存算一体(CIM)芯片市场 大小和分享 2026-2035
市场规模 - 按存储技术类型(SRAM-based CIM、DRAM-based CIM、Flash-based CIM、其他)、按架构类型(模拟CIM、数字CIM、混合CIM)、按应用领域(边缘AI、数据中心与云端AI、物联网与嵌入式、高性能计算与工业自动化、其他)、按最终用户行业(IT与通信、汽车、消费电子、医疗健康、工业、其他)划分 - 增长预测。市场预测以收入(美元)为单位提供。
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市场规模 - 按存储技术类型(SRAM-based CIM、DRAM-based CIM、Flash-based CIM、其他)、按架构类型(模拟CIM、数字CIM、混合CIM)、按应用领域(边缘AI、数据中心与云端AI、物联网与嵌入式、高性能计算与工业自动化、其他)、按最终用户行业(IT与通信、汽车、消费电子、医疗健康、工业、其他)划分 - 增长预测。市场预测以收入(美元)为单位提供。
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起价: $2,450
基准年: 2025
公司简介: 15
表格和图表: 286
涵盖的国家: 19
页数: 174
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存算一体(CIM)芯片市场
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计算内存芯片市场规模
全球计算内存(CIM)芯片市场在2025年的价值为5亿美元。据全球市场洞察公司发布的最新报告,该市场预计将从2026年的6.877亿美元增长至2031年的34亿美元,并在2035年达到128亿美元,预测期内年复合增长率为38.4%。
计算内存(CIM)芯片市场关键要点
市场规模与增长
区域主导地位
市场主要驱动因素
挑战
机遇
主要参与者
计算内存芯片市场的增长主要受益于现代应用中数据量和处理强度不断上升,对计算效率改善的需求日益增长。人工智能与数据密集型工作负载的广泛应用、边缘和嵌入式系统的更广泛部署,以及传统处理器为中心的架构面临的限制,正在推动对计算内存解决方案的需求。
随着人工智能持续推高数据中心基础设施的电力消耗,计算内存芯片市场正受到对节能计算日益增长的需求驱动。国际能源署(IEA)估计,数据中心在2024年消耗了约415太瓦时的电力,并预计由于AI驱动的工作负载,这一数字到2030年将几乎翻倍至约945太瓦时。能源需求的急剧上升使得硬件层面的效率成为运营商的关键关注点。计算内存架构通过最小化数据从内存到处理器的传输,从而降低总能耗,有效解决这一问题。在能源价格上涨和可持续发展意识增强的背景下,计算内存芯片作为管理长期AI能源需求的实用解决方案,需求正在上升。
此外,向边缘和嵌入式计算系统的转变进一步推动了计算内存(CIM)芯片市场的增长,这些系统必须在严格的功耗和延迟限制下运行。随着AI处理向数据源靠近,传统的云依赖型架构正变得低效且能耗高昂。这正在推动对能够在紧凑功耗预算内提供高性能的硬件的需求。2025年,台积电在边缘AI设备中推出了首个计算内存宏单元,其能效达到188.4 TOPS/W。这种能效水平正在推动计算内存芯片在边缘设备和嵌入式AI平台上的快速采用,直接支持市场增长。
计算内存(CIM)芯片市场从2022年的1.238亿美元稳步增长至2024年的3.131亿美元,主要受益于人工智能应用的快速采用、对节能计算解决方案的关注以及边缘和嵌入式计算平台的日益普及。在此期间,计算架构向以内存为中心的设计转变以应对功耗和延迟限制,数据密集型AI应用在数据中心和边缘设备上扩展,传统处理器瓶颈更加突出,内存技术的进步使实际的内存内计算成为可能,这些因素共同推动了采用并支撑了市场的持续增长。
计算内存芯片市场趋势
计算内存芯片市场分析
按内存技术类型划分,全球计算内存(CIM)芯片市场细分为SRAM基础CIM、DRAM基础CIM、闪存基础CIM及其他类型。
按架构类型划分,全球计算内存(CIM)芯片市场分为模拟CIM、数字CIM与混合CIM
按应用领域划分,全球计算内存芯片市场可分为边缘AI、数据中心与云端AI、物联网与嵌入式、高性能计算与工业自动化以及其他领域
北美计算内存芯片市场
2025年,北美在计算内存(CIM)芯片行业中占据31.4%的市场份额。
2022年和2023年,美国计算内存(CIM)芯片市场规模分别为9960万美元和1.588亿美元。2025年市场规模达到4.074亿美元,较2024年的2.541亿美元实现增长。
欧洲存算一体芯片市场
欧洲市场在 2025 年达到 8,780 万美元,并有望在预测期内呈现可观增长。
德国在欧洲存算一体(CIM)芯片市场中占据主导地位,展现出强劲的增长潜力。
亚太地区存算一体芯片市场
亚太地区市场有望在预测期内以 40.5% 的最高复合年增长率增长。
中国存算一体(CIM)芯片市场在亚太地区预计将以显著复合年增长率增长。
中东和非洲计算内存芯片市场
沙特阿拉伯市场将在中东和非洲地区实现显著增长。
计算内存芯片市场份额
计算内存(CIM)芯片行业由Cerebras Systems、三星电子、SK海力士、英特尔和Groq等企业主导,这些企业共同占据全球市场53.2%的份额。这些企业提供高度专业化的计算架构,最大限度地减少数据移动,提高处理吞吐量,并增强人工智能和数据密集型工作负载在数据中心和高级计算环境中的能效。
他们的领导地位得益于在存储-逻辑集成、专有加速器设计和可扩展系统级解决方案方面的强大能力。此外,在先进制造、紧密的硬件-软件协同设计和面向应用的产品开发方面的长期投资,使这些企业能够满足不断演进的性能和效率需求,从而巩固其在计算内存芯片市场的领先地位。
2025年市场份额为18.2%
2025年整体市场份额为53.2%
计算内存芯片市场企业
计算内存(CIM)芯片行业的主要参与者如下:
Cerebras Systems专注于晶圆级计算架构,将大规模片上内存与处理能力集成。其方法实现了极高的带宽并减少了数据移动,非常适合大规模AI工作负载。
三星电子凭借在先进存储制造方面的深厚专长,开发直接集成到存储架构中的计算内存解决方案。其优势在于可扩展性、大规模生产能力以及与AI和数据中心应用场景的契合度。
SK海力士专注于存储为中心的计算创新,通过在高性能存储产品中嵌入处理能力来实现。其在DRAM和下一代存储领域的强势地位,能够有效支持数据密集型计算应用。
英特尔通过在处理器、加速器和存储平台中系统性地集成计算内存概念来实现差异化。其广泛的生态系统方法使硬件-软件优化更加紧密,并促进在企业和数据中心环境中的平滑采用。
Groq专注于确定性、高吞吐量AI计算架构,通过最小化延迟和数据移动来提升性能。其架构强调可预测的性能表现与高效的AI工作负载执行,在实时推理应用场景中具备显著优势。
计算内存芯片行业动态
计算内存芯片市场研究报告涵盖该行业的深度分析,并就以下细分领域的收入(单位:百万美元)提供2022至2035年的市场预测与估算:
市场细分(按存储技术类型)
市场细分(按架构类型)
市场细分(按应用领域)
市场细分(按终端用户行业)
上述信息涵盖以下地区与国家:
研究方法、数据来源和验证过程
本报告基于结构化的研究流程,围绕直接的行业对话、专有建模和严格的交叉验证构建,而不仅仅是桌面研究。
我们的6步研究流程
1. 研究设计与分析师监督
在GMI,我们的研究方法建立在人类专业知识、严格验证和完全透明的基础上。我们报告中的每一个洞察、趋势分析和预测都是由理解您市场细微差别的经验丰富的分析师开发的。
我们的方法通过与行业参与者和专家的直接交流整合了广泛的一手研究,并以来自经过验证的全球来源的全面二手研究作为补充。我们应用量化影响分析来提供可靠的预测,同时保持从原始数据源到最终洞察的完全可追溯性。
2. 一手研究
一手研究是我们方法论的基础,对整体洞察的贡献率近乎80%。它涉及与行业参与者的直接交流,以确保分析的准确性和深度。我们的结构化访谈计划覆盖区域和全球市场,包括来自高管、总监和主题专家的输入。这些互动提供战略、运营和技术视角,实现全面的洞察和可靠的市场预测。
3. 数据挖掘与市场分析
数据挖掘是我们研究过程的关键部分,对整体方法论的贡献率约为20%。它包括通过主要参与者的收入份额分析来分析市场结构、识别行业趋势和评估宏观经济因素。相关数据从付费和免费来源收集,以建立可靠的数据库。然后将这些信息整合起来,以支持一手研究和市场规模估算,并由分销商、制造商和协会等关键利益相关者进行验证。
4. 市场规模测算
我们的市场规模测算建立在自下而上的方法之上,从通过一手访谈直接收集的企业收入数据开始,同时结合制造商的产量数据以及安装或部署统计数据。这些输入数据在各地区市场进行汇总,以得出一个基于实际行业活动的全球估算值。
5. 预测模型与关键假设
每项预测均包含以下内容的明确文档记录:
✓ 主要增长驱动因素及其预期影响
✓ 制约因素与缓解场景
✓ 监管假设与政策变动风险
✓ 技术普及曲线参数
✓ 宏观经济假设(GDP增长、通货膨胀、汇率)
✓ 竞争格局与市场进入/退出预期
6. 验证与质量保证
最终阶段涉及人工验证,领域专家对筛选后的数据进行手动审查,以发现自动化系统可能遗漏的细微差异和语境错误。这种专家审查增加了一个关键的质量保证层,确保数据与研究目标和领域特定标准一致。
我们的三层验证流程确保数据可靠性最大化:
✓ 统计验证
✓ 专家验证
✓ 市场实实检验
信任与可信度
已验证的数据来源
贸易出版物
安全与国防行业期刊及贸易媒体
行业数据库
专有及第三方市场数据库
监管文件
政府采购记录及政策文件
学术研究
大学研究及专业機构报告
企业报告
年度报告、投资者演示及申报文件
专家访谈
高层管理人员、采购负责人及技术专家
GMI档案库
覆盖30余个行业领域的逶13,000项已发布研究
贸易数据
进出口量、HS编码及海关记录
研究与评估的参数
本报告中的每个数据点均通过一手访谈、真正的自下而上建模及严格的交叉验证进行核实。 了解我们的研究流程 →