多くの人は気付いていないが、メモリ産業の役割は根本的な変化を遂げつつある。かつてGPU大手のNvidiaは単なる大規模メモリ調達者に過ぎなかったが、今やより深い産業チェーンの位置に進出し、次世代ストレージチップの設計に直接関与している。韓国メディアの報道によると、サムスンはNvidiaと協力関係を築き、次世代NANDフラッシュメモリの共同開発を進めている。将来的には、メモリは標準化された商品ではなく、AIアーキテクチャに合わせて特別に設計されたコアコンポーネントとなる。
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NvidiaはAIモデルを用いてチップ開発速度を1万倍加速
情報筋によると、サムスン半導体研究所、Nvidia、ジョージア工科大学の研究チームは、「Physics-Informed Neural Operator（PINO）」と呼ばれるAIモデルを共同開発した。このシステムは、新型NANDメモリデバイスの性能分析に利用でき、従来のシミュレーション方法よりも速度は1万倍以上高速である。
半導体の研究開発において、エンジニアは通常、TCAD（Technology Computer-Aided Design）と呼ばれるシミュレーションツールを用いてチップ設計をテストする。しかし、この方法は1回の計算に約60時間を要し、研究開発の効率を著しく制限している。研究チームは、物理法則とニューラルネットワークを組み合わせることで、AIが材料やデバイスの物理的挙動を理解できるようにし、シミュレーション時間を10秒未満に短縮した。この成果は国際的な研究コミュニティに公開されている。
サムスンの秘密兵器：鉄電NAND
今回の協力の核心技術は、「鉄電（Ferroelectric）」材料と呼ばれる新型記憶技術である。鉄電材料の特性は、持続的な電力供給がなくても正負の電荷の極性状態を維持できる点であり、情報の保存に利用できるとともに、極めて低い消費電力を実現している。サムスンはこの分野の主要研究者であり、2025年末に学術誌「Nature」において、鉄電NANDの消費電力が従来のNANDに比べて約96％低減できると発表した。
これにより、将来的にはAIシステムにおける大規模データアクセス時のエネルギー消費を大幅に削減できる見込みだ。
技術革新を伴わない容量拡大だけのメモリメーカーは淘汰される？
この協力は、AIメモリ競争が新たな段階に入ったことを示している。過去、Nvidiaは高帯域幅メモリ（HBM）やNANDを調達してAI GPUを支えてきたが、今や専用メモリの開発に乗り出している。AIモデルの規模が爆発的に拡大する中、記憶アーキテクチャ自体がAIシステム設計の一部となりつつある。もしかすると、未来のメモリチップは単なる汎用部品ではなく、AIシステムに特化した「アーキテクチャプラグイン」になるのかもしれない。
韓国知的財産庁（KIPO）の統計によると、現在、世界の鉄電関連特許のうち韓国が43.1％を占め、そのうちサムスン単独で27.8％を占めている。
この記事「輝達不忍了！NVIDIA携手サムスン自社開発NAND、容量重視のメモリメーカーは淘汰される？」は、最初に「鏈新聞 ABMedia」に掲載された。
