AI時代の「メモリの壁」を打破へ、Processing-in-Memory（PIM）市場は2035年に80億3,020万米ドル規模へ―CAGR 38.9％で急拡大

Astute Analyticaの最新調査によると、Processing-in-Memory（PIM）市場は、2025年の3億40万米ドルから2035年には80億3,020万米ドルに達すると予測されています。**2026年から2035年の予測期間における年平均成長率（CAGR）は38.9％**と見込まれており、次世代コンピューティングを支える重要技術市場の一つとして急速な拡大が期待されています。

人工知能（AI）、生成AI、ハイパフォーマンスコンピューティング（HPC）、クラウドコンピューティングなどで処理されるデータ量が増加するなか、従来型コンピューターアーキテクチャでは、プロセッサとメモリ間のデータ転送が性能向上の制約となっています。PIMは、こうした課題を解決する次世代技術として存在感を高めています。

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PIMとは何か―データを「移動させて処理」する発想から「メモリ内で処理」する時代へ

Processing-in-Memory（PIM）は、メモリ内部またはメモリの近接領域に演算機能を統合し、データが保存されている場所に近い位置で処理を行うコンピューティング技術です。

従来のシステムでは、演算処理のたびに大量のデータをメモリからCPUやGPUへ転送する必要があります。しかし、AIモデルの大規模化やリアルタイム分析の普及に伴い、このデータ移動自体が処理時間、消費電力、システム効率の大きな課題となっています。

PIMではメモリと演算処理の距離を縮めることで、データ転送量の削減、低遅延化、電力効率の改善、並列処理性能の向上が期待できます。このアーキテクチャ上の変化が、次世代AIインフラにおけるPIM需要を押し上げる重要な要因となっています。

生成AIと大規模AIモデルがPIM市場の成長を加速

PIM市場の成長を支える最大の構造的変化の一つが、AIワークロードの急速な高度化です。

生成AI、大規模言語モデル（LLM）、画像認識、自然言語処理、推薦システムなどでは、膨大なデータを高速に読み込み、繰り返し演算する必要があります。プロセッサ性能だけを向上させても、メモリ帯域幅やデータ転送性能が追いつかなければ、システム全体の性能向上には限界があります。

そのため、半導体業界では単純な演算性能競争から、メモリ帯域幅、データ配置、演算とメモリの統合、エネルギー効率を含むシステム全体の最適化へと技術開発の重点が移りつつあります。PIMはこの変化の中心に位置する技術として注目されています。

「メモリの壁」とデータ移動コストが新たな半導体設計を促進

現代のコンピューティング環境では、プロセッサの演算速度向上に対して、メモリからデータを供給する能力がボトルネックとなる「メモリの壁」が重要な課題となっています。

特にデータ集約型ワークロードでは、実際の演算そのものよりも、データの移動に多くの時間とエネルギーを使用するケースがあります。このため、データを遠くへ移動させるのではなく、データが存在する場所の近くで計算するというPIMの基本思想が、AI時代のコンピューティング設計と高い親和性を持っています。

今後はCPUやGPU単体の性能だけではなく、メモリ、アクセラレータ、インターコネクト、パッケージングを含めたアーキテクチャ全体の性能がより重要になると考えられます。

データセンターの電力効率改善もPIM導入を後押し

AI処理量の増大に伴い、データセンターでは演算能力だけでなく、消費電力や冷却負荷の管理も重要な経営課題となっています。

PIMは不要なデータ移動を削減できる可能性があるため、処理性能向上だけでなく、performance-per-watt（電力当たり性能）を改善する技術としても期待されています。

特にAI推論、機械学習、リアルタイムデータ分析など、大量のメモリアクセスを伴うアプリケーションでは、電力効率の改善がPIM採用を検討する重要な要素となる可能性があります。

エッジAI、自動運転、スマートデバイスにも新たな市場機会

PIMの活用領域はクラウドデータセンターだけに限定されません。

自動運転システム、ロボティクス、産業オートメーション、IoT、スマートカメラ、エッジAIなどでは、限られた電力環境のなかで大量のデータをリアルタイム処理することが求められます。

こうした用途では、高性能化と低消費電力化を同時に実現する必要があるため、メモリの近くでデータを処理できるPIMアーキテクチャは新たな選択肢となっています。クラウドからエッジまでAI処理が分散するにつれ、PIMの潜在的な用途もさらに広がると考えられます。

Processing-in-Memory (PIM) 市場の主要企業

• Samsung Electronics
• SK Hynix
• Micron Technology
• UPMEM
• Mythic
• Syntiant
• EnCharge AI
• d-Matrix
• Axelera AI
• Untether AI
• TSMC
• Rain AI
• Neuchips
• Alibaba (DAMO)
• Imec
• その他主要企業

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市場セグメンテーションの概要

技術別
• DRAMベースPIM (HBM-PIM, AXDIMM)
• SRAMベースCompute-in-Memory
• 不揮発性メモリ/ReRAMベース
• Near-Memory Compute

メモリタイプ別
• HBM
• DDR/LPDDR
• GDDR
• 次世代不揮発性メモリ (Emerging NVM)

用途別
• AI推論
• レコメンデーションシステム
• ゲノミクス・分析
• エッジAI

エンドユーザー別
• データセンター事業者
• AIチップベンダー
• エッジデバイスOEM
• 研究機関

地域別
• 北米
• 米国
• カナダ
• メキシコ
• 欧州
• 西欧
• 英国
• ドイツ
• フランス
• イタリア
• スペイン
• その他西欧諸国
• 東欧
• ポーランド
• ロシア
• その他東欧諸国
• アジア太平洋
• 中国
• インド
• 日本
• オーストラリア・ニュージーランド
• 韓国
• ASEAN
• その他アジア太平洋諸国
• 中東・アフリカ (MEA)
• サウジアラビア
• 南アフリカ
• UAE
• その他MEA諸国
• 南米
• アルゼンチン
• ブラジル
• その他南米諸国

PIM市場拡大にはソフトウェアとエコシステム構築が重要

一方、PIMの普及には技術的課題も残されています。既存のCPU・GPU中心のソフトウェア環境との互換性、プログラミングモデル、コンパイラ、開発ツール、システム設計の複雑性などが導入時の重要な検討事項となります。

PIMが本格的な商用市場へ拡大するためには、ハードウェア性能だけでなく、開発者が既存アプリケーションを容易に最適化できるソフトウェアエコシステムの成熟が不可欠です。

今後はメモリメーカー、半導体企業、AIアクセラレータ企業、クラウド事業者、システムメーカー、ソフトウェア企業による技術連携が、市場拡大を左右する重要な要素になるとみられます。

2035年に向け、PIMは次世代AIコンピューティング基盤の重要技術へ

Astute Analyticaの分析では、Processing-in-Memory市場は2025年の3億40万米ドルから2035年には80億3,020万米ドルへ拡大し、2026～2035年にCAGR 38.9％という高い成長率を記録する見通しです。

AIモデルの大型化、データ量の急増、メモリ帯域幅の制約、データセンターの電力問題が同時に進行するなか、コンピューティング業界では「プロセッサをさらに高速化する」だけではなく、「データをどこで、どのように処理するか」が競争力を左右する時代へ移行しています。

PIMは単なる次世代メモリ技術ではなく、AI・HPC・クラウド・エッジコンピューティングの性能と電力効率を再設計するアーキテクチャ技術として、2035年に向けて半導体市場における戦略的重要性をさらに高めていくことが期待されています。

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Astute Analyticaについて:

Astute Analyticaは 、クライアントに提供してきた具体的な成果により、短期間で確固たる評判を築いてきたグローバルな分析・アドバイザリー企業です。私たちは、様々な業種にわたる非常に要求の厳しいクライアントのために、比類のない、詳細かつ驚くほど正確な見積りと予測を提供することに誇りを持っています。テクノロジー、ヘルスケア、化学、半導体、FMCGなど、幅広い分野において、多くの満足したリピーターのクライアントを擁しています。世界中から、こうした満足したお客様が集まっています。

複雑なビジネス環境、セグメント別の既存および新興の可能性、テクノロジーの動向、成長予測、そして利用可能な戦略的選択肢までを分析することで、お客様は的確な意思決定を行い、困難な課題を克服しながら、非常に収益性の高い機会を活用することができます。つまり、包括的なパッケージです。これらすべては、ビジネスアナリスト、エコノミスト、コンサルタント、テクノロジー専門家で構成される、高い資格と経験を備えた専門家チームを擁しているからこそ実現できるのです。私たちは、お客様を最優先に考えています。当社にご依頼いただければ、費用対効果が高く、付加価値の高いパッケージをお届けすることをお約束します。

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