**LLMのデコード段階は帯域幅制約であり、計算制約ではありません。tokens/sec ≈ memory_bandwidth / model_size_in_bytes。Galaxy S26のLPDDR5X(85.6 GB/s)は7Bモデルを最大~24トークン/秒に制限します。データセンターH100 GPU HBM3E(1.229 TB/s)は100+トークン/秒を達成します。14倍の帯域幅ギャップが速度差を説明します。SK Hynixは62% HBM市場シェアを保有しています。Samsungはメモリ内処理(LPDDR5X-PIM)でデータ移動を削減することに焦点を当てています。HBM4(>2 TB/s)は2026-2027年に到着します。このメモリボトルネックは、ローカルAIがクラウドより常に遅い根本的な理由です。電話にHBMを収納することはできません。
メモリ帯域幅はAI推論のボトルネックです。計算TOPSではなく帯域幅が問題です。Galaxy S26(Exynos 2600)はLPDDR5Xで85.6 GB/s、データセンターはHBM3Eで1.229 TB/s—14倍の差があります。このギャップが、7Bパラメータモデルが電話では8〜15トークン/秒で動作し、データセンターGPUは100+トークン/秒を処理する理由を説明しています。SamsungとSK Hynixが主要プレイヤーです。SK HynixはHBMを支配し(62%市場シェア)、SamsungはLPDDR5X-PIM(メモリ内処理)を推進しています。このガイドでは、メモリボトルネック、SamsungとSK Hynixの役割、2026以降のオンデバイスAIの意味について説明します。
重要なポイント
この記事はサードパーティのAIモデル、ベンチマーク、価格、ライセンスを参照しています。AIの状況は急速に変化しています。ベンチマークスコア、ライセンス条件、モデル名、API価格は執筆時とお読みになる時の間で変わる可能性があります。この記事に基づいてデプロイやコンプライアンスに関する決定を下す前に、各プロバイダーの公式ソース（ライセンスとベンチマークはHugging Faceのモデルカード、API価格はプロバイダーのウェブサイト、現在のGDPRとEU AI法のテキストはEUR-Lex）で最新の数値を確認してください。この記事は2026年5月時点で公開されている情報を反映しています。
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