高コスト構造、好不況サイクルへの対応方式――がある。
AIは消費者向け電子機器に取って代わるのではなく、特定のチップ特性をめぐる新たな優先順位に基づいてチップ市場を再編しつつある。データセンターは、アクセラレータープロセッサーおよび高帯域幅メモリの生産と、それらを取り巻くデータ処理・電子機器に向けて、資本と希少なメモリ容量を引き寄せている。
勝者がほぼ総取りする産業
チップ製造は競争的なコモディティ市場というよりも、多層的な寡占市場に近い動きをしている。業界をリードする企業は研究開発に再投資し、歩留まりを改善し、製造装置を確保し、顧客との関係を深化させることができるため、規模が重要な意味を持つ。グラフィックスプロセッサーチップの分野では、市場シェア85%を握るNVIDIAのようなチップ設計企業が、市場シェア70%超を持つTSMCのような先進半導体ファウンドリに依存して製造を行い、そのTSMCはASMLの極端紫外線（EUV）リソグラフィー装置を使用している。ASMLはこの分野の独占企業だ。
少数のメーカーがメモリチップの設計と製造の両方を手がけている。現在、Samsung、Micron、SK Hynixの3社がメモリチップ市場で過半数のシェアを占めている。長い開発サイクル、極めて高い固定費、技術的リーダーシップの必要性が、時間をかけて市場集中を強化し続けている。
AppleをはじめとするAmazon、Google、Microsoft、Xiaomiといったテクノロジー企業は、自社でプロセッサーチップを設計するケースが増えている。これらのチップがユーザーエクスペリエンス、AIパフォーマンス、電力効率、システムレベルの差別化を左右するからだ。一方、メモリチップの製造は桁外れに資本集約的であり、高い精度・効率・生産ラインの稼働率を必要とし、少数の既存サプライヤーによって支配されている。
2000年以降、メモリチップ産業はドットコムバブル崩壊後、2007〜09年の供給過剰、統合後に締まった2010年代、2022〜23年の深刻な下降局面、そして2024〜25年のAI主導の逼迫と、過剰供給と供給不足のサイクルを繰り返してきた。この結果、業界内の集中度は高まり、チップメーカーは増産に慎重な姿勢をとっている。高い固定費ゆえに、プロデューサーはチップ製造工場（ファブ）を能力限界またはその近辺で稼働させることが多い。高価な設備が遊休状態になるリスクを嫌い、需要の増加に合わせて新たなファブを稼働させることをためらう傾向がある。
業界再編によって主要サプライヤーの数は減少し、各社は幅広い増産よりも高利益率の製品への投資に傾斜している。この転換は、消費者向け電子機器の需要が伸び続ける中でもAI需要がチップ供給を逼迫させている理由を理解する上で重要だ。
AIデータセンターブームがいかに生産能力を転換させているか
AIブームはメモリ需要を、幅広い消費者向けサイクルから高帯域幅メモリチップを中心とする細分化された市場へと変容させた。2023年にMicronは設備投資を削減し、同社のファブはコストを正当化するのに必要な水準を下回る稼働率にとどまっていた。しかし2026年には、Micronは旺盛なAI需要、データセンター向けDRAMの過去最高収益、高帯域幅メモリ販売の急増を報告するに至っている。
この転換が重要なのは、メモリの供給市場が迅速に対応できないためだ。新たなファブの開設には数年にわたる計画、多額の資本投資、高度な製造装置と人材への投資が必要となる。メモリチップメーカーは収益性が改善しても増産には慎重な姿勢をとり続けるとみられ、2026年の設備投資は大規模なチップ供給増よりも技術アップグレードと高付加価値製品に重点が置かれている。
現実的な問題として、AIはすべてのメモリ需要を均等に押し上げているわけではなく、希少な生産能力を大規模（ハイパースケール）データセンターとサーバー市場に優先的に向け直している。
消費者向け電子機器は追いつけるか
消費者向け電子機器メーカーが関税や地政学的圧力によるコスト増に耐えられれば、状況は改善できる可能性がある。その一つの方策として、小型AIモデルを消費者向けデバイス上で動かせるようにするための投資が挙げられ、アナリストも各社がこうした取り組みを試みると予測している。
Appleは関税負担を軽減するため、米国向けiPhoneの生産の大部分を中国からインドへ移転させ、iPad、Mac、Apple Watch、AirPodsの米国市場向け組み立ての多くをベトナムに移した。しかし、生産拠点の移転はコスト圧力を排除するものではない。インドでのiPhone製造は、サプライヤーエコシステム、物流、生産効率が依然として中国の方が優れているため、中国より5〜8%、場合によっては10%近く高くつく。
米中間の地政学的緊張の高まりは、重要鉱物の輸出規制やチップ部品の供給制約を招き、消費者向け電子機器メーカーの原材料コストを押し上げている。これにより総輸入コストが上昇し、コストを消費者に十分に転嫁できない企業の利益率が低下し、サプライチェーンのさらなる集約化が進んでいる。
消費者向けデバイスは、AIを提供するためにデータセンターのインフラを再現する必要はない。その機会は、要約、書き直し、検索、アシスタント機能、軽量な推論といった用途に向けた小型言語モデルのオンデバイス実行にある。ただし、そのためには独自のハードウェア要件が生じる。スマートフォンやノートパソコンは、処理能力と高速ローカルメモリ、オンデバイスAIの応答性を維持するのに十分なストレージを組み合わせて、複数の機能を同一チップ上に搭載する必要がある。AppleのApple IntelligenceのデバイスAI動作要件を見ても、古いスマートフォンには実用的なオンデバイスAIに必要な演算能力とメモリが不足していることが多い。
AIを取り入れるために、デバイスメーカーはプロセッサーとメモリの両面でより高性能なチップを搭載した製品を再設計する必要がある。こうしたチップは、データセンターブームが牽引するチップ市場のAIモデル対応の成長の波に乗るものだ。デバイスメーカーによるこうした転換は、中長期的に予測されるAIおよびデータセンターの成長が実現しなかった場合に備えた、メモリチップメーカーにとっての有用な下支えともなりうる。メモリチップメーカーがこれまで幾度となく経験してきた好不況サイクルに対する備えだ。
より広い経済への影響
AIとデータセンターブームは、広範な経済において資本、サプライヤーの関心、価格決定力を再分配しつつある。購買力の弱いセクターは、チップ供給が逼迫した際に特に脆弱だ。たとえば医療技術はチップ市場全体の1%未満しか占めていないため、必要不可欠な機器メーカーは供給不足時に大きなリスクを抱える。
一方、電力供給やデジタルインフラに関連するセクターは、クラウドサービスと電化の需要増への対応を迫られるため、このブームから恩恵を受ける可能性がある。国際エネルギー機関（IEA）の推計では、データセンターが2024年に消費した電力は約415TWhに達し、AIが高性能サーバーの導入を加速させているとしており、電力網、蓄電、冷却、ネットワーク機器に対する需要の強まりを示唆している。
消費者向け電子機器産業にとっての戦略的課題は、AIデータセンターとチップ対チップで競合しようとするのではなく、サプライチェーンと関税リスクの高まりに対処しながら、差別化された省エネ型オンデバイスAIサービスを構築することにある。
そして、スマートフォン、ゲーム機、ノートパソコンの購入を検討している消費者にとっては、データセンターからの旺盛な需要により、今後数年間は価格上昇、品不足、製品発売の遅延が続く可能性が高い。
本記事は、コーネル大学、バージニア大学経営学准教授 Vidya Mani氏によって執筆され、The Conversationに掲載された記事「AI data center boom is leaving consumer electronics short of chips − even though they don’t use the same kinds」について、Creative Commonsのライセンスおよび執筆者の翻訳許諾の下、翻訳・転載しています。