メモリ株の次に来るかもしれない銘柄3選と第2フェーズ

PART1ボトルネック連鎖の正体

まず「ボトルネック」という言葉を整理します。ボトルネックとは、システム全体の性能を制限してしまう、一番遅い部分のことです。

例えばGPUが2倍速く計算できるようになっても、メモリからデータを送る速度が変わらなければ、GPUはデータが届くまで「待ち」になります。高性能なGPUを買っても、性能の半分しか使えていない状態です。

私はこれを「巨大工場と道路」で考えています。GPUが超高速で仕事をする巨大工場だとしても、そこにつながる道路が1車線しかなければ、材料を十分に届けられません。工場を大きくすればするほど、道路の細さが目立ってくる。これがAIインフラで今起きていることです。

GPUを速くすると、何が起きるか

連鎖は次のように進みます。

GPUが速くなると、まず「もっと高速なメモリ」が必要になります。メモリを高速化すると大量のデータが動くので、今度はGPU同士をつなぐ通信が足りなくなる。通信を高速化すると消費電力が増える。GPU自体も大量の電力を使うので、「どうやって大量の電力を効率良くサーバーまで運ぶのか」が問題になる。

さらにGPUとHBM（広帯域メモリ）を大量に搭載すると、半導体パッケージそのものが巨大化します。そして最後には発熱量が大きくなりすぎて、「どうやって冷やすのか」という問題にぶつかる。

この玉突きの連鎖こそが、今後5〜6年のAI投資を考えるうえで一番重要な構造だと私は考えています。

PART2数字で見る規模感——32倍のデータと7倍の電力

参考にしたAIインフラ・ロードマップの資料では、GPU＋HBMモジュールの総帯域幅が32TB/s → 1,024TB/sまで拡大するイメージになっています。約32倍です。

※出典：AIインフラ・ロードマップ参考資料（2026年8月時点で入手した資料に基づく将来イメージであり、確定値ではありません）

「帯域幅」とは、1秒間にどれだけ大量のデータをやり取りできるかというデータ転送能力のことです。道路に例えると、帯域幅を増やすのは1車線→10車線→100車線と道路を広げるようなもの。だから「GPUの演算性能」だけでなく、GPUへデータを運ぶ道路＝メモリ・通信も同時に高速化する必要があるわけです。

さらに注目すべきは電力です。同資料では、モジュール全体の消費電力は2.2kW → 15.3kW、約7倍に増える想定です。つまり2030年代に向けて、現在の約32倍のデータを動かしながら、約7倍の電力を扱う世界が想定されている。

これだけ規模が変われば、今と同じデータセンターの構造をそのまま使えるとは考えにくい。配電も、パッケージも、冷却も、全部作り直しになります。だからこそ「GPUの外側」に巨大な投資テーマが生まれるのです。

PART3海外で盛り上がる「光 vs メモリ」論争

この構造変化を象徴するのが、海外SNSで盛り上がっている「光（オプティクス） vs メモリ」論争です。その中には「短期的にはメモリを売って光学をロングすべき」という主張もありました。

根拠とされているのは、NVIDIAの次世代設計の方向性です。実際にNVIDIAはRubin世代から、ラック間・クラスタ間の接続にCPO（コパッケージド・オプティクス＝光学部品をスイッチ等に直接統合する技術）を本格採用する方針を打ち出しています。銅配線で電気信号を高速に飛ばすと信号劣化と消費電力が壁になるため、「銅で足りる所は銅、必要な所は光」という設計思想です。SNS上では「Rubin UltraはHBM性能を抑えて光学接続を優先した」という解釈も流れていますが、確実に言えるのは、単体性能だけでなく光学接続によってクラスタ全体で優位に立つ方向へ設計の重心が移っている、ということです。ボトルネックの解消先が、メモリから光学へ移りつつあるという読みですね。

コヒレント（COHR）の急騰と急落

私はこの急落を、悪材料が出たというより「急騰の反動＋8月12日の決算を控えたポジション調整」だと見ています。実際、報道でも新たな悪材料は確認されておらず、決算前の利益確定と de-risking（リスク圧縮）が主因とされています。PERが150倍を超える水準まで買われていた以上、決算前に手仕舞う動きが出るのは自然です。

PART4私の見立て——メモリはシクリカル、光学はエコシステム

ここからは私の相場観です。私は、メモリ価格の高騰はそのうち落ち着くと考えています。

理由はシンプルで、メモリは標準化されたパーツだからです。規格が決まっている以上、価格は需給だけで決まる。そこに差別化要素はありません。増産が追いつけば、今のような利益が維持できないのは目に見えています。歴史的にもメモリはシクリカル（景気循環的）な商売で、好況と不況を何度も往復してきました。私が書いた『AI・半導体バブルの暴落から学べ』でも触れたとおり、「需給だけで決まる商売」は上げも下げも急です。

一方の光学部品は、性質が違うと見ています。

光学部品は技術的な参入障壁が高く、さらにコヒレントはNVIDIAとの共同設計を通じてエコシステムに組み込まれていく。これは「データセンター設計の標準になる」ということです。単なる部品供給とは全く違うポジションになっていくと私は考えています。

PART5投資家はどう動くか——「次に詰まる場所」を監視する

では具体的にどう動くか。私は「次のNVIDIA探し」ではなく、連鎖の各段階を定点観測することをおすすめします。

・メモリ：HBM・DRAM価格の動向と各社の増産計画。増産が需要に追いついた瞬間がサイクルの転換点
・光学・通信：CPOの採用スケジュールと、NVIDIAエコシステムに入るサプライヤーの顔ぶれ
・電力：データセンターの電力契約・送電網投資。ここは変圧器・重電メーカーの受注残が先行指標
・パッケージ・冷却：先端パッケージの生産能力と、液冷への移行ペース

ポイントは、これらが「順番に」主役になる可能性が高いことです。今はメモリと光学が話題の中心ですが、32倍のデータと7倍の電力という前提に立てば、電力と冷却の逼迫はほぼ確実に後から来ます。話題になってから買うのではなく、次に詰まる場所を先回りして観察しておく。これが連鎖構造を知っている投資家の優位性だと思います。

自分のポートフォリオがこの連鎖のどこに偏っているかを確認したい方は、ChatGPTでポートフォリオをAI診断する方法も参考にしてみてください。

まとめ

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