NVIDIAの次世代AIラック、メモリコストが前世代比485%増
AIインフラの価格が止まらない。次世代ラックのコスト構造は、すでにGPUだけの話ではなくなっている。
AIインフラの価格が止まらない。次世代ラックのコスト構造は、すでにGPUだけの話ではなくなっている。
メモリが価格を支配し始めた
モルガン・スタンレーがまとめた部品コスト分析によると、NVIDIAの次世代AIプラットフォーム Vera Rubin VR200 NVL72ラック1台の推定調達コストは 約780万ドル（約12億4000万円）に上る。
前世代のGB300 NVL72が約400万ドルとされることを考えると、約2倍近い水準だ。ただし内訳を見れば、コスト上昇の主役が変わっている。
VR200 NVL72のメモリコストは約200万ドル（約3億1800万円）。前世代のGB300 NVL72から 435% の上昇で、ラック全体の約25%をメモリだけが占める。
GPU以外の部品がシステムコストの中心に座り始めている。
なぜメモリコストはここまで膨らむのか
理由は2つある。
ひとつは LPDDR5X搭載量の激増だ。VR200 NVL72ラックに積まれるLPDDR5Xメモリの総量は54TBで、GB200 NVL72の17TBから3倍以上に増えた。LPDDR5Xはもともとスマートフォン向けの規格だが、NVIDIAはVera CPUに同メモリを採用した。1台のVera CPUが 1.5TB を搭載するという規模は、ハイエンドスマートフォンの約100台分に相当する。
AI向けHBMの増産がLPDDR5Xを含む一般DRAMの製造ラインを圧迫しており、価格は高止まりが続く。SemiAnalysisの推計では、2026年第1四半期時点でNVIDIAがLPDDR5Xを1GBあたり約8ドルで調達しているとされる。今後需要が拡大すれば、1GBあたり10ドル超に達するシナリオも現実的だ。
さらにVera CPUはSOCAMM2という高コストモジュール規格を採用しており、NVIDIAが自社マージンを上乗せして販売するため、実際の調達単価はさらに上振れする可能性がある。
もうひとつは 3D NANDストレージの追加だ。GB200 NVL72にはほぼ存在しなかったストレージが、VR200 NVL72では標準搭載となった。その価格だけで約100万ドル（約1億5900万円）に上る。
2026年5月時点でDDR5のスポット価格は1GBあたり平均約20ドル前後で推移している（DRAMeXchangeの情報による）。LPDDR5XはDDR5よりさらに割高で、SOCAMM2モジュール上に実装された状態ではさらに高くなる。
Rubin GPUは「1台5万5000ドル」
GPU本体の単価についても、モルガン・スタンレーは具体的な推計を示している。ハイパースケーラー向けの大量購入時、NVIDIAはRubin GPUを 1基あたり5万5000ドル（約874万円）、Vera CPUを1基あたり5000ドル（約79万5000円）で販売するとみられている。
VR200 NVL72は72基のRubin GPUと36基のVera CPUを搭載するため、GPU・CPU合計だけで約6億5800万円となる。スイッチング、ネットワーク、基板、冷却、電源、パッケージングなど周辺部材のコストが乗り、780万ドルという総額に達する。
GB300 NVL72が3月時点の情報で約400万ドルと伝えられていたことを踏まえると、VR200の780万ドルという数字はさらに上振れする可能性もある。
AIインフラ市場の「メモリ化」が進む
価格の問題は、NVIDIAだけに閉じていない。
AIサーバー向けHBM（高帯域幅メモリ）の需要拡大は、HBMと製造ラインを共有する一般DRAM・NANDの供給を圧迫している。2026年に生産されるDRAMウェーハの約20%がAIデータセンター向けに消費されるとの見方があり、コンシューマー向けDDR5の価格は2026年1月のピーク時点でコロナ禍前比の約4.4倍にまで上昇した。
2026年に生産されるメモリの70%をデータセンターが消費するという予測もある。その流れが加速すれば、PC・スマートフォン向けメモリの供給不足と価格高騰は今後も続く。
サムスン電子とSK Hynixはともに、AI主導のメモリ不足が2027年以降も続く可能性を示唆している。市場が正常化するのは、楽観的なシナリオで2026年末、現実的には2027〜2028年との見方が業界の主流だ。
VR200 NVL72の量産出荷は2026年下半期に始まる予定だ。メモリ単体で200万ドルを超えるコスト構造が市場全体に波及するのはこれからで、AIインフラの調達上限がどこにあるか、まだ誰も答えを持っていない。
参照元
