AIですでにRAMが値上がり、OpenAIのサム・アルトマン氏は「Windows PCで使われるのは時間のわずか5％」と主張

OpenAIのCEOであるサム・アルトマン氏は、世界的に供給が限られているDRAMを各自のPCに搭載し、使用率がわずか5％にとどまるのは、AIデータセンターでより有効活用できることを考えると「かなりひどい」と述べています。イーロン・マスク氏から皮肉を浴び、X上の名前を当然のように「Ram Altman」へ変更した後、同氏は現在、自身の発言が文脈を無視して受け取られたと主張しています。

一方、OpenAIの長年のパートナーであるMSは、これとは正反対のアプローチを推進しています。サティア・ナデラ氏は、AIモデルをPC上で実行し、必要に応じてクラウドへアクセスすることで、あらゆるデスクに「従量課金のないインテリジェンス」を提供したいと考えています。両CEOともAIをあらゆる場所に普及させたい点では一致していますが、AIをどこで実行し、世界のRAMをどこへ振り向けるべきかについては意見が分かれています。

サム・アルトマン氏が、PCのRAMはAIデータセンターで活用したほうがよいと考える理由

アルトマン氏は、Stripe社長のジョン・コリソン氏が司会を務めるCheeky Pintの10月29日配信回で、この発言をしました。2人は、なぜメモリ不足が解消されないのかについて議論していました。コリソン氏が、Intelは「伝統どおり」メモリ生産に復帰できるのではないかと冗談を言った直後、アルトマン氏はローカルAIの話題を持ち出しました。

「多くの人がローカル推論を望んでいます。そして、どういうわけか問題はもう解決したと思っています。オープンソースモデルが登場し、それを自分たちのコンピューターで実行できるようになるため、データセンター内のあらゆる設備が不要になると考えているのです。しかし、世界規模での配分という観点から見ると、供給量が限られている世界のDRAMを各自が大量に自分のコンピューターへ搭載し、それが稼働時間の5％しか使われないというのは、実際にはかなりひどいことです。このように供給が極めて制約されている環境に対処するのであれば、クラウドで最大限に活用するべきです」

サム・アルトマン氏の主張は、出版にたとえることができます。記事を紙に書き、印刷し、新聞のように読者の自宅へ直接届ける場面を想像してみてください。それは楽しいかもしれませんが、すでにWebサイト、インターネット、ソーシャルメディア、WordPress、そして非常に効率的なオンライン出版エコシステムが存在するため、効率的とはいえません。

しかし、ローカルモデルの性能が不十分だった時代は終わり、現在では高性能なシステムでそのようなモデルを処理できます。

AGIを構築しており、すべてのギガバイトをどこへ配分するか決められるのであれば、アルトマン氏の主張にも一理あります。しかし、そのような決定権を持つ人は誰もいません。決めるのは市場であり、人々はゲーム、動画編集、あるいは私のように調査のためにEdgeのタブを100個近く開いておく目的でRAMを購入します。私の16GB搭載ノートPCでは、RAM使用率が常に90～95％だったため、アルトマン氏の示した5％という数字は、私の経験とはほぼ正反対です。

「Ram Altman」氏は発言を後退させたものの、主張は変わっていない

この動画クリップは、すでにメモリ価格の上昇に直面していたPCゲーマーの間で急速に拡散しました。11月1日、イーロン・マスク氏は、イングロリアス・バスターズのハンス・ランダが「あなたはクラウドへのDRAM供給をせき止めていますね？」と問いかけるミームを投稿しました。マスク氏はさらに、「人々にもRAMを持つ権利がある！」と付け加えました。

11月4日、アルトマン氏はユーザーの要望に応じてX上の名前を「Ram Altman」に変更し、次のように投稿しました。「実際、私は世界中に大量のメモリが普及し、人々が自分のコンピューターへ好きなだけ搭載できるようにしたいと思っている。この発言が文脈を無視して受け取られたのは、本当に腹立たしい。私は以前からずっと、世界全体でメモリ生産を拡大すべきだと主張してきた」。別の返信では、「皆さんには大量のRAMを持ってほしい」「もっと作ろう」とも述べています。

公平を期すなら、アルトマン氏はポッドキャスト内で、生産拡大に慎重すぎるとしてメモリメーカーも批判していました。しかし、私はポッドキャスト全編を視聴しており、上記の引用には必要な文脈が含まれています。すべての人により多くのメモリを提供したいという考えは、希少なDRAMはクラウドで使用したほうが、より大きな価値を生み出すという同氏の見解を変えるものではありません。

サティア・ナデラ氏は、あらゆるデスクと家庭に従量課金のないAIを届けたいと考えている

MSのかつての使命は「すべてのデスクとすべての家庭にコンピューターを」でしたが、ナデラ氏はこれをAI時代向けに刷新しました。同氏は6月、「私たちの目標は、Windowsを通じて、すべての家庭とすべてのデスクに従量課金のないインテリジェンスを届けることです」と述べました。

ナデラ氏は2026年度年次報告書の書簡で、「より高性能なモデルがローカルで実行されるようになれば、実質的にどれほど多くのインテリジェンスが従量課金なしで利用可能になるか、想像してみてください」と記し、「自動ルーティング」を通じてワークロードをクラウドとPCの間で移動させる構想を示しています。従量課金のないインテリジェンスとは、PC自体が処理を実行し、ローカルモデルが生成するトークンごとに料金を支払う必要をなくすことを意味します。ただし、ユーザーはPC本体を購入する必要があり、PC価格は非常に高額になっています。

MSはこのアプローチをハイブリッドインテリジェンスと呼んでいます。Windows部門責任者のパヴァン・ダヴルリ氏は、10月7日のブログ投稿でWindowsを「適切な場合にはエージェントをローカルで実行し、必要な場合にはクラウドへアクセスできるプラットフォーム」と説明しています。ユーザーの許可があれば、CopilotはPC上の関連コンテンツを読み取り、Windows全体で操作を実行し、適切なタスクにローカルモデルを利用できます。ナデラ氏によれば、これにより「トークンをより有効に活用できる」といいます。

MSがクラウドに反対しているわけではありません。CopilotのCoworkとAutopilotは、使用量に応じて課金されるクラウド方式で動作しており、MSは2019年に10億ドルを投資して以来、OpenAIを支援してきました。MSは単に、Windowsが他社のデータセンターへ接続するだけのダム端末になることを望んでいないのです。

MSの128GB搭載Surface Laptop Ultraが示す、ローカルAIに必要なRAM容量

前提として、ローカルモデルはPCのCPU、GPU、またはNPU上で実行されます。MSのWindows MLドキュメントによると、このアプローチには「データのプライバシーを維持し、クラウドコストをなくし、インターネット接続なしでも動作する」という利点がありますが、PCにはモデル全体を保持できる十分なメモリが必要です。

MSの最も強力な事例は、Surface Laptop Ultraです。搭載されているNVIDIA RTX Sparkチップでは、CPUとGPUの間で最大128GBのユニファイドメモリを共有でき、最大1,200億パラメータのAIモデルを実行できます。128GBモデルの価格は5,899.99ドルです。

アルトマン氏がX上の名前を変更していた11月4日、MSのエンジニアは、RTX Spark上でMAI-Code-1.1-Flashを実行する方法を説明しました。このコーディングモデルは1,379億パラメータを持ち、トークンごとに68億のアクティブパラメータを使用します。16ビット精度では276GBが必要です。各重みをより少ないビット数で保存する量子化により、53GiBのチェックポイントまで縮小できます。それでもモデルには、コードのコンテキストを保持するKVキャッシュ用の追加メモリが必要です。

MSの構成では、12万トークンの入力時に、モデルは中央値で毎秒51.12トークンを生成しました。エンジニアは、「目標は、精度や応答性を犠牲にしてビット数を減らすことではなく、利用可能なリソースの範囲内で、より有用なインテリジェンスを実現することです」と記しています。

次に購入するPCのRAMが高くなるのは、AIデータセンターが原因

アルトマン氏の発言は、PC購入者にとって厳しい時期に飛び出しました。TrendForceは、2026年第4四半期の汎用DRAM契約価格が前四半期比で10～15％上昇すると予測しています。また、「より多くの生産能力がサーバー用途へ移行する」ため、2027年にはPC向けDRAMの供給量が減少する可能性があるとも述べています。AIサーバーで使用されるHBMは、ノートPCに搭載されるDDR5とは異なりますが、どちらも少数のメモリメーカーが持つ工場の生産能力を奪い合っています。

また、前四半期のPC出荷台数が約20％減少したことにも注目すべきです。

データセンターが私のノートPCよりも1ギガバイト当たりで大きな価値を引き出せるという点では、アルトマン氏は正しいでしょう。しかし、私は世界全体のDRAM使用率を最大化するためにPCを購入するのではありません。自分の望む方法で仕事をし、ゲームを楽しむために購入するのです。私としては、MSのハイブリッドアプローチのほうが優れた考え方だと思います。ただし、「すべてのデスクに従量課金のないインテリジェンスを」という構想が、最終的に5,899ドルのデスクを意味しないことが条件です。

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