AI驱动的存储市场

市场定义

市场是指整合人工智能以管理，优化和自动化数据存储系统的解决方案。这些系统分析使用模式，预测存储需求并增强混合，边缘和云环境之间的数据可访问性。

市场涵盖了存储硬件，智能软件和集成平台。应用程序涵盖数据中心，自主系统，医疗保健分析和金融服务。该报告提供了对关键驱动因素，新兴趋势以及预期在预测期内影响市场的竞争格局的全面分析。

AI驱动的存储市场概述

全球AI驱动的存储市场规模在2024年的价值为180.3亿美元，预计到2032年，2025年的244.9亿美元增加到2178.2亿美元，在预测期内的复合年增长率为36.64％。

高度数据中心的扩展和边缘计算基础设施的扩散支持了市场的增长。这正在增加对可以实时处理大量数据的智能高速存储系统的需求。 AI集成的存储解决方案通过在分布式计算网络之间启用更快的数据处理，模型培训和分析来满足这一需求。

在AI驱动的存储行业运营的主要公司是Intel Corporation，NVIDIA，IBM，Samsung，Samsung，Pure Storage，Inc。，Netapp，Inc。，Micron Technology，Inc。，Cisco Systems，Inc。，Toshiba Corporation，Toshiba Corporation，Hitachi，Hitachi，Ltd。，Dell Inc.，Dell Inc. Technologies LLC。

市场的增长是由在医疗保健，金融和零售等领域广泛使用人工智能的驱动的。工作负载，例如医学成像分析，算法交易和客户行为预测会产生大量的非结构化数据，这些数据需要智能存储系统才能有效处理。

企业正在采用AI驱动的存储，以改善数据处理，加快洞察力并减少延迟。向AI优化基础设施的这种转变极大地促进了全球市场的扩张。

• 2024年7月，日本国家先进工业科学技术研究所（AIST）宣布推出ABCI 3.0，这是其AI基础设施的最新版本。ABCI 3.0具有配备6,128 NVIDIA H200 GPU的计算服务器和一个全闪存存储系统，可在半精度上获得6.22 Exaflops的峰值性能。与其前身ABCI 2.0相比，该升级预计将使存储容量和理论读/写作性能两倍多，并旨在加快包括生成AI在内的AI技术的研究和开发。

关键亮点：

1. AI驱动的存储市场规模在2024年价值180.3亿美元。
2. 从2025年到2032年，市场预计将以36.64％的复合年增长率增长。
3. 北美在2024年的市场份额为36.05％，估值为65亿美元。
4. 直接附件（DAS）部分在2024年获得了63.3亿美元的收入。
5. 到2032年，基于文件的细分市场预计将达到1,241.8亿美元。
6. 硬盘驱动器（HDD）细分市场在2024年获得了52.66％的最大收入份额。
7. 在预测期间，企业部门有望为36.38％的强大复合年增长率。
8. 预计在预测期内，亚太地区的复合年增长率为37.63％。

市场驱动力

扩展高度数据中心

高度数据中心越来越依赖智能存储系统来支持其高性能计算需求。市场的增长是由高级存储的集成驱动的，该存储的集成能够更快地访问数据并减少停机时间。

AI被用于自动化存储管理，优化资源并预测潜在的故障。这样可以确保更高的运营效率，从而鼓励云提供商和企业数据中心对AI驱动的存储进行进一步的投资。

• 2024年10月，Equinix与新加坡的GIC和加拿大养老金计划委员会合作，推出了150亿美元的合资企业，以扩大美国超级数据中心。该计划旨在增加1.5吉瓦的新能力，以满足对AI驱动计算能力的不断增长的需求。

市场挑战

管理数据的复杂性和可扩展性

AI驱动的存储市场增长的主要挑战是管理各种AI工作负载的数据复杂性和可扩展性。随着AI应用程序产生大量和多样化的数据集，保持一致的性能，存储效率和数据可访问性变得越来越困难。

为了解决这个问题，主要参与者采用具有AI驱动数据管理功能的可扩展存储架构。他们使用分层存储，基于NVME的系统以及智能数据分类工具来提高处理速度并降低延迟。此外，还实施了软件定义的存储解决方案，以允许通过不断发展的AI基础架构进行动态缩放和支持无缝集成。

市场趋势

边缘计算基础架构的扩散

边缘计算通过将处理靠近数据源来重塑数据存储要求。这种转变通过创造对可以智能管理和分析边缘数据的系统的需求来影响市场的扩展。

AI驱动的存储平台有助于本地决策，从而减少了对集中服务器的恒定数据传输的需求。这对于迅速扩大边缘部署（例如制造，智能城市和电信）的行业至关重要。

• 2024年2月，英特尔推出了其新的Edge平台，这是一种模块化的开放软件解决方案，旨在简化世界移动世界大会的Edge AI应用程序的开发，部署和管理。该平台使企业能够处理生成的数据，从而降低延迟并提高操作效率。它支持各种用例，包括制造中的缺陷检测，零售业中的库存管理以及智能城市的交通管理。

AI驱动的存储市场报告快照

分割	细节
通过存储系统	直接连接的存储（DAS），网络连接存储（NAS），存储区域网络（SAN）
通过存储架构	基于文件，基于对象
通过存储介质	硬盘驱动器（HDD），固态驱动器（SSD）
由最终用户	企业，电信公司，云服务提供商（CSP），政府机构
按地区	北美：美国，加拿大，墨西哥
	欧洲：法国，英国，西班牙，德国，意大利，俄罗斯，欧洲其他地区
	亚太：中国，日本，印度，澳大利亚，东盟，韩国，亚太其他地区
	中东和非洲：土耳其，阿联酋，沙特阿拉伯，南非，中东和非洲的其他地区
	南美洲：巴西，阿根廷，南美其他地区

市场细分

• 通过存储系统（直接连接存储（DAS），网络连接存储（NAS）和存储区域网络（SAN））：直接附件存储（DAS）部分在2024年获得的63.3亿美元，这是由于其低延迟性能，成本效率以及在设备级别提供高速数据访问的高速数据访问必不可少的能力。
• 通过存储体系结构（基于文件和对象）：基于文件的细分市场在2024年持有59.48％的市场，这是因为其能够有效地按大规模处理非结构化数据，这对于AI模型培训和高通量分析至关重要。
• 通过存储介质（硬盘驱动器（HDD）和固态驱动器（SSD））：预计到2032年，硬盘驱动器（HDD）段预计将达到10028.3亿美元，这是由于其具有成本效益的可伸缩性和可存储AI工作所需的大量档案和培训数据的能力。
• 由最终用户（企业，电信公司，云服务提供商（CSP）和政府机构）：企业部门在预测期间以36.38％的复合年增长率提高了显着增长，这归因于其具有成本效益的可扩展性，可用于处理跨企业环境中AI工作生成的大量数据生成的大量数据。

AI驱动的存储市场区域分析

根据地区，全球市场已分为北美，欧洲，亚太地区，中东和非洲以及南美。

北美AI驱动的存储市场约占2024年全球份额的36.05％，估值为65亿美元。该地区是高度集中以AI为中心的企业和全球技术领导者的所在地，这些企业和全球技术领导者持续提高数据存储能力。

NVIDIA，Google，IBM和Amazon等公司正在部署需要高性能，智能存储基础架构的大规模AI模型。他们对AI研究和基础设施发展的持续投资在推动整个北美市场的增长方面发挥了关键作用。

此外，北美的组织是AI集成基础设施的最早采用者。企业和研究机构正在使用智能存储以支持AI培训的数据中心现代化其数据中心数据分析和机器学习操作。向AI优化系统的这种转变极大地促进了该地区市场的增长。

在预测期内，亚太地区的AI动力存储业有望在37.63％的强大复合年增长率上实现显着增长。亚太地区的电信运营商正在大力投资AI，以支持5G部署和智能网络运营。

这些应用程序需要快速，可扩展和智能存储以管理实时数据流量和分析。随着电信提供商寻求支持低延迟处理和自动网络管理的基础设施，对AI驱动的存储的需求正在上升，从而促进了市场的增长。

此外，亚太地区的一些最先进的制造枢纽，工厂正在整合AI和机器人技术。这些环境生成传感器数据，视频供稿和机器日志的连续流。

AI驱动的存储系统正在部署，以有效地处理，分析和存储此数据，从而实现预测性维护和过程优化，从而有助于该地区的市场扩张。

• 2024年4月，华为在曼谷的全球光学峰会上推出了一系列的F5G-A（第五代固定网络加工）产品和解决方案，重点是推进亚洲太平洋地区各行业的数字化转型。这些产品旨在支持电力和运输等领域的智能操作。这些解决方案包括针对各种使用环境量身定制的高速家庭宽带，下一代企业校园网络以及全光通信基础设施，以满足工业和公共服务应用程序不断增长的数据需求。

监管框架

• 在美国，《健康保险可移植性和问责制法》（HIPAA）和《联邦信息安全现代化法》（FISMA）等法规施加了严格的数据保护标准。 美国国家标准技术研究所（NIST）提供了AI风险管理框架，并指导组织管理与AI相关的风险。 此外，联邦贸易委员会（FTC）对欺骗性AI实践进行了行动，影响了AI驱动的存储解决方案。
• 欧盟正在最终确定《人工智能法》，该法案将于2025年成为法律。该法规将AI应用程序按风险水平进行了分类，并对高风险系统（包括数据存储）施加了严格的要求。 它要求透明度，数据治理和人类监督，违规行为的处罚高达3780万美元，占全球营业额的7％。
• 日本正朝着正式的AI法规迈进。 促进负责人AI的拟议基础法旨在为AI开发和使用建立准则，包括透明度和问责制等方面。
• 印度的数字个人数据保护法案（DPDPB）有望调节数据处理活动，包括AI驱动的存储。 该法案强调数据本地化和用户同意。 此外，政府还发布了对AI生成的内容标签并确保AI操作透明度标记的平台的咨询。

竞争格局

AI驱动的存储行业的市场参与者正在采用战略方法来满足不断发展的需求。公司正在设计支持端到端AI工作流的存储系统，例如数据收集，模型培训和更大范围的推断。

这些创新是为了管理大量非结构化数据而在保持速度和准确性的同时开发的。重点是构建适合AI处理的可扩展，智能存储平台。

• 2023年10月，华为Technologies Co. Ltd.引入了OceanStor A310，这是一种专为大型AI应用的AI存储模型。该系统为培训和部署各种行业的AI模型提供了可扩展的存储能力。 OceanStor A310支持AI过程的全面数据管理，例如数据收集，预处理，培训和推理，利用大数据和高性能计算功能。

AI驱动的存储市场中的主要公司清单：

• 英特尔公司
• Nvidia
• IBM
• 三星
• Pure Storage，Inc。
• Netapp，Inc。
• Micron Technology，Inc。
• 思科系统公司
• 东芝公司
• 日立有限公司
• 戴尔公司
• 惠普Packard Enterprise Development LP
• 华为技术有限公司
• 量子公司
• Veritas Technologies LLC

最近的发展（产品发布）

• 2025年3月，NVIDIA推出了NVIDIA Dynamo，这是一种开源推理服务框架，旨在在大型分布式环境中对生成AI的高通量和低延迟部署。与Pytorch，Sglang，Nvidia Tensorrt-Llm和VLLM等开源工具兼容，NVIDIA DYNAMO是不断增长的推理工具生态系统的一部分，这些生态系统使AI开发人员和研究人员能够加速其工作。
• 2025年1月，Quantum宣布对其无数全弹药文件系统的可伸缩性提高，包括就地扩展和动态数据级别。 这些功能旨在为AI和数据密集型工作负载提供高可扩展性和性能。
• 2024年11月，IBM推出了其下一代存储DS8000系统，旨在支持AI和混合云工作负载。 该系统提供了增强的性能，可扩展性和弹性，以满足利用AI技术的现代企业的需求。
• 2024年5月NetApp引入了AFF A系列系统，消除了存储筒仓和复杂性。 这些系统提供了智能且安全的存储解决方案，可针对AI工作负载进行优化，并旨在加速和优化混合云环境中的每个工作负载。