施振榮（スタン・シー）が出資をリード：キャパシタを持たない DRAM...

2012年、シリコンバレー。許富菖（アンディ・スー）が17年在籍したメモリ設計会社が解散した。彼は次の職を探すのではなく、自らの会社 NEO Semiconductor を立ち上げた。

NEO が挑んだのは、当時の業界がすでに諦めていたテーマだった——DRAM（ダイナミック・ランダム・アクセス・メモリ）の構造を、NAND（フラッシュメモリ）のように上へ積み上げる方式に作り替えることである。その年、3D NAND はまだ始まったばかりだった。長く有望視されてこなかったこの方向に、彼は14年取り組み続けた。

DRAM は資本のハードルが極めて高く、景気とともに大きく上下する産業だ。数十年に及ぶ好不況の淘汰を経て、最後まで残ったのは3社だけ——サムスン、SK ハイニックス、マイクロン。三大手は世界の DRAM 生産能力の約90%を握る。4位は中国の長鑫存儲（ChangXin Memory Technologies、CXMT）で、2026年第1四半期のシェアは約7.6%。ただし米国の輸出規制を受けており、高性能の HBM にもまだ踏み込めていない。

NEO の従業員は1桁にすぎない。それでも狙いは、大手メモリメーカーに、同業が「作れない」と判定した方式を採用させ、DRAM の容量を一気に8倍へ広げ、しかも新工場を建てずに実現することだ。

DRAM の容量問題、12年の足踏み

コンピューターのメモリは2種類ある。DRAM と NAND で、役割も特性も異なる。

DRAM は「いま計算しているデータ」を保持する。速く、いつでも書き換えられるが、電源が切れると消える。NAND（SSD や USB メモリに使われるフラッシュメモリ）は長期保存を担い、容量が大きく、電源が切れても残る。AI が計算中に何度も読み書きするのは、ほとんどが DRAM だ。

AI の台頭とともに、データセンターや AI チップのメモリへの需要が急増し、市場の容量への要求はますます大きくなっている。

どちらのメモリも、容量を増やすにはこれまで同じ手を使ってきた——回路をより細く描き、同じチップにより多くのセルを詰め込む。これを「微細化」という。だが平面の面積には限りがあり、ある程度まで細くするとそれ以上は細くできない。DRAM は2014年の20nm以降、微細化が大きく鈍り、押し進めるのが難しくなった。2026年の今日まで、12年間ずっと10nm台にとどまり、10nm を切るところまでは進めていない。1個あたりの容量も8Gbから32Gbへ伸びたにすぎない。

NAND はより早く壁に突き当たったが、まったく新しい方法に切り替えた——同じ層に無理に詰め込むのではなく、上へ積む。セルを1層ずつ積み上げる、これが3D積層だ。NAND はいまや量産で300層を超え、今後2〜3年で500層が視野に入り、容量は128Gbから1Tbまで積み上がっている。

許富菖がやろうとしたのは、この NAND の積層方式を DRAM に応用することだった。

AI の計算需要が超高速で伸び、メモリ需要も限界まで押し上げられている。2026年第1四半期、DRAM の契約価格は1四半期で約90%上昇した。AI データセンターは2026年、世界の高性能 DRAM の7割近くを消費すると見られる。需要が上がり続けるなか、DRAM の容量のボトルネックはメモリ産業全体で最も急ぎの課題となった。許富菖が14年かけて開発した解は、その突破口になりうる。

彼の解は、DRAM の最も中心的で、最も邪魔にもなる部品——キャパシタ——を回避することだ。三大手はここ数年、いずれも DRAM を上へ積もうと試み、いずれもキャパシタがもたらす物理的な限界にぶつかった。許富菖は逆を行った。キャパシタを取り去ったのだ。