グーグル・ディープマインドのデミス・ハサビスCEOは、AIの発展を妨げる「メモリ不足」が深刻な「 choke point（瓶頸）」になっていると指摘した。AIモデルの拡大に伴い、高性能メモリチップへの需要が急増する中、供給は限界に達しており、特に高帯域幅メモリ（HBM）の調達が困難な状況が続いている。 ハサビス氏はCNBCのインタビューで、「物理的な制約が、多くの展開を妨げている」と語り、グミーモデルをはじめとするAIサービスへの需要は、現在のインフラでは到底対応しきれないほどだと明かした。さらに研究開発面でも影響が出ている。「新しいアイデアを大規模に実験するには、膨大な数のチップが必要だが、それが確保できないと、本質的な検証ができない」と説明した。 AI企業の多く、特にグーグル、メタ、オープンAIといった大手テック企業は、研究者に「できるだけ少ない報告者」と「最大限のチップ数」を提供する必要があると認識している。マーク・ザッカーバーグ氏も、AI研究者にとって資金以上の重要な資源がチップであると述べた。 グーグルは独自のAI専用チップ「TPU（Tensor Processing Unit）」を内製しており、クラウドサービスを通じて外部にも提供している。これにより、一部の制約は緩和されているが、依然としてメモリチップの調達は厳しい。ハサビス氏は「最終的には、数少ないサプライヤーによる、数種類のキーコンポーネントに依存している」と強調した。 世界をリードするメモリメーカーは、サムスン、マイクロン、SKハイニックスの3社に集中しており、AIハイパースケーラー向けの需要増に加え、従来のエレクトロニクス市場との両立が難しくなっている。 グーグルは今後もAIインフラへの投資を拡大する。2026年度の資本支出は1750億～1850億ドルを見込んでおり、メモリとチップの確保は、今後の競争力の鍵となる。