コンピュート・メモリ統合市場の規模・シェア分析 - 成長トレンドと予測（2026年～2031年）

グローバル・コンピュート・メモリ統合市場のトレンドとインサイト

エッジAIおよびオンデバイス推論における電力効率の向上

コンピュート・メモリ統合市場は、従来のアクセラレーターの熱的余裕なしに、センサー、ラップトップ、組み込みデバイスレベルで継続的な動作を必要とする常時稼働型AIユースケースによって牽引されています。これらのワークロードでは、モデルの重みをメモリとコンピュート間で移動させることが最大のエネルギー負担であり、コンピュート・イン・メモリは演算を重みが格納されている場所の近くに配置することでその負担を軽減します。2025年3月に発表された混合精度メモリスタ・SRAMプロセッサは、ResNet-20において40.91 TFLOPS/Wを達成し、精度劣化は0.45%未満にとどまりました。これは、エネルギー効率の向上が使用可能なモデル品質の完全なトレードオフを必要としないことを示しています。^{[1]Win-San Khwa ら、「混合精度メモリスタおよびSRAMコンピュート・イン・メモリAIプロセッサ」、Nature、nature.com} EnCharge AIは2025年2月、そのEN100アクセラレーターがクライアントおよびエッジ推論向けに9W未満で200 TOPSを超えることを目標としていると述べており、これはモバイルおよびファンレスシステムが実際に吸収できる電力範囲に適合しています。コンピュート・メモリ統合市場は、したがって実用的な採用経路から恩恵を受けています。エッジのバイヤーは多くの場合、ピークベンチマークスループットよりも固定電力エンベロープ内での持続的な推論を重視するためです。この同じパターンがハイブリッド設計を促進しています。多くの採用者はアナログクラスの効率を求めながらも、生産条件全体で精度を安定させるためにデジタルサポートを必要としているためです。

大規模言語モデルのワークロードによるメモリウォールの圧力

コンピュート・メモリ統合市場はまた、大規模言語モデルの推論が現在、生の演算能力よりもメモリ移動によって制約されているため、進展しています。自己回帰デコーディング中、大規模モデルはトークンステップごとに一使用される重みを繰り返しフェッチするため、演算強度が低く保たれ、レイテンシに敏感なサービングにおいてメモリ帯域幅が制限要因となります。Frontiers in Scienceは2025年に、メモリウォールを現代のAIシステムにとって横断的なハードウェア制約として説明し、プロセッシング・イン・メモリのアーキテクチャ上の根拠を狭い最適化論議を超えて強化しました。^{[2]「メモリウォールを打ち破る、次世代人工知能ハードウェア」、Frontiers in Science、frontiersin.org} Samsung Electronicsは2026年2月、スタックあたり3.3TB/sの帯域幅とHBM3Eより40%優れた電力効率を持つHBM4の商業出荷を開始したと発表し、メモリベンダーがこのボトルネックに直接対応していることを示しました。^{[3]Samsung Electronics、「SamsungがAIコンピューティングのための究極のパフォーマンスを持つ業界初の商業HBM4を出荷」、Samsung Global Newsroom、news.samsung.com} その結果、コンピュート・メモリ統合市場は、ニッチなアーキテクチャ議論から、トークンコスト、レイテンシ、システムエネルギーに関するより広範なインフラ決定へと移行しています。この変化はまた、ロジック対応メモリ製品が以前のコモディティメモリ世代よりも互換性が低いため、スイッチングコストを高めています。

AIサーバーにおける高帯域幅メモリおよびニアメモリアーキテクチャの台頭

コンピュート・メモリ統合市場は、HBMが受動的なストレージからAIシステム設計のより能動的な部分へと進化するにつれて、サーバー側の勢いを増しています。大手メモリサプライヤーはメモリスタックの近傍またはその内部により多くのロジックを組み込んでおり、これによりワークロードの一部をデータの近くで実行し、メモリインターフェース全体のトラフィックを削減できます。SK hynixは2026年6月、AIファクトリー向け次世代メモリに関するNVIDIAとの複数年にわたる技術パートナーシップを発表し、将来のHBM開発を大量のAIインフラロードマップに直接結びつけました。Micronもまた2026年3月に256GB LPDRAM SOCAMM2モジュールを発表し、長文コンテキストLLM推論において初回トークン生成時間を2.3倍以上改善しながら、同等のRDIMMの3分の1の電力で動作すると述べました。これらの動きはコンピュート・メモリ統合市場にとって重要です。なぜなら、ニアメモリコンピュートが一つのメモリフォームファクターや一つのバイヤーグループに限定されないことを示しているからです。また、最先端パッケージング、ロジックベースダイ、メモリ共同設計が、以前のAIサーバーサイクルよりも競争上の地位にとって重要になっています。

電力制約のある自律型および産業用システム向けカスタムシリコンの需要

コンピュート・メモリ統合市場は、データセンタークラスの推論カードの電力消費を賄えない自律走行車、産業用ロボティクス、および常時認識型マシンによって形成されています。これらのシステムは通常、センシング、制御、接続性、安全機能にわたって固定の電力バジェトを割り当てており、高ワットのAIアクセラレーションに残される余地は限られています。Hondaは2026年2月、MythicとAI演算性能と車両のエネルギー効率を向上させるための自動車用SoCを共同開発し、Mythicの技術をライセンス供与したと述べました。STMicroelectronicsもまた、エッジインテリジェンス向けの組み込みAIアクセラレーションを備えた初の自動車用マイクロコントローラーとしてStellar P3Eを発表し、量産開始は2026年第4四半期を予定していると述べました。コンピュート・メモリ統合市場はこれらの動きから信頼性を獲得しています。なぜなら、自動車および産業用バイヤーは、電力上の利点が認定作業を正当化するほど十分に大きくない限り、新しいアーキテクチャを迅速に採用しないためです。これはまた調達行動を変えており、一部のOEMは確立されたサプライヤーからの標準デジタルアクセラレーターロードマップを待つのではなく、アーキテクチャプロバイダーと直接連携し始めています。

コンピュート・イン・メモリ設計におけるアナログ精度のばらつきと歩留まりリスク

コンピュート・メモリ統合市場は依然として、アナログ精度の安定性において大きな技術的限界に直面しています。特に、ニューラルネットワークの重みが不揮発性セル内の物理的なコンダクタンス状態として格納される場合に顕著です。プロセスのばらつき、温度ドリフト、耐久性の低下、セル間のばらつきはすべて、積和演算にノイズをもたらす可能性があり、それらのエラーはより深いニューラルネットワーク全体に蓄積されます。2025年のnpj Unconventional Computingのレビューは、アナログ・イン・メモリの主要なエラー源を説明し、緩和方法がアーキテクチャを魅力的にするエネルギー節約の相当な部分を消費する可能性があると指摘しました。2025年のIEEE Transactions on Circuits and Systems Iの研究もまた、28nm SRAMベース設計のピーク演算スループット以下の動作条件では精度の制限が制約的になることを発見し、測定されたシリコンの挙動が理想化された主張と大きく異なる可能性があることを示しました。コンピュート・メモリ統合市場は、したがって多くの商業的な場面でハイブリッドアーキテクチャを好む傾向が続いています。なぜなら、それらはアナログのエネギー上の利点の一部を保持しながら、出力品質を保護するためにデジタルステージに依存するためです。この問題はまた、強力な学術的プロトタイプと繰り返し可能な大量生産との間のギャップを広げており、ターゲット顧客が自動車、防衛、またはエンタープライズインフラである場合に最も重要です。

未成熟なEDA、コンパイラ、ベンチマークエコシステム

コンピュート・メモリ統合市場はまた、ハードウェアの見出しが示唆するよりも展開を困難にするソフトウェアおよび設計ツールの制限によって減速しています。現在のほとんどのワークフローは依然として緊密なハードウェア・ソフトウェア共同設計を必要としています。アナログノイズの挙動、オペレーターマッピング、量子化、およびキャリブレーションは、標準的なアクセラレーターツールチェーンを通じてではなく、一緒に処理されなければならないためです。Nature Reviews Electrical Engineeringは2025年に、アナログ・イン・メモリコンピューティングスタックは、トレーニングを意識した量子化からランタイムキャリブレーションまで、ソフトウェアフロー全体にわたってカスタム処理が必要であり、これが主流のGPUスタイルのエコシステムの外にあることを指摘しました。SPECは2026年5月にCPU 2026ベンチマークスイートをリリースしましたが、バイヤー評価のファーストクラスカテゴリーとしてコンピュート・イン・メモリワークロードを扱う広く採用された独立したベンチマークファミリーはまだ存在しません。コンピュート・メモリ統合市場は直接的な影響を受けています。なぜなら、エンタープライズ調達チームは通常、中立的なベンチマークと成熟したソフトウェアサポートが欠如している場合にベンダーの主張を割り引くためです。この負担は小規模なベンダーに最も重くのしかかります。なぜなら、彼らは最初の商業プログラムを締結しようとしながら、同時にアーキテクチャ、キャリブレーション、および展開の複雑さを説明しなければならないためです。

*当社の予測では、推進要因および抑制要因の影響を加算的ではなく方向性のあるものとして扱います。影響予測は、ベースライン成長、構成効果、および変数間の相互作用を反映しています。

セグメント分析

コンピュートタイプ別：アナログが初期収益をリードし、ハイブリッドが最も戦略的な勢いを獲得

アナログ・コンピュート・イン・メモリチップは2025年のコンピュート・メモリ統合市場シェアの44.56%を占め、エッジ推論における早期の商業化と抵抗性メモリベースの行列演算に関する研究の深さを反映しました。市場がこの地位に達したのは、アナログアレイがメモリセル内でコア演算を実行し、従来のデジタルアクセラレーターに負担をかけるデータ移動の多くを回避できるためです。その優位性は、絶対的な数値的決定論よりも電力節約が重要な重み固定型ワークロードで最も強く発揮されます。アナログセグメントはまた、組み込みビジョンや異常検知などの多くの初期採用事例が、エネルギー上の利点が十分に大きければ慎重に管理された精度のトレードオフを許容できるという事実からも恩恵を受けました。その意味で、コンピュート・メモリ統合市場は最初に、バッテリー寿命、熱設計、および持続的なローカル推論が普遍的なソフトウェアポータビリティよりも重要な場所で開かれました。

デジタル・コンピュート・イン・メモリチップは、エネルギー上の利点がアナログの代替品より低いとしても、決定論的な挙動と確立されたソフトウェアの期待とのより良い整合性を提供するため、補完的な役割を維持し続けています。これにより、デジタルアプローチは、トレーサビリティ、検証、および数値的な再現性が安全または運用上のルールによって要求される場合により適しています。ハイブリッド・コンピュート・イン・メモリチップは2031年にかけてCAGR 42.69%で成長すると予測されており、その軌跡はコンピュート・メモリ統合市場がアナログ効率とデジタル制御のバランスをとろうとしていることを示しています。2025年にNatureで発表された混合精度プロセッサは、メモリスタ、SRAM、デジタルユニット全体にニューラルネットワーク層を分割することで、強力な効率を提供しながら精度を維持できることを実証しました。これは多くのハイブリッドベンダーが現在採用している設計ロジックと同じです。IBMは2026年6月、そのNanoStack サブ1nm アーキテクチャが2nmノードと比較してSRAM密度を40%改善したと発表し、先進ノードでのより高密度なハイブリッドマクロ統合の長期的な根拠を支持しました。

注記: 全セグメントのセグメントシェアはレポート購入時に入手可能

メモリ技術別：フラッシュおよびチャージベース設計がシェアを維持し、DRAMおよびHBMベースPIMが加速

フラッシュ、チャージベース、およびその他の技術は2025年のコンピュート・メモリ統合市場規模の42.38%を占め、プロセスの習熟度と広範な製造可用性の価値を示しました。このグループは、もともと高密度不揮発性ストレージ向けに構築され、現在はアレイ内コンピュートに適応されているセル構造と製造知識の再利用から恩恵を受けています。コンピュート・メモリ統合産業は、これらのオプションに依存してきました。なぜなら、それらが新しいアーキテクチャ目標と既存の製造習慣との間の実用的な橋渡しを提供するためです。SRAMベースのコンピュート・イン・メモリは依然として重要です。なぜなら、エッジAI向けに最も透明性の高い公開シリコン特性評価を持ち、開発者に精度、エネルギー、および動作上のトレードオフのより明確な見通しを与えるためです。その制限は密度にあります。SRAMはビットあたりより多くの面積を必要とし、より大きなオンチップ重みストレージを必要とするワークロードへのスケーリングが困難です。

DRAMおよびHBMベースのプロセッシング・イン・メモリは2031年にかけてCAGR 42.99%で成長すると予測されており、市場内で最も急速に成長するメモリ技術パスとなっています。Samsungは2026年2月、その商業HBM4がスタックあたり3.3TB/sを提供し、HBM3Eより40%優れた電力効率を持つと述べ、AIインフラにおけるメモリ中心型アクセラレーションの魅力を強化しました。SK hynixは2026年6月、AIスーパーコンピューター、コンシューマーAI PC、ロボティクスプラットフォーム向けの将来のHBMロードマップを結びつけたNVIDIAとの複数年パートナーシップを通じて同じ方向性を強化しました。Micronは2026年3月に256GB LPDRAM SOCAMM2の発売で別のシグナルを加え、長文コンテストLLM推論をターゲットとし、ニアメモリのアイデアが複数のDRAMカテゴリーにわたって同時に進展していることを示しました。ReRAM、相変化メモリ、MRAMは現在の収益では依然として小さいですが、不揮発性、放射線耐性、または特殊なセンシングおよび安全条件が、より狭いが高価値の採用パスを正当化するアプリケーションにおいて戦略的重要性を保持しています。

導入環境別：エッジデバイスが現在の需要を支え、データセンターが最速の成長軌道を構築

エッジデバイスは2025年の導入環境別収益の46.77%を占め、商業収益が最初に低電力推論を中心に形成されたため、コンピュート・メモリ統合市場でリーディングポジションを獲得しました。これらのアプリケーションには、組み込みビジョン、キーワード認識、異常検知、予知保全が含まれており、ローカルレスポンスと厳格な電力バジェットがトレーニングスケールの柔軟性よりも重要です。市場はここで製品適合を見出しました。なぜなら、アナログおよびハイブリッド設計は10W未満の動作範囲で最も明確なワットあたりパフォーマンスの優位性を持つためです。これにより、アーキテクチャが大規模なサーバー挿入に十分成熟する前に、エッジ展開が収益に移行しました。また、多くの初期のコンピュート・メモリに関する発表が、主流のクラウドアクセラレーションではなく、ラップトップ、組み込みデバイス、ロボティクスモジュール、センサー隣接システムに焦点を当てた理由も説明しています。

データセンターおよびハイパースケーラーは2031年にかけてCAGR 50.14%で成長すると予測されており、その成長率はコンピュート・メモリ統合市場がもはやエッジユースケースだけで定義されないことを示しています。主なドライバーは、LLM推論中のメモリ移動のコストとレイテンシの負担であり、これによりオペレーターは重みと実行の間の距離を短縮するアーキテクチャへと向かっています。Samsung、SK hynix、Micronはそれぞれ、商業HBM4やAIインフラを対象とした大容量LPDRAMモジュールを含む、このシフトをサポートする製品を進展させました。自動車、産業オートメーション、ヘルスケア、防衛、航空宇宙はそれぞれ今日の収益では依然として小さいですが、エネルギー効率とライフサイクル保証、安全サポート、またはセキュアなローカル推論を組み合わせたアーキテクチャを評価するため重要です。コンシューマーエレクトロニクスは、これらの機能が許容可能なコストとインターフェース標準でマーチャントシリコンに組み込まれた場合にのみ、コンピュート・メモリ統合市場にとってボリューム機会として残る可能性があります。

注記: 全セグメントのセグメントシェアはレポート購入時に入手可能

エンドユーザー別：半導体企業が最大シェアを保持し、クラウドプロバイダーが需要プロファイルを変革

半導体企業およびチップ設計者は2025年のコンピュート・メモリ統合市場規模の27.68%を占め、将来のSoC計画にコンピュー・イン・メモリブロックを組み込む最初の大規模バイヤーグループとしての役割を反映しました。このセグメントには、ファブレスAIチップ企業、統合デバイスメーカー、および新しいメモリ・コンピュートマクロが生産に到達する方法に影響を与える設計エコシステムプレイヤーが含まれます。市場はこのグループに大きく依存しています。なぜなら、チップレベルでの一つの設計決定が、IP、EDAサポート、ファウンドリキャパシティ、パッケージング、メモリ共同開発の需要を引き出す可能性があるためです。これらの企業はエンドユーザーであるだけでなく、コンピュート・イン・メモリが製品機能になるか、狭いアーキテクチャ実験にとどまるかを決定するチャネルビルダーでもあります。したがって、彼らの初期シェアは、直接的なシリコン消費と同様に、エコシステム形成についても多くを語っています。

クラウドおよびハイパースケールプロバイダーは2031年にかけてCAGR 50.36%で拡大すると予測されており、コンピュート・メモリ統合市場で最も急速に成長するエンドユーザーセグメントとなっています。彼らの関心は推論経済学によって駆動されています。トークンあたりのメモリ帯域幅コストが、大規模サービングにおける純粋なコンピュートコストよりも決定的になりつつあるためです。そのため、メモリサプライヤーはSamsungのHBM4発売、SK hynixのNVIDIAパートナーシップ、MicronのLPDRAMポジショニングに見られるように、ハイパースケールおよびAIプラットフォームロードマップと緊密に連携しています。自動車OEMおよびティア1サプライヤーも注目に値します。なぜなら、HondaのMythicとの直接ライセンスパスは、エネルギー効率がプラットフォームの差別化要因になった場合に、一部の自動車メーカーが標準サプライチェーンを迂回する可能性があることを示唆しているためです。政府、防衛、研究機関は直接収益では依然として小さいですが、後にコンピュート・メモリ統合市場のより規制された部分での採用を形成する認定基準に影響を与え続けています。

地域分析

北米は2025年のコンピュート・メモリ統合市場シェアの66.58%を占め、LLM開発者、ハイパースケールオペレーター、ファブレス半導体設計者の集中を反映しました。市場がそこで最も強く維持されたのは、アーキテクチャ開発、ソフトウェア最適化、および初期の商業的購買力が同じ地域エコシステムで密接に結びついているためです。北米はまた、スタートアップのアナログコンピュート企業から先進パッケージングの野心を持つ大手メモリおよびロジック企業まで、スタック全体にわたるベンダーの存在から恩恵を受けています。IBMは2026年6月にNanoStack サブ1nm アーキテクチャを発表し、将来のSRAM密度とエネルギー効率改善への関連性を強調することでこのエコシステムを強化しました。したがって、この地域は特にバイヤーがチップ設計、ソフトウェア、システム統合の間の緊密な相互作用を必要とする場合に、初期のコンピュート・メモリ製品検証のリファレンス市場であり続ける可能性が高いです。

アジア太平洋地域は2031年にかけてCAGR 50.74%で成長すると予測されており、コンピュート・メモリ統合市場で最も急速に成長する地域ブロックとなっています。この地域の強みは、先進メモリ製造、HBM開発、およびニアメモリコンピュートがますます必要とするパッケージング能力におけるリーダーシップから来ていま。SamsungのHBM4商業出荷とSK hynixのNVIDIAとの拡大した協力関係は、2026年に韓国がメモリ中心型AIハードウェアの将来のサプライパスの中心であり続けることを示しました。中国もまた、GPT-2-124M推論向けの3D NANDコンピュート・イン・メモリアーキテクチャに関する2025年のActa Physica Sinicaの論文を通じて技術的な勢いを示し、生産指向のシステムシミュレーションにおける現地能力の向上を指摘しました。

欧州は現在の期間において市場のより小さなシェアを保持していましたが、その自動車および産業用需要プロファイルは現在の収益基盤を超えた影響力を与えています。最も強い地域的な牽引力は、機能安全、長いライフサイクルサポート、およびエネルギー効率の高いローカル推論を必要とするアプリケーションから来る可能性が高く、これにより自動車エレクトロニクスが特に関連性を保っています。STMicroelectronicsは自動車エッジインテリジェンス向けのStellar P3Eの発表でその方向性を支持し、HondaとMythicの協力関係もまた、電力効率が中心的になった場合に車両プログラムがコンピュート・メモリの認定を加速できることを示しました。南米および中東・アフリカは市場にとって初期段階の地域であり、近期の採用は広範な商業展開よりも、ターゲットを絞った主権AI、防衛、およびセキュアなオンデバイス推論プログラムを通じて出現する可能性が高いです。