[リスクコク] 半導体株「急落」…実はグーグル“TurboQuant”発、市場の誤解か

グーグルのTurboQuant技術を視覚的に説明したインフォグラフィック／写真 ジェミナイ生成

エヌビディアの株価が再び揺らいだ。サムスン電子やSKハイニックスも同様だ。発端は、グーグルが3月24日にリサーチブログに掲載した一本の記事だった。TurboQuantと呼ばれるこの技術は、AIが対話中に過去の内容を記憶するための一時保存領域、すなわちKVキャッシュ（Key-Value Cache）をはるかに少ないメモリで運用できるという内容だ。市場の解釈は単純だった。メモリ使用量が減れば、半導体の購入も減る。株価は即座に反応した。

この論理、どこかで見たことがないだろうか。1年前のDeepSeek騒動の時とそっくりだ。中国スタートアップが従来よりはるかに低コストで高性能AIを実現したとのニュースが伝わると、エヌビディアは1日で17％以上急落した。高価な半導体を大量に購入する必要がなくなるという恐怖が市場を覆った。その後どうなったか。ビッグテックのAIインフラ投資は止まらず、むしろAI導入企業が急増し、半導体需要はさらに急拡大した。株価も元の水準に戻った。

TurboQuantも本質は変わらない。KVキャッシュの効率化技術は、実際にはAI業界で数年にわたり進められてきた研究の流れだ。KVキャッシュは、AIが長文や長い対話を処理する際に、過去に分析した情報をメモリに蓄積する構造だが、対話が長くなるほど必要なメモリ容量が指数関数的に増加するという問題がある。これを圧縮・効率化する研究はグーグルだけではない。エヌビディアも2025年にすでにNVFP4 KVキャッシュやKTVCといった独自技術で、メモリ使用量を最大20倍削減できると発表している。

その発表の際、半導体株は暴落しただろうか。何も起きなかった。同じ方向の技術が出るたびに今回のような反応をしていたなら、半導体株はとっくに底を打っていたはずだ。今回の反応が技術の本質を正確に読み取った結果ではないことの傍証である。

需要減少という論理も、数字の前では持ちこたえられない。効率が20倍向上すれば、理論上は同じメモリで20倍の仕事ができる。しかし、AIが実際に消費する計算量はそれをはるかに上回る速度で増加している。AIモデルがテキストを処理する最小単位であるトークンを基準にすると、自律的にコードを書き複雑な業務を処理するAIエージェントは、単純なチャットボットより約1万倍多くのトークンを消費するとされる。複数のAIサービスのAPIトラフィックを中継するプラットフォームOpenRouterの週間トークン処理量は、すでにその流れを数値で示している。効率改善の速度と需要増加の速度は、比較にならない状況だ。

ビッグテックの動きも同じ方向を示している。アマゾン、グーグル、マイクロソフト、メタの4社が今年AIインフラに投じると明らかにした設備投資額は、合計で6000億ドルを大きく超える。アマゾン単独で2000億ドル、グーグルは最大1850億ドル、メタも最大1350億ドルを計画している。TurboQuantのブログを公開した当事者がグーグルである点も見逃せない。この発表一つで投資計画を変更する企業はない。

現在の市場を押し下げているのはTurboQuantではない。貿易摩擦や原油価格ショックが生んだ不安心理の中で、あらゆるニュースが悪材料として解釈される環境こそが問題だ。AIエージェント時代が生み出す計算需要の規模は視界の外に押しやられ、目先の恐怖だけが強調されている。

技術が進歩するほどAIの活用範囲は広がり、需要は最終的にさらに拡大する。これがAI産業がこれまで繰り返してきた道筋だ。TurboQuantをめぐる今回の誤解も例外ではない可能性が高い、というのが慎重な見方である。