北米の人工知能（AI）市場がAIモデルの学習・推論から応用アプリへと広がる中、企業向けSSD（eSSD）の需要が一層拡大している。半導体のスーパサイクルにおいて、ストレージデバイスの重要性が大きく増す見込みである。
24日、台湾の市場調査会社トレンドフォースによると、米国の主要クラウドサービスプロバイダー（CSP）が最近2週間でeSSDの需要予測を一斉に上方修正した。
今回の需要上方修正の最大の特徴は、従来の市場成長を牽引してきた高性能TLC製品だけでなく、コスト効率と大容量の強みを持つQLC（Quad-Level Cell）製品が新たな成長ドライバーとして浮上している点である。
これは、クラウド企業がSSDを単にAI学習・推論などの高性能作業用ストレージとして使用するだけでなく、ますます多様なAIアプリに活用範囲を広げていることを示唆している。
その結果、今年第4四半期のeSSDの総注文量は、過去最高を記録した今年第3四半期を上回る見込みである。需要の増加は、NANDメーカーとクラウド企業間の供給交渉にも影響を与えているとトレンドフォースは分析している。サムスン電子、SKハイニックス、マイクロン、キオクシア、YMTCなどの主要NAND事業者は、企業市場における容量配分と価格設定に対する統制力を一層強化しており、これはeSSDの追加価格上昇につながる可能性が高い。
トレンドフォースによると、今年第2四半期のeSSD市場は、サムスン電子が売上143億5400万ドル（シェア35.1%）で主導し、SKハイニックスとソリダイムが86億3100万ドル（21.1%）、マイクロンが69億8300万ドル（17.1%）で続いている。
専門家は、AI市場が初期には大規模言語モデル（LLM）の学習のためにeSSDを大量に購入したが、今年下半期からは北米のエージェントAIと中国のKVキャッシュオフローディングの需要がeSSD需要を牽引すると分析している。
KVキャッシュオフローディングとは、LLM推論時にGPUの高性能メモリ（HBM・GDDR）を過度に使用する問題を解決するために、処理優先度が相対的に低いデータをシステムメモリやストレージに移して再利用する技術である。米国のAIモデルは高性能メモリを積極的に活用し、最高の性能を発揮することに集中しているのに対し、中国の洗練されたAIモデルは高性能メモリの使用量を減らしつつ最適な結果を出す方向に研究・開発を進めている。
トレンドフォースは、エージェントAIが普及する中で、大規模リアルタイムデータ検索とキャッシングに対する要求が急増していると分析している。エージェントAIが自ら判断し行動するためには、膨大なコンテキストとデータを迅速に呼び出し、保存する必要があり、この過程で高性能eSSDの役割が一層重要になると見込まれる。
このような状況下で、クラウド企業はQLCを積極的に活用し、大容量とコスト効率を同時に確保することに注力する見込みである。主にAI検索・推薦システムの核心要素であるベクトルデータベースの構築に広く活用されると予想される。単に一部のハイパースケーラー（大規模クラウド企業）の購買パターンの変化を超え、AIインフラ設計自体がQLC中心に再編される可能性が指摘されている。
eSSD需要拡大のもう一つの軸は中国である。中国はディープシークなどを中心にKVキャッシュオフローディングのために高容量QLCエンタープライズSSDの活用を積極的に推進している。この方式は、キャッシュされたデータをシステムメモリから高速・高容量QLCに選択的に移すことでモデル推論効率を高め、コストを削減することが核心である。
米国の半導体輸出規制により高性能メモリの確保に苦しむ中国のAI企業にとって、このようなシステム最適化は選択肢ではなく必須となる見込みであり、今後中国国内でのQLC普及を一層促進すると予測される。この点で、過去にはサムスン電子やSKハイニックスなどと競争するには不十分と評価されていたYMTCが、中国国内市場シェア拡大などの恩恵を受けると予測される。
半導体業界関係者は「今後eSSD市場は米国と中国の企業が独立して需要を牽引し、NANDメーカーの価格統制により価格上昇が今年第4四半期まで続く見込みである」と述べた。
* この記事はAIによって翻訳されました。
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