プロセッシング・イン・メモリの市場規模、シェアおよび業界分析、製品タイプ別（PIM対応メモリIC、PIMメモリモジュール、PIMアクセラレータカードおよびボード、PIM半導体IP）、処理技術別（デジタルPIMおよびアナログおよびミックスドシグナルPIM）、アプリケーション別（AIおよびML、ハイパフォーマンスコンピューティング、データ分析およびデータベース処理、グラフおよび推奨処理、信号および画像）加工、その他)、業界別 (家電、IT & テレコム、自動車、ヘルスケア、その他)、地域別予測、2026 ～ 2034 年

世界のプロセシングインメモリ市場規模は、2025 年に 6 億 2,330 万米ドルと評価されています。市場は、2026 年の 8 億 3,080 万米ドルから 2034 年までに 88 億 580 万米ドルに成長すると予測されており、予測期間中に 34.3% の CAGR を示します。

メモリ内処理セクターとは、メモリ内またはメモリの近くに計算タスクを配置する半導体メモリ テクノロジを指し、プロセッサとメモリ間のデータ転送の必要性を最小限に抑えます。このようなテクノロジーを使用すると、処理速度、エネルギー効率、およびデータ処理操作の全体的なパフォーマンスが大幅に向上します。 AI、ハイパフォーマンスコンピューティング、ビッグデータを使用するアプリケーションの使用の増加により、メモリシステムでの処理の必要性が高まっています。

さらに、Samsung Electronics Co., Ltd.、SK hynix Inc.、Hangzhou Zhicun (Witmem) Technology Co., Ltd.、UPMEM SAS、d-Matrix Corporation など、市場で事業を展開している多くの主要な市場プレーヤーは、高度な PIM アーキテクチャを開発し、AI、HPC、およびデータセンター アプリケーション全体での導入を加速するための製品イノベーションと戦略的パートナーシップに焦点を当てています。

生成型 AI の影響

ジェネレーティブ AI の拡張により高帯域幅 PIM ソリューションの需要が強化

生成 AI の爆発的な発展は、大規模な言語モデルに必要な膨大なメモリ帯域幅とメモリとプロセッサ間の大量のデータ移動のため、メモリ ソリューションでの処理の模索につながっています。 PIM アーキテクチャは、メモリ領域で計算の一部を実行することで動作し、レイテンシを短縮し、エネルギー効率を向上させます。のケースが増加するにつれて、 生成AI推論がデータセンターに実装されると、PIM はアテンション メカニズムを含む多くのメモリを大量に使用するアプリケーションを処理できるため、GPU と連携して動作する新たなチャンスが生まれます。 Ai モデルでより長いコンテキストとより高いユーザー同時実行性が可能になると、メモリの問題が発生します。したがって、生成 AI は、PIM の急速な発展と応用の増加とみなすことができます。例えば、

• 2025 年 10 月、SK ハイニックスは、AI インフラ サミット 2025 で、強化された AiM ベースの AiMX Processing in Memory ソリューションを展示し、大規模言語モデル推論用に NVIDIA H100 GPU と AiMX カードを組み合わせたシステムを実証しました。

したがって、この要因は、今後数年間のメモリ内プロセッシング市場の成長を促進します。

プロセッシング・イン・メモリー市場の動向

エッジおよびエネルギーに制約のある AI ワークロード向けのアナログ コンピューティング イン メモリへの投資の増加が市場の成長を促進

AI アプリケーションはより少ないエネルギーでより多くの計算能力を必要とするため、メモリ内のアナログ コンピューティングへの投資の増加が市場を押し上げています。メモリ内のアナログ コンピューティングは、メモリ チップ内で選択された AI プロセスを実行するため、メモリとプロセッサ間のデータ転送の必要性が最小限に抑えられ、プロセスのエネルギー効率が向上します。このようなアーキテクチャは、エネルギー、スペース、冷却能力が制限されているロボット、自律システム、スマート デバイス、産業機器、防衛システムなどのエッジ AI 機能に最適です。生成 AI アプリケーションと推論タスクがエッジに移行しているため、企業はメモリ開発におけるアナログ コンピューティングへの投資への意欲が高まっています。例えば、

• 2025 年 2 月、EnCharge AI は、アナログ インメモリ コンピューティング AI アクセラレータ製品を商品化するために、シリーズ B 資金で 1 億ドル以上を調達し、総資金額は 1 億 4,400 万ドル以上になりました。

市場ダイナミクス

市場の推進力

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AI推論の成長とメモリ帯域幅のボトルネックが市場の成長を促進

人工知能 (AI) 推論の使用の急速な増加により、PIM ソリューションの需要が高まっています。大規模な言語モデルモデルの重みとキーと値のキャッシュ データを中断せずに使用する必要があるため、メモリ帯域幅に関する問題に遭遇する可能性がある従来のプロセッサメモリ システムでは困難になります。標準的なプロセッサ/メモリ システムのパフォーマンスは、通常、DRAM と GPU またはアクセラレータの間でのデータの絶え間ない往復移動によって低下します。 PIM は、メモリ内ですでに特定の計算を実行します。これにより、データの移動が削減され、結果として実効帯域幅、遅延、エネルギー効率が向上します。これらの利点の重要性は、生成 AI ソリューションの使用が増えるにつれて増大しており、そのためには、より大きなモデル、より長いコンテキスト ウィンドウ、より多くのユーザーが必要となります。したがって、AI 推論ワークロードの増加は、半導体メーカーによる PIM アーキテクチャの開発に貢献しています。例えば、

• 2026 年 8 月、Samsung Electronics は Hot Chips 2026 で LPDDR5X-PIM テクノロジーをデモンストレーションし、特に低電力 DRAM 内にコンピューティング機能を直接統合することで AI 推論ワークロードをターゲットにしました。

市場の制約

長い認定サイクル、ソフトウェアエコシステムの未熟さ、統合の複雑さが市場の成長を妨げる可能性がある

PIM ソリューションの導入が遅れているのは、半導体顧客が通常、新しいメモリ アーキテクチャを商用システムに統合する前に長い認定および検証プロセスを要求するためです。のソフトウェアPIM のエコシステムも、従来の CPU および GPU エコシステムほど成熟していません。

PIM の統合は、メモリ ハードウェア、プロセッサ、システム アーキテクチャ、およびソフトウェア フレームワークに依存するため、非常に複雑になる場合があります。したがって、認定の遅れやエコシステムの問題により、PIM テクノロジーの商業化プロセスが妨げられる可能性があります。

市場機会

市場成長の新たな機会を生み出すエネルギー効率の高いデータセンターへの需要の高まり

AI およびハイ パフォーマンス コンピューティング データ センターの消費電力の増加により、プロセッシング イン メモリ ソリューションの大きなチャンスが生まれています。既存のシステムはプロセッサとメモリ システム/ディスク間の大量のデータ転送に電力を消費しますが、PIM はメモリ自体の近くまたはメモリ自体の中で実行される特定の計算を実行することで、そのような操作を最小限に抑えます。この方法は、パフォーマンス/W を向上させ、遅延を短縮し、消費電力を削減する方向に機能します。データセンターの所有者は電気コストの最小化とインフラストラクチャの効率向上に一層の注意を払っているため、PIM は GPU ベースのシステムを補完する優れた手段となる可能性があります。生成 AI と巨大な言語モデルのアプリケーションの増加に伴い、エネルギー効率の高い PIM システムの期待が高まっています。

セグメンテーション分析

製品タイプ別

AI および HPC ワークロードの増大により PIM 対応メモリ IC セグメントの採用が強化

製品タイプに基づいて、市場は PIM 対応メモリ IC、PIM メモリ モジュール、PIM アクセラレータ カードおよびボード、PIM 半導体 IP に分類されます。

PIM 対応メモリ IC セグメントは、2025 年にプロセシングインメモリ市場で最大のシェアを占めました。これは、データの移動を最小限に抑え、帯域幅、遅延、エネルギー効率の利用を向上させるのに役立つ、処理機能とメモリ自体を組み合わせる能力によるものです。 AI 推論、ハイパフォーマンス コンピューティング、データセンター分野での PIM 対応メモリ IC のアプリケーションの増加により、これらのワークロードにはより高速で消費電力が少ないメモリ アーキテクチャが必要となるため、需要がさらに増加し​​ました。

PIM 半導体 IP セグメントは、今後数年間で 39.9% という最高の CAGR で成長すると予想されています。これは、AI アクセラレータに統合できるカスタマイズ可能でライセンス可能な PIM アーキテクチャに対するチップメーカーからの需要が高まっているためです。メモリデバイス、エッジ コンピューティング プラットフォームを開発しながら、開発時間とコストを削減します。

加工技術別

より高いプログラマビリティとシステム互換性によりデジタル PIM セグメントの優位性が向上

処理技術に基づいて、市場はデジタル PIM とアナログおよびミックスドシグナル PIM に二分されます。

デジタル PIM セグメントは、2025 年に最大の市場シェアを占めました。これは、デジタル メモリ アーキテクチャ、半導体設計プロセス、および従来のコンピューティング システムに基づいて既存のシステムとシームレスに統合できる能力によるもので、デジタル PIM セグメントはナンバーワンの市場リーダーとなっています。さらに、HPC、データセンター、および AI 推論ジョブ全体に導入されているにもかかわらず、予測可能な精度と簡単な再プログラミング機能を提供する能力により、あまり先進的ではない PIM への他のアナログ アプローチと比較して、商用化が強化されました。

アナログおよびミックスドシグナル PIM セグメントは、予測期間中に 38.6% という最高の CAGR で成長すると予想されます。これは、データ移動と消費電力を大幅に抑えて AI 計算を実行できる強力な可能性があるためで、エッジ AI、組み込みシステム、エネルギーに制約のある推論ワークロードにますます適しています。

用途別

高いメモリ帯域幅要件をサポート AI および ML セグメントのリーダーシップ

アプリケーションに基づいて、市場は AI と ML に分けられます。ハイパフォーマンスコンピューティング、データ分析とデータベース処理、グラフと推奨処理、信号と画像処理、その他（カプセル化、ポッティング、封止など）。

人工知能および機械学習 (AI および ML) セグメントは、2025 年に最大の市場シェアを占めました。これは、大規模な言語モデル、レコメンデーション システム、コンピューター ビジョン、およびその他のデータ量の多いアプリケーションに対する需要の高まりによるものです。 PIM 設計では、プロセッサとメモリ間のデータ転送を最小限に抑えることができるため、パフォーマンスと効率が向上し、AI 関連のトレーニングや推論タスクに最適です。

その他セグメントは、予測期間中に 39.9% という最高の CAGR で成長すると予想されます。これは、ますます小型化、高性能化する電子部品に電気絶縁、耐湿性、熱安定性、機械的保護を提供する高度な保護材料の需要が高まっているためです。

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業界別

生成 AI と 5G の拡張により IT および通信分野の PIM 需要が拡大

業界に基づいて、市場は家電、ITおよびテレコム、自動車、ヘルスケア、その他（政府、製造など）に分類されます。

IT & 通信セグメントは、2025 年に圧倒的な市場シェアを獲得しました。これは、低遅延の処理と高いメモリ帯域幅を必要とする多数の AI サーバー、データセンター、クラウド インフラストラクチャ、ネットワーキング システムによるものです。 PIM の需要の増加に寄与するもう 1 つの要因は、生成 AI の使用の高まりです。5G技術、ハイパースケールのデータ施設、およびこの分野の大規模なデータ分析。

自動車セグメントは、予測期間中に 37.8% という最高の CAGR で成長すると予想されます。これは、ADAS、自動運転、車載 AI、および PIM などの低遅延、高帯域幅、エネルギー効率の高いコンピューティング アーキテクチャを必要とするリアルタイム センサー データ処理システムの統合が進んでいることによるものです。

プロセッシングインメモリ市場の地域別展望

地理的に、市場は北米、南米、ヨーロッパ、中東とアフリカ、アジア太平洋に分類されます。

アジア太平洋地域

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アジア太平洋地域は2024年に2億1,020万米ドルで最大の市場シェアを保持し、2025年も2億8,080万米ドルでトップシェアを維持した。アジア太平洋地域の市場は、その堅調な成長により、予測期間中に35.6%という最高のCAGRで成長すると予想されています。半導体製造エコシステムに加え、PIM テクノロジーに取り組んでいる Samsung Electronics や SK Hynix など、メモリー技術の分野で有名な企業の存在も挙げられます。韓国、中国、日本、台湾などの国々で AI インフラストラクチャ、ハイ パフォーマンス コンピューティングおよび先進メモリ、データセンターへの投資が増加し、高帯域幅のエネルギー効率の高いメモリ アーキテクチャに対する地域市場の需要が高まりました。この地域では、インドと中国は両方とも 2026 年にそれぞれ 3,950 万米ドルと 1 億 520 万米ドルに達すると推定されています。たとえば、

• 2025 年 1 月、韓国に本拠を置く SK ハイニックスは、「フルスタック AI メモリ プロバイダー」戦略の一環として、CES 2025 で、HBM、CXL、サーバー DRAM、オンデバイス AI メモリ ソリューションと並んで、次世代 PIM テクノロジを展示しました。この開発は、APAC を拠点とするメモリ メーカーによる PIM およびその他の高度な AI メモリ テクノロジへの継続的な投資を浮き彫りにしています。

これらの要因は、市場の成長を促進する上で重要な役割を果たします。

中国のプロセッシング・イン・メモリー市場

中国市場は世界最大の市場の一つになると予測されており、2026年の収益は約1億520万ドルと推定され、世界売上の約16.9％を占める。これは、国内の AI インフラストラクチャ、データセンター、半導体製造の急速な拡大、および高帯域幅でエネルギー効率の高いメモリ アーキテクチャへの需要が増大している政府支援の高度なコンピューティング イニシアチブによるものです。

日本のプロセッシング・イン・メモリ市場

日本市場は2026年に約5,070万ドルと推定され、世界収益の約8.1％を占める。

インドのプロセッシング・イン・メモリー市場

インド市場は 2026 年に約 3,950 万米ドルと推定され、世界収益の約 6.3% を占めます。

北米

北米は 2026 年に 2 億 2,810 万米ドルに達すると推定され、市場で 2 番目に大きい地域の地位を確保します。これは、生成 AI アプリケーションの急増、ハイパースケール データ センターの数の増加、および帯域幅を節約してエネルギー消費を削減するためにメモリ アーキテクチャを必要とする高性能コンピューティング インフラストラクチャによるものです。デジタルを推進するその他の要因インメモリコンピューティングメモリ中心の AI アクセラレータは、半導体技術の進歩、クラウド コンピューティングと AI 分野に取り組む米国の大手企業だけでなく、ベンチャー キャピタルの利用も可能です。例えば、

• 2025 年 11 月、米国に本拠を置く d-Matrix は、コンピューティングとメモリの統合に基づく AI 推論プラットフォームを拡張し、ハイパースケール、エンタープライズ、およびソブリン データ センターにわたる大規模導入を加速するために、シリーズ C 資金で 2 億 7,500 万米ドルを調達しました。

米国のプロセッシング・イン・メモリー市場

北米の多大な貢献とこの地域における米国の優位性を踏まえると、分析的に米国市場は 2026 年に約 1 億 8,930 万米ドルと概算でき、世界のプロセッシングインメモリ売上高の約 30.4% を占めます。

ヨーロッパ

ヨーロッパは今後数年間で33.4%の成長率を記録し、これは全地域の中で3番目に高く、2026年までに評価額は1億5,560万米ドルに達すると予測されています。ドイツ、フランス、オランダ、ベルギー、英国を含む各国で政府のAIインフラ、エネルギー効率の高い半導体技術、高性能コンピューティングへの投資が増加していることにより、欧州市場の成長は加速しています。エッジ AI および生成 AI 推論は、消費電力、データ移動、帯域幅の制限を最小限に抑えることを目的とした PIM およびコンピューティングインメモリ アーキテクチャの拡張にも役立ちます。例えば、

• 2025 年 3 月、オランダに本拠を置く Axelera AI は、デジタル インメモリ コンピューティング (D-IMC) アーキテクチャに基づく高性能 AI 推論チップレットである Titania を発表し、EuroHPC Joint Undertaining および DARE プロジェクトの参加加盟国から最大 6,700 万米ドルの資金を確保しました。

英国のプロセッシング・イン・メモリー市場

英国市場は 2026 年に約 2,410 万米ドルと推定されており、世界収益の約 3.9% に相当します。

ドイツのプロセシングインメモリ市場

ドイツの市場は 2026 年に約 3,030 万米ドルに達すると予測されており、これは世界売上高の約 4.9% に相当します。

南アメリカ

南米では、予測期間中にこの市場は緩やかな成長を遂げると予想されます。市場の評価額は 2026 年に 2,710 万米ドルに達すると予想されています。これは、への投資の増加によるものです。データセンター特にブラジルでは、クラウド インフラストラクチャ、AI 導入、通信の近代化により、より高速でエネルギー効率の高いメモリ処理ソリューションの需要が生じています。

ブラジルのプロセッシング・イン・メモリー市場

ブラジル市場は 2026 年に 1,520 万米ドルに達すると予想されています。

中東とアフリカ

中東およびアフリカは2026年に4,430万米ドルに達すると推定されており、今後数年間で顕著な成長率で成長すると予想されています。これは、特に GCC 諸国全体で、AI インフラストラクチャ、ハイパースケール データセンター、クラウド コンピューティング、主権デジタル変革プログラムへの投資が増加しているためです。また、強化された分析、スマートシティ技術、電気通信の近代化、省エネコンピューティングに対する需要の増大により、情報の入力が瞬時に行われる PIM などの高速、ローストップのメモリ システムの機会も増加しています。

GCC プロセッシングインメモリ市場

GCC 市場は 2026 年に 1,420 万米ドルに達すると予想されています。

競争環境

主要な業界プレーヤー

市場の成長を促進するために、主要企業による AI の高速化、メモリ帯域幅の最適化、エネルギー効率の高いインメモリ コンピューティングに焦点を当てる

世界のプロセッシング・イン・メモリ市場は、Samsung Electronics Co., Ltd.、SK hynix Inc.、Hangzhou Zhicun (Witmem) Technology Co., Ltd.、UPMEM SAS、d-Matrix Corporation などの著名なプレーヤーによる半統合市場構造を保持しています。これらの企業は、AI 推論、ハイ パフォーマンス コンピューティング、データ センター、データ センター、データ移動の削減、処理速度の向上、消費電力の削減を目的とした、高度な PIM アーキテクチャ、AI メモリ アクセラレータ、高帯域幅メモリ統合、およびコンピューティング イン メモリ ソリューションに焦点を当てています。エッジコンピューティング、エンタープライズワークロード。

世界市場における他の注目すべきプレーヤーとしては、Axelera AI B.V.、Mythic, Inc.、GSI Technology, Inc.、TetraMem Inc.、EnCharge AI, Inc. などが挙げられます。デジタルおよびアナログのインメモリ コンピューティング、メモリ中心の AI アクセラレーション、半導体 IP、およびエネルギー効率の高い推論テクノロジをめぐる競争の激化により、製品イノベーションが加速し、ソフトウェア エコシステムが強化され、生成 AI、自律システム、ロボット工学、電気通信、自動車エレクトロニクス、およびその他の分野にわたる PIM の採用が拡大すると予想されます。次世代のデータセンターインフラストラクチャ。

レポートに記載されている主要なメモリ内処理企業のリスト

• 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.)

主要な産業の発展

• 2026 年 2 月:MythicとホンダR&Dは、ホンダの次世代ソフトウェア・デファインド・ビークル向けに、Mythicのアナログ・コンピューティング・イン・メモリ・アーキテクチャを使用して自動車グレードのAI SoCを作成する共同開発契約を発表した。ホンダはミシックのアナログ処理ユニット技術のライセンス供与を行い、両社はADAS、自動運転、その他の車載AIワークロード向けのエネルギー効率の高いAI処理をターゲットとしている。
• 2026 年 1 月:GSI Technology は、Gemini-II コンピューティング イン メモリ APU を使用した Sentinel 自律型境界セキュリティ プラットフォームを開発するために、G2 Tech と政府資金提供による概念実証の取り組みを発表しました。このコラボレーションは Gemini-II をリアルタイムに適用しますドローンおよびカメラ処理では、低電力エッジ AI アプリケーション向けのコンピューティング イン メモリ テクノロジの商業的可能性を実証しています。
• 2025 年 5 月:EnCharge AI は、ラップトップ、ワークステーション、エッジ デバイス向けの正確でスケーラブルなアナログ インメモリ コンピューティング テクノロジに基づいて構築された EN100 AI アクセラレータを発売しました。このアクセラレータは、オンデバイス推論ワークロードのワットあたりのパフォーマンスの大幅な向上を目指しながら、200 TOPS を超える AI コンピューティング パフォーマンスを提供します。
• 2025 年 11 月:d-Matrix と Alchip は、d-Matrix のデジタル インメモリ コンピューティング アーキテクチャを中心に構築された 3D DRAM ベースのデータセンター推論アクセラレータを開発するための提携を発表しました。同社の 3DIMC テクノロジは、d-Matrix の Raptor アクセラレータでの商用展開が計画されており、大規模な AI 推論におけるメモリ関連のパフォーマンスとコストのボトルネックを軽減することを目的としています。
• 2025 年 10 月:Axelera AI は、同社のデジタル インメモリ コンピューティング テクノロジに基づく 8 つの第 2 世代 AI コアを搭載し、INT8 精度で最大 629 TOPS を実現する Europa AIPU を発表しました。このアクセラレータは、メモリ帯域幅、電力効率、処理コストの要件に対処しながら、エッジ システムからエンタープライズ サーバーまでの生成 AI およびコンピューター ビジョン推論用に設計されています。
• 2024 年 12 月:UPMEM は、生成 AI および大規模言語モデル アプリケーションを目的とした次世代 LPDDR5X Processing-in-Memory デバイスに、Semidynamics の RISC-V AI プロセッサ IP を選択しました。
• 2024 年 11 月:TetraMem と SK ハイニックスは、インメモリ コンピューティング テクノロジーの進歩に焦点を当てた共同研究パートナーシップを発表しました。人工知能この提携により、TetraMem のアナログ インメモリ コンピューティング プラットフォームと SK hynix のメモリ専門知識が結合され、メモリ中心の AI アーキテクチャの拡張性、処理効率、商用アクセシビリティが向上します。

レポートの範囲

世界的なメモリ内プロセッシング市場分析には、レポートに含まれるすべての市場セグメントによる市場規模と予測の包括的な調査が含まれています。これには、予測期間中に市場を推進すると予想される市場のダイナミクスと市場動向の詳細が含まれています。技術の進歩の概要、パイプライン候補、規制環境、製品の発売など、重要な側面に関する情報を提供します。さらに、パートナーシップ、合併と買収、主要な業界の発展についても詳しく説明します。世界市場調査レポートは、市場シェアと主要な運営企業のプロフィールに関する情報を含む詳細な競争環境も提供します。

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レポートの範囲とセグメント化

研究方法

1. ボトムアップのアプローチ

アプローチ 1: 主要 PIM プレーヤーの収益と市場シェア、2021 ～ 2025 年

• Samsung Electronics、SK hynix、UPMEM、Witmem、d-Matrix、Axelera AI、GSI Technology、TetraMem、EnCharge AI などの企業の年次報告書、投資家プレゼンテーション、会社開示、製品ポートフォリオ、商品化発表からの PIM 固有の収益の収集。
• 企業レベルの PIM 収益は、商用製品の入手可能性、出荷量、顧客展開、製品価格、生産ステータス、および起因する PIM コンテンツに基づいて推定されました。
• 主要サプライヤーの推定収益を集計し、小規模および新興ベンダー向けに調整して世界市場規模を導き出しました。

アプローチ 2: 出荷台数と ASP 分析、2021 ～ 2025 年

• PIM 対応メモリ IC、PIM メモリ モジュール、アクセラレータ カードとボード、商業的に収益化された PIM 半導体 IP の年間出荷量の推定。
• 製品ボリュームには、メモリの種類、処理能力、パッケージング、製品構成、商品化段階に基づいた推定加重平均販売価格を掛け合わせました。
• 製品レベルの収益の合計を使用して、メモリ内処理市場全体を見積もり、検証しました。

アプローチ 3: アプリケーションとワークロードの需要モデル、2021 ～ 2025 年

• AI と ML、HPC、データベースと分析処理、グラフと推奨処理、信号と画像処理、その他のメモリを大量に使用するワークロードにわたる PIM 導入の評価。
• アドレス指定可能なコンピューティング インフラストラクチャは、メモリ帯域幅要件、データ移動の強度、処理効率、ハードウェアの可用性、商用 PIM の普及に基づいて評価されました。
• アプリケーションレベルの需要が地域全体で集計され、サプライヤーの収益および出荷の見積もりと調整されました。

2. トップダウンアプローチ

アプローチ 1: 親市場およびアドレス可能な半導体市場の分析 (2021 ～ 2025 年)

• DRAM、HBM、SRAM、新興メモリ、AI アクセラレータ ハードウェア、ハイパフォーマンス コンピューティング インフラストラクチャなど、関連する親市場の分析。
• これらの市場のうち技術的に対応可能な部分が特定され、商用化の準備状況、メモリ帯域幅の要件、AI の導入、地域の半導体活動に基づいて、適切な PIM 普及の仮定が適用されました。
• 結果として得られた見積もりは、過大評価を避けるために、企業の収益、製品出荷、商用 PIM 導入と相互検証されました。

3. 主要な情報源のリスト

• 世界半導体貿易統計 (WSTS)
• 半導体工業会 (SIA)
• JEDEC
• セミ
• IEEE
• グローバル半導体アライアンス (GSA)
• CXLコンソーシアム
• 年次報告書
• 投資家向けプレゼンテーション
• SEC への提出書類
• 収益リリース
• 製品データシート
• 技術論文
• 開発者向けドキュメント
• PIM各社の事業化発表
• 米国商務省
• ビス
• 欧州委員会
• 経済産業省
• 韓国産業部
• 台湾経済部
• インド
• OECD
• 世界銀行
• IEA
• ITU
• その他の関連する機関情報源

4. 一次面接

サプライサイドインタビュー: 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.

デマンドサイドインタビュー: 40%

• 主な回答者:ハイパースケーラー、クラウド プロバイダー、データセンター オペレーター、HPC ユーザー、AI インフラストラクチャ プロバイダー、OEM、システム インテグレーター、エンタープライズ テクノロジーの購入者。
• インタビューは、PIM の導入、ワークロードの適合性、購入の好み、導入パターン、パフォーマンス要件、国や地域全体での将来の導入を評価するために使用されました。