Compute In Memory (CIM) und Processing In Memory (PIM) Marktgröße und Marktanteil – Wachstumstrends und Prognose (2026–2031)

Globale Trends und Erkenntnisse im Markt für Compute In Memory (CIM) und Processing In Memory (PIM)

KI-Workloads stoßen an die Grenzen der Speicherbandbreite

Der Markt für Compute in Memory (CIM) und Processing in Memory (PIM) wird durch eine wachsende Diskrepanz zwischen Prozessordurchsatz und Speicherbandbreite in KI-Systemen angetrieben. Der Energieverbrauch hängt heute stark von der Datenbewegung ab, nicht nur vom arithmetischen Durchsatz, was die Speichernähe zu einer praktischen Designpriorität für KI-Infrastruktur macht.^{[1]NVIDIA, "Maximize AI Factory Energy Efficiency Through Full-Stack Inference and Training Optimizations," NVIDIA Developer Blog, nvidia.com} Dies ist vor allem in großen Inferenzumgebungen relevant, wo wiederholter Speicherzugriff die Leistung einschränken kann, selbst wenn Beschleunigerkapazität verfügbar ist. Der Markt für Compute in Memory (CIM) und Processing in Memory (PIM) profitiert daher von einer niedrigeren Adoptionshürde, da diese Architekturen nicht jeden Beschleuniger im Stack ersetzen müssen, um Fuß zu fassen. Sie können stattdessen speicherbegrenzte Operationen übernehmen, die konventionelle Architekturen weniger effizient bewältigen. Das schafft Raum für eine frühere Bereitstellung in KI-Servern, unternehmensweiten Inferenzsystemen und zukünftigen Plattformen mit gemischter Architektur.

Cloud-native Analysen verlagern Rechenleistung näher an die Daten

Der Markt für Compute in Memory (CIM) und Processing in Memory (PIM) wird auch durch Cloud-Betreiber angetrieben, die eine bessere Leistung pro Watt aus der Echtzeit-Inferenzinfrastruktur anstreben. NVIDIA erklärte, dass die Full-Stack-Optimierung zunehmend zentral für die Effizienz von KI-Fabriken wird, was den Fall für Architekturen stärkt, die wiederholten Datenverkehr über die Speicherschnittstelle reduzieren. Auf der IEEE ASICON 2025 vorgestellte Forschungsergebnisse zeigten, dass ein hybrides DRAM-PIM- und SRAM-CIM-Design für Transformer-Inferenz eine 1,51-fache Beschleunigung und eine 1,24-fache Energiereduzierung im Vergleich zu einer reinen DRAM-PIM-Baseline für Llama2-7B bei 28 nm lieferte. Dieses Ergebnis ist wichtig, weil es zeigt, dass komplementäre Speichertechnologien verschiedenen Modellfunktionen zugeordnet werden können, anstatt in eine einzige Architektur gezwungen zu werden. Im Juni 2026 gaben Micron und Anthropic eine strategische Vereinbarung bekannt, die eine mehrjährige Speicher- und Speicherlieferverpflichtung mit einer strategischen Investition kombinierte, was zeigt, dass Speicher-Roadmaps nun direkt mit der zukünftigen KI-Infrastrukturplanung verknüpft werden. Diese Art der Abstimmung unterstützt eine schnellere Kommerzialisierung des Marktes für Compute in Memory (CIM) und Processing in Memory (PIM), da Infrastrukturkäufer und Speicherlieferanten gemeinsame Bereitstellungszeitpläne teilen.

Edge-Inferenz steigert den Wert lokalisierter Rechenleistung

Der Markt für Compute in Memory (CIM) und Processing in Memory (PIM) expandiert über zentralisierte Infrastruktur hinaus, da KI-Inferenz in Geräte mit engen Leistungs- und Flächenbeschränkungen vordringt. Edge-Systeme arbeiten häufig mit begrenzter Konnektivität und strengen Energiebudgets, was lokale speicherzentrierte Rechenleistung attraktiver macht als universelle Beschleunigerdesigns. Im März 2026 teilte Microchip Technology mit, dass Mythic die memBrain-Technologie aus seiner Silicon Storage Technology-Einheit für Analog-Verarbeitungseinheiten der nächsten Generation mit einem Zielwert von 120 TOPS/W ausgewählt hat. Im September 2025 berichteten die Universität Tokio und Nuvoton über ein ReRAM-basiertes CiM, das mehrstufige Speicherung mit einer 10-jährigen Datenspeicherung kombinierte und damit eines der langjährigen Haltbarkeitsprobleme bei nichtflüchtigen Edge-Bereitstellungen direkt adressierte. Diese Entwicklungen zeigen, dass der Markt für Compute in Memory (CIM) und Processing in Memory (PIM) keine einheitliche Edge-Chance darstellt, da Automobil-, Industrie-, Robotik- und kompakte IoT-Systeme unterschiedliche Speichersubstrate und Präzisions-Kompromisse erfordern. Infolgedessen wird die kommerzielle Einführung wahrscheinlich über mehrere kleinere Anwendungsfälle verteilt erfolgen, bevor sie sich zu breiteren Edge-Plattformen konsolidiert.

Sub-10-nm- und 3D-gestapelte Speicher-Roadmaps verbessern die CIM-Machbarkeit

Der Markt für Compute in Memory (CIM) und Processing in Memory (PIM) profitiert von Fertigungs-Roadmaps, die dichtere Verbindungen und eine engere Speicher-Logik-Integration unterstützen. TSMC erklärte im Juni 2026, dass seine SoIC-Roadmap auf feinere Die-zu-Die-Bonding-Abstände und höhere I/O-Dichte ausgerichtet ist, was Chiplet-basierte Architekturen, die Rechenleistung näher an den Speicher bringen, direkt unterstützt. Samsung Semiconductor gab im Mai 2026 bekannt, dass es 12-lagige HBM4E-Muster mit 3,6 TB/s Bandbreite pro Stapel, 16 % besserer Energieeffizienz und mehr als 14 % besserem Wärmewiderstand im Vergleich zur Vorgängergeneration ausgeliefert hat. Diese Fortschritte sind wichtig, weil viele CIM- und PIM-Designs nun genauso stark von Packaging- und Stapelentscheidungen abhängen wie von Transistor-Level-Design. Sie stärken auch den Fall für programmierbare, speicherzentrierte Plattformen gegenüber Festfunktions-Arrays. Das Ergebnis ist eine stärkere technische Grundlage für den Markt für Compute in Memory (CIM) und Processing in Memory (PIM), um von engen Demonstrationen zu kommerziell herstellbaren Produkten überzugehen.

Begrenzte Toolchains und Compiler-Unterstützung für die PIM-Einführung

Der Markt für Compute in Memory (CIM) und Processing in Memory (PIM) sieht sich noch mit einer wesentlichen Software-Einschränkung konfrontiert, da die Portierung von Anwendungen andere Programmiermodelle als konventionelle Beschleunigerumgebungen erfordert. Die ETH Zürich und die SAFARI Research Group beschrieben den Bedarf an neuen Tools, Programmiermodellen und Systemunterstützung für Processing-in-Memory-Architekturen, was zeigt, dass die Software-Schicht noch hinter der Hardware-Chance aufholt. Eine Compiler-Studie aus dem Jahr 2026 vom Politecnico di Milano ergab außerdem, dass Leistungsgewinne je nach Workload stark variieren können und dass universelle Portierungen ohne tiefere Code-Anpassung möglicherweise nur begrenzten Nutzen bringen. Das bedeutet, dass die Einführung nicht nur den Kauf neuer Chips umfasst; Unternehmen benötigen auch Compiler, APIs, Laufzeitschichten und validierte Mapping-Abläufe. Der Markt für Compute in Memory (CIM) und Processing in Memory (PIM) könnte unter diesen Bedingungen dennoch schnell wachsen, aber die kommerzielle Skalierung wird in eng kontrollierten Umgebungen einfacher bleiben als in breiten offenen Software-Ökosystemen. Deshalb wird die Software-Reife zu einer der deutlichsten Trennlinien zwischen vielversprechender Hardware und einsetzbaren Plattformen.

Ausbeute-, Test- und Packaging-Komplexität bei heterogener Speicher-Logik-Integration

Der Markt für Compute in Memory (CIM) und Processing in Memory (PIM) bleibt auch durch Fertigungskomplexität eingeschränkt. Wenn Logik, Speicher und gestapelte Verbindungsschichten in ein System integriert werden, wird das Ausbeute-Management schwieriger als bei der Standard-Logik-only- oder DRAM-only-Produktion. IBM Research berichtete auf der IEDM 2025, dass scheibenförmige PCM-Geräte für analoges In-Memory-Computing niedrige Programmierstromstärken und ein breites Widerstandsfenster erreichten, während Prozessvariation und Ausbeute-Methodik weiterhin als aktive Ingenieursprobleme behandelt werden. Das HBM4E-Muster-Update von Samsung Semiconductor im Mai 2026 zeigte auch, dass fortschrittliche Speicherprodukte nun einen Speicherstapel mit einem 4-nm-Logik-Basis-Die kombinieren, was Prozess- und Qualifizierungskomplexität zur Kommerzialisierung hinzufügt. Diese Faktoren können Hochlaufpläne verlängern, das Angebot einschränken und Premiumpreise während der frühen Wachstumsphase aufrechterhalten. Für den Markt für Compute in Memory (CIM) und Processing in Memory (PIM) ist der Fertigungsfortschritt daher ebenso wichtig wie der architektonische Fortschritt.

*Unsere Prognosen behandeln die Auswirkungen von Treibern und Einschränkungen als richtungsweisend und nicht additiv. Die Wirkungsprognosen berücksichtigen Basiswachstum, Mischungseffekte und Wechselwirkungen zwischen Variablen.

Segmentanalyse

Nach Komponente: Hardware dominiert den Umsatz, während Software am schnellsten wächst

CIM- und PIM-Hardware entfiel im Jahr 2025 auf 83,45 % des Umsatzes, was darauf hindeutet, dass die frühen Ausgaben im Markt für Compute in Memory (CIM) und Processing in Memory (PIM) weiterhin auf Silizium und Plattformaufbau ausgerichtet waren. Dieses Muster spiegelt die Kapitalintensität von Chip-Design, Packaging und Speicherintegration wider, insbesondere wenn die Nachfrage noch weitgehend aus KI-Infrastrukturprogrammen und spezialisierten Systementwicklern stammt. Der Hardware-Vorsprung steht auch im Einklang mit dem aktuellen Kommerzialisierungsstand, bei dem Kunden Kernarchitekturen validieren, bevor eine umfangreiche Software-Standardisierung machbar wird. Gleichzeitig deutet der Umsatzmix auf einen Markt hin, der noch seine installierte Basis aufbaut, anstatt bereits zu einem breiten wiederkehrenden Software-Modell gereift zu sein. Diese installierte Basis ist wichtig, weil sie den technischen Fußabdruck schafft, auf dem spätere Software- und Dienstleistungserlöse expandieren können.

Das Software-Stack-Segment soll bis 2031 mit 41,56 % wachsen und ist damit die am schnellsten wachsende Komponente des Marktes für Compute in Memory (CIM) und Processing in Memory (PIM). Dieses Wachstum spiegelt die steigende Nachfrage nach Compilern, Modell-Mapping-Tools, Hardware-Abstraktionsschichten und Bereitstellungs-Frameworks wider, die spezialisierte speicherzentrierte Hardware mit produktiven KI-Workloads verbinden können. Derselbe Trend ist in der Forschungsaktivität sichtbar, wo Software-Unterstützung notwendig wird, damit analoge und digitale Plattformen über Laborkonfigurationen hinausgehen.^{[2]IEEE A-SSCC, "A 28 nm 68.6TOPS/W Folded-Differential Switched-Capacitor FIA-Based SRAM CIM Macro With Scalable MAC Sizes for Tiny-ML Inference," IEEE A-SSCC 2025, doi.org} Dienstleistungen bleiben kleiner, tragen aber echten strategischen Wert, da vielen Unternehmen das interne Fachwissen fehlt, das für die Integration neuer Speicherarchitekturen in automotive, industrielle und sicherheitskritische Systeme erforderlich ist. Im Laufe der Zeit wird die Branche für Compute in Memory (CIM) und Processing in Memory (PIM) wahrscheinlich von hardware-geführten Erlösen zu einem vollständigeren Plattform-Wirtschaftsmodell übergehen, aber der aktuelle Mix zeigt, dass Silizium die kommerzielle Nachfrage noch verankert.

Nach Speichertechnologie: SRAM führt, aber HBM setzt neue Wachstumsprioritäten

SRAM-basiertes CIM hielt im Jahr 2025 einen Marktanteil von 62,73 % im Markt für Compute in Memory (CIM) und Processing in Memory (PIM) innerhalb der Speichertechnologie, unterstützt durch starke CMOS-Kompatibilität und eine ausgereiftere digitale Designbasis. Dieser Vorsprung spiegelt die praktischen Vorteile von SRAM für deterministischen Betrieb, bekanntes Bitzellenverhalten und einfachere Ausrichtung an konventionellen Halbleiterprozessen wider. Die IEEE A-SSCC 2025 berichtete über ein 28-nm-SRAM-CIM-Makro, das 68,6 TOPS/W für Tiny-ML-Inferenz erreichte, was den Fall für SRAM in energiesensitiven Inferenzanwendungen unterstützt. Nature veröffentlichte auch IBMs Mixed-Precision-Memristor- und SRAM-Compute-in-Memory-KI-Prozessor im Jahr 2025 und zeigte, wie hybride Ansätze über die Grenzen reiner SRAM-Designs hinausgehen können. Zusammen erklären diese Ergebnisse, warum SRAM die führende Basistechnologie im Markt für Compute in Memory (CIM) und Processing in Memory (PIM) bleibt, auch wenn andere Substrate an Dynamik gewinnen.

HBM-basiertes PIM soll bis 2031 mit 41,73 % wachsen und ist damit die am schnellsten wachsende Speichertechnologie im Marktgrößenmix für Compute in Memory (CIM) und Processing in Memory (PIM). Dieser Wachstumspfad ist an die Hyperscale-Nachfrage nach bandbreitendichtem Speicher gebunden, der mehr rechenähnliche Funktionen in KI-Beschleunigerumgebungen übernehmen kann. Die HBM4E-Lieferung von Samsung Semiconductor im Mai 2026 mit 3,6 TB/s Bandbreite pro Stapel und einem 4-nm-Logik-Basis-Die demonstrierte, wie die kommerzielle Roadmap auf eine engere Speicher-Logik-Kopplung ausgerichtet ist. Andere Speichertypen definieren weiterhin spezialisierte Pfade: MRAM unterstützt nichtflüchtige Edge-Speicherung, und ReRAM oder PCM unterstützt analoge Matrixoperationen, wenn Niedrigleistungs-Inferenz Priorität hat. Dies hinterlässt der Branche für Compute in Memory (CIM) und Processing in Memory (PIM) eine mehrschichtige Technologielandschaft anstatt eines einzigen führenden Substrats.

Nach Anwendung: KI und maschinelles Lernen hält die größte Basis, während Rechenzentren am schnellsten expandieren

KI und maschinelles Lernen entfielen im Jahr 2025 auf 48,35 % der Anwendungsnachfrage und machten dieses Segment zum größten Beitragenden zum Markt für Compute in Memory (CIM) und Processing in Memory (PIM). Diese Position spiegelt wider, wo der Großteil der aktuellen Designarbeit und Infrastrukturausgaben konzentriert bleibt, da neuronale Netzwerk-Workloads direkt die Kosten der wiederholten Gewichtsbewegung zwischen Speicher und Rechenblöcken aufzeigen. Speicherzentrierte Architekturen passen gut zu diesem Bedarf, da matrixintensive KI-Aufgaben häufig von geringerem Bewegungsaufwand und besserer Energieeffizienz profitieren. Infolgedessen verankern KI und maschinelles Lernen weiterhin sowohl die kommerzielle Nachfrage als auch die technischen Roadmaps im gesamten Markt für Compute in Memory (CIM) und Processing in Memory (PIM). Es bietet auch den klarsten Weg für Anbieter, Leistungsvorteile zu demonstrieren, bevor sie in breitere Anwendungsfälle expandieren.

Rechenzentren und Hyperscale-KI-Infrastruktur sollen bis 2031 mit 41,83 % wachsen und sind damit der am schnellsten wachsende Anwendungsbereich im Markt für Compute in Memory (CIM) und Processing in Memory (PIM). Dies spiegelt den wachsenden Druck auf Betreiber wider, den Inferenzdurchsatz innerhalb fester Leistungshüllen und begrenzter thermischer Budgets auf Rack-Ebene zu steigern. Der Diversifizierungspfad wird ebenfalls klarer, da Edge-KI, Automobil, industrielle Automatisierung, Robotik und IoT weiterhin die Einführung speicherzentrierter Designs für unterschiedliche Latenz- und Energieziele vorantreiben. BrainChip gab im Juni 2026 bekannt, dass es die kommerzielle Verfügbarkeit erreicht und erste Produktionslieferungen seiner neuromorphen Prozessoren Akida AKD1500 begonnen hat, was zeigt, dass ereignisbasierte, energiesparende Architekturen in echte Bereitstellungen übergehen. Renesas gab im Februar 2026 bekannt, dass sein R-Car V4H ADAS-SoC für die Steuereinheit des neuen RAV4-Modells von Toyota ausgewählt wurde, geliefert von Denso, was speicherintensive KI-Verarbeitung in Serien-Automobilsystemen unterstützt.

Geografische Analyse

Nordamerika hielt im Jahr 2025 einen Marktanteil von 42,77 % im Markt für Compute in Memory (CIM) und Processing in Memory (PIM) und war damit die größte regionale Basis. Diese Position ist mit der Konzentration von Hyperscale-KI-Infrastruktur, fortgeschrittenen Speicherinvestitionen und engen Verbindungen zwischen Modellentwicklern und Halbleiterlieferanten verbunden. Im Juli 2026 gab Micron bekannt, dass es seine geplanten US-Investitionen auf mehr als 250 Milliarden USD bis 2035 beschleunigt hat und dass es den ersten Betonabguss an seinem Standort in Clay, New York, mehr als ein Quartal früher als geplant abgeschlossen hat. Nordamerikanische Betreiber legen auch größeren Wert auf Leistung pro Watt, was den kommerziellen Fall für Architekturen stärkt, die wiederholte Bewegungen über die Speicherschnittstelle reduzieren. Der Markt für Compute in Memory (CIM) und Processing in Memory (PIM) in dieser Region profitiert daher sowohl von Kapitaltiefe als auch von einem direkten Infrastrukturbedarf.

Asien-Pazifik soll bis 2031 mit 42,14 % wachsen und ist damit die am schnellsten wachsende Geografie im Markt für Compute in Memory (CIM) und Processing in Memory (PIM). Die Region kombiniert Foundry-Führerschaft, fortgeschrittene Packaging-Kapazitäten, Hochbandbreitenspeicherproduktion und aktive öffentliche Unterstützung für Halbleiterforschung. TSMCs Technologie-Update vom Juni 2026 skizzierte eine CoWoS-Roadmap, die sich auf größere Integrationsflächen erstreckt, und einen SoIC-Pfad zu engerem Die-Stapeln – beides wichtig für Chiplet-basierte speicherzentrierte Designs.^{[3]TSMC, "TSMC Debuts A13 Technology at 2026 North America Technology Symposium," TSMC, tsmc.com} Die HBM4E-Musterlieferung von Samsung Semiconductor unterstrich weiter die zentrale Rolle Asien-Pazifiks bei der Umsetzung der kommerziellen Speicher-Roadmap. Japan fügt durch öffentliche Forschungsunterstützung, einschließlich NEDO-geförderter CMOS- und Spintronik-MRAM-Arbeit und Forschung der Universität Tokio zu dauerhaftem ReRAM-basiertem CiM, eine eigenständige automotive und Edge-Dimension hinzu.

Europa und der Rest der Welt bleiben beim aktuellen Umsatz kleiner, sind aber für den Markt für Compute in Memory (CIM) und Processing in Memory (PIM) weiterhin relevant, da sie wichtige automotive, industrielle und verteidigungsorientierte Nachfragepfade hinzufügen. Europas Aktivität konzentriert sich auf Edge-KI, Automobilelektronik und forschungsgebundene Kommerzialisierung. Mythic gab im Mai 2026 bekannt, dass es Videantis, ein deutsches Unternehmen für digitale Prozessor-IP mit breiter Automobilpräsenz, erworben hat, um analoges Compute-in-Memory mit digitaler Verarbeitung in einer hybriden Plattform zu kombinieren. Dieser Schritt verschafft dem Markt für Compute in Memory (CIM) und Processing in Memory (PIM) einen klareren Weg in europäische Automobil- und Robotikprogramme durch einen bestehenden Prozessor-IP-Fußabdruck.