Taille du marché du traitement en mémoire, part et analyse de l’industrie, par type de produit (CI de mémoire compatibles PIM, modules de mémoire PIM, cartes et cartes d’accélérateur PIM et IP de semi-conducteurs PIM), par technologie de traitement (PIM numérique et PIM à signaux analogiques et mixtes), par application (IA et ML, calcul haute performance, analyse de données et traitement de bases de données, traitement de graphiques et de recommandations, traitement du signal et de l’image, et autres), par industrie (électronique grand public, informatique et télécommunications, automobile, so

La taille du marché mondial du traitement en mémoire était évaluée à 623,3 millions de dollars en 2025. Le marché devrait passer de 830,8 millions de dollars en 2026 à 8 805,8 millions de dollars d’ici 2034, avec un TCAC de 34,3 % au cours de la période de prévision.

Le secteur du traitement en mémoire fait référence aux technologies de mémoire à semi-conducteurs qui impliquent le placement de tâches de calcul dans ou à proximité de la mémoire, minimisant ainsi le besoin de transférer des données entre les processeurs et la mémoire. L'utilisation de telles technologies améliore considérablement la vitesse de traitement, l'efficacité énergétique et les performances globales des opérations de traitement des données. Le besoin de traitement dans les systèmes de mémoire augmente en raison de l’utilisation croissante de l’IA, du calcul haute performance et des applications utilisant le Big Data.

En outre, de nombreux acteurs clés du marché, tels que Samsung Electronics Co., Ltd., SK hynix Inc., Hangzhou Zhicun (Witmem) Technology Co., Ltd., UPMEM SAS et d-Matrix Corporation, opérant sur le marché, se concentrent sur l'innovation de produits et les partenariats stratégiques pour développer des architectures PIM avancées et accélérer leur adoption dans les applications d'IA, HPC et de centres de données.

IMPACT DE L’IA GÉNÉRATIVE

L’expansion de l’IA générative renforce la demande de solutions PIM à large bande passante

Le développement explosif de l’IA générative conduit à la recherche de solutions de traitement en mémoire en raison de l’énorme bande passante mémoire et des mouvements massifs de données entre la mémoire et les processeurs requis par les grands modèles de langage. Les architectures PIM fonctionnent en effectuant une partie du calcul dans la zone mémoire, réduisant ainsi la latence et augmentant l'efficacité énergétique. Avec l'augmentation des cas de IA générativeL'inférence étant mise en œuvre dans les centres de données, le PIM a de nouvelles chances d'agir en tandem avec un GPU puisqu'il peut traiter de nombreuses applications gourmandes en mémoire, y compris le mécanisme d'attention. Des problèmes de mémoire surviennent à mesure que les modèles d’IA autorisent un contexte plus long et une concurrence d’utilisateur plus élevée. Ainsi, l’IA générative peut être considérée comme un développement rapide et une application croissante du PIM. Par exemple,

• En octobre 2025, SK hynix a présenté sa solution améliorée de traitement en mémoire AiMX basée sur AiM au AI Infra Summit 2025, démontrant un système combinant des GPU NVIDIA H100 avec des cartes AiMX pour l'inférence de modèles de langage à grande échelle.

Ainsi, ce facteur alimente la croissance du marché du traitement en mémoire dans les années à venir.

TENDANCES DU MARCHÉ DU TRAITEMENT EN MÉMOIRE

L’investissement croissant dans le calcul en mémoire analogique pour les charges de travail d’IA de pointe et à contraintes énergétiques alimente la croissance du marché

L’augmentation des investissements dans l’informatique analogique en mémoire stimule le marché, car les applications d’IA nécessitent plus de puissance de calcul avec moins d’énergie. Le calcul analogique en mémoire exécute des processus d'IA sélectionnés à l'intérieur de puces mémoire, minimisant ainsi le besoin de transférer des données entre la mémoire et les processeurs et rendant le processus plus économe en énergie. Une telle architecture est idéale pour les fonctions d'IA de pointe telles que la robotique, les systèmes autonomes, les appareils intelligents, les équipements industriels et les systèmes de défense, où l'énergie, l'espace et la capacité de refroidissement sont limités. À mesure que les applications d’IA générative et les tâches d’inférence évoluent vers la périphérie, les entreprises sont de plus en plus motivées à investir dans le calcul analogique pour le développement de la mémoire. Par exemple,

• En février 2025, EnCharge AI a levé plus de 100 millions de dollars en financement de série B, portant son financement total à plus de 144 millions de dollars, pour commercialiser ses produits d'accélérateurs d'IA informatiques analogiques en mémoire.

DYNAMIQUE DU MARCHÉ

FACTEURS DU MARCHÉ

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La croissance de l’inférence de l’IA et les goulots d’étranglement de la bande passante mémoire stimulent la croissance du marché

La demande de solutions PIM augmente en raison de la croissance rapide de l’utilisation de l’inférence de l’intelligence artificielle (IA).Grands modèles de langagenécessitent une utilisation ininterrompue des poids de modèle et des données de cache de valeurs-clés, ce qui rend la tâche difficile pour les systèmes processeur-mémoire traditionnels, qui ont le potentiel de rencontrer des problèmes de bande passante mémoire. Les performances des systèmes processeur-mémoire standard souffrent généralement du mouvement constant de va-et-vient des données entre la DRAM et les GPU ou les accélérateurs. PIM effectue des calculs spécifiques déjà dans la mémoire, ce qui contribue à réduire le mouvement des données et améliore ainsi la bande passante effective, la latence et l'efficacité énergétique. L’importance de ces avantages augmente avec l’utilisation croissante de solutions d’IA générative, pour lesquelles des modèles plus grands, des fenêtres contextuelles plus longues et un nombre d’utilisateurs plus élevé sont nécessaires. Ainsi, les charges de travail croissantes d’inférence d’IA contribuent au développement d’architectures PIM par les fabricants de semi-conducteurs. Par exemple,

• En août 2026, Samsung Electronics a présenté sa technologie LPDDR5X-PIM au Hot Chips 2026, ciblant spécifiquement les charges de travail d'inférence d'IA en intégrant des fonctions informatiques directement dans une DRAM basse consommation.

RESTRICTIONS DU MARCHÉ

Les longs cycles de qualification, l’immaturité de l’écosystème logiciel et la complexité de l’intégration peuvent entraver la croissance du marché

Les solutions PIM tardent à être adoptées car les clients du secteur des semi-conducteurs exigent généralement de longs processus de qualification et de validation avant d'intégrer de nouvelles architectures de mémoire dans leurs systèmes commerciaux. LelogicielL’écosystème PIM est également moins mature que les écosystèmes CPU et GPU traditionnels.

L'intégration PIM peut être très compliquée en raison de ses dépendances vis-à-vis du matériel de mémoire, des processeurs, de l'architecture système et des infrastructures logicielles. Par conséquent, les retards de qualification et les problèmes d’écosystème peuvent entraver le processus de commercialisation des technologies PIM.

OPPORTUNITÉS DE MARCHÉ

Demande croissante de centres de données économes en énergie pour créer de nouvelles opportunités de croissance du marché

La consommation croissante d’énergie dans les centres de données d’IA et de calcul haute performance crée une forte opportunité pour les solutions de traitement en mémoire. Les systèmes existants consomment de l'énergie pour les transferts massifs de données entre les processeurs et les systèmes/disques de mémoire, tandis que PIM minimise ces opérations en effectuant des calculs spécifiques effectués à proximité ou dans la mémoire elle-même. Cette méthode vise à augmenter les performances/W, à réduire la latence et à réduire la consommation d’énergie. Alors que les propriétaires de centres de données accordent davantage d’attention à la minimisation des coûts de l’électricité et à l’augmentation de l’efficacité de l’infrastructure, le PIM pourrait devenir un bon complément aux systèmes basés sur GPU. Avec les applications croissantes de l’IA générative et d’énormes modèles de langage, les perspectives de systèmes PIM économes en énergie augmentent.

Analyse de segmentation

Par type de produit

Les charges de travail croissantes de l’IA et du HPC ont renforcé l’adoption du segment IC de mémoire compatible PIM

En fonction du type de produit, le marché est classé en circuits intégrés de mémoire compatibles PIM, modules de mémoire PIM, cartes et cartes accélératrices PIM et IP à semi-conducteurs PIM.

Le segment des circuits intégrés de mémoire compatibles PIM représentait la plus grande part de marché du traitement en mémoire en 2025. Cela est dû à leur capacité à combiner les capacités de traitement avec la mémoire elle-même, ce qui permet de minimiser le mouvement des données et d’améliorer l’utilisation de la bande passante, la latence et l’efficacité énergétique. L'application croissante de circuits intégrés de mémoire compatibles PIM dans les secteurs de l'inférence IA, du calcul haute performance et des centres de données n'a fait qu'alimenter la demande, car ces charges de travail nécessitent une architecture de mémoire plus rapide et nécessitant moins d'énergie.

Le segment IP des semi-conducteurs PIM devrait croître au TCAC le plus élevé de 39,9 % dans les années à venir. Cela est dû à la demande croissante des fabricants de puces pour des architectures PIM personnalisables et sous licence pouvant être intégrées dans les accélérateurs d'IA,dispositifs de mémoireet les plates-formes informatiques de pointe tout en réduisant le temps et les coûts de développement.

Par technologie de traitement

Une programmabilité et une compatibilité système accrues ont stimulé la domination du segment PIM numérique

Basé sur la technologie de traitement, le marché est divisé en PIM numérique et PIM analogique et à signaux mixtes.

Le segment PIM numérique représentait la plus grande part de marché en 2025. Cela est dû à sa capacité à s’intégrer de manière transparente aux systèmes existants basés sur l’architecture de mémoire numérique, les processus de conception de semi-conducteurs et le système informatique conventionnel, qui en font le leader numéro un du marché. De plus, sa capacité à offrir une précision prévisible et une capacité de reprogrammation plus facile malgré son déploiement dans les tâches d'inférence HPC, de centre de données et d'IA a renforcé son adoption commerciale par rapport à d'autres approches analogiques du PIM qui sont moins avancées.

Le segment PIM à signaux analogiques et mixtes devrait croître au TCAC le plus élevé de 38,6 % au cours de la période de prévision. Cela est dû à son fort potentiel pour effectuer des calculs d’IA avec un mouvement de données et une consommation d’énergie considérablement réduits, ce qui le rend de plus en plus adapté à l’IA de pointe, aux systèmes embarqués et aux charges de travail d’inférence à contraintes énergétiques.

Par candidature

Exigences élevées en matière de bande passante mémoire Prise en charge du leadership des segments IA et ML

En fonction des applications, le marché est divisé en IA et ML,calcul haute performance, analyse de données et traitement de bases de données, traitement de graphiques et de recommandations, traitement de signaux et d'images, et autres (encapsulation, empotage, scellement, etc.).

Le segment de l’intelligence artificielle et de l’apprentissage automatique (IA et ML) représentait la plus grande part de marché en 2025. Cela est dû à la demande croissante de grands modèles de langage, de systèmes de recommandation, de vision par ordinateur et d’autres applications gourmandes en données. Les conceptions PIM peuvent minimiser le transfert de données entre les processeurs et la mémoire, ce qui contribue à améliorer les performances et l'efficacité, ce qui en fait des candidats parfaits pour les tâches de formation et d'inférence liées à l'IA.

Le segment Autres devrait croître au TCAC le plus élevé de 39,9 % au cours de la période de prévision. Cela est dû à la demande croissante de matériaux de protection avancés offrant une isolation électrique, une résistance à l’humidité, une stabilité thermique et une protection mécanique pour des composants électroniques de plus en plus compacts et performants.

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Par industrie

L’IA générative et l’expansion de la 5G ont stimulé la demande de PIM dans le segment informatique et télécom

Sur la base de l'industrie, le marché est classé en électronique grand public, informatique et télécommunications, automobile, soins de santé et autres (gouvernement, fabrication, etc.).

Le segment informatique et télécommunications a connu une part de marché dominante en 2025. Cela est dû aux nombreux serveurs d’IA, centres de données, infrastructures cloud et systèmes de mise en réseau qui nécessitent un traitement à faible latence et une bande passante mémoire élevée. Un autre contributeur à la croissance de la demande de PIM est l’utilisation accrue de l’IA générative,Technologie 5G, des installations de données à grande échelle et des analyses de données massives dans le secteur.

Le segment automobile devrait croître au TCAC le plus élevé de 37,8 % au cours de la période de prévision. Cela est dû à l’intégration croissante des systèmes ADAS, de conduite autonome, d’IA embarquée et de traitement de données de capteurs en temps réel qui nécessitent des architectures informatiques à faible latence, à bande passante élevée et économes en énergie telles que le PIM.

Perspectives régionales du marché du traitement en mémoire

Par géographie, le marché est classé en Amérique du Nord, Amérique du Sud, Europe, Moyen-Orient, Afrique et Asie-Pacifique.

Asie-Pacifique

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L’Asie-Pacifique détenait la plus grande part de marché en 2024, avec une valeur de 210,2 millions de dollars, et a également conservé la première part de marché en 2025, avec 280,8 millions de dollars. Le marché de la région Asie-Pacifique devrait croître au TCAC le plus élevé de 35,6 % au cours de la période de prévision, en raison de sa robustesse.semi-conducteurécosystème manufacturier et présence d'entreprises renommées dans le domaine de la technologie de mémoire, notamment Samsung Electronics et SK Hynix, qui travaillent sur les technologies PIM. L'augmentation des investissements dans les infrastructures d'IA, le calcul haute performance et la mémoire avancée, ainsi que les centres de données dans des pays comme la Corée du Sud, la Chine, le Japon et Taïwan, ont favorisé la demande du marché régional pour des architectures de mémoire économes en énergie à large bande passante. Dans la région, l’Inde et la Chine devraient chacune atteindre respectivement 39,5 millions de dollars et 105,2 millions de dollars en 2026. Par exemple,

• En janvier 2025, la société sud-coréenne SK hynix a présenté ses technologies PIM de nouvelle génération au CES 2025 dans le cadre de sa stratégie « Full Stack AI Memory Provider », aux côtés de solutions HBM, CXL, DRAM de serveur et de mémoire IA sur appareil. Ce développement met en évidence l’investissement continu des fabricants de mémoire basés en Asie-Pacifique dans le PIM et d’autres technologies avancées de mémoire IA.

Ces facteurs jouent un rôle important dans la croissance du marché.

Marché chinois du traitement en mémoire

Le marché chinois devrait être l’un des plus importants au monde, avec des revenus estimés à environ 105,2 millions de dollars en 2026, soit environ 16,9 % des ventes mondiales. Cela est dû à l’expansion rapide des infrastructures nationales d’IA, des centres de données, de la fabrication de semi-conducteurs et des initiatives informatiques avancées soutenues par le gouvernement qui augmentent la demande d’architectures de mémoire à large bande passante et économes en énergie.

Marché japonais du traitement en mémoire

Le marché japonais est estimé à environ 50,7 millions de dollars en 2026, soit environ 8,1 % du chiffre d'affaires mondial.

Marché indien du traitement en mémoire

Le marché indien est estimé à environ 39,5 millions de dollars en 2026, soit environ 6,3 % du chiffre d'affaires mondial.

Amérique du Nord

L’Amérique du Nord devrait atteindre 228,1 millions de dollars en 2026 et assurer la position de deuxième plus grande région du marché. Cela est dû à la prolifération des applications d’IA générative, au nombre croissant de centres de données hyperscale et aux infrastructures informatiques hautes performances qui nécessitent des architectures de mémoire pour économiser la bande passante et réduire la consommation d’énergie. Autres facteurs favorisant le numériqueinformatique en mémoireet les accélérateurs d'IA centrés sur la mémoire sont des avancées dans les technologies des semi-conducteurs, la disponibilité du capital-risque ainsi que les grandes entreprises américaines travaillant dans le secteur du cloud computing et de l'IA. Par exemple,

• En novembre 2025, la société américaine d-Matrix a levé 275 millions de dollars en financement de série C pour étendre sa plate-forme d'inférence d'IA basée sur l'intégration de la mémoire de calcul et accélérer les déploiements à grande échelle dans les centres de données hyperscale, d'entreprise et souverains.

Marché américain du traitement en mémoire

Sur la base de la contribution significative de l’Amérique du Nord et de la domination des États-Unis dans la région, le marché américain peut être estimé analytiquement à environ 189,3 millions de dollars en 2026, ce qui représente environ 30,4 % des ventes mondiales de traitement en mémoire.

Europe

L'Europe devrait enregistrer un taux de croissance de 33,4 % dans les années à venir, ce qui est le troisième plus élevé parmi toutes les régions, et atteindre une valorisation de 155,6 millions de dollars d'ici 2026. La croissance du marché en Europe augmente, en raison des investissements croissants dans les infrastructures gouvernementales d'IA, les technologies de semi-conducteurs économes en énergie et le calcul haute performance dans différents pays, dont l'Allemagne, la France, les Pays-Bas, la Belgique et le Royaume-Uni. L'inférence contribue également à l'expansion du PIM et de l'architecture de calcul en mémoire, visant à minimiser la consommation d'énergie, le mouvement des données et les limitations de bande passante. Par exemple,

• En mars 2025, Axelera AI, basée aux Pays-Bas, a dévoilé Titania, une puce d'inférence d'IA haute performance basée sur son architecture Digital In-Memory Computing (D-IMC), et a obtenu jusqu'à 67 millions de dollars de financement de la part de l'entreprise commune EuroHPC et des États membres participants dans le cadre du projet DARE.

Marché britannique du traitement en mémoire

Le marché britannique est estimé à environ 24,1 millions de dollars en 2026, ce qui représente environ 3,9 % des revenus mondiaux.

Marché allemand du traitement en mémoire

Le marché allemand devrait atteindre environ 30,3 millions de dollars en 2026, soit environ 4,9 % des ventes mondiales.

Amérique du Sud

L’Amérique du Sud devrait connaître une croissance modérée de ce marché au cours de la période de prévision. Le marché devrait atteindre une valorisation de 27,1 millions de dollars en 2026. Cela est dû à l'augmentation des investissements danscentres de données, l'infrastructure cloud, l'adoption de l'IA et la modernisation des télécommunications, en particulier au Brésil, qui créent une demande pour des solutions de traitement de la mémoire plus rapides et plus économes en énergie.

Marché brésilien du traitement en mémoire

Le marché brésilien devrait atteindre une valeur de 15,2 millions de dollars en 2026.

Moyen-Orient et Afrique

Le Moyen-Orient et l’Afrique devraient atteindre 44,3 millions de dollars en 2026 et devraient croître à un taux de croissance important dans les années à venir. Cela est dû aux investissements croissants dans les infrastructures d’IA, les centres de données à grande échelle, le cloud computing et les programmes souverains de transformation numérique, en particulier dans les pays du CCG. En outre, le développement croissant de la demande en matière d'analyse améliorée, de technologie de ville intelligente, de modernisation des télécommunications et d'informatique économe en énergie augmente également les opportunités pour les systèmes de mémoire à haut débit et à faible vitesse tels que le PIM, où la saisie des informations peut avoir lieu instantanément.

Marché du traitement en mémoire du CCG

Le marché du CCG devrait atteindre une valeur de 14,2 millions de dollars en 2026.

PAYSAGE CONCURRENTIEL

Acteurs clés de l'industrie

Focus sur l’accélération de l’IA, l’optimisation de la bande passante mémoire et l’informatique en mémoire économe en énergie par les principaux acteurs pour propulser la croissance du marché

Le marché mondial du traitement en mémoire présente une structure de marché semi-consolidée, avec des acteurs de premier plan tels que Samsung Electronics Co., Ltd., SK hynix Inc., Hangzhou Zhicun (Witmem) Technology Co., Ltd., UPMEM SAS et d-Matrix Corporation. Ces entreprises se concentrent sur les architectures PIM avancées, les accélérateurs de mémoire IA, l'intégration de mémoire à large bande passante et les solutions de calcul en mémoire pour réduire le mouvement des données, améliorer la vitesse de traitement et réduire la consommation d'énergie dans l'inférence IA, le calcul haute performance, les centres de données,informatique de pointeet les charges de travail de l'entreprise.

Parmi les autres acteurs notables du marché mondial figurent Axelera AI B.V., Mythic, Inc., GSI Technology, Inc., TetraMem Inc. et EnCharge AI, Inc. La concurrence croissante autour de l'informatique numérique et analogique en mémoire, de l'accélération de l'IA centrée sur la mémoire, de l'IP à semi-conducteurs et des technologies d'inférence économes en énergie devrait accélérer l'innovation des produits, renforcer l'écosystème logiciel et étendre l'adoption du PIM à l'IA générative, aux systèmes autonomes, à la robotique, aux télécommunications, à l'électronique automobile et infrastructure de centre de données de nouvelle génération.

LISTE DES SOCIÉTÉS CLÉS DE TRAITEMENT EN MÉMOIRE PROFILÉES DANS LE RAPPORT

• 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.)

DÉVELOPPEMENTS CLÉS DE L’INDUSTRIE

• Février 2026 :Mythic et Honda R&D ont annoncé un accord de développement conjoint pour créer un SoC IA de qualité automobile utilisant l'architecture de calcul en mémoire analogique de Mythic pour les véhicules définis par logiciel de nouvelle génération de Honda. Honda obtiendra une licence pour la technologie de l'unité de traitement analogique de Mythic, les sociétés ciblant le traitement de l'IA à haute efficacité énergétique pour l'ADAS, la conduite autonome et d'autres charges de travail d'IA embarquées.
• Janvier 2026 :GSI Technology a annoncé un engagement de validation de principe financé par le gouvernement avec G2 Tech pour développer la plate-forme autonome de sécurité périmétrique Sentinel à l'aide de son APU de calcul en mémoire Gemini-II. La collaboration applique Gemini-II au temps réeldroneet le traitement des caméras, démontrant le potentiel commercial de la technologie de calcul en mémoire pour les applications d'IA de pointe à faible consommation.
• Mai 2025 :EnCharge AI a lancé l'accélérateur EN100 AI, construit sur sa technologie informatique analogique en mémoire précise et évolutive pour les ordinateurs portables, les postes de travail et les appareils de pointe. L'accélérateur fournit plus de 200 TOPS de performances de calcul d'IA tout en ciblant des performances par watt considérablement améliorées pour les charges de travail d'inférence sur l'appareil.
• Novembre 2025 :d-Matrix et Alchip ont annoncé une collaboration pour développer un accélérateur d'inférence de centre de données basé sur DRAM 3D, construit autour de l'architecture de calcul numérique en mémoire de d-Matrix. Leur technologie 3DIMC devrait être déployée commercialement dans l'accélérateur Raptor de d-Matrix et vise à réduire les performances liées à la mémoire et les goulots d'étranglement en termes de coûts dans l'inférence d'IA à grande échelle.
• Octobre 2025 :Axelera AI a annoncé son Europa AIPU, doté de huit cœurs d'IA de deuxième génération basés sur la technologie Digital In-Memory Compute de l'entreprise et offrant jusqu'à 629 TOPS avec une précision INT8. L'accélérateur est conçu pour l'inférence générative d'IA et de vision par ordinateur depuis les systèmes de périphérie jusqu'aux serveurs d'entreprise tout en répondant aux exigences de bande passante mémoire, d'efficacité énergétique et de coût de traitement.
• Décembre 2024 :UPMEM a sélectionné l'IP du processeur RISC-V AI de Semidynamics pour son dispositif de traitement en mémoire LPDDR5X de nouvelle génération destiné à l'IA générative et aux grandes applications de modèles de langage.
• Novembre 2024 :TetraMem et SK hynix ont annoncé un partenariat de recherche conjoint axé sur l'avancement des technologies informatiques en mémoire pourintelligence artificielleLa collaboration combine la plate-forme informatique analogique en mémoire de TetraMem avec l'expertise en mémoire de SK hynix pour améliorer l'évolutivité, l'efficacité du traitement et l'accessibilité commerciale des architectures d'IA centrées sur la mémoire.

COUVERTURE DU RAPPORT

L’analyse du marché mondial du traitement en mémoire comprend une étude complète de la taille et des prévisions du marché pour tous les segments de marché inclus dans le rapport. Il comprend des détails sur la dynamique du marché et les tendances du marché qui devraient stimuler le marché au cours de la période de prévision. Il fournit des informations sur les aspects clés, notamment un aperçu des avancées technologiques, des candidats en développement, de l'environnement réglementaire et des lancements de produits. De plus, il détaille les partenariats, les fusions et acquisitions, ainsi que les développements clés du secteur. Le rapport d’étude de marché mondial fournit également un paysage concurrentiel détaillé avec des informations sur la part de marché et les profils des principaux acteurs opérationnels.

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Portée et segmentation du rapport

Méthodologie de recherche

1. Approches ascendantes

Approche 1 : Revenus et part de marché des principaux acteurs du PIM, 2021-2025

• Collecte de revenus spécifiques au PIM et attribuables à partir de rapports annuels, de présentations aux investisseurs, de divulgations d'entreprises, de portefeuilles de produits et d'annonces de commercialisation de sociétés telles que Samsung Electronics, SK hynix, UPMEM, Witmem, d-Matrix, Axelera AI, GSI Technology, TetraMem, EnCharge AI et autres.
• Les revenus PIM au niveau de l'entreprise ont été estimés en fonction de la disponibilité commerciale des produits, des volumes d'expédition, des déploiements clients, des prix des produits, de l'état de production et du contenu PIM attribuable.
• Les revenus estimés des principaux fournisseurs ont été regroupés et ajustés pour tenir compte des fournisseurs plus petits et émergents afin d’obtenir la taille du marché mondial.

Approche 2 : Expédition unitaire et analyse ASP, 2021-2025

• Estimation des expéditions annuelles de circuits intégrés de mémoire compatibles PIM, de modules de mémoire PIM, de cartes et cartes accélératrices et d'IP de semi-conducteurs PIM commercialement monétisées.
• Les volumes de produits ont été multipliés par les prix de vente moyens pondérés estimés en fonction du type de mémoire, de la capacité de traitement, de l'emballage, de la configuration du produit et du stade de commercialisation.
• La somme des revenus au niveau des produits a été utilisée pour estimer et valider le marché global du traitement en mémoire.

Approche 3 : Modèle de demande d'applications et de charge de travail, 2021-2025

• Évaluation de l'adoption du PIM dans l'IA et le ML, le HPC, le traitement des bases de données et des analyses, le traitement des graphiques et des recommandations, le traitement du signal et des images, ainsi que d'autres charges de travail gourmandes en mémoire.
• L'infrastructure informatique adressable a été évaluée en fonction des exigences en matière de bande passante mémoire, de l'intensité du mouvement des données, de l'efficacité du traitement, de la disponibilité du matériel et de la pénétration commerciale du PIM.
• La demande au niveau des applications a été regroupée dans toutes les régions et rapprochée des revenus des fournisseurs et des estimations des expéditions.

2. Approches descendantes

Approche 1 : Analyse des marchés des semi-conducteurs parents et adressables, 2021-2025

• Analyse des marchés parents pertinents, notamment DRAM, HBM, SRAM, mémoire émergente, matériel d'accélérateur d'IA et infrastructure informatique haute performance.
• La partie techniquement adressable de ces marchés a été identifiée et des hypothèses de pénétration PIM appropriées ont été appliquées en fonction de la préparation commerciale, des exigences en matière de bande passante mémoire, de l'adoption de l'IA et de l'activité régionale des semi-conducteurs.
• L'estimation résultante a été validée de manière croisée avec les revenus de l'entreprise, les expéditions de produits et les déploiements commerciaux de PIM pour éviter toute surestimation.

3. Liste des sources clés

• Statistiques du commerce mondial des semi-conducteurs (WSTS)
• Association de l'industrie des semi-conducteurs (SIA)
• JEDEC
• SEMI
• IEEE
• Alliance mondiale des semi-conducteurs (GSA)
• Consortium CXL
• Rapports annuels
• présentations aux investisseurs
• Dépôts auprès de la SEC
• Publications de résultats
• Fiches produits
• Documents techniques
• Documentation du développeur
• Annonces de commercialisation des sociétés PIM
• Département américain du Commerce
• BIS
• Commission européenne
• METI Japon
• MOTIE Corée du Sud
• MOEA de Taïwan
• MeitY Inde
• OCDE
• Banque mondiale
• AIE
• UIT
• Autres sources institutionnelles pertinentes

4. Entretiens primaires

Entretiens côté offre : 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.

Entretiens côté demande : 40 %

• Répondants clés :Hyperscalers, fournisseurs de cloud, opérateurs de centres de données, utilisateurs HPC, fournisseurs d'infrastructures d'IA, OEM, intégrateurs de systèmes et acheteurs de technologies d'entreprise.
• Des entretiens ont été utilisés pour évaluer l'adoption du PIM, l'adéquation de la charge de travail, les préférences d'achat, les modèles de déploiement, les exigences de performances et l'adoption future dans les pays et régions.