アルトマンのDRAM発言、遊んでいるメモリは集めるよりシェアリングしたい

OpenAIのサム・アルトマンCEOが、10月29日公開の対談で「世界の限られたDRAM（PCのメモリ）を、みんなが自分のコンピューターに抱えて、時間の5%しか使っていない。配分としてかなりひどい」と語りました。AIは各自のPCで動かすより、データセンターに集めて動かすべきだという主張です。

遊んでいる資源がもったいない点には、僕も賛成です。ただ解き方は、集めるより、持ち主どうしで貸し借りするシェアリングのほうがいいと考えています。この記事では、AIを動かす機械の力を、自社で買って「持つ」か、クラウドで「借りる」か、他人のPCの空き時間と「つなぐ」か、決めるための3つの問いまで紹介します。

アルトマンCEOは、PCのメモリをどう見ているのか？

発言が出たのは、Stripe共同創業者のジョン・コリソンさんが聞き手を務める番組Cheeky Pintです。話題は、AI向けの需要でDRAMが値上がりしたのに、なぜ作り手が増えないのか、でした。

DRAMは、PCが作業中のデータを一時的に置く部品で、机の広さにあたります。アルトマンCEOによると、DRAMは長く儲からない商売で、作り手は工場を増やしすぎて倒産しかけた記憶から、増産に慎重だといいます。

ChatGPTをブラウザで使うとき、計算はOpenAIのデータセンターで行われ、自分のPCのメモリはほとんど使いません。一方で、無料で公開されているAIを自分のPCに入れて動かす使い方も広がっています。こちらは大きなメモリを積んだPCが要ります。アルトマンCEOは、そうすればデータセンターはいらないと考える人が多いことに触れ、こう述べました。

From a global allocation perspective, actually, it's quite terrible to have everybody have a bunch of the world's limited supply of DRAM sitting in their own computer. And, being used 5% of the time.

訳すと「世界全体の配分から見ると、限られたDRAMをみんなが自分のコンピューターにたくさん置き、時間の5%しか使っていないのは、実はかなりひどい」。供給がこれほど足りないなら、クラウドで稼働率を最大にしたい、と続けています。5%は統計ではなく、本人の見立てです。

遊んでいるメモリがもったいない、には賛成。でもクラウドに集めるのは別の話

使っていない設備にお金を寝かせるのはもったいない。ここまでは僕も同じ意見です。

引っかかるのは集める先です。OpenAIは2025年10月、サムスン電子とSK hynixと、世界のDRAM生産の約4割にあたる規模の調達で基本合意を結んだと報じられています（Tom's Hardware）。クラウドに集めるべきだと言う人が、世界有数の買い手でもある。自社に都合のいい話にも読めてしまいます。

僕がもっと気になるのは、稼働率（設備が実際に働いている時間の割合）が上がって生まれる儲けの行き先です。クラウドに集めれば、その儲けはデータセンターの持ち主に入ります。PCを持つ側が、空いた時間を売って受け取れたはずの分は生まれません。

遊んでいる資源を活かす道は、集める以外にないのでしょうか？

遊んでいる計算資源は、集めずにシェアリングする

計算資源とは、メモリやGPU（画像処理の部品で、AIの計算にも使う）のように、計算をこなす部品の力のことです。GPUにも専用のメモリが載っていて、これもDRAMの一種です。持ち主の手元に置いたままネットワークでつなぎ、外から使えるようにする考え方を、グリッドコンピューティングと呼びます。

普通のPCのメモリだけを貸し借りする仕組みは、まだありません。けれど、GPUではもう動いています。それがSaladです。

Salad — Orchestration for distributed infrastructure and the world's idle GPUs

SaladCloud orchestrates AI workloads across 16,000+ daily active GPUs in 190+ countries. Save up to 90% vs hyperscalers, or run our stack on your own infrastructure.

salad.com

GPUを積んだPCにアプリを入れると、使っていない時間にAIの処理を請け負い、報酬が貯まります。報酬を得たGPUは45万台を超え、支払いは累計700万ドル（約11億円、1ドル158円で換算）を超えたと公式サイトにあります。対象は6GB以上のメモリを持つGPUを積んだPCで、ゲーミングPCや映像制作用のPCが中心です。1台あたりの収入はGPUの性能や貸す時間で変わるので、試すなら1台で1か月動かし、電気代と比べるのが確実です。

GPUで動いているなら、普通のPCのメモリでも同じ形は作れるはずだと僕は考えています。遊んでいる資源を持ち主が売れる形が動いていること自体が、集める以外の道がある証拠です。

企業が借りる側に回ることもできます。企業向けのSaladCloudでは、高性能なGPUを最も安い区分で1時間0.16ドル（約25円）から借りられます。この区分は優先度の高い処理に途中で割り込まれることがあるので、広告用の画像の大量生成や、過去の動画の文字起こしのように、止まってもやり直せる処理向けです（料金ページ）。

運営会社が仕事を割り振る点は、AirbnbやUberと同じです。それでも、儲けの一部が持ち主に戻るところが、クラウドへの集中と違います。アルトマンCEOは集める、僕はシェアリングする。見ている問題は同じでも、利益が誰に落ちるかが逆です。

カーシェアと違うのは、計算資源は手放さずに貸せること

借りる側から見ると、持たずに借りるのはカーシェアと同じ理屈です。会社で買うPCは、原則として税法上4年かけて費用にしていく資産です。そのメモリが時間の5%しか働かないなら、費用の大半は空いた机に払っていることになります。

貸す側から見ると、カーシェアには弱点があります。車そのものを渡すので、汚されたり傷つけられたりします。計算資源も、PC本体を他人に渡さないと貸せないなら、僕は貸しません。

計算資源はここが違います。Saladのような仕組みなら、本体は持ち主の机に置いたまま、空いた時間の計算だけを貸せます。車を貸さずに、エンジンの力だけを貸すようなものです。だから僕は、計算資源こそシェアリングに向いていると考えています。

残る弱点もあります。

1. 電気代は貸す側の負担です。
2. GPUを長時間回し続ければ、熱で部品の傷みが早まるおそれがあります。
3. 自分のPCの中で、他人のどんな処理が動いているかは見えにくい。

会社のPCを貸すなら、社内のファイルに触れられない作りかを、情報管理の担当者と確かめてからにしてください。

機密は手元に置けば安全、という前提はもう幻想か？

借りる、つなぐと聞くと、まず情報漏えいが心配になりませんか？ 僕の答えは、手元に置けば安全という前提は、もう幻想に近い、です。

東京商工リサーチの集計では、2025年に上場企業と子会社が公表した個人情報の漏えい・紛失事故は180件で、6割以上がウイルス感染や不正アクセスによるものでした（Web担当者Forum）。自社のサーバーやPCに置いていても、漏れるときは漏れます。

だから、漏れる前提で設計します。やることは情報の仕分けです。顧客の個人情報や未発表の売上のように、外に出たら本当に困るものだけを分け、手元か、入力したデータを学習に使わないと契約で約束している法人向けのサービスで厳しく管理する。公開済み資料の要約のように、漏れても実害が小さい作業は気にせず借りる。他人のPCで動く「つなぐ」は、後者にだけ使います。

全部を同じ強さで守ろうとすると、肝心のものを守る手が薄くなります。

計算資源を持つ、借りる、つなぐ。自社はどれにするか？

ここで決めるのは、社員が毎日使う事務用のPCではありません。AIを動かす計算の力をどう用意するかです。ChatGPTなどを契約して使っているなら、すでに「借りる」にいます。「持つ」は、顧客のデータを外に出さずにAIを使いたいときに、公開されているAIを社内のPCで動かす選択です。

持つ側の負担は、2026年4月以後に買う分から軽くなりました。少額減価償却資産の特例の上限が30万円未満から40万円未満に上がり、青色申告の中小企業者等（従業員400人以下）は、1台40万円未満のPCを買った年に全額を経費にできます（年300万円まで、マネーフォワード クラウドの解説）。借りるのが常に得、とは言えません。

迷ったら、次の3問で決めます。

1. そのPCやGPUを、毎日長時間フルに使うか？ 使うなら持つ。週に数回なら、借りるかつなぐで足ります。
2. 扱うのは、漏れたら本当に困る機密か？ 困るものは手元か、契約の固い法人向けサービスに。それ以外は借りるかつなぐ。
3. 途中で止まっても、やり直せる処理か？ やり直せる大量の処理なら、つなぐで安く済ませられます。

次にAI用のPCを買うときは、稟議に「この1台が1日に何時間使われる見込みか」を1行足してみてください。5%なのか80%なのかが見えるだけで、持つか借りるかの議論が数字から始まります。