もふもふ不動産のもふです。僕は元キオクシア(旧東芝メモリ)の半導体研究開発者です。ソニー・キオクシアで16年、先端半導体の研究開発に携わり、キオクシアではNOR型フラッシュや抵抗変化型メモリ(ReRAM)の研究開発を経て、世界初の48層3次元フラッシュメモリ「BiCS FLASH™」の量産立ち上げに参画しました(2019年まで在籍)。発明者として特許出願も行っています。詳しくは研究開発者としての経歴ページをご覧ください。
2026年8月4日、キオクシアがとんでもないSSDを発表しました。「KIOXIA GP1シリーズ」——512バイトという細かいデータを毎秒1,000万回読み出せる、AI向けの「Super High IOPS SSD」です。翌日には業界最大級の展示会FMSで「Best of Show Award」も受賞しました。ただ、プレスリリースを見ても「で、何がすごいの?」となりますよね。実はこれ、フラッシュメモリの最大の弱点「ランダムリードの遅さ」を克服したという、元開発者の僕からすると「こんなのできるんかいな」という発表なんです。この記事で、IOPSとは何かの基礎から、なぜGP1がAIを変えるのかまで、わかりやすく解説します。
よくある質問
キオクシアGP1シリーズとは何ですか?
2026年8月4日にキオクシアが発表した、AIアプリケーション向けの「Super High IOPS SSD」です。第2世代XL-FLASHを採用し、512バイト単位で最大1,000万ランダムリードIOPSを実現。GPUダイレクトアクセスに最適化された業界初のスーパーIOPS SSD(キオクシア調べ)で、PCIe 6.0・NVMe 2.2に対応し、FMS 2026で「Best of Show Award」を受賞しました。サンプル出荷は2026年末までに限定顧客向けに開始予定です。
IOPSとは何ですか?
Input/Output operations Per Secondの略で、ストレージが1秒間に処理できる入出力操作の回数です。大きなファイルを連続で流す速さを示す帯域(MB/s)とは別の指標で、細かいデータをバラバラの場所から何回読み書きできるかを表します。AI推論では細かいランダムアクセスが大量に発生するため、IOPSの高さが重要になります。
XL-FLASHとは何ですか?
キオクシアが開発した速度特化型のフラッシュメモリで、DRAMとNANDの中間の速度帯を埋める「ストレージクラスメモリ(SCM)」です。1セルに1ビットだけを記録するSLC方式を基本に、応答時間(レイテンシ)を通常のNANDより大幅に短縮しています。GP1には第2世代XL-FLASHが採用されています。
GP1とCM10の違いは何ですか?
CM10は第10世代BiCS FLASH(TLC)採用の大容量SSD(最大61.44TB)で、NVIDIA CMXアーキテクチャーに対応してAIのKVキャッシュを容量で受け止める倉庫役です。一方GP1はXL-FLASH採用の速度特化SSDで、GPUが直接細かいデータを超高速に読み出す準メモリ役。AIサーバーのメモリ階層の異なるレイヤーを狙った製品です。
1億IOPSはいつ実現しますか?
キオクシアはGP1シリーズについて「将来的に最大1億IOPSを目指す設計」と公表しています。報道によれば、第3世代XL-FLASHと次世代規格PCIe 7.0を採用する次世代品で実現を狙うとされています。
キオクシアGP1シリーズとは——FMSで「Best of Show」受賞のスーパーIOPS SSD
まず、2026年8月4日に発表されたGP1シリーズのスペックを整理します。
- 512バイト単位で最大1,000万ランダムリードIOPS——ここが最大の売り。この意味は後ほどじっくり解説します
- 業界初、GPUによるダイレクトアクセスに向けた設計——CPUを介さずGPUが直接読みにいく使い方を想定
- 第2世代XL-FLASH™を採用——キオクシアの「速度全振り」フラッシュメモリ
- PCIe® 6.0・NVMe™ 2.2対応——最新規格でデータの通り道も倍速
- 耐久性は最大50 DWPD——1日にドライブ全容量の50倍を書き込んでも保証範囲という、エンタープライズSSDとしても桁外れの耐久性
- E3.S・E1.Sの2形状で空冷に対応、E3.SとE1.S(9.5mm)はコールドプレートによる液冷にも対応。サンプル出荷は2026年末までに限定顧客向けに開始予定
発表翌日の8月5日には、米国サンタクララで開催されたストレージ業界最大級の展示会「FMS: The Future of Memory and Storage 2026」で「Best of Show Award」(Specialized Storage部門)を受賞しました。AIインフラの新たなニーズに応える先進的なストレージとして評価された形です。そういえば在籍時代、会社の棚で似たような賞のトロフィーを見かけた気がします。業界では由緒あるアワードなんですよね。
IOPSとは何か——NANDフラッシュがランダムリードに弱い理由
IOPS(アイオプス)は「Input/Output operations Per Second」、つまり1秒間に何回データの出し入れ(入出力操作)ができるかという指標です。SSDの速さにはもうひとつ「帯域(1秒間に何GB流せるか)」がありますが、両者は別物です。太い土管で大きな荷物を流すのが帯域、細かい荷物を1秒に何個さばけるかがIOPS——というイメージですね。
そしてNANDフラッシュには、「連続読み(シーケンシャルリード)は得意だが、飛び飛びの読み出し(ランダムリード)は苦手」という構造的な弱点があります。これはNANDの成り立ちそのものに理由があります。
NANDフラッシュの中では、データを蓄えるセル(バケツのようなもの)が「NANDストリング」として数珠つなぎに直列接続されています。動画や写真のようなファイルは中身が連続したデータなので、上からザーッと順番に読んでいくぶんには速い。ところが「40階の部屋、次は20階、次は30階」のようにバラバラの場所を1件ずつ読むのは大の苦手なんです。一方、DRAMは碁盤の目のような構造で任意の場所へ一発アクセスできる。ここが「DRAMは速い、NANDは遅い」と言われる本質的な理由のひとつです。
ところがAIの推論では、モデルが必要とするデータを細かい単位でランダムに、しかも大量に読む場面が増えます。NANDが苦手なアクセスパターンのど真ん中なんですよね。ここを克服しないとフラッシュはAIの本丸に入れない——それを正面突破してきたのがGP1です。
XL-FLASHとは——速度に全振りした「ストレージクラスメモリ」
GP1の心臓部が、キオクシアのXL-FLASH™(エックスエル・フラッシュ)です。これは「ストレージクラスメモリ(SCM)」と呼ばれるジャンルの製品で、DRAMとNANDの間の速度帯を埋めることを狙った、速度に全振りしたフラッシュメモリです。
普通のNANDフラッシュは、容量とコストを最優先に設計されています。たとえば最新の大容量品では、1つのセル(バケツ)に水の量を16段階で管理して4ビットを詰め込みます(QLC方式)。水をちょろちょろ注いでは測り、また注いでは測り……と繊細な制御をするぶん、読み書きは遅くなります。一方、XL-FLASHで中心になるのは1つのセルに1ビットだけを記録するSLC方式。水が「あるか・ないか」だけ判定すればいいので、バシャッと入れてバシャッと読める。さらにセルの区画を細かく分けて並列動作させることで、応答時間(レイテンシ)を通常のNANDより大幅に短くしています。
たとえるなら、普通のNANDは省スペース優先で人がぎっしりのカプセルホテル、XL-FLASHは廊下が広くて出入り自由な広々スイートルーム。同じ土地に住める人数(容量)は減りますが、人の出入り(データの出し入れ)は圧倒的に速い。キオクシアはiPhoneなどに入る大容量・低コスト品から、この速度特化のXL-FLASHまで、用途ごとにフラッシュメモリを作り分けているわけです。GP1にはその第2世代が採用されています(第2世代では2ビット/セルのMLCモードも選べるよう拡張されています)。
512バイト×1,000万IOPSの意味——GPUダイレクトアクセスとは
あらためて、GP1の「512バイト単位で最大1,000万ランダムリードIOPS」の意味を考えてみます。
従来のSSDのデータの読み出しは4KB(4,096バイト)単位が一般的でした。GP1はその8分の1の512バイトという細かい粒度で、毎秒1,000万回のランダムリードをさばきます。細かい荷物を、毎秒1,000万個、バラバラの棚から取り出せる倉庫——完全に常識外れの数字で、元NANDの人間としては「あのランダムリード激遅のNANDでこれをやるのか」と唸りました。
そしてもうひとつのキーワードがGPUダイレクトアクセスです。従来、SSDのデータは「SSD→CPU→GPU」と経由して運ばれていました。GP1はGPUがCPUを介さずSSDへ直接読みにいく使い方に最適化された、業界初のスーパーIOPS SSDです(キオクシア調べ)。キオクシアはこれを、HBMを拡張する高速なフラッシュメモリベースの階層と説明しています。GPU直結のHBMは最大288GB(Rubin GPUの場合)と少なく、ベラボウに高い。その外側に、安くて大容量なフラッシュを「準メモリ」としてぶら下げる——メモリとストレージの境界線を溶かしにいく製品なんです。
CM10(CMX対応SSD)との違い・使い分け
キオクシアは同じ2026年7〜8月に、NVIDIAの「CMX™(コンテキストメモリストレージ)」アーキテクチャーに対応したCM10シリーズも発表しています。どちらも「AI向けの高速SSD」なので混同しやすいのですが、役割が違います。
- CM10シリーズ——第10世代BiCS FLASH(TLC)採用の大容量SSD(最大61.44TB)。AIの会話の記憶(KVキャッシュ)がGPUメモリから溢れたぶんを受け止める「倉庫」役。NVIDIA CMXアーキテクチャーへの対応を明記
- GP1シリーズ——XL-FLASH採用の速度特化SSD。GPUが直接、細かいデータを超高速ランダムリードする「準メモリ」役
ざっくり言えば、CM10は「容量で受け止める」、GP1は「速度で応える」。AIサーバーのメモリ階層の異なるレイヤーを、それぞれ狙った製品です。技術的な難易度で言うと、ランダムリードというNANDの最大の弱点に真っ向勝負しているGP1のほうが、個人的にはより挑戦的な製品だと思っています。CMXやKVキャッシュの仕組みはCM10の解説記事で詳しく書いたので、あわせてどうぞ。
1億IOPSへのロードマップ
驚くのはまだ早くて、キオクシアはGP1について「将来的に最大1億IOPSを目指す設計」と明言しています。今回の1,000万IOPSの、さらに10倍です。
キオクシアは以前から技術説明会などで「スーパーIOPS SSD」構想を掲げ、段階的にランダムリード性能を引き上げるロードマップを示してきました。今回のGP1はそのマイルストーンをきっちり達成してきた形です。報道によれば、1億IOPSは第3世代XL-FLASHと次の規格PCIe 7.0を採用する次世代品で狙うとされています。フラッシュメモリ本体・コントローラー・インターフェースの全部を総動員する話になるはずで、次の発表が今から楽しみです。
ちなみに、こうした超高速SSDの構想はキオクシアだけのものではなく、サムスンも速度特化NANDを手がけるなど、各社がこの領域を狙っています。ただ、PCIe 6.0対応で1,000万IOPSという具体的な製品をこのタイミングで出し、業界の賞まで獲ってみせたのはキオクシアが先頭を走っている証拠だと見ています。
投資家目線——SK hynixがHBMで得た先行者利益との相似(個人的見解)
最後に投資家目線の話を。ここからは僕の個人的見解です。
僕がこの発表ラッシュを見て思い出すのは、SK hynixとHBMの歴史です。SK hynixは2013年に世界初のHBMを開発しました。当時は「高いだけのニッチなメモリ」扱いでしたが、AIブームでGPUに不可欠な存在となり、SK hynixはHBM市場の首位として先行者利益をがっちり握り、株価も大きく上昇しました。DRAMで起きた「AI特需による下剋上」が、今度はNANDフラッシュで起きるかもしれない——GP1とCM10は、その入り口に見えるんです。実際、そのSK hynix自身もサンディスクと組んで、NANDをHBMのように積層するHBF(High Bandwidth Flash)の標準化を主導し始めており、「NANDのAI昇格」は業界全体の潮流になりつつあります。
冷静に見るべき点も整理しておきます。
- 売上寄与はまだ先——GP1のサンプル出荷は2026年末までに開始予定なので、本格的な売上への寄与は早くて2027年以降と推測します。今のキオクシアの好決算(2026年5月の決算解説参照)は、AI向け新製品なしで出している数字です。
- 採用規模は未確定——GPUダイレクトアクセスという使い方自体がこれから立ち上がる市場で、どれだけの数量が出るかは誰にも分かりません。
- 競合の追随——サムスン・SK hynix・マイクロンも同じ市場を狙ってきます。技術で先行しても、量産と価格の勝負は別です。
それでも、NANDしか持たないキオクシアが、NANDの弱点を克服してAIサーバーの中枢に食い込もうとしている構図は、元中の人として素直に応援したくなりますし、投資家としてもめちゃめちゃ面白いテーマだと思っています。
まとめ
フラッシュメモリの仕組み(バケツと水のイメージ)はECC特許訴訟の解説記事でも深掘りしているほか、メモリ市況全体はマイクロン決算の解説記事もどうぞ。僕の研究開発者としての経歴は経歴ページをご覧ください。
