韓国のストレージ増産、Metaのコンピューティングパワー貸出--野村「ストレージにとって二つの大きな逆風」

野村は、感情的な売りが構造的な機会を覆い隠していると考えており、韓国のストレージ拡張やMetaによるコンピューティングパワーの貸し出しといった2つの「ネガティブ要因」は、実際には誤った仮説に過ぎないと指摘しています。

最近、世界のストレージチップ市場は2つの「ネガティブ要因」の噂に包まれています。1つ目は、韓国のメモリ大手が巨額の増産計画を発表し、将来的な過剰供給への深刻な懸念を市場に引き起こしていること、2つ目はMetaが余剰のコンピューティングパワーを外部に貸し出すことを発表し、一部の資金がAIハードウェア需要のピークアウトという危険信号と解釈していることです。

しかし、追風取引所の情報によれば、野村證券は7月2日のレポートで、市場の懸念は大きく誇張されていると率直に述べています。現時点での真実は以下のとおりです：

• 韓国の最大で4800兆ウォンにもなる投資計画は、実際の生産能力に転換するまで少なくとも5～10年は必要で、目先の供給には到底間に合わず、かつ高利益のHBM（高帯域幅メモリ）が汎用メモリの生産能力を圧迫し、市場は深刻な供給不足に直面しています；

• また、Metaによるコンピューティングパワーの貸し出しは、ハードウェア需要を弱めることはなく、むしろTokenコストを引き下げることで「ジェヴォンズの逆説」を引き起こし、より大きなAI需要を喚起するでしょう。

総合的に見て、野村は、現在の世界のストレージ業界の核心的な問題は依然として深刻な供給不足であり、AI駆動による構造的需要の増加は未だピークに達していません。投資家が過剰供給を懸念する理由は理解できるものの、明らかに行き過ぎており、市場の過激な反応はストレージ分野のバリュエーションを再評価する窓口となり得ます。

韓国の巨額増産計画：目先には効果薄、供給過剰懸念は大幅に誇張

最近、韓国のメモリメーカーおよびその関連企業、政府は明確なタイムラインのない中長期的な大規模投資計画を共同発表し、総額は4.8兆ウォン（うち3.7兆ウォンがメモリに直結）。この巨額の数字が、ストレージチップの供給過剰懸念を急激に強めました。

しかし野村は、いわゆる「世界のストレージ企業が供給をコントロールし価格を談合している」という陰謀論や、過剰供給への懸念には根拠がないことを指摘しています。

• まず、現状は極めて深刻な供給不足であり、過剰供給ではありません。

AI産業による前例のない強い需要を前に、メモリメーカーは高利益なHBMチップの生産を優先せざるを得ません。この生産能力の偏りが、汎用メモリチップの生産成長を鈍化させています。

2025年下半期以降、汎用メモリ需要の強い伸びは深刻な供給不足を引き起こしています。ストレージ企業は予想を大きく上回る積極的な増産をしているにも関わらず、膨大な市場需要に応えることができていません。

• 次に、半導体投資が実際の生産能力に転換するまでの期間は非常に長い。

韓国政府の関与は、既存の生産クラスターが土地、電力、水資源の面で限界に達しつつあることを背景としており、2035年以降の中長期的な新クラスターの建設を支援する必要があるためです。

9年前に始まった大型プロジェクト「龍仁半導体クラスター」（Yongin Semiconductor Cluster）を例にとると、初のクリーンルームは2027年2月に竣工予定で、年末に小規模生産の見込み——つまり、投資から生産まで実に10年以上かかる計算です。

野村は、今回発表された新しい投資計画が、最速でも5～10年後に市場に実質的な影響を及ぼし始めると予想しています。

• 最後に、業界のリスク管理体制に構造的な変化が起きています。

これまでメモリ業界のサイクル変動は、不況期の投資不足や需要爆発時の記録的な投資によるものでした。しかし、現在では企業は長期契約（LTA）というヘッジ手段を活用し、AIがもたらす構造的かつ安定した成長期待も持っています。

さらに、利益連動型の従業員ボーナス制度も、過剰生産や利益減少リスク管理に新たなバッファーとなっており、企業が政府の要請だけで無駄な投資をすることはありません。

Metaの余剰コンピューティングパワー貸出：需要のピークアウトではなくAWSの模倣で資本収益率向上へ

市場の2つ目の懸念はMetaが外部顧客に余剰コンピューティングパワーを販売する決定を下したことに由来しており、これをAIメモリ・ハードウェア需要の鈍化の兆しと見る向きもあります。

野村はこれをはっきりと否定し、ビジネスモデル成熟の自然なステップであり、過去Amazonが余剰データセンターをAWSクラウドサービスで収益化したケースと同様だとしています。

• 第一に、コンピューティングパワーの貸出は「ピーク時の冗長性」問題の必然的な解決策です。

データセンター建設は「ピーク時コンピューティングパワー」の需要に合わせる必要があり、非ピーク時や季節では大量のコンピューティングパワーが遊休状態となります。Metaの主力事業（SNSや広告）は、時間帯によりコンピューティングパワーの利用率が大きく変動します。

データセンターを社内外の両方で活用するクラウドサービスプロバイダー（CSP）の中で、Metaだけがまだクラウド事業に参入していません。規模効果構築の過程で、xAIを模倣して余剰算力を外販することは、MetaのROIC（資本利益率）向上にとって極めて自然な選択肢です。そうしなければ、設備拡張とともに大きな資源の浪費となります。

• 第二に、解放されたコンピューティングパワーはさらに大規模なAIエコシステムを育てます。

Metaが外部に販売する算力は、AnthropicやOpenAIなど自前のデータセンターを持たず、企業向けAIサービス提供に強く算力を欲する企業にとって重要なリソースとなります。

• 第三に、「ジェヴォンズの逆説」を引き起こし、より大きな新規需要を創出します。

野村は、Metaの決定は決してAI関連ハードウェア需要の減少の転換点ではないと強調しています。逆に、現状の算力供給不足がToken単価を押し上げる中、Metaの算力が市場に参入することでToken価格が安定しやすくなります。

「ジェヴォンズの逆説」（技術の進歩が資源コストを引き下げると、資源消費量がむしろ増えるという法則）により、利用コストの低下はさらに大規模な新たなAI需要を生み出し、長期的にはストレージやコンピューティングハードウェアへの基礎的な需要を強化します。