20年以上にわたり、GetUSBはデータが実際にどのように動くのかを追い続けてきました。単なるマーケティング上の説明ではなく、現実の挙動を見てきたという意味です。その間に、ストレージは何度も大きな変化を経験してきました。回転ディスクの衰退からフラッシュの台頭、そして最近ではストレージが単なる受動的な部品ではなく、インフラそのものの一部として機能するシステムへと進化しています。

現在AIインフラで起きていることも、そうした転換点のひとつに見えますが、今回はそれを押し進めている圧力の種類がこれまでとは少し違います。

NANDフラッシュがなくなるわけではありませんし、その点について議論の余地はほとんどありません。現代のストレージの基盤であり、その役割を非常にうまく果たしています。一方で、NANDの需要は急激に増加しています。主な理由は、巨大なデータセットと継続的なアクセスを必要とするAIワークロードです。この需要は、価格の上昇や供給制限、あるいは大規模導入におけるリードタイムの長期化といった形で、無視できないレベルで供給とぶつかり始めています。

こうした不均衡が見え始めると、業界は状況が自然に落ち着くのを待つことはしません。別の解決策を探し始めます。そしてそこから変化が始まります。

カバーを開けたときに見える、AIサーバーの本当の姿

現在、AIが「メモリを使いすぎている」という話題があふれています。価格は上昇し、供給は逼迫し、需要は爆発的だと言われています。おそらく、すでに何度も目にしているでしょう。

しかし、ほとんどの記事は最も重要な点を見落としています。それは、AIコンピュータが物理的にどのような姿をしているのか、そしてなぜ最初からこれほど多くのメモリを必要とするのか、という点です。抽象的なチャートや市場予測ではなく、実際にイメージできる形で理解することが重要です。ひとつのAIシステムが実際にどれほどのリソースを消費しているかを理解すれば、残りの話は大げさではなく、必然に聞こえてきます。

私は最近、データセンターとはまったく関係のない場所で、この話を説明する機会がありました。子どもの学校で行われた「保護者参観日」で教室に立っていたとき、数人の生徒がAIについて質問してきたのです。チャットボットの話ではありません。もっと素朴で本質的な質問でした。コンピュータはどんな形をしているのか。データはどこへ行くのか。なぜ皆が「メモリ」の話ばかりするのか。