エヌビディアの独自メモリ発表を割り戻すと、1台2,000ワットのうち400ワットがメモリだった

接続回路は、計算部の4割の面積を食っていた

面積の側にも割り戻せる関係がある。送受信と周辺の回路の面積を67%削ると、中央の計算用の半導体が30%広がる、と本文は書く。

削られた面積がそのまま計算側に回るとすれば、元の接続回路の面積の67%と、元の計算用の半導体の面積の30%が等しいことになる。両者の比を取ると0.448。メモリの受け口だけで、計算部の44.8%に相当する面積を占めていたという計算になる。

ここで、対象の資料に数字の食い違いがある。本文は「最大30%の増加」と書く一方、同じ資料の一覧表は「計算に使える面積が最大25%多い」と書く。25%で計算し直すと比は0.373、37.3%になる。同じ発表の中で、7.5ポイントの幅が残ったままになっている。どちらが正しいかは外からは判定できないが、4割前後という水準は両方の数字から共通して出る。AI半導体のパッケージの中で、メモリにつなぐためだけの回路が計算部の4割に相当する大きさを占めていた、という事実は変わらない。

なお、80%という別の数字も出てくるが、これは「配置全体で使える面積」に関する値で、中央の計算用の半導体の拡大とは別の指標である。3つの面積の数字が違う分母で並んでいる点は、読むときに切り分ける必要がある。

メモリの土台を、買う側が設計する

技術の話を離れて、商いの構造を見る。この発表で最も重い変化は、積層の一番下にある土台の板を、メモリメーカーではなくAI半導体の側が設計するという点にある。

これまで広帯域メモリは、メモリの板も土台も接続の規格も、メモリメーカーが標準化団体の仕様に沿って作り、AI半導体のメーカーはそれを買っていた。独自方式では、メモリの制御回路が積層の中へ移り、送受信の回路も専用になる。つまり土台の板の設計権が買う側に移る。メモリメーカーはメモリの板の製造と積層を担う、受託に近い位置へ寄る。

この移動は、既報で扱った歩留まりの定義の議論とも重なる。土台が発注側の設計になれば、歩留まりの責任範囲も変わる。標準規格に沿う限りは仕様が共通で、供給者を入れ替えられた。専用の土台になれば、そのAI半導体のためだけの品種になる。供給の安定という点では、選べる相手が減る方向に働く。

マイクロンの2025年8月期の年次報告書は、クラウド向けの事業部が「全データセンター顧客向けの広帯域メモリ」を担当すると書き、2025年第4四半期に12段積みが出荷の大半を占めたと記す。同社の売上は373億7,800万ドルで前期の251億1,100万ドルから48.9%増えたが、粗利率は39.8%にとどまる。設備投資は158億5,700万ドルと前期の83億8,600万ドルから89.1%増え、売上の42.4%に達した。メモリは工場に投資を続けなければ作れない事業で、粗利率がエヌビディアの71.1%と大きく開くのはそのためである。土台の設計権がどちらにあるかは、この差をさらに広げる方向へ働く。

年次報告書に、この名前は一度も出てこない

発表の重みを測るために、同社が投資家に提出した書類を当たった。

エヌビディアの2026年1月期の年次報告書で、接続技術の名前は4回出てくる。うち1つは「2026年度に、大手クラウド事業者と独自の集積回路を設計する企業が、独自の中央演算処理装置とAI半導体を当社の基盤に統合できるようにする枠組みを導入した」という記述で、対象の発表の裏づけになる。

ところが、広帯域メモリという語は0回、今回の独自メモリの名前も0回、標準化団体の名前も0回、積層の土台を指す語も0回である。売上の区分にも現れない。技術としての発表と、会計としての区分が、まだ結び付いていない段階にあることを示す。同社の量子計算の発表を検証したときと同じ構図で、発表の勢いと提出書類の記述量には差がある。

一方で、提出書類にしかない数字もある。2026年1月期の売上は2,159億3,800万ドルで前期の1,304億9,700万ドルから65%増。データセンターの売上は68%増えた。その内訳が重要で、計算の売上が59%増だったのに対し、接続の売上は142%増と2.4倍の速さで伸びている。粗利率71.1%、営業利益1,303億8,700万ドルで営業利益率60.4%、純利益1,200億6,700万ドル、希薄化後の1株利益は4.90ドルだった。

接続を握る戦略が、既に数字に出ている。今回の独自メモリの発表は、その接続の枠組みにメモリを取り込む延長線上にある。演算の性能ではなく、演算の周りを押さえることで伸びているという構図は、光の部品を層に分けて検算した既報で見えた形とも重なる。

日本が稼いでいるのは、積層を作る道具と材料

日本勢の位置を、金融庁EDINETの実額で確かめる。この分野に日本のメモリメーカーはいないが、積層を作る工程の道具と材料には深く入り込んでいる。

検査の工程を握るアドバンテストは、2026年3月期の売上収益1兆1,286億1,000万円に対し営業利益4,991億2,000万円で、営業利益率44.2%。従業員7,241人でこの利益率になる。板を薄く削り、切り分ける工程のディスコは売上高4,368億8,900万円、営業利益1,849億8,900万円で42.3%。積層は段数が増えるほど検査と加工の難度が上がるため、この2社の利益率は段数に連動して動く。

装置全体では東京エレクトロンが売上高2兆4,435億3,300万円、営業利益6,249億3,600万円で25.6%、研究開発費2,778億6,600万円。材料では信越化学工業が売上高2兆5,739億6,900万円、営業利益6,352億400万円で24.7%、設備投資は3,397億600万円と売上の13.2%を投じている。封止に使う材料でレゾナックが売上収益1兆3,471億2,500万円ながら営業利益率3.5%、パッケージの基板で味の素が営業利益率12.6%、イビデンが14.9%。同じ供給網の中でも、道具は利益率が高く、材料は低いという差がはっきり出ている。

この産業の規模感を1つの比で示しておく。エヌビディアの2026年1月期の研究開発費184億9,700万ドルは、1ドル158.91円で2兆9,392億円。経済産業省の企業活動基本調査によれば、日本の電子部品・デバイス・電子回路製造業361社の研究開発費の合計は2023年度で1兆3,692億2,600万円だった。1社の研究開発費が、日本の業界361社の合計の2.15倍にあたる。ここに挙げた日本企業7社の研究開発費を全部足すと5,764億2,300万円で、その5.10倍になる。

投資の目で見るときに、どこを読むか

この発表を材料として扱うなら、確かめる順序がある。

第1に、性能の主張はすべて「最大」という条件つきである。帯域30%、面積67%、電力15%、そして全体で30%。これらが同時に成り立つ前提は示されていない。同じ資料の中で計算に使える面積の拡大が25%と30%に割れている点も、数字の詰め方が途上であることを示す。

第2に、効果の受け手が誰かを分けて見る必要がある。面積が増えて得をするのはAI半導体を設計する側で、メモリを作る側ではない。電力が下がって得をするのはデータセンターの運営者である。この技術で収益が増えるのは、道具と材料を売る側と、AI半導体を売る側で、メモリそのものを売る側の取り分がどう変わるかは、まだ書かれていない。

第3に、標準から離れることの代償がある。専用の土台は、そのAI半導体のためだけの品種になる。供給者を替えにくくなり、需要を読み違えたときに在庫を抱える恐れも片側に寄る。既報で扱った2028年の需要予測が示すように、この市場の買い手構成は数年で入れ替わる可能性がある。

次に確かめる数字

追える指標を並べておく。エヌビディアについては、次の年次報告書で広帯域メモリという語が0回から動くか、そして接続の売上の伸び142%が計算の59%を上回り続けるかが最初の目盛りになる。売上の区分にメモリが現れれば、この技術が会計の対象になったという合図にあたる。

マイクロンでは、設備投資158億5,700万ドルが2026年8月期にどこまで積み上がるか、そして粗利率39.8%が土台の設計権を手放した後も保てるかを見る。日本側では、アドバンテストの営業利益率44.2%とディスコの42.3%が段数の増加とともに上がるか、封止の材料を担うレゾナックの営業利益率3.5%が上向くかが節目になる。積層の段数が上がるほど、検査と加工と材料の間で利益の配分が動く。その配分が、この技術の恩恵が誰に落ちたのかを最後に示す。