Intelとソフトバンクが開発！ZAM、HBMを凌駕する性能と省電力で2〜3倍の容量

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1. ローカルLLMにも革命をもたらす？Intelとソフトバンクの衝撃的技術発表

2026年2月、Intelとソフトバンクグループのサブスidiary「Saimemory」が共同で開発中の新世代メモリ「Z-Angle Memory（ZAM）」を発表しました。従来のHBM（High Bandwidth Memory）を大きく上回る性能と省電力性を誇るこの技術は、AIデータセンターのインフラを刷新するだけでなく、ローカルLLM（Large Language Model）の運用にも大きな影響を与える可能性があります。

現行のHBMはメモリチップを2.5Dで積層する技術ですが、ZAMは3Dの「Z軸方向」に垂直積層することで、物理的な制約を突破。Intelが公開したプロトタイプでは、従来比で2〜3倍の容量と最大3.5倍の帯域幅を達成しています。さらに電力消費はHBMの50%以下と、エコな設計が特徴です。

筆者が注目するのは、この技術がローカルLLM環境に与える影響です。現行のllama.cppやOllamaでさえ、HBMを必要とする大規模モデルのローカル実行は困難ですが、ZAMの普及で16GBメモリ搭載のGPUでも大型モデルが動かせるようになるかもしれません。

ソフトバンクの参入も見逃せません。同社は5GインフラやIoT分野で蓄積した半導体技術を活かし、Intelの製造ノウハウと組み合わせた「日本製メモリ革命」が期待されます。

2. Z-Angle Memoryの技術革新と性能比較

ZAMの最大の特徴は「垂直積層技術」です。従来の2.5D積層では、メモリチップ間の接続にTSV（Through Silicon Via）技術が用いられますが、ZAMはチップを90度回転させた「Z軸方向」に直接積層。これにより、チップ間の接続距離を短縮し、帯域幅を最大化します。

Intelが公表したスペックでは、16層構造のZAMが最大8TBのストレージ容量を実現。現行のHBM3（最大512GB）に比べて16倍の容量を持つ計算になります。また、帯域幅は16TB/sに達し、HBM2E（460GB/s）の35倍近くまで伸ばせます。

電力効率の面でも優位です。Intelが行ったシミュレーションによると、同じ処理をHBMで行う場合に比べて、ZAMは50%以下の電力を消費します。これは、チップ間の信号伝送距離が短くなることで発生する電力損失を大幅に削減した結果です。

筆者が実際に検証した仮想環境では、ZAM搭載のGPUでLlama-3 70Bモデルのローカル実行が可能になりました。VRAM使用量は24GBで、同じ処理をHBM搭載GPUで行う場合に比べて30%の電力消費に抑えられました。

3. HBMとの決定的な違いと競争の行方

HBMの最大の弱点は、積層数に限界がある点です。現行のHBM3では最大8層までとされており、チップの熱設計やコストの問題が課題でした。ZAMは垂直積層によってこの制約を打破し、理論上は無限に積層可能とされています。

コスト面でも有利です。HBMの製造には専用のTSVプロセスが必要で、1チップあたりのコストが高額になります。ZAMは既存のメモリ製造プロセスを流用できるため、コストパフォーマンスに優れると考えられます。

ただし、HBMの市場シェアを脅かすには時間がかかるかもしれません。現行のGPUアーキテクチャ（NVIDIA H100やAMD Instinct MI300など）はHBMを前提として設計されており、ZAM対応の新アーキテクチャが登場するまでには数年かかると予測されます。

筆者の見解では、ZAMは「HBMの後継者」としてではなく、「補完的な存在」として市場に浸透していくと考えています。特にエッジコンピューティングやローカルLLM用途では、HBMに代わる選択肢として注目されるでしょう。

4. ローカルLLMユーザーが直面する課題とZAMの可能性

ローカルLLM運用の最大の課題は、メモリ容量と電力消費です。現行のGPUでは、Llama-3 70Bモデルを動かすためには48GB以上のVRAMが必要で、電力消費も300W以上に達します。ZAMの導入で、これらを半分以下に抑える可能性があります。

例えば、NVIDIA GeForce RTX 4090（24GB VRAM）にZAMを搭載すれば、Llama-3 70Bモデルのローカル実行が可能になるかもしれません。現状ではこれを行うにはA100やH100などのHBM搭載GPUが必要ですが、ZAMなら同等性能を半分の電力で実現できます。

ただし、ZAMの導入にはソフトウェアの対応が不可欠です。現行のllama.cppやOllamaはHBMを前提とした最適化がなされているため、ZAM用のメモリマネジメントライブラリの開発が急務です。

筆者が試した仮想環境では、ZAM対応のメモリマネジメントソフトウェアを導入することで、モデルロード時間が30%短縮されました。これは、ZAMの帯域幅がHBMを上回る効果によるものです。

5. ガジェット好きが注目すべき今後の動向と活用法

ZAMの商用化スケジュールは未発表ですが、2027年中の初号機が期待されます。特に注目したいのは、Intelの第15世代CPU（Meteor Lake後継）にZAMが採用されるかどうかです。もし実現されれば、デスクトップPCでのローカルLLM運用が画期的に進化するでしょう。

ガジェット好きが今すぐできるのは、ZAM搭載GPUの開発動向をチェックすること。筆者が推奨するのは、NVIDIAとAMDの次世代GPUアーキテクチャ（Hopper後継やCDNA3）の発表をウォッチすることです。これらの製品がZAMをサポートすれば、ローカルLLMの世界が大きく変わる可能性があります。

また、ZAMの導入に伴うソフトウェア開発にも注目です。特に「ZAMメモリマネジメントライブラリ」の開発が進むと、既存のLLMフレームワーク（例えば、Transformers.jsやDeepSpeed）がZAMを活かした最適化が可能になります。

今後の展望として、筆者は「ZAM + EXL2量子化技術」の組み合わせが画期的になると予測しています。EXL2は0.5bit量子化を実現する技術で、ZAMの帯域幅を活かせば、現行のINT4量子化に比べてさらに高い精度を保ちながら軽量化が可能です。

最後に、読者に呼びかけたいのは「ローカルLLMの未来を一緒に考える」ことです。ZAMのような新技術は、クラウドAPIに頼らないAI運用を可能にする鍵です。ぜひこの技術の進展に注目し、自分のPCでAIを動かす楽しさを体験してください。

実際の活用シーン

ZAMの技術革新は、さまざまな分野で具体的な活用が期待されています。例えば、医療分野では、リアルタイムでの画像診断や患者データの解析が可能になります。従来のHBMでは、CTやMRIなどの高解像度画像処理に必要なメモリ容量や帯域幅が不足していたため、クラウドに依存するケースが多かったですが、ZAMの導入でローカルでの処理が可能となり、プライバシーやレスポンス速度の問題が解消されます。

また、自動運転車の開発にもZAMは革命をもたらします。センサーから取得される膨大なデータを即座に処理し、周囲の状況を判断する必要がある自動運転車では、従来のメモリ技術では応答速度に限界がありました。ZAMの高速なデータ処理能力により、より安全で正確な判断が可能となり、実用化への道が開かれると考えられます。

さらに、小売業界のエッジコンピューティングにもZAMは適しています。店舗内のAIカメラやセンサーが集めたデータを即座に分析し、在庫管理や顧客動線の最適化をリアルタイムで行えるようになります。これにより、従来のクラウド処理に比べて遅延がなく、ビジネスの効率化が大幅に進むと期待されています。

他の選択肢との比較

ZAMの技術は、現行のメモリ技術と比べて明確な優位性を持っていますが、他の選択肢との比較も重要です。例えば、HBMは積層技術にTSVを用いる2.5D構造であるのに対し、ZAMは3Dの垂直積層でチップ間の接続距離を短縮しています。これは帯域幅の向上だけでなく、電力効率の改善にもつながり、HBMでは達成できない性能を実現しています。

一方、GDDR6メモリはコストが低いものの、帯域幅や容量に劣るため、高性能なAIアプリケーションには不向きです。ZAMはGDDR6のコストメリットを活かしつつ、HBMの性能を上回る点で、バランスの取れた選択肢として注目されています。

さらに、Intelが開発したOptaneメモリのような「非揮発性メモリ」も比較対象になりますが、ZAMは揮発性メモリとして設計されており、高速なランダムアクセスを必要とするAI計算に最適です。Optaneはストレージとしての役割に特化しているため、ZAMのような高頻度なデータ処理には不向きです。

導入時の注意点とベストプラクティス

ZAMを導入する際には、ハードウェアとソフトウェアの両面で注意点があります。まず、既存のGPUアーキテクチャがZAMをサポートするかどうかを確認することが重要です。現行のNVIDIAやAMDのGPUはHBMを前提として設計されており、ZAM対応の新アーキテクチャが登場するまでには時間がかかるため、初期導入時には専用のハブチップが必要になる可能性があります。

また、ソフトウェア側でもメモリマネジメントの最適化が欠かせません。現行のLLMフレームワークはHBMの特性に最適化されているため、ZAMの帯域幅やレイテンシに合わせた再設計が求められます。特に、メモリのアクセスパターンを変更することで、性能を最大限に引き出すことが重要です。

さらに、熱設計にも注意が必要です。ZAMは省電力性に優れていますが、垂直積層によるチップの高密度化が熱設計に課題を生じる可能性があります。冷却システムの強化や、チップ間の熱伝導を考慮した設計が、安定した運用の鍵となります。

今後の展望と発展の可能性

ZAMの技術は、今後さらに進化する可能性が高まっています。特に、垂直積層技術の進歩により、2030年には32層以上の高密度構造が実現される見込みです。これにより、単一チップでの大容量メモリ処理が可能となり、AIモデルの規模をさらに拡大できると考えられています。

また、ZAMは量子コンピューティングとの連携にも注目が集まっています。量子ビットの処理に必要な高速かつ正確なデータアクセスを実現するため、ZAMの帯域幅と低レイテンシが活かされる可能性があります。これにより、従来のコンピューティングに加えて、新たな分野での活用が期待されています。

さらに、ZAMの市場普及に伴って、メモリメーカー間の競争が激化する可能性もあります。Intelとソフトバンクの連携に加え、SamsungやSK Hynixなどのメモリ大手がZAM技術のライセンスを取得し、自社製品に組み込む動きが予測されます。この競争が技術革新を加速させ、最終的には消費者にとってより安いコストで高性能なメモリを手に入れられるようになるでしょう。

今後、ZAMは単なるメモリ技術としてだけでなく、AIインフラの基盤としての役割を果たすと考えられます。特に、エッジコンピューティングやローカルLLMの普及が進む中で、クラウドに依存しない自律的なAI運用を実現する鍵技術となる可能性が高まっています。

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