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Global Info Research（本社：東京都中央区）は、AI半導体のパラダイムシフトを担う「AI用インメモリ演算チップ」の世界市場に関する詳細な調査レポートを発表しました。 本レポートは、大規模言語モデル（LLM）の爆発的な計算需要とエッジデバイスにおけるリアルタイムAI推論の拡大という二つの大きな潮流の中で、従来のフォン・ノイマン・アーキテクチャの限界（「メモリの壁」）を打破する次世代ソリューションとして注目を集める本技術の実用化動向と市場の将来性を精緻に分析します。
半導体メーカー、AIハードウェアスタートアップ、エッジデバイスOEM、投資家など、次世代コンピューティング技術の戦略的ポジショニングを急務とする関係者に、市場参入の機会とリスクを評価するための不可欠なデータと洞察を提供します。

市場の本質的価値と成長ドライバー：「メモリの壁」の解決策としての優位性
AI用インメモリ演算チップは、データをメモリ（記憶装置）とプロセッサ（演算装置）の間で移動させる従来方式を根本から変革し、メモリアレイ内部またはその極近傍で演算を直接実行する新しいアーキテクチャです。これにより、AI推論の核心である乗算累加演算におけるデータ移動量が劇的に削減され、電力消費と遅延の大幅な低減を実現します。この特性は、バッテリー駆動のスマートフォンやIoTセンサー、自律走行車のカメラモジュールなど、電力と熱に厳しい制約があるエッジAIアプリケーションにおいて絶大な優位性を発揮します。市場成長の原動力は、既存のGPUやNPUでは達成困難な「ワットあたりの性能（エネルギー効率）」に対するニーズが、特に持続的なAI推論を必要とする分野で急速に高まっていることにあります。

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https://www.globalinforesearch.jp/reports/1137146/in-memory-computing-chips-for-ai

詳細な市場セグメンテーション：技術実装とアプリケーション領域

製品タイプ別（アーキテクチャの違い）：

インメモリ処理（PIM）: 既存のDRAMやHBMメモリに近接して簡易な演算機能を追加するアプローチ。SamsungやSK Hynixといったメモリメーカーが積極的に開発を進めており、大規模なメモリ帯域幅が求められるアプリケーションでの採用が期待されます。

インメモリコンピューティング（CIM）: メモリセル自体が演算機能を有する、より根本的なアーキテクチャ。Mythic（アナログ方式）やEnCharge AIなどのスタートアップが先行し、抵抗変化メモリ（ReRAM）や磁気抵抗メモリ（MRAM）などの新興不揮発性メモリ技術を用いて、更なる高密度・低消費電力化を追求しています。

用途別（計算規模による区分）： 「小規模計算能力」向けと「大規模計算能力」向けに分類されます。現状、市場の需要と実用化の進捗は、スマートカメラ、ウェアラブルデバイス、産業用センサーなど、低～中程度の計算能力で済むエッジAI推論（「小規模計算能力」）に強く集中しています。一方、「大規模計算能力」向け（例：データセンター内の大規模モデル推論）は、技術的成熟度とソフトウェアスタックの確立に時間を要するため、長期的な成長セグメントとして位置づけられています。


競争環境と主要プレイヤーの戦略：メモリメーカーとアーキテクチャ・スタートアップのせめぎ合い
AI用インメモリ演算チップ市場は、その黎明期ゆえに多様なプレイヤーが混在するユニークな競争環境を形成しています。一方には、SamsungやSK Hynixといった、膨大な資本と先端製造技術を持つメモリ半導体巨人がおり、既存製品ラインとの統合を目指しています。他方には、Mythic、Syntiant、Graphcore、そして中国のHangzhou Zhicun (Witmem) Technology、Shenzhen Reexen Technologyといった、革新的なアーキテクチャと特定用途最適化を武器とするアジリティの高いスタートアップ群が存在します。これらのスタートアップは、2023年後半から2024年初頭にかけて、自動車Tier1や産業オートメーション企業との共同開発・設計導入（デザインウィン）を相次いで発表しており、商用化への足場を固めつつあります。

技術的課題と市場展望：商用化への隘路とその先の広がり
市場が本格的な拡大期に入るためには、幾つかの重要な障壁を克服する必要があります。第一に、アナログ特性を持つメモリセルを用いた場合の演算精度と製造バラつきに対する補正技術の確立。第二に、主要AIフレームワーク（TensorFlow, PyTorch）とのシームレスな互換性を保証するソフトウェアツールチェーンと開発者エコシステムの成熟です。第三に、量産時の歩留まりとコスト競争力の確保です。
しかし、業界展望は中長期的に極めて有望です。2025年以降、これらの技術的課題がある程度解決されるにつれ、インメモリ演算チップは、現在はGPU/NPUが支配するエッジAI推論市場において、特定の省電力・低遅延を要求されるニッチな応用（例：常時監視カメラ、スマート工場の予知保全センサー）から確固たる地位を築き始めると予想されます。2030年を視野に入れると、AIワークロードの多様化と環境規制（エネルギー効率基準）の強化が追い風となり、より広範なアプリケーションへと市場が拡大していく可能性が高いでしょう。

不確実性下での戦略的意思決定を支援する専門的洞察
Global Info Researchの本レポートは、当該市場を単なる「有望技術」の一つとしてではなく、半導体産業構造、AIアプリケーションの変遷、地政学的なサプライチェーン再編といった複雑な要素が交錯する「戦略的投資領域」として捉えています。
主要各社の技術ロードマップ、知財戦略、提携関係に加え、各国の研究開発助成プログラム（例：米国のCHIPS and Science Act、中国の国家集積回路産業投資ファンド）の影響分析を通じて、読者は技術的不確実性を内包する市場においても、リスクを管理した上での成長戦略立案と、タイムリーな市場参入判断を行うことが可能となります。

お問い合わせ先
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