Gelsinger、HBMを「ひどい」と評す SK hynixはその先を見据える

Pat Gelsingerは高帯域幅メモリを「ひどい」と呼び、Google Newsや半導体業界の報道で急速に広がった論争を引き起こした。彼の批判は、最先端AIアクセラレータの大半を支えるこのメモリ技術に内在する、熱、電力、パッケージング上の妥協に向けられたものだ。

この発言がとりわけ攻撃的に聞こえるのは、SK hynixが近年の成功をHBMを軸に築いてきたからである。しかし、SK hynixの上級副社長兼フェローであるHoshik Kimは、この技術をメモリの最終到達点として擁護しなかった。同じRAISE Summitの議論で、Kimは業界が現在のアーキテクチャを超えていく必要があると認めた。

このやり取りは、HBMが失敗したという認め方ではない。むしろ、より重大な転換を明らかにした。HBMブームから最も大きな恩恵を受けている企業ほど、標準化されたHBMスタックへの依存を減らし得る技術にすでに投資している。

Google Newsの見出しが省いたこと

Gelsingerが批判したのは現在のHBMの限界であり、AIプロセッサの隣に高速メモリを置く必要性ではない。

現在はPlayground Globalのゼネラルパートナーを務める元Intel最高経営責任者のGelsingerは、パリで開催されたRAISE Summit 2026で発言した。同イベントは7月7日から7月9日にかけて開催された。Kimは「AI Has a Memory Problem」と題したパネルに参加した。

議論の中でGelsingerは、HBMを技術的に不十分な妥協策だと表現した。HBMは複数のダイナミックRAMダイを垂直に積層し、短く高密度な電気経路で接続する。この構造により、プロセッサから離れた位置に配置される通常のメモリモジュールよりもはるかに大きな帯域幅を実現する。

しかし同じ積層構造は、熱と製造に関する課題も生む。下層からの熱は冷却システムに達する前に他のダイを通過しなければならない。スタック高の増大とより複雑なパッケージングは、この問題をさらに深刻化させる可能性がある。

Gelsingerはその後、変化するメモリ事業についてのインタビューでも同じ主張を繰り返した。彼は「現在私たちが知り、愛用しているHBMは、ひどいメモリだ」と述べた。公開されたメモリ事業の分析によれば、その説明は閉じ込められた熱と、それがプロセッサ性能に及ぼす圧力に焦点を当てていた。

サミットの映像では、このやり取りはSK hynixによる異例の譲歩のように聞こえた。KimはHBMが最終解ではないという点で同意したように見えた。その後、別のパネル参加者はこの場面を、SK hynixがHBMは悪いメモリだと認めたものとして表現した。

全体の文脈はそれほど劇的ではない。AIアクセラレータはモデルの重みと中間データを膨大な速度で移動させる必要があるため、HBMは依然として不可欠だ。従来のサーバーメモリでは、同等の帯域幅やエネルギー効率であらゆるアクセラレータ要求に応えることはできない。

意見の相違は、HBMが実用上の限界に達した後に何が起きるかを巡るものだ。Gelsingerはメモリとプロセッサのより緊密な統合を支持する。SK hynixはカスタムHBM、新しいメモリ階層、先端パッケージング、そして異なるストレージ技術を組み合わせる製品を探求している。

この区別は重要だ。悪い製品には説得力のある用途がない。不完全な製品は、利用可能なすべての代替手段により厳しい制約があるため、支配的になり得る。

HBMは現在、後者に属する。製造コストが高く、冷却が難しく、パッケージング能力による厳しい制約を受ける。それでも、先端GPUにデータを供給する最も有効な手段の一つであり続けている。

Google Newsの見出しは対立を捉えたが、技術的な議論を圧縮してしまった。Gelsingerはアーキテクチャの長期的な効率性に疑問を投げかけた。Kimは、SK hynixがすでに対処を始めているロードマップ上の問題を認めたのである。

AIシステムがHBMの欠点を受け入れ続ける理由

AIインフラがHBMを使うのは、メモリ自体が熱的・経済的コストを生む場合でも、プロセッサがデータ不足に陥っているためだ。

現代のAIアクセラレータは、毎秒膨大な数の数学的演算を実行できる。だが、モデルデータの到着が遅すぎれば、その演算はほとんど意味をなさない。プロセッサのスループットとメモリ供給の隔たりは、一般にメモリウォールと呼ばれる。

学習では、この問題の一形態が生じる。数千のアクセラレータがパラメータ、勾配、一時的な結果を繰り返し交換する。メモリ経路が遅ければ、高価な演算ユニットは待機を強いられる。

推論では別の形態が生じる。サーバーはモデルの重みを読み出し、後続トークンの生成に必要な情報を保持するキー・バリューキャッシュを管理しなければならない。より大規模なモデルとより長いコンテキストは、こうしたメモリ需要を増大させる。

HBMは、幅広いメモリインターフェースをアクセラレータの近くに配置することで、このボトルネックに対処する。多数の接続を並列に動作させてデータを転送する設計であり、極端に高いクロック速度だけに依存しない。

この近接性は、Nvidia、AMD、そしてカスタムアクセラレータ開発企業によるAIシステムの拡張を後押ししてきた。同時に、HBMの供給を半導体市場全体における戦略的制約にもしている。

ただし、物理的な配置には依然として代償がある。垂直に積層されたダイは、小さな領域に熱を集中させる。層数が増えるほど製造は複雑になり、欠陥は各バッチから得られる使用可能なパッケージ数を減らし得る。

パッケージングはまた、メモリサプライヤーの運命をファウンドリーやアクセラレータベンダーと結び付ける。HBMは単純に独立したコモディティとして生産し、標準ソケットに載せられるものではない。プロセッサのインターフェース、パッケージ設計、電力枠、冷却システムに適合しなければならない。

したがって、Gelsingerの「ひどい」という表現は、エンジニアリング上のトレードオフを示している。HBMは、より大きな熱、コスト、統合の複雑さを受け入れることで帯域幅不足を解決する。

SK hynixはこうした制約に異論を唱えていない。同社の公開資料でも、メモリ企業は顧客のプロセッサ、ワークロード、電力要件、熱設計を理解する必要があるとされている。同社のフルスタック戦略は、交換可能なメモリ部品の供給を明確に超えている。

この変化はまた、より洗練されたアーキテクチャが可能になっただけでHBMが消えるわけではない理由も説明する。AIハードウェアプラットフォームには、設計、認定、製造準備に何年も要する。開発者はさらに、すでに導入されたアクセラレータで利用できるメモリを前提にソフトウェアを最適化している。

データセンター運営者はHBM搭載システムに多額の投資を行ってきた。彼らには、予測可能な信頼性と性能を備えた互換製品が必要だ。代替技術は、現実的な製造・導入スケジュールに適合しながらHBMを上回らなければならない。

したがって、現在のアーキテクチャは技術的には過渡期に入りつつも、商業的には重要であり続けることができる。Ethernet、フラッシュストレージ、シリコンプロセス技術も同様の道をたどってきた。それぞれは、周辺エコシステムが中核設計とともに改善されたため、繰り返しの批判を生き延びた。

HBMサプライヤーは層を追加し、ボンディング手法を改善し、ベースダイをカスタマイズし、冷却を洗練できる。こうした変更は、その根本的な妥協を解消しなくても、アーキテクチャの有用寿命を延ばす。

SK hynixが直面する後継技術のジレンマ

SK hynixはHBMでの主導権を守りながら、より広範でカスタマイズされたメモリ階層に依存するシステムの構築を顧客とともに進めなければならない。

HBMはメモリを背景的な部品から、AIシステム設計の中心的要素へと変えた。SK hynixはアクセラレータ企業や先端パッケージングパートナーと密接に協業することで影響力を得た。だが、すべての顧客が容量、帯域幅、電力、レイテンシの異なる組み合わせを求めるようになるにつれ、その立場を守ることは難しくなっている。

同社はもはや、幅広い市場向けに一つの標準化部品を生産するだけでは出力を最大化できない。今後はプロセッサ設計者、ファウンドリー、パッケージングプロバイダー、クラウド事業者とロードマップをより密接に調整する必要がある。

これがGelsingerの批判の背後にあるビジネスモデル上の圧力だ。より緊密なプロセッサ・メモリ統合は性能を改善できるが、誤った顧客やプラットフォームを選ぶコストを高める。

従来のメモリチップは多くのシステムに対応できる。高度にカスタマイズされた製品は、一つのプロセッサ世代に依存する可能性がある。そのプロセッサの遅延や需要低迷は、サプライヤーに利用不能な生産能力と開発コストを残しかねない。

SK hynixはすでにカスタマイズを受け入れている。同社の2026年製品発表には、カスタムHBM構造とプロセッシング・イン・メモリの概念が含まれていた。プロセッシング・イン・メモリは、選択した計算を保存データの近くへ移し、メモリとメインプロセッサ間の転送を減らす。

CES 2026で同社は、容量48 GBの16層HBM4製品を披露した。また、同社のCESメモリポートフォリオによれば、カスタムHBMとプロセッシング・イン・メモリ設計を中心としたAIシステムのデモも発表した。

これらの製品は、SK hynixがHBMを進化可能なプラットフォームと見なしていることを示唆する。同社は各世代を、変化しないコモディティの高速版として扱っているわけではない。

この戦略には難しいバランスがある。顧客は自社のアクセラレータに適合する特化製品を求める。SK hynixは設計の再利用、コスト管理、複数の競合顧客への供給を可能にするだけの共通性を確保したい。

TSMCとの協業は、この緊張を管理する一つの方法を提供する。複数のアクセラレータ設計企業にサービスを提供するファウンドリーは、共通のパッケージングおよび統合手法を支援できる。そうすればSK hynixは、すべてを一社のチップベンダーに賭けるのではなく、複数のプラットフォームに参加できる。

SamsungとMicronも同じ移行に直面している。両社は製造歩留まりを改善しつつ、主要なアクセラレータ顧客との製品認定を進めなければならない。また、カスタマイズされたメモリと先端パッケージングについて、信頼できるロードマップも必要となる。

そのため競争は、見出しを飾る帯域幅を超えたものへ移る。購入者は熱特性、エネルギー使用量、容量、パッケージングの可用性、ソフトウェアサポート、供給の信頼性を評価することになる。

SK hynixは生産経験と顧客との緊密な関係を持つため、依然として有利な位置にある。しかし、あるHBM世代でのリーダーシップが、カスタムベースダイやプロセッサ統合を中心とするメモリアーキテクチャでのリーダーシップを保証するわけではない。

同社の優位性は、メモリチップのカタログというよりは、共同設計関係のネットワークに近づいている。このモデルは持続的な顧客関係を生み得る一方、より大きく、より早期の賭けを必要とする。

本当の競争はHBM対メモリ階層

現在のHBMの有力な後継は一つの代替チップではなく、異なるデータを異なるメモリ階層に配置する協調的な階層構造だ。

AIワークロードはすべてのバイトを同等には扱わない。即座にプロセッサへ届かなければならないデータもある。一方で、システムが容量を増やすかエネルギー使用量を減らせるなら、追加のレイテンシを許容できる情報もある。

HBMは最速の階層を担うが、すべてをそこに保存することは現実的ではない。その容量は通常のDRAMやフラッシュストレージと比べて依然として限られる。また、製造とパッケージングのコストも高い。

SK hynixは、追加の階層候補としてHigh Bandwidth Flash、すなわちHBFを開発している。HBFはNANDフラッシュの高密度性と、AIインフラに適した帯域幅特性を組み合わせることを目指す。どちらか一方を完全に置き換えるのではなく、HBMとソリッドステートストレージの間に位置付けられる。

同社はまた、Compute Express Linkによるメモリ拡張も研究している。CXLは、プロセッサがコヒーレントなアドレッシングでプールされた外部メモリにアクセスできるようにするインターコネクト標準だ。すべてのバイトをアクセラレータの隣に置かずに、AIサーバーへより大きな容量を与えられる。

SK hynixの研究者らは、CXL接続メモリとNVMeストレージを用いた階層型推論設計を試験している。この手法は、すべてのモデル情報をHBMに置く前提ではなく、性能要件に応じてデータを移動させるものだ。

だからこそ、RAISE SummitでのKim氏の発言は重要である。HBMが最終的な答えではないという発言は、同社が公表しているロードマップとも一致する。SK hynixは、すべてのAIデータを積層メモリに保持することの経済的な限界への対応として、AI memory roadmapでHBFを説明している。

プロセッサ統合も別の道筋となる。メモリをプロセッサに直接配置する、あるいはより高度なパッケージングで接続すれば、電気的な経路を短縮できる。また、データ移動時の消費エネルギーも削減できる可能性がある。

ただし、統合しても難しい判断がなくなるわけではない。オンパッケージの容量には制約があり、密結合の設計は個別にアップグレードしにくい。プロセッサ設計が失敗すれば、その専用メモリへの投資も巻き添えになる可能性がある。

階層型システムは、そのリスクを分散する。頻繁にアクセスされるモデル重みはHBMに残し、より大規模なキャッシュ情報群はCXLメモリや高帯域幅フラッシュに移せる。優先度の低いデータは従来型ストレージに保持できる。

ソフトウェアは、データの配置先を判断し、新たなボトルネックを生まずに移動させなければならない。つまり、メモリ管理は単なるコンポーネント仕様ではなく、システム全体の最適化問題となる。

この変化はチップ企業だけでなく、開発者にも影響する。モデルアーキテクチャ、量子化、キャッシュ、バッチ処理、推論スケジューリングはいずれもメモリトラフィックに影響する。より優れたソフトウェアによって、新しい半導体プロセスを待たずにHBM需要を抑えられる。

企業の購入担当者にとって、ピーク帯域幅は不完全な購入指標になる。実用的な評価には、ワット当たりのスループット、現実的なワークロード下でのレイテンシ、利用可能な容量、そしてデータがHBMの外へあふれた場合の性能が含まれる。

この階層構造こそ、HBMが完全な答えであるという考えに対する主な対抗軸だ。HBMは最速の階層であり続けながらも、あらゆるAIメモリ問題に対する中心的な解決策という地位を失う可能性がある。

「粗悪なメモリ」という評価には慎重さが必要な理由

HBMの弱点は現実のものだが、帯域幅、導入規模、顧客受容性の組み合わせでこれに匹敵する後継技術は、まだ登場していない。

Gelsinger氏が積層メモリを批判するには、明確な技術的根拠がある。熱、電力、歩留まり、パッケージングの複雑さは、いずれも測定可能な制約だ。しかし、プロセッサ統合メモリが従来型HBMに取って代わるというより強い主張については、なお不確実性が残る。

第一に、統合は製品ロードマップ間の依存関係を強める。アクセラレータ企業は、アーキテクチャ、インターフェース、製造計画を長いスケジュールで改訂する。メモリ供給企業は、需要が明確になる前に研究開発と製造資源を投入しなければならない。

第二に、冷却技術の改善によってHBMの寿命は延ばせる。パッケージ設計者は、材料、積層構造、熱インターフェース、システム冷却を変更できる。ハイブリッドボンディングも接続部の小型化と電気特性の改善に寄与し得る。

第三に、HBM規格は競争を維持できる。標準インターフェースにより、複数の供給企業が互換性のある製品を開発できる。高度にカスタマイズされたメモリへ移行すれば性能は向上するかもしれないが、互換性は低下する可能性がある。

このトレードオフはクラウド企業にとって重要だ。カスタムパッケージは、購入者を単一のプロセッサとメモリの組み合わせに縛り付ける可能性がある。標準化された製品は、供給企業に遅延や歩留まり問題が起きた際に、より多くの選択肢を提供する。

第四に、新たなメモリ階層には、独自のレイテンシとソフトウェアコストが伴う。CXLは容量を拡張するが、データはアクセラレータの隣に置かれた情報よりも遠くを移動する。NANDベースのメモリは高密度だが、DRAMとは耐久性やアクセス特性が異なる。

階層型アーキテクチャは、ソフトウェアがデータを賢く配置して初めて機能する。配置が不適切であれば、理論上の利点は失われ、予測不能な性能につながり得る。

SK hynixの現在の製品戦略は、この不確実性を反映している。同社はHBM4への投資を続ける一方で、それを補完する製品も研究している。inference programによれば、GTC 2026では、大規模モデルの推論効率を高める手段としてHBM4を提示した。

これは、HBMの先を見据えることと矛盾しない。半導体企業は、現行アーキテクチャを改善しながら、次世代アーキテクチャにも資金を投じることが多い。顧客が必要としているのは、有望な研究室設計だけではなく、今日導入可能な製品だ。

市場もまた、SK hynixがHBMを早まって手放す理由をほとんど与えていない。AIアクセラレータ需要は、高帯域幅製品に引き続き報いている。供給契約と認定サイクルは、技術的批判では即座に覆せない商業的な勢いを生み出している。

Gelsinger氏は、より緊密なメモリ・コンピュート統合に取り組む企業の投資家という立場からも、この問題に向き合っている。その専門性は批判に重みを与えるが、読者は彼が代替方向を支持していることも認識すべきだ。

Kim氏は、HBMから収益と顧客関係の恩恵を受ける企業を代表している。後継技術について議論する姿勢は同様に注目に値するが、それだけでSK hynixが単一の代替アーキテクチャを選定したことを示すわけではない。

責任ある結論は、より限定的だ。HBMは理想的ではないまま不可欠な存在となっている。その短所はロードマップを変えるほど深刻だが、既存導入を時代遅れにするほどではない。

Google Newsの読者は、このやり取りを、進行中のアーキテクチャ移行を示す証拠として受け止めるべきだ。業界がすでに勝者を選んだ証拠ではない。

HBMの次を示す3つのシグナル

HBMの将来は、製品認定、導入済みメモリ階層、そして統合がシステム全体を改善する証拠によって、より明確になる。

第一のシグナルは、HBM4とその後継製品に対する顧客認定だ。サンプルの発表は、量産、許容可能な歩留まり、あるいはアクセラレータパッケージ内での信頼性の高い動作を保証するものではない。

SK hynix、Samsung、Micronが顧客のスケジュールに沿って認定済み製品を提供できるかに注目したい。遅延があれば、複雑さの管理が難しくなっているというGelsinger氏の主張を強めることになる。安定した立ち上がりは、HBMにまだ進化の余地があることを示すだろう。

熱性能は、公称帯域幅と同じくらい重要だ。供給企業は、追加の層によって、持続的なワークロード下でプロセッサの速度低下を強いられないことを示す必要がある。実際のアプリケーション結果は、ピーク仕様よりも多くの情報をもたらす。

第二のシグナルは、階層型メモリの商用導入だ。HBF、CXLメモリ拡張、コンピュテーショナルストレージには、デモや研究論文を超えた採用が必要となる。

成功するシステムは、許容できないレイテンシを生むことなく、希少なHBMへの依存を減らすべきだ。また、慎重に選ばれた単一のベンチマークだけでなく、有用なモデルや推論パターン全体で機能しなければならない。

開発者は、ソフトウェアがこれらの階層をどのように公開するかを見るべきだ。自動配置であれば導入は容易になる。大規模な手動チューニングを必要とするシステムは、専門的なエンジニアリングチームを抱えるハイパースケーラーに限定される可能性がある。

この進展には、ナレッジマネジメントとの類似性もある。優れたシステムは、緊急性、文脈、検索コストに応じて情報を配置する。personal knowledge baseも、半導体ハードウェアよりはるかに高いアプリケーション層で動作するものの、同様の原則に従う。

第三のシグナルは、製造規模で信頼できるプロセッサ・メモリ統合が実現することだ。プロトタイプは低レイテンシを実証できるが、商用製品は歩留まり、冷却、修理、コストの要件も満たさなければならない。

証拠には、システム全体のワット当たり性能が含まれるべきだ。メモリアクセスを改善しても、パッケージの製造が法外に困難になる設計は、HBMを広く置き換えることはない。

顧客の多様性も別の試験となる。統合製品が単一のアクセラレータでしか機能しないなら、価値あるニッチになり得る。より広い採用が進めば、メモリ事業が共同設計されたシリコンへ移行しているというGelsinger氏の予測を裏付けることになる。

これらのシグナルは、最も大きな圧力に直面する企業も明らかにする。SK hynixは、HBMでの主導権をシステム設計への影響力へ転換しなければならない。Samsungは、製造面での幅広さを認定獲得に生かす必要がある。Micronは、競合各社と同じ規模をすべて備えずに競争しなければならない。

アクセラレータ設計企業にも選択がある。よりカスタム化されたメモリを要求するか、供給企業への依存度を高めることを受け入れるか、あるいはソフトウェアと階層化によって柔軟性を維持するかだ。

最も重要な結果は、HBMが死んだという宣言ではない。高価なアクセラレータがデータ待ちをする頻度を、測定可能な形で減らせるかどうかである。

それがGoogle News上の対立の背後にある問いだ。業界は、HBMの帯域幅を維持しながら、熱、容量、ビジネスモデル上の制約から抜け出せるのか。

次の製品サイクルでは、最も刺激的な発言を無視して、システムを見守るべきだ。認定スケジュール、持続性能、実際の階層型メモリ導入は、HBMがAIインフラの中心であり続けるのか、それとも数ある層の一つになるのかを示すだろう。