메모리 내 처리 시장 규모, 점유율 및 산업 분석, 제품 유형별(PIM 지원 메모리 IC, PIM 메모리 모듈, PIM 가속기 카드 및 보드, PIM 반도체 IP), 처리 기술별(디지털 PIM 및 아날로그 및 혼합 신호 PIM), 애플리케이션별(AI 및 ML, 고성능 컴퓨팅, 데이터 분석 및 데이터베이스 처리, 그래프 및 권장 사항 처리, 신호 및 이미지 처리 등), 산업별 (소비자 전자제품, IT 및 통신, 자동차, 의료 등) 및 지역 예측(2026~2034년)

전 세계 메모리 내 처리 시장 규모는 2025년 6억 2,330만 달러로 평가되었습니다. 시장은 2026년 8억 3,080만 달러에서 2034년까지 8,80580만 달러로 성장하여 예측 기간 동안 CAGR 34.3%를 나타낼 것으로 예상됩니다.

메모리 내 처리(Processing-in-Memory) 부문은 계산 작업을 메모리 내부 또는 가까이 배치하여 프로세서와 메모리 간에 데이터를 전송할 필요성을 최소화하는 반도체 메모리 기술을 의미합니다. 이러한 기술을 사용하면 처리 속도, 에너지 효율성 및 데이터 처리 작업의 전반적인 성능이 크게 향상됩니다. AI, 고성능 컴퓨팅, 빅데이터 활용 애플리케이션의 증가로 인해 메모리 시스템에서의 처리 필요성이 커지고 있습니다.

또한, 삼성전자, SK하이닉스, Hangzhou Zhicun(Witmem) Technology Co., Ltd., UPMEM SAS, d-Matrix Corporation 등 시장에서 활동하는 많은 주요 시장 참여업체가 고급 PIM 아키텍처를 개발하고 AI, HPC 및 데이터 센터 애플리케이션 전반에 걸쳐 채택을 가속화하기 위해 제품 혁신과 전략적 파트너십에 주력하고 있습니다.

생성적 AI의 영향

생성적 AI 확장으로 고대역폭 PIM 솔루션에 대한 수요 강화

생성 AI의 폭발적인 발전은 대규모 언어 모델에 필요한 엄청난 메모리 대역폭과 메모리와 프로세서 간의 대규모 데이터 이동으로 인해 메모리 솔루션 처리에 대한 검색으로 이어지고 있습니다. PIM 아키텍처는 메모리 영역에서 계산의 일부를 수행하여 작동하므로 대기 시간을 줄이고 에너지 효율성을 높입니다. 사례가 증가하면서 생성 AI데이터 센터에서 추론이 구현되면 PIM이 주의 메커니즘을 포함하여 메모리를 많이 사용하는 많은 애플리케이션을 처리할 수 있기 때문에 PIM이 GPU와 함께 작동할 수 있는 새로운 기회가 있습니다. Ai 모델이 더 긴 컨텍스트와 더 높은 사용자 동시성을 지원함에 따라 메모리 문제가 발생합니다. 따라서 생성적 AI는 PIM의 빠른 개발과 적용 증가로 볼 수 있습니다. 예를 들어,

• 2025년 10월, SK하이닉스는 AI Infra Summit 2025에서 향상된 AiM 기반 AiMX 메모리 솔루션 솔루션을 선보였으며, 대규모 언어 모델 추론을 위해 NVIDIA H100 GPU와 AiMX 카드를 결합한 시스템을 시연했습니다.

따라서 이 요소는 향후 몇 년 동안 메모리 내 처리 시장 성장을 촉진합니다.

메모리 내 처리 시장 동향

엣지 및 에너지가 제한된 AI 워크로드를 위한 아날로그 메모리 내 컴퓨팅에 대한 투자 증가로 시장 성장 촉진

AI 애플리케이션은 더 적은 에너지로 더 많은 컴퓨팅 성능을 요구하기 때문에 메모리 내 아날로그 컴퓨팅에 대한 투자가 증가하면서 시장이 성장하고 있습니다. 메모리의 아날로그 컴퓨팅은 메모리 칩 내부에서 선택된 AI 프로세스를 실행하므로 메모리와 프로세서 간의 데이터 전송 필요성을 최소화하고 프로세스의 에너지 효율성을 높입니다. 이러한 아키텍처는 에너지, 공간 및 냉각 용량이 제한적인 로봇 공학, 자율 시스템, 스마트 장치, 산업 장비 및 국방 시스템과 같은 엣지 AI 기능에 이상적입니다. 생성적 AI 애플리케이션과 추론 작업이 엣지로 이동함에 따라 기업은 메모리 개발에서 아날로그 컴퓨팅에 투자하려는 동기가 점점 더 커지고 있습니다. 예를 들어,

• 2025년 2월 EnCharge AI는 아날로그 인메모리 컴퓨팅 AI 가속기 제품을 상용화하기 위해 시리즈 B 자금에서 1억 달러 이상을 조달하여 총 자금을 1억 4,400만 달러 이상으로 늘렸습니다.

시장 역학

시장 동인

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AI 추론 성장과 메모리 대역폭 병목 현상이 시장 성장을 주도합니다

인공지능(AI) 추론의 사용이 급속히 증가함에 따라 PIM 솔루션에 대한 수요가 증가하고 있습니다.대규모 언어 모델모델 가중치와 키-값 캐시 데이터를 중단 없이 사용해야 하므로 메모리 대역폭과 관련된 문제를 일으킬 가능성이 있는 기존 프로세서 메모리 시스템에서는 사용하기가 어렵습니다. 표준 프로세서 메모리 시스템의 성능은 일반적으로 DRAM과 GPU 또는 가속기 간의 지속적인 데이터 이동으로 인해 저하됩니다. PIM은 이미 메모리에서 특정 계산을 수행하므로 데이터 이동을 줄이는 데 도움이 되고 결과적으로 유효 대역폭, 대기 시간 및 에너지 효율성이 향상됩니다. 이러한 이점의 중요성은 더 큰 모델, 더 긴 컨텍스트 창 및 더 많은 수의 사용자가 필요한 생성 AI 솔루션의 사용이 증가함에 따라 더욱 커지고 있습니다. 따라서 증가하는 AI 추론 워크로드는 반도체 제조업체의 PIM 아키텍처 개발에 기여합니다. 예를 들어,

• 2026년 8월, 삼성전자는 Hot Chips 2026에서 LPDDR5X-PIM 기술을 선보였습니다. 특히 저전력 DRAM 내에 컴퓨팅 기능을 직접 통합하여 AI 추론 워크로드를 대상으로 했습니다.

시장 제약

긴 자격 주기, 소프트웨어 생태계 미성숙 및 통합 복잡성으로 인해 시장 성장이 저해될 수 있음

PIM 솔루션 채택 속도가 느린 이유는 반도체 고객이 일반적으로 새로운 메모리 아키텍처를 상용 시스템에 통합하기 전에 장기간의 검증 및 검증 프로세스를 요구하기 때문입니다. 그만큼소프트웨어PIM 생태계는 기존 CPU 및 GPU 생태계보다 덜 성숙합니다.

PIM 통합은 메모리 하드웨어, 프로세서, 시스템 아키텍처 및 소프트웨어 프레임워크에 대한 종속성으로 인해 매우 복잡할 수 있습니다. 따라서 자격 지연 및 생태계 문제로 인해 PIM 기술의 상용화 프로세스가 방해를 받을 수 있습니다.

시장 기회

시장 성장을 위한 새로운 기회 창출을 위한 에너지 효율적인 데이터 센터에 대한 수요 증가

AI 및 고성능 컴퓨팅 데이터 센터의 전력 소비 증가는 메모리 내 처리 솔루션에 대한 강력한 기회를 창출하고 있습니다. 기존 시스템은 프로세서와 메모리 시스템/디스크 간의 대규모 데이터 전송을 위해 전력을 소비하는 반면, PIM은 메모리 자체에 가깝거나 메모리 자체에서 수행되는 특정 계산을 수행하여 이러한 작업을 최소화합니다. 이 방법은 성능/W를 높이고 대기 시간을 낮추며 전력 소비를 줄이는 방향으로 작동합니다. 데이터 센터 소유자가 전기 비용을 최소화하고 인프라 효율성을 높이는 데 더 많은 관심을 기울이고 있기 때문에 PIM은 GPU 기반 시스템에 대한 좋은 보완책이 될 수 있습니다. 생성 AI와 엄청난 언어 모델의 애플리케이션이 증가함에 따라 에너지 효율적인 PIM 시스템에 대한 전망이 높아지고 있습니다.

세분화 분석

제품 유형별

AI 및 HPC 워크로드 증가로 강화된 PIM 지원 메모리 IC 세그먼트 채택

제품 유형에 따라 시장은 PIM 지원 메모리 IC, PIM 메모리 모듈, PIM 가속기 카드 및 보드, PIM 반도체 IP로 분류됩니다.

PIM 지원 메모리 IC 부문은 2025년 가장 큰 메모리 내 처리 시장 점유율을 차지했습니다. 이는 처리 기능을 메모리 자체와 결합하여 데이터 이동을 최소화하고 대역폭, 대기 시간 및 에너지 효율성 활용도를 높이는 데 도움이 되기 때문입니다. AI 추론, 고성능 컴퓨팅 및 데이터 센터 부문에서 PIM 지원 메모리 IC의 적용이 증가하면서 수요가 더욱 늘어났습니다. 해당 워크로드에는 더 빠르고 더 적은 전력을 필요로 하는 메모리 아키텍처가 필요하기 때문입니다.

PIM 반도체 IP 부문은 향후 몇 년 동안 가장 높은 CAGR 39.9%로 성장할 것으로 예상됩니다. 이는 AI 가속기에 통합할 수 있는 맞춤형, 라이선스 가능 PIM 아키텍처에 대한 칩 제조업체의 수요가 증가하고 있기 때문입니다.메모리 장치, 엣지 컴퓨팅 플랫폼을 개발하는 동시에 개발 시간과 비용을 절감할 수 있습니다.

가공 기술별

더 높은 프로그래밍 가능성과 시스템 호환성으로 디지털 PIM 부문 지배력 강화

처리 기술을 기반으로 시장은 디지털 PIM과 아날로그 및 혼합 신호 PIM으로 구분됩니다.

디지털 PIM 부문은 2025년 가장 큰 시장 점유율을 차지했습니다. 이는 디지털 메모리 아키텍처, 반도체 설계 프로세스 및 기존 컴퓨팅 시스템을 기반으로 하는 기존 시스템과 원활하게 통합할 수 있는 능력 덕분에 시장 선두주자가 되었습니다. 또한 HPC, 데이터 센터 및 AI 추론 작업 전반에 걸쳐 배포되었음에도 불구하고 예측 가능한 정확성과 보다 쉬운 재프로그래밍 기능을 제공하는 능력은 덜 발전된 PIM에 대한 다른 아날로그 접근 방식에 비해 상업적 활용을 강화했습니다.

아날로그 및 혼합 신호 PIM 부문은 예측 기간 동안 38.6%의 가장 높은 CAGR로 성장할 것으로 예상됩니다. 이는 훨씬 낮은 데이터 이동 및 전력 소비로 AI 계산을 수행할 수 있는 강력한 잠재력으로 인해 엣지 AI, 임베디드 시스템 및 에너지가 제한된 추론 워크로드에 점점 더 적합해졌습니다.

애플리케이션 별

높은 메모리 대역폭 요구 사항 지원 AI 및 ML 세그먼트 리더십

애플리케이션에 따라 시장은 AI와 ML로 구분됩니다.고성능 컴퓨팅, 데이터 분석 및 데이터베이스 처리, 그래프 및 추천 처리, 신호 및 이미지 처리 등(Encapsulation, Potting, Sealing 등)

인공 지능 및 기계 학습(AI & ML) 부문은 2025년에 가장 큰 시장 점유율을 차지했습니다. 이는 대규모 언어 모델, 추천 시스템, 컴퓨터 비전 및 기타 데이터 집약적 애플리케이션에 대한 수요가 증가했기 때문입니다. PIM 설계는 프로세서와 메모리 간의 데이터 전송을 최소화하여 성능과 효율성을 향상시켜 AI 관련 교육 및 추론 작업에 완벽한 후보가 됩니다.

기타 부문은 예측 기간 동안 39.9%의 가장 높은 CAGR로 성장할 것으로 예상됩니다. 이는 점점 소형화되고 고성능 전자 부품에 전기 절연, 내습성, 열 안정성 및 기계적 보호를 제공하는 고급 보호 재료에 대한 수요가 증가하고 있기 때문입니다.

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업종별

생성적 AI 및 5G 확장으로 IT 및 통신 부문의 PIM 수요 증가

산업을 기반으로 시장은 가전제품, IT 및 통신, 자동차, 의료 및 기타(정부, 제조 등)로 분류됩니다.

IT 및 통신 부문은 2025년에 지배적인 시장 점유율을 기록했습니다. 이는 낮은 대기 시간 처리와 높은 메모리 대역폭이 필요한 수많은 AI 서버, 데이터 센터, 클라우드 인프라 및 네트워킹 시스템 때문입니다. PIM 수요 증가의 또 다른 요인은 생성 AI의 사용 증가입니다.5G 기술, 하이퍼스케일 데이터 시설 및 해당 부문의 대규모 데이터 분석.

자동차 부문은 예측 기간 동안 37.8%의 가장 높은 CAGR로 성장할 것으로 예상됩니다. 이는 PIM과 같은 낮은 대기 시간, 고대역폭 및 에너지 효율적인 컴퓨팅 아키텍처를 요구하는 ADAS, 자율 주행, 차량 내 AI 및 실시간 센서 데이터 처리 시스템의 통합이 증가했기 때문입니다.

메모리 내 처리 시장 지역 전망

지역별로 시장은 북미, 남미, 유럽, 중동 및 아프리카, 아시아 태평양으로 분류됩니다.

아시아 태평양

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아시아 태평양 지역은 2024년 2억 1,020만 달러로 가장 큰 시장 점유율을 차지했으며, 2025년에도 2억 8,080만 달러로 1위 점유율을 유지했습니다. 아시아 태평양 시장은 견고한 성장으로 인해 예측 기간 동안 가장 높은 CAGR 35.6%로 성장할 것으로 예상됩니다.반도체제조 생태계와 PIM 기술을 연구하는 삼성전자, SK하이닉스 등 메모리 기술 분야의 유명 기업이 존재합니다. 한국, 중국, 일본, 대만을 포함한 국가의 데이터 센터뿐만 아니라 고성능 컴퓨팅 및 고급 메모리와 함께 AI 인프라에 대한 투자가 증가하면서 고대역폭 에너지 효율적인 메모리 아키텍처에 대한 지역 시장 수요가 촉진되었습니다. 이 지역에서 인도와 중국은 2026년에 각각 3,950만 달러와 1억 520만 달러에 이를 것으로 추산됩니다. 예를 들어,

• 2025년 1월, 한국에 본사를 둔 SK하이닉스는 CES 2025에서 "풀 스택 AI 메모리 공급업체" 전략의 일환으로 HBM, CXL, 서버 DRAM 및 온디바이스 AI 메모리 솔루션과 함께 차세대 PIM 기술을 선보였습니다. 이번 개발은 PIM 및 기타 고급 AI 메모리 기술에 대한 APAC 기반 메모리 제조업체의 지속적인 투자를 강조합니다.

이러한 요소는 시장 성장을 촉진하는 데 중요한 역할을 합니다.

중국 메모리 내 처리 시장

중국 시장은 2026년 매출이 약 1억 520만 달러로 추산되며, 이는 전 세계 매출의 약 16.9%를 차지해 전 세계에서 가장 큰 시장 중 하나가 될 것으로 예상됩니다. 이는 국내 AI 인프라, 데이터 센터, 반도체 제조, 정부 지원 고급 컴퓨팅 이니셔티브의 급속한 확장으로 인해 고대역폭, 에너지 효율적인 메모리 아키텍처에 대한 수요가 증가하고 있기 때문입니다.

일본 메모리 내 처리 시장

일본 시장은 2026년 약 5,070만 달러로 추정되며, 이는 전 세계 매출의 약 8.1%를 차지합니다.

인도 메모리 내 처리 시장

인도 시장은 2026년 약 3,950만 달러로 추정되며, 이는 전 세계 매출의 약 6.3%를 차지합니다.

북아메리카

북미는 2026년에 2억 2,810만 달러에 도달하여 시장에서 두 번째로 큰 지역의 위치를 ​​​​확보할 것으로 예상됩니다. 이는 생성적 AI 애플리케이션의 확산, 하이퍼스케일 데이터 센터의 증가, 대역폭을 절약하고 에너지 소비를 줄이기 위해 메모리 아키텍처가 필요한 고성능 컴퓨팅 인프라 덕분입니다. 디지털화를 촉진하는 기타 요인인메모리 컴퓨팅메모리 중심 AI 가속기는 반도체 기술의 발전, 벤처 캐피털의 가용성뿐만 아니라 클라우드 컴퓨팅 및 AI 분야에서 활동하는 미국의 주요 기업입니다. 예를 들어,

• 2025년 11월 미국에 본사를 둔 d-Matrix는 컴퓨팅-메모리 통합을 기반으로 AI 추론 플랫폼을 확장하고 하이퍼스케일, 엔터프라이즈 및 독립 데이터 센터 전반에 걸쳐 대규모 배포를 가속화하기 위해 시리즈 C 자금에서 2억 7,500만 달러를 모금했습니다.

미국 메모리 내 처리 시장

북미의 상당한 기여와 이 지역 내 미국의 지배력을 바탕으로 미국 시장은 2026년 약 1억 8,930만 달러로 분석적으로 추정할 수 있으며, 이는 전 세계 메모리 내 처리 매출의 약 30.4%를 차지합니다.

유럽

유럽은 향후 몇 년 동안 전체 지역 중 세 번째로 높은 성장률인 33.4%를 기록하고 2026년까지 가치가 1억 5,560만 달러에 이를 것으로 예상됩니다. 유럽의 시장 성장은 독일, 프랑스, 네덜란드, 벨기에 및 영국을 포함한 여러 국가에서 정부 AI 인프라, 에너지 효율적인 반도체 기술 및 고성능 컴퓨팅에 대한 투자 증가로 인해 증가하고 있습니다. 엣지 AI 및 생성 AI 추론 시장의 상승은 다음과 같습니다. 또한 전력 소비, 데이터 이동 및 대역폭 제한을 최소화하는 것을 목표로 하는 PIM 및 메모리 내 컴퓨팅 아키텍처의 확장을 지원합니다. 예를 들어,

• 2025년 3월, 네덜란드에 본사를 둔 Axelera AI는 D-IMC(Digital In-Memory Computing) 아키텍처를 기반으로 하는 고성능 AI 추론 칩렛인 Titania를 공개했으며, DARE 프로젝트에 따라 EuroHPC Joint Undertake 및 참여 회원국으로부터 최대 6,700만 달러의 자금을 확보했습니다.

영국 메모리 내 처리 시장

영국 시장은 2026년 약 2,410만 달러로 추정되며, 이는 전 세계 매출의 약 3.9%를 차지합니다.

독일 메모리 내 처리 시장

독일 시장은 2026년에 약 3,030만 달러에 이를 것으로 예상되며 이는 전 세계 매출의 약 4.9%에 해당합니다.

남아메리카

남아메리카는 예측 기간 동안 이 시장에서 적당한 성장을 보일 것으로 예상됩니다. 2026년 시장 가치는 2,710만 달러에 달할 것으로 예상됩니다. 이는 투자 증가에 따른 것입니다.데이터 센터, 클라우드 인프라, AI 채택 및 통신 현대화(특히 브라질)는 더 빠르고 에너지 효율적인 메모리 처리 솔루션에 대한 수요를 창출하고 있습니다.

브라질 메모리 내 처리 시장

브라질 시장은 2026년에 1,520만 달러 규모에 이를 것으로 예상됩니다.

중동 및 아프리카

중동 및 아프리카 지역은 2026년에 4,430만 달러에 이를 것으로 추산되며 향후 몇 년간 눈에 띄는 성장률로 성장할 것으로 예상됩니다. 이는 특히 GCC 국가에서 AI 인프라, 하이퍼스케일 데이터 센터, 클라우드 컴퓨팅 및 주권 디지털 혁신 프로그램에 대한 투자가 증가했기 때문입니다. 또한 향상된 분석, 스마트 시티 기술, 통신 현대화 및 에너지 절약 컴퓨팅에 대한 수요가 증가함에 따라 정보 입력이 즉시 이루어질 수 있는 PIM과 같은 고속, 로우스톱 메모리 시스템에 대한 기회도 높아집니다.

GCC 메모리 내 처리 시장

GCC 시장은 2026년에 1,420만 달러 규모에 이를 것으로 예상됩니다.

경쟁 환경

주요 산업 플레이어

시장 성장을 촉진하기 위해 주요 플레이어의 AI 가속, 메모리 대역폭 최적화 및 에너지 효율적인 인메모리 컴퓨팅에 집중

글로벌 메모리 내 프로세싱 시장은 Samsung Electronics Co., Ltd., SK hynix Inc., Hangzhou Zhicun (Witmem) Technology Co., Ltd., UPMEM SAS 및 d-Matrix Corporation과 같은 주요 플레이어가 참여하는 반통합 시장 구조를 갖고 있습니다. 이들 기업은 고급 PIM 아키텍처, AI 메모리 가속기, 고대역폭 메모리 통합, 메모리 내 컴퓨팅 솔루션에 주력하여 AI 추론, 고성능 컴퓨팅, 데이터 센터 전반에서 데이터 이동을 줄이고, 처리 속도를 개선하며, 전력 소비를 낮춥니다.엣지 컴퓨팅, 엔터프라이즈 워크로드.

글로벌 시장의 다른 주목할만한 업체로는 Axelera AI B.V., Mythic, Inc., GSI Technology, Inc., TetraMem Inc. 및 EnCharge AI, Inc.가 있습니다. 디지털 및 아날로그 인메모리 컴퓨팅, 메모리 중심 AI 가속, 반도체 IP 및 에너지 효율적인 추론 기술을 둘러싼 경쟁이 치열해지면서 제품 혁신을 가속화하고 소프트웨어 생태계를 강화하며 생성 AI, 자율 시스템, 로봇 공학, 통신, 자동차 전자 제품 및 기타 분야에서 PIM 채택을 확대할 것으로 예상됩니다. 차세대 데이터 센터 인프라.

보고서에 소개된 주요 메모리 내 처리 기업 목록

• 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.)

주요 산업 발전

• 2026년 2월:Mythic과 Honda R&D는 Honda의 차세대 소프트웨어 정의 차량을 위해 Mythic의 아날로그 컴퓨팅 인 메모리 아키텍처를 사용하여 자동차 등급 AI SoC를 만들기 위한 공동 개발 계약을 발표했습니다. Honda는 ADAS, 자율 주행 및 기타 온보드 AI 워크로드를 위한 에너지 효율적인 AI 처리를 목표로 하는 회사와 함께 Mythic의 아날로그 처리 장치 기술을 라이선스할 예정입니다.
• 2026년 1월:GSI Technology는 Gemini-II 컴퓨팅 인 메모리 APU를 사용하여 Sentinel 자율 경계 보안 플랫폼을 개발하기 위해 G2 Tech와 정부 자금 지원 개념 증명 계약을 발표했습니다. 이번 협업은 Gemini-II를 실시간으로 적용합니다.무인 비행기저전력 에지 AI 애플리케이션을 위한 메모리 내 컴퓨팅 기술의 상업적 잠재력을 입증하는 카메라 처리.
• 2025년 5월:EnCharge AI는 노트북, 워크스테이션 및 엣지 장치를 위한 정확하고 확장 가능한 아날로그 인메모리 컴퓨팅 기술을 기반으로 구축된 EN100 AI 가속기를 출시했습니다. 가속기는 200TOPS 이상의 AI 컴퓨팅 성능을 제공하는 동시에 온디바이스 추론 워크로드에 대해 와트당 성능을 크게 향상시키는 것을 목표로 합니다.
• 2025년 11월:d-Matrix와 Alchip은 d-Matrix의 디지털 인메모리 컴퓨팅 아키텍처를 기반으로 구축된 3D DRAM 기반 데이터 센터 추론 가속기를 개발하기 위한 협력을 발표했습니다. 3DIMC 기술은 d-Matrix의 Raptor 가속기에 상업적으로 배포할 계획이며 대규모 AI 추론에서 메모리 관련 성능과 비용 병목 현상을 줄이기 위한 것입니다.
• 2025년 10월:Axelera AI는 회사의 디지털 인메모리 컴퓨팅 기술을 기반으로 하는 8개의 2세대 AI 코어를 갖추고 INT8 정밀도로 최대 629 TOPS를 제공하는 Europa AIPU를 발표했습니다. 이 가속기는 메모리 대역폭, 전력 효율성 및 처리 비용 요구 사항을 해결하면서 에지 시스템에서 엔터프라이즈 서버에 이르기까지 생성 AI 및 컴퓨터 비전 추론을 위해 설계되었습니다.
• 2024년 12월:UPMEM은 생성 AI 및 대규모 언어 모델 애플리케이션을 목표로 하는 차세대 LPDDR5X 메모리 내 처리 장치로 Semidynamics의 RISC-V AI 프로세서 IP를 선택했습니다.
• 2024년 11월:TetraMem과 SK하이닉스가 인메모리 컴퓨팅 기술 발전에 초점을 맞춘 공동 연구 파트너십을 발표했습니다.인공지능이번 협력은 TetraMem의 아날로그 인메모리 컴퓨팅 플랫폼과 SK하이닉스의 메모리 전문성을 결합하여 메모리 중심 AI 아키텍처의 확장성, 처리 효율성 및 상업적 접근성을 향상시킵니다.

보고서 범위

글로벌 메모리 내 처리 시장 분석에는 보고서에 포함된 모든 시장 부문의 시장 규모 및 예측에 대한 포괄적인 연구가 포함됩니다. 여기에는 예측 기간 동안 시장을 주도할 것으로 예상되는 시장 역학 및 시장 동향에 대한 세부 정보가 포함됩니다. 기술 발전 개요, 파이프라인 후보, 규제 환경, 제품 출시 등 주요 측면에 대한 정보를 제공합니다. 또한 파트너십, 인수합병, 주요 산업 발전에 대해 자세히 설명합니다. 글로벌 시장 조사 보고서는 또한 시장 점유율 및 주요 운영 업체의 프로필에 대한 정보가 포함된 자세한 경쟁 환경을 제공합니다.

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보고서 범위 및 세분화

연구 방법론

1. 상향식 접근법

접근 방식 1: 주요 PIM 업체의 수익 및 시장 점유율(2021~2025년)

• Samsung Electronics, SK hynix, UPMEM, Witmem, d-Matrix, Axelera AI, GSI Technology, TetraMem, EnCharge AI 등과 같은 회사의 연간 보고서, 투자자 프레젠테이션, 회사 공개, 제품 포트폴리오 및 상용화 발표에서 PIM 관련 수익을 수집합니다.
• 회사 수준의 PIM 수익은 상용 제품 가용성, 배송량, 고객 배포, 제품 가격, 생산 상태 및 관련 PIM 콘텐츠를 기반으로 추정되었습니다.
• 글로벌 시장 규모를 도출하기 위해 주요 공급업체의 예상 수익을 집계하고 소규모 및 신흥 공급업체에 맞게 조정했습니다.

접근 방식 2: 단위 출하 및 ASP 분석(2021~2025년)

• PIM 지원 메모리 IC, PIM 메모리 모듈, 가속기 카드 및 보드, 상업적으로 수익을 창출하는 PIM 반도체 IP의 연간 출하량 추정입니다.
• 메모리 유형, 처리 능력, 패키징, 제품 구성, 상용화 단계를 기준으로 추정된 가중 평균 판매 가격을 제품 수량에 곱했습니다.
• 제품 수준 수익의 합산은 전체 메모리 내 처리 시장을 추정하고 검증하는 데 사용되었습니다.

접근 방식 3:  애플리케이션 및 워크로드 수요 모델, 2021~2025년

• AI 및 ML, HPC, 데이터베이스 및 분석 처리, 그래프 및 권장 사항 처리, 신호 및 이미지 처리, 기타 메모리 집약적 워크로드 전반에 걸쳐 PIM 채택을 평가합니다.
• 주소 지정 가능한 컴퓨팅 인프라는 메모리 대역폭 요구 사항, 데이터 이동 강도, 처리 효율성, 하드웨어 가용성 및 상용 PIM 침투를 기준으로 평가되었습니다.
• 애플리케이션 수준 수요는 ​​여러 지역에 걸쳐 집계되었으며 공급업체 수익 및 예상 배송량과 조정되었습니다.

2. 하향식 접근 방식

접근 방식 1: 모기업 및 대상 반도체 시장 분석(2021~2025년)

• DRAM, HBM, SRAM, 신흥 메모리, AI 가속기 하드웨어, 고성능 컴퓨팅 인프라를 포함한 관련 모시장 분석.
• 이러한 시장에서 기술적으로 다룰 수 있는 부분이 식별되었으며 상업적 준비 상태, 메모리 대역폭 요구 사항, AI 채택 및 지역 반도체 활동을 기반으로 적절한 PIM 침투 가정이 적용되었습니다.
• 결과 추정치는 과대평가를 피하기 위해 회사 수익, 제품 배송 및 상업용 PIM 배포와 교차 검증되었습니다.

3. 주요 출처 목록

• 세계반도체무역통계(WSTS)
• 반도체산업협회(SIA)
• 제덱
• 두 가구 연립 주택
• IEEE
• 글로벌 반도체 연합(GSA)
• CXL 컨소시엄
• 연례 보고서
• 투자자 프레젠테이션
• SEC 제출
• 수익 공개
• 제품 데이터시트
• 기술 문서
• 개발자 문서
• PIM 기업의 상용화 발표
• 미국 상무부
• 두번
• 유럽위원회
• METI 일본
• 산업부 한국
• 대만 MOEA
• 메이티 인도
• OECD
• 세계은행
• IEA
• ITU
• 기타 관련 기관 출처

4. 1차 면접

공급 측면 인터뷰: 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.

수요 측면 인터뷰: 40%

• 주요 응답자:하이퍼스케일러, 클라우드 제공업체, 데이터 센터 운영자, HPC 사용자, AI 인프라 제공업체, OEM, 시스템 통합업체, 엔터프라이즈 기술 구매자.
• 인터뷰를 통해 국가 및 지역 전반에 걸쳐 PIM 채택, 워크로드 적합성, 구매 선호도, 배포 패턴, 성능 요구 사항, 향후 채택을 평가했습니다.