サムスン、SKハイニックスが急落、グーグル「TurboQuant」が半導体セクターを揺るがす。これは「ヘッドフェイク（騙し）」か？

Googleによるアルゴリズム「TurboQuant」リリースのニュースは瞬く間に市場の注目を集め、Cloudflare (NET) のマシュー・プリンス最高経営責任者（CEO）は、これをGoogleにとっての「DeepSeekモーメント」と呼び、AI効率における歴史的な重大な躍進を象徴するものだと述べた。

ウォール街は、これが首尾よく実装されればストレージ需要が大幅に減少する可能性があり、AIブームに支えられてきたDRAMやNAND型フラッシュメモリの需要を損なう恐れがあると指摘した。1月、サムスン電子はDRAM価格の約70%上昇に続き、NAND型フラッシュの契約価格を100%以上引き上げており、半導体市場の熱狂を浮き彫りにしていた。

世界の半導体セクターが総じて冷え込む中、ゴールドマン・サックス (GS) のテクノロジー・スペシャリスト、ピーター・キャラハン氏は、市場は極度のパニック状態にあるのではなく、投資家が最近のストレージ株の異例な上昇に対して現実的な見直しを行っているのだと考えている。

実際、Googleの「TurboQuant」という「ブラックスワン」が現れる前から、市場はすでに動き出していた。ストレージ大手のマイクロンは、好決算を発表したものの、株価が5日間でフィラデルフィア半導体指数を20%近く下回り、2011年以来で最大の短期的な相対的アンダーパフォーマンスを記録した。

TurboQuantアルゴリズムは理論的にはメモリ要件を削減できるものの、この技術は依然として研究段階にあり、商用環境での検証はなされていない。

技術的な観点から言えば、この技術は実際には推論プロセスにおける動的なVRAM消費（主にKVキャッシュ）にのみ適用可能であり、モデルの重み自体には関与しない。言い換えれば、この技術の最大の画期的進歩は運用効率の向上にあるが、大規模モデル自体が必要とするストレージ容量を削減することはできない。

さらに、AIモデルのパラメータ数も指数関数的に増加していることを考慮すると、このアルゴリズムは現在、圧縮を通じて最大6倍のストレージ容量を節約できるに過ぎず、焼け石に水となる可能性がある。

この技術の導入は、現在過熱している半導体市場を沈静化させ、メモリ関連株のバリュエーション・バブルを弾けさせる可能性が極めて高く、メモリ需要が必ずしも無限ではないことを証明するものとなる。同様の技術の登場やアルゴリズムの進歩に伴い、ストレージ需要の伸びはボトルネックに直面する可能性がある。

注目すべきは、標準的なDRAMチップと比較して、この技術がHBM（高帯域幅メモリ）に与える影響は限定的であるという点だ。TurboQuantは主にAIモデルの推論を最適化するために使用されるが、この段階では通常、一般的なDRAMチップのみが必要とされる。しかし、AIの学習段階においてHBMは依然として不可欠である。マイクロン、サムスン電子、SKハイニックスのHBM大手3社にとって、TurboQuantアルゴリズムが短期的に実質的な影響を及ぼすことはほとんどないだろう。

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