AIチップ費用の63％がHBM、演算よりメモリが重い構図

Epoch AIの分析は、AIチップの費用構造でメモリの存在感が急速に大きくなっていることを示した。Nvidia、AMD、Google、Amazonが設計したAIチップを生産量で重み付けすると、HBMは2024年第1四半期に部品支出の52％だったが、2025年第4四半期には63％に達した。logic dieは約13％でほぼ横ばい、advanced packagingは19％から15％へ下がっている。

金額で見ると変化はさらに大きい。4社のHBM支出は2024年の約120億ドルから2025年には約320億ドルへ増えた。AIチップ全体の部品支出も約220億ドルから520億ドルに拡大しており、その増加分の多くをHBMが占める。AIアクセラレータのコストは、演算ダイだけでなく、その周囲に積まれるメモリによって強く左右されている。

Hacker Newsでは、このデータがPCやサーバー市場の体感価格と結び付けて語られた。RAM価格の上昇、DDR4やDDR5への更新を先送りする判断、AI用途ではないユーザーまで同じ供給制約の影響を受けるのではないかという懸念が目立つ。hyperscalerが自社でより上流の製造に入るべきか、という問いも出たが、メモリ製造には資本だけでなく特許、プロセス技術、供給網の蓄積が必要になる。

Epoch AIは、供給が引き続き逼迫すれば2026年にHBMの比率がさらに高まる可能性を見ている。MicrosoftやMetaのcapex見通しでも、部品価格の上昇は無視できない要素になっている。モデル競争はGPUの確保だけでなく、HBM3、HBM3e、CoWoS、長期購買力まで含む産業側の制約と直結している。

出典はEpoch AIのデータインサイト。コミュニティでの議論はHacker Newsスレッドで確認できる。