Marktgröße, Anteil und Branchenanalyse für Processing-in-Memory, nach Produkttyp (PIM-fähige Speicher-ICs, PIM-Speichermodule, PIM-Beschleunigerkarten und -karten und PIM-Halbleiter-IP), nach Verarbeitungstechnologie (digitales PIM und analoges und gemischtes Signal-PIM), nach Anwendung (KI und ML, Hochleistungsrechnen, Datenanalyse und Datenbankverarbeitung, Grafik- und Empfehlungsverarbeitung, Signal- und Bildverarbeitung und andere), nach Branche (Verbraucherelektronik, IT und Telekommunikation, Automobil, Gesundheitswesen und andere) und regionale Prognose, 2026 – 2034

Die globale Marktgröße für Processing-in-Memory wurde im Jahr 2025 auf 623,3 Millionen US-Dollar geschätzt. Der Markt soll von 830,8 Millionen US-Dollar im Jahr 2026 auf 8.805,8 Millionen US-Dollar im Jahr 2034 wachsen und im Prognosezeitraum eine jährliche Wachstumsrate von 34,3 % aufweisen.

Der Bereich „Processing-in-Memory“ bezieht sich auf Halbleiterspeichertechnologien, bei denen Rechenaufgaben innerhalb oder in der Nähe des Speichers platziert werden, wodurch die Notwendigkeit der Datenübertragung zwischen Prozessoren und Speicher minimiert wird. Durch den Einsatz solcher Technologien werden die Verarbeitungsgeschwindigkeit, die Energieeffizienz und die Gesamtleistung der Datenverarbeitungsvorgänge erheblich verbessert. Der Bedarf an Verarbeitung in Speichersystemen wächst aufgrund des zunehmenden Einsatzes von KI, Hochleistungsrechnen und Anwendungen mit Big Data.

Darüber hinaus konzentrieren sich viele wichtige Marktteilnehmer wie Samsung Electronics Co., Ltd., SK hynix Inc., Hangzhou Zhicun (Witmem) Technology Co., Ltd., UPMEM SAS und d-Matrix Corporation, die auf dem Markt tätig sind, auf Produktinnovationen und strategische Partnerschaften, um fortschrittliche PIM-Architekturen zu entwickeln und ihre Einführung in KI-, HPC- und Rechenzentrumsanwendungen zu beschleunigen.

AUSWIRKUNGEN GENERATIVER KI

Generative KI-Erweiterung stärkt die Nachfrage nach PIM-Lösungen mit hoher Bandbreite

Die explosionsartige Entwicklung der generativen KI führt aufgrund der enormen Speicherbandbreite und der massiven Datenbewegungen zwischen Speicher und Prozessoren, die für große Sprachmodelle erforderlich sind, zu einer Suche nach Verarbeitungslösungen im Speicher. PIM-Architekturen funktionieren, indem sie einen Teil der Berechnung im Speicherbereich durchführen und so die Latenz reduzieren und die Energieeffizienz steigern. Mit der Zunahme der Fälle von generative KIDurch die Implementierung von Inferenz in Rechenzentren ergeben sich neue Möglichkeiten für PIM, zusammen mit einer GPU zu agieren, da es viele speicherintensive Anwendungen einschließlich des Aufmerksamkeitsmechanismus verarbeiten kann. Es entstehen Speicherprobleme, da KI-Modelle einen längeren Kontext und eine höhere Parallelität der Benutzer ermöglichen. Somit kann generative KI als eine schnelle Entwicklung und zunehmende Anwendung von PIM angesehen werden. Zum Beispiel,

• Im Oktober 2025 präsentierte SK hynix auf dem AI Infra Summit 2025 seine verbesserte AiM-basierte AiMX Processing in Memory-Lösung und demonstrierte ein System, das NVIDIA H100-GPUs mit AiMX-Karten für die Inferenz großer Sprachmodelle kombiniert.

Somit treibt dieser Faktor das Wachstum des Processing-in-Memory-Marktes in den kommenden Jahren voran.

PROCESSING-IN-MEMORY-MARKTRENDS

Steigende Investitionen in analoges Compute-in-Memory für Edge- und energiebeschränkte KI-Workloads treiben das Marktwachstum voran

Die steigenden Investitionen in analoges Computing im Speicher beleben den Markt, da KI-Anwendungen mehr Rechenleistung bei weniger Energie erfordern. Beim analogen Computing im Speicher werden ausgewählte KI-Prozesse innerhalb von Speicherchips ausgeführt, wodurch die Notwendigkeit, Daten zwischen Speicher und Prozessoren zu übertragen, minimiert und der Prozess energieeffizienter wird. Eine solche Architektur ist ideal für Edge-KI-Funktionen wie Robotik, autonome Systeme, intelligente Geräte, Industrieausrüstung und Verteidigungssysteme, bei denen Energie, Platz und Kühlkapazität begrenzt sind. Da generative KI-Anwendungen und Inferenzaufgaben an den Rand verlagert werden, sind Unternehmen zunehmend motiviert, in analoge Berechnungen für die Speicherentwicklung zu investieren. Zum Beispiel,

• Im Februar 2025 sammelte EnCharge AI mehr als 100 Millionen US-Dollar im Rahmen einer Serie-B-Finanzierung ein, was einer Gesamtfinanzierung von über 144 Millionen US-Dollar entspricht, um seine analogen In-Memory-Computing-KI-Beschleunigerprodukte zu kommerzialisieren.

MARKTDYNAMIK

MARKTREIBER

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KI-Inferenzwachstum und Speicherbandbreitenengpässe treiben das Marktwachstum voran

Die Nachfrage nach PIM-Lösungen steigt aufgrund des rasanten Wachstums des Einsatzes von Inferenzen mit künstlicher Intelligenz (KI).Große Sprachmodelleerfordern eine ununterbrochene Nutzung von Modellgewichten und Schlüsselwert-Cache-Daten, was es für herkömmliche Prozessor-Speicher-Systeme schwierig macht, bei denen das Potenzial besteht, auf Probleme hinsichtlich der Speicherbandbreite zu stoßen. Die Leistung in Standard-Prozessor-Speicher-Systemen leidet normalerweise unter der ständigen Hin- und Herbewegung von Daten zwischen DRAM und GPUs oder Beschleunigern. PIM führt spezifische Berechnungen bereits im Speicher durch, was dazu beiträgt, die Datenbewegung zu reduzieren und dadurch die effektive Bandbreite, Latenz und Energieeffizienz zu verbessern. Die Bedeutung dieser Vorteile wächst mit dem zunehmenden Einsatz generativer KI-Lösungen, für die größere Modelle, längere Kontextfenster und höhere Nutzerzahlen erforderlich sind. Somit tragen steigende KI-Inferenz-Workloads zur Entwicklung von PIM-Architekturen durch Halbleiterhersteller bei. Zum Beispiel,

• Im August 2026 stellte Samsung Electronics auf der Hot Chips 2026 seine LPDDR5X-PIM-Technologie vor, die speziell auf KI-Inferenz-Workloads abzielt, indem sie Rechenfunktionen direkt in DRAM mit geringem Stromverbrauch integriert.

MARKTBEGRENZUNGEN

Lange Qualifikationszyklen, Unreife des Software-Ökosystems und Komplexität der Integration können das Marktwachstum behindern

PIM-Lösungen werden nur langsam eingeführt, da Halbleiterkunden in der Regel lange Qualifizierungs- und Validierungsprozesse verlangen, bevor sie neue Speicherarchitekturen in ihre kommerziellen Systeme integrieren. DerSoftwareDas PIM-Ökosystem ist zudem weniger ausgereift als herkömmliche CPU- und GPU-Ökosysteme.

Die PIM-Integration kann aufgrund ihrer Abhängigkeiten von Speicherhardware, Prozessoren, Systemarchitektur und Software-Frameworks sehr kompliziert sein. Daher können Qualifikationsverzögerungen und Ökosystemprobleme den Prozess der Kommerzialisierung von PIM-Technologien behindern.

MARKTCHANCEN

Steigende Nachfrage nach energieeffizienten Rechenzentren schafft neue Möglichkeiten für das Marktwachstum

Der steigende Stromverbrauch in KI- und Hochleistungs-Computing-Rechenzentren bietet große Chancen für Processing-in-Memory-Lösungen. Bestehende Systeme verbrauchen Strom für massive Datenübertragungen zwischen Prozessoren und Speichersystemen/Festplatten, während PIM solche Vorgänge minimiert, indem es spezifische Berechnungen durchführt, die in der Nähe oder im Speicher selbst ausgeführt werden. Diese Methode zielt darauf ab, die Leistung/W zu steigern, die Latenz zu verringern und den Stromverbrauch zu senken. Da Rechenzentrumsbesitzer immer mehr auf die Minimierung der Stromkosten und die Steigerung der Effizienz der Infrastruktur achten, könnte PIM eine gute Ergänzung zu GPU-basierten Systemen werden. Mit zunehmenden Anwendungen generativer KI und riesigen Sprachmodellen steigen die Aussichten für energieeffiziente PIM-Systeme.

Segmentierungsanalyse

Nach Produkttyp

Wachsende KI- und HPC-Workloads verstärkten die Akzeptanz des PIM-fähigen Speicher-IC-Segments

Basierend auf dem Produkttyp wird der Markt in PIM-fähige Speicher-ICs, PIM-Speichermodule, PIM-Beschleunigerkarten und -platinen sowie PIM-Halbleiter-IP kategorisiert.

Das Segment der PIM-fähigen Speicher-ICs hatte im Jahr 2025 den größten Marktanteil bei der Verarbeitung im Speicher. Dies ist auf ihre Fähigkeit zurückzuführen, Verarbeitungsfunktionen mit dem Speicher selbst zu kombinieren, was dazu beiträgt, die Datenbewegung zu minimieren und die Nutzung von Bandbreite, Latenz und Energieeffizienz zu verbessern. Der zunehmende Einsatz von PIM-fähigen Speicher-ICs in den Bereichen KI-Inferenz, Hochleistungsrechnen und Rechenzentren hat die Nachfrage nur angeheizt, da diese Arbeitslasten eine Speicherarchitektur benötigen, die schneller ist und weniger Strom benötigt.

Es wird erwartet, dass das PIM-Halbleiter-IP-Segment in den kommenden Jahren mit der höchsten CAGR von 39,9 % wachsen wird. Dies ist auf die steigende Nachfrage von Chipherstellern nach anpassbaren, lizenzierbaren PIM-Architekturen zurückzuführen, die in KI-Beschleuniger integriert werden können.Speichergeräteund Edge-Computing-Plattformen bei gleichzeitiger Reduzierung von Entwicklungszeit und -kosten.

Durch Verarbeitungstechnologie

Höhere Programmierbarkeit und Systemkompatibilität stärkten die Dominanz des digitalen PIM-Segments

Basierend auf der Verarbeitungstechnologie ist der Markt in digitales PIM und analoges & Mixed-Signal-PIM unterteilt.

Das digitale PIM-Segment hatte im Jahr 2025 den größten Marktanteil. Dies ist auf seine Fähigkeit zurückzuführen, sich nahtlos in bestehende Systeme zu integrieren, die auf digitaler Speicherarchitektur, Halbleiterdesignprozessen und konventionellen Computersystemen basieren und es zum Marktführer Nummer eins machen. Darüber hinaus stärkte seine Fähigkeit, trotz seines Einsatzes in HPC-, Rechenzentrums- und KI-Inferenzaufgaben vorhersehbare Genauigkeit und einfachere Neuprogrammierungsmöglichkeiten zu bieten, seine kommerzielle Akzeptanz im Vergleich zu anderen analogen PIM-Ansätzen, die weniger fortgeschritten sind.

Das Segment Analog- und Mixed-Signal-PIM wird im Prognosezeitraum voraussichtlich mit der höchsten CAGR von 38,6 % wachsen. Dies ist auf sein großes Potenzial zurückzuführen, KI-Berechnungen mit deutlich geringerer Datenbewegung und geringerem Stromverbrauch durchzuführen, wodurch es sich zunehmend für Edge-KI, eingebettete Systeme und energiebeschränkte Inferenz-Workloads eignet.

Auf Antrag

Hohe Anforderungen an die Speicherbandbreite unterstützten die Marktführerschaft im KI- und ML-Segment

Basierend auf der Anwendung wird der Markt in KI und ML unterteilt.Hochleistungsrechnen, Datenanalyse und Datenbankverarbeitung, Grafik- und Empfehlungsverarbeitung, Signal- und Bildverarbeitung und andere (Verkapselung, Verguss, Versiegelung usw.).

Das Segment Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen (KI und ML) hatte im Jahr 2025 den größten Marktanteil. Dies ist auf die steigende Nachfrage nach großen Sprachmodellen, Empfehlungssystemen, Computer Vision und anderen datenintensiven Anwendungen zurückzuführen. PIM-Designs können die Datenübertragung zwischen Prozessoren und Speicher minimieren, was zur Steigerung von Leistung und Effizienz beiträgt und sie zu perfekten Kandidaten für KI-bezogene Trainings- und Inferenzaufgaben macht.

Das Segment „Andere“ wird im Prognosezeitraum voraussichtlich mit der höchsten CAGR von 39,9 % wachsen. Dies ist auf die steigende Nachfrage nach fortschrittlichen Schutzmaterialien zurückzuführen, die elektrische Isolierung, Feuchtigkeitsbeständigkeit, thermische Stabilität und mechanischen Schutz für immer kompaktere und leistungsfähigere elektronische Komponenten bieten.

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Nach Branche

Generative KI und 5G-Ausbau steigerten die PIM-Nachfrage im IT- und Telekommunikationssegment

Basierend auf der Branche wird der Markt in Unterhaltungselektronik, IT und Telekommunikation, Automobil, Gesundheitswesen und andere (Regierung, Fertigung usw.) unterteilt.

Das Segment IT & Telekommunikation verzeichnete im Jahr 2025 einen dominierenden Marktanteil. Dies ist auf die zahlreichen KI-Server, Rechenzentren, Cloud-Infrastrukturen und Netzwerksysteme zurückzuführen, die eine Verarbeitung mit geringer Latenz und eine hohe Speicherbandbreite erfordern. Ein weiterer Faktor für die wachsende Nachfrage nach PIM ist der verstärkte Einsatz generativer KI.5G-Technologie, Hyperscale-Datenanlagen und umfangreiche Datenanalysen in der Branche.

Das Automobilsegment wird im Prognosezeitraum voraussichtlich mit der höchsten CAGR von 37,8 % wachsen. Dies ist auf die zunehmende Integration von ADAS, autonomem Fahren, fahrzeuginterner KI und Echtzeit-Sensordatenverarbeitungssystemen zurückzuführen, die niedrige Latenzzeiten, hohe Bandbreite und energieeffiziente Computerarchitekturen wie PIM erfordern.

Regionaler Ausblick auf den Processing-in-Memory-Markt

Geografisch ist der Markt in Nordamerika, Südamerika, Europa, den Nahen Osten und Afrika sowie den asiatisch-pazifischen Raum unterteilt.

Asien-Pazifik

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Der asiatisch-pazifische Raum hielt im Jahr 2024 mit einem Wert von 210,2 Millionen US-Dollar den größten Marktanteil und behielt auch im Jahr 2025 mit 280,8 Millionen US-Dollar den Spitzenanteil. Aufgrund seiner Robustheit wird erwartet, dass der Markt im asiatisch-pazifischen Raum im Prognosezeitraum mit der höchsten CAGR von 35,6 % wächstHalbleiterFertigungsökosystem sowie Präsenz namhafter Unternehmen im Bereich der Speichertechnologie, darunter Samsung Electronics und SK Hynix, die an PIM-Technologien arbeiten. Steigende Investitionen in die KI-Infrastruktur zusammen mit Hochleistungsrechnen und fortschrittlichem Speicher sowie Datenzentren in Ländern wie Südkorea, China, Japan und Taiwan förderten die regionale Marktnachfrage nach energieeffizienten Speicherarchitekturen mit hoher Bandbreite. Schätzungen zufolge werden Indien und China in der Region im Jahr 2026 jeweils 39,5 Mio. USD bzw. 105,2 Mio. USD erreichen.

• Im Januar 2025 präsentierte das südkoreanische Unternehmen SK hynix auf der CES 2025 seine PIM-Technologien der nächsten Generation im Rahmen seiner „Full Stack AI Memory Provider“-Strategie neben HBM, CXL, Server-DRAM und On-Device-KI-Speicherlösungen. Die Entwicklung unterstreicht die anhaltenden Investitionen der in APAC ansässigen Speicherhersteller in PIM und andere fortschrittliche KI-Speichertechnologien.

Diese Faktoren spielen eine wichtige Rolle bei der Förderung des Marktwachstums.

China-Processing-in-Memory-Markt

Der chinesische Markt wird Prognosen zufolge einer der größten weltweit sein. Der Umsatz im Jahr 2026 wird auf rund 105,2 Millionen US-Dollar geschätzt, was etwa 16,9 % des weltweiten Umsatzes entspricht. Dies ist auf den raschen Ausbau der inländischen KI-Infrastruktur, der Rechenzentren, der Halbleiterfertigung und staatlich geförderter fortschrittlicher Computerinitiativen zurückzuführen, die die Nachfrage nach energieeffizienten Speicherarchitekturen mit hoher Bandbreite erhöhen.

Japan Processing-in-Memory-Markt

Der japanische Markt wird im Jahr 2026 auf etwa 50,7 Millionen US-Dollar geschätzt, was etwa 8,1 % des weltweiten Umsatzes ausmacht.

Indischer Processing-in-Memory-Markt

Der indische Markt wird im Jahr 2026 auf rund 39,5 Millionen US-Dollar geschätzt, was etwa 6,3 % des weltweiten Umsatzes ausmacht.

Nordamerika

Schätzungen zufolge wird Nordamerika im Jahr 2026 228,1 Millionen US-Dollar erreichen und sich die Position der zweitgrößten Region im Markt sichern. Dies ist auf die Verbreitung generativer KI-Anwendungen, die zunehmende Zahl von Hyperscale-Rechenzentren und Hochleistungsrechnerinfrastrukturen zurückzuführen, die Speicherarchitekturen erfordern, um Bandbreite zu sparen und den Energieverbrauch zu senken. Andere Faktoren, die die Digitalisierung vorantreibenIn-Memory-Computingund speicherzentrierte KI-Beschleuniger sind Fortschritte in der Halbleitertechnologie, die Verfügbarkeit von Risikokapital sowie große Unternehmen in den USA, die im Cloud-Computing- und KI-Sektor tätig sind. Zum Beispiel,

• Im November 2025 sammelte das in den USA ansässige Unternehmen d-Matrix 275 Millionen US-Dollar im Rahmen einer Serie-C-Finanzierung ein, um seine KI-Inferenzplattform auf Basis der Rechen- und Speicherintegration zu erweitern und groß angelegte Bereitstellungen in Hyperscale-, Unternehmens- und staatlichen Rechenzentren zu beschleunigen.

US-amerikanischer Processing-in-Memory-Markt

Basierend auf dem bedeutenden Beitrag Nordamerikas und der Dominanz der USA in der Region kann der US-Markt analytisch auf etwa 189,3 Millionen US-Dollar im Jahr 2026 geschätzt werden, was etwa 30,4 % des weltweiten Processing-in-Memory-Umsatzes ausmacht.

Europa

Europa wird in den kommenden Jahren voraussichtlich eine Wachstumsrate von 33,4 % verzeichnen, was die dritthöchste aller Regionen ist, und bis 2026 einen Wert von 155,6 Mio Unterstützung der Erweiterung der PIM- und Compute-in-Memory-Architektur mit dem Ziel, den Stromverbrauch, die Datenbewegung und Bandbreitenbeschränkungen zu minimieren. Zum Beispiel,

• Im März 2025 stellte das in den Niederlanden ansässige Unternehmen Axelera AI Titania vor, ein leistungsstarkes KI-Inferenz-Chiplet, das auf seiner Digital In-Memory Computing (D-IMC)-Architektur basiert, und sicherte sich im Rahmen des DARE-Projekts bis zu 67 Millionen US-Dollar an Fördermitteln vom EuroHPC Joint Undertaking und teilnehmenden Mitgliedstaaten.

Britischer Processing-in-Memory-Markt

Der britische Markt wird im Jahr 2026 auf etwa 24,1 Millionen US-Dollar geschätzt, was etwa 3,9 % des weltweiten Umsatzes entspricht.

Deutschland Processing-in-Memory-Markt

Der deutsche Markt wird im Jahr 2026 voraussichtlich etwa 30,3 Millionen US-Dollar erreichen, was etwa 4,9 % des weltweiten Umsatzes entspricht.

Südamerika

Für Südamerika wird im Prognosezeitraum ein moderates Wachstum dieses Marktes erwartet. Im Jahr 2026 soll der Markt eine Bewertung von 27,1 Millionen US-Dollar erreichen. Dies ist auf steigende Investitionen in zurückzuführenRechenzentren, Cloud-Infrastruktur, KI-Einführung und Modernisierung der Telekommunikation, insbesondere in Brasilien, die eine Nachfrage nach schnelleren und energieeffizienteren Speicherverarbeitungslösungen schaffen.

Brasilianischer Processing-in-Memory-Markt

Der brasilianische Markt soll im Jahr 2026 einen Wert von 15,2 Millionen US-Dollar erreichen.

Naher Osten und Afrika

Der Nahe Osten und Afrika werden im Jahr 2026 schätzungsweise 44,3 Millionen US-Dollar erreichen und in den kommenden Jahren voraussichtlich mit einer deutlichen Wachstumsrate wachsen. Dies ist auf steigende Investitionen in KI-Infrastruktur, Hyperscale-Rechenzentren, Cloud Computing und souveräne digitale Transformationsprogramme, insbesondere in den GCC-Ländern, zurückzuführen. Darüber hinaus erhöht die zunehmende Nachfrage nach verbesserter Analyse, Smart-City-Technologie, Modernisierung der Telekommunikation und energiesparender Datenverarbeitung auch die Möglichkeiten für Hochgeschwindigkeits-Low-Stop-Speichersysteme wie das PIM, bei denen die Eingabe von Informationen sofort erfolgen kann.

GCC Processing-in-Memory-Markt

Der GCC-Markt soll im Jahr 2026 einen Wert von 14,2 Millionen US-Dollar erreichen.

WETTBEWERBSFÄHIGE LANDSCHAFT

Wichtige Akteure der Branche

Konzentrieren Sie sich auf KI-Beschleunigung, Optimierung der Speicherbandbreite und energieeffizientes In-Memory-Computing durch wichtige Akteure, um das Marktwachstum voranzutreiben

Der globale Processing-in-Memory-Markt verfügt über eine halbkonsolidierte Marktstruktur mit prominenten Akteuren wie Samsung Electronics Co., Ltd., SK hynix Inc., Hangzhou Zhicun (Witmem) Technology Co., Ltd., UPMEM SAS und d-Matrix Corporation. Diese Unternehmen konzentrieren sich auf fortschrittliche PIM-Architekturen, KI-Speicherbeschleuniger, Speicherintegration mit hoher Bandbreite und Compute-in-Memory-Lösungen, um Datenbewegungen zu reduzieren, die Verarbeitungsgeschwindigkeit zu verbessern und den Stromverbrauch in den Bereichen KI-Inferenz, Hochleistungsrechnen, Rechenzentren usw. zu senken.Edge-Computingund Unternehmens-Workloads.

Weitere namhafte Akteure auf dem Weltmarkt sind Axelera AI B.V., Mythic, Inc., GSI Technology, Inc., TetraMem Inc. und EnCharge AI, Inc. Der wachsende Wettbewerb rund um digitales und analoges In-Memory-Computing, speicherzentrierte KI-Beschleunigung, Halbleiter-IP und energieeffiziente Inferenztechnologien dürfte die Produktinnovation beschleunigen, das Software-Ökosystem stärken und die PIM-Einführung in den Bereichen generative KI, autonome Systeme, Robotik, Telekommunikation, Automobilelektronik und Daten der nächsten Generation ausweiten Zentrumsinfrastruktur.

LISTE DER WICHTIGSTEN PROCESSING-IN-MEMORY-UNTERNEHMEN, DIE IM BERICHT PROFILIERT WERDEN

• Samsung Electronics Co., Ltd. (South Korea)
• SK hynix Inc. (South Korea)
• Hangzhou Zhicun (Witmem) Technology Co., Ltd. (China)
• UPMEM SAS (France)
• d-Matrix Corporation (U.S.)
• Axelera AI B.V. (Netherlands)
• Mythic, Inc. (U.S.)
• GSI Technology, Inc. (U.S.)
• TetraMem Inc. (U.S.)
• EnCharge AI, Inc. (S.)

WICHTIGE ENTWICKLUNGEN IN DER INDUSTRIE

• Februar 2026:Mythic und Honda R&D gaben eine gemeinsame Entwicklungsvereinbarung bekannt, um einen KI-SoC auf Automobilniveau zu entwickeln, der die analoge Compute-in-Memory-Architektur von Mythic für die softwaredefinierten Fahrzeuge der nächsten Generation von Honda nutzt. Honda wird die Analog Processing Unit-Technologie von Mythic lizenzieren, wobei die Unternehmen eine äußerst energieeffiziente KI-Verarbeitung für ADAS, autonomes Fahren und andere KI-Arbeitslasten an Bord anstreben.
• Januar 2026:GSI Technology announced a government-funded proof-of-concept engagement with G2 Tech to develop the Sentinel autonomous perimeter-security platform using its Gemini-II compute-in-memory APU. Die Zusammenarbeit wendet Gemini-II auf Echtzeit anDrohneund Kameraverarbeitung, was das kommerzielle Potenzial der Compute-in-Memory-Technologie für Edge-KI-Anwendungen mit geringem Stromverbrauch demonstriert.
• Mai 2025:EnCharge AI hat den KI-Beschleuniger EN100 auf den Markt gebracht, der auf seiner präzisen und skalierbaren analogen In-Memory-Computing-Technologie für Laptops, Workstations und Edge-Geräte basiert. Der Beschleuniger bietet mehr als 200 TOPS an KI-Rechenleistung und zielt gleichzeitig auf eine deutlich verbesserte Leistung pro Watt für Inferenz-Workloads auf dem Gerät ab.
• November 2025:d-Matrix und Alchip kündigten eine Zusammenarbeit zur Entwicklung eines 3D-DRAM-basierten Inferenzbeschleunigers für Rechenzentren an, der auf der Digital In-Memory Compute-Architektur von d-Matrix basiert. Ihre 3DIMC-Technologie ist für den kommerziellen Einsatz im Raptor-Beschleuniger von d-Matrix geplant und soll speicherbezogene Leistungs- und Kostenengpässe bei groß angelegten KI-Inferenzen reduzieren.
• Oktober 2025:Axelera AI kündigte seine Europa AIPU an, die über acht KI-Kerne der zweiten Generation verfügt, die auf der Digital In-Memory Compute-Technologie des Unternehmens basieren und bis zu 629 TOPS bei INT8-Präzision liefern. Der Beschleuniger ist für die generative KI- und Computer-Vision-Inferenz von Edge-Systemen bis hin zu Unternehmensservern konzipiert und berücksichtigt dabei die Anforderungen an Speicherbandbreite, Energieeffizienz und Verarbeitungskosten.
• Dezember 2024:UPMEM hat sich für die RISC-V-KI-Prozessor-IP von Semidynamics für sein LPDDR5X Processing-in-Memory-Gerät der nächsten Generation entschieden, das auf generative KI und große Sprachmodellanwendungen abzielt.
• November 2024:TetraMem und SK Hynix gaben eine gemeinsame Forschungspartnerschaft bekannt, die sich auf die Weiterentwicklung von In-Memory-Computing-Technologien für konzentriertkünstliche IntelligenzDie Zusammenarbeit kombiniert die analoge In-Memory-Computing-Plattform von TetraMem mit der Speicherkompetenz von SK hynix, um die Skalierbarkeit, Verarbeitungseffizienz und kommerzielle Zugänglichkeit speicherzentrierter KI-Architekturen zu verbessern.

BERICHTSBEREICH

Die globale Processing-in-Memory-Marktanalyse umfasst eine umfassende Untersuchung der Marktgröße und -prognose für alle im Bericht enthaltenen Marktsegmente. Es enthält Einzelheiten zur Marktdynamik und den Markttrends, die den Markt im Prognosezeitraum voraussichtlich antreiben werden. Es bietet Informationen zu wichtigen Aspekten, einschließlich eines Überblicks über technologische Fortschritte, Pipeline-Kandidaten, das regulatorische Umfeld und Produkteinführungen. Darüber hinaus werden Partnerschaften, Fusionen und Übernahmen sowie wichtige Branchenentwicklungen detailliert beschrieben. Der globale Marktforschungsbericht bietet außerdem eine detaillierte Wettbewerbslandschaft mit Informationen zu Marktanteilen und Profilen der wichtigsten operativen Akteure.

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Berichtsumfang und Segmentierung

Forschungsmethodik

1. Bottom-Up-Ansätze

Ansatz 1: Umsatz und Marktanteil der wichtigsten PIM-Player, 2021–2025

• Sammlung PIM-spezifischer und zurechenbarer Umsätze aus Jahresberichten, Investorenpräsentationen, Unternehmensoffenlegungen, Produktportfolios und Kommerzialisierungsankündigungen von Unternehmen wie Samsung Electronics, SK hynix, UPMEM, Witmem, d-Matrix, Axelera AI, GSI Technology, TetraMem, EnCharge AI und anderen.
• Der PIM-Umsatz auf Unternehmensebene wurde auf der Grundlage der kommerziellen Produktverfügbarkeit, des Versandvolumens, der Kundenbereitstellungen, der Produktpreise, des Produktionsstatus und der zuordenbaren PIM-Inhalte geschätzt.
• Die geschätzten Umsätze der großen Anbieter wurden aggregiert und für kleinere und aufstrebende Anbieter angepasst, um die globale Marktgröße abzuleiten.

Ansatz 2: Einheitenversand und ASP-Analyse, 2021–2025

• Schätzung der jährlichen Lieferungen von PIM-fähigen Speicher-ICs, PIM-Speichermodulen, Beschleunigerkarten und -platinen sowie kommerziell monetarisiertem PIM-Halbleiter-IP.
• Die Produktmengen wurden mit geschätzten gewichteten durchschnittlichen Verkaufspreisen basierend auf Speichertyp, Verarbeitungsfähigkeit, Verpackung, Produktkonfiguration und Vermarktungsphase multipliziert.
• Die Summierung der Umsätze auf Produktebene wurde verwendet, um den gesamten Processing-in-Memory-Markt abzuschätzen und zu validieren.

Ansatz 3: Anwendungs- und Workload-Nachfragemodell, 2021–2025

• Bewertung der PIM-Einführung in den Bereichen KI und ML, HPC, Datenbank- und Analyseverarbeitung, Diagramm- und Empfehlungsverarbeitung, Signal- und Bildverarbeitung und andere speicherintensive Arbeitslasten.
• Die adressierbare Computerinfrastruktur wurde anhand der Speicherbandbreitenanforderungen, der Datenbewegungsintensität, der Verarbeitungseffizienz, der Hardwareverfügbarkeit und der kommerziellen PIM-Durchdringung bewertet.
• Die Nachfrage auf Anwendungsebene wurde über die Regionen hinweg aggregiert und mit Lieferantenumsätzen und Versandschätzungen abgeglichen.

2. Top-Down-Ansätze

Ansatz 1: Analyse der übergeordneten und adressierbaren Halbleitermärkte, 2021–2025

• Analyse relevanter Muttermärkte, einschließlich DRAM, HBM, SRAM, neuer Speicher, KI-Beschleuniger-Hardware und Hochleistungs-Computing-Infrastruktur.
• Der technisch adressierbare Teil dieser Märkte wurde identifiziert und geeignete Annahmen zur PIM-Durchdringung wurden basierend auf der kommerziellen Bereitschaft, den Speicherbandbreitenanforderungen, der KI-Einführung und der regionalen Halbleiteraktivität angewendet.
• Die daraus resultierende Schätzung wurde mit den Unternehmensumsätzen, Produktlieferungen und kommerziellen PIM-Einsätzen kreuzvalidiert, um eine Überschätzung zu vermeiden.

3. Liste der wichtigsten Quellen

• Welthalbleiterhandelsstatistik (WSTS)
• Verband der Halbleiterindustrie (SIA)
• JEDEC
• SEMI
• IEEE
• Globale Halbleiterallianz (GSA)
• CXL-Konsortium
• Jahresberichte
• Investorenpräsentationen
• SEC-Einreichungen
• Ergebnismitteilungen
• Produktdatenblätter
• Technische Unterlagen
• Entwicklerdokumentation
• Kommerzialisierungsankündigungen von PIM-Unternehmen
• US-Handelsministerium
• BIS
• Europäische Kommission
• METI Japan
• MOTIE Südkorea
• Taiwan MOEA
• MeitY Indien
• OECD
• Weltbank
• IEA
• ITU
• Andere relevante institutionelle Quellen

4. Primärinterviews

Angebotsseitige Interviews: 60 %

• Key Respondents: PIM chip developers, memory manufacturers, accelerator vendors, semiconductor IP companies, module manufacturers, foundries, packaging companies, distributors, and system suppliers.
• Interviews were used to validate shipment volumes, ASP ranges, commercialization timelines, product mix, regional demand, and competitive positioning.

Interviews auf der Nachfrageseite: 40 %

• Hauptbefragte:Hyperscaler, Cloud-Anbieter, Rechenzentrumsbetreiber, HPC-Benutzer, KI-Infrastrukturanbieter, OEMs, Systemintegratoren und Käufer von Unternehmenstechnologie.
• Mithilfe von Interviews wurden die PIM-Einführung, die Workload-Eignung, Kaufpräferenzen, Bereitstellungsmuster, Leistungsanforderungen und die zukünftige Einführung in allen Ländern und Regionen bewertet.