2027年のAIラックはDRAMをどれだけ追加消費するか？

AI需要はGPU台数だけでは計算できません。アクセラレータ当たりHBM、CPUメモリー、ラック台数、ASIC構成が重要です。

ラック当たり容量

GB300 NVL72はHBM 20.736 TB、CPUメモリー17.280 TBで合計38.016 TBです。Vera RubinモデルはHBM 20.736 TB、CPUメモリー54 TBで合計74.736 TBです。

36.720 TBの増加は主にCPU側です。最終製品のHBMが増えれば現在モデルは保守的になります。

2026年はGB300 6.5万ラックとRubin 1万ラックで3.2184 EB。2027年はRubin 8.5万ラックで6.3526 EB、前年比3.1342 EB増です。

ラック当たりTB×ラック数÷1,000,000で換算し、年間総量と増分を厳密に分けます。

Google、AWS、Meta、Microsoft、OpenAIなどのASIC基準モデルは2.705 EBを追加します。NVIDIAと合わせた厳密な増分は5.839 EBです。

これはAIアクセラレータの追加需要であり、2027年の世界DRAM総需要ではありません。

業界調査のみを目的とし、投資助言ではありません。予測は仮定に依存し、実績と大きく異なる可能性があります。