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页面: 180 | 基准年: 2024 | 发布: May 2025 | 作者: Sunanda G.
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。
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。
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。
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。
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
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。
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。
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