报告概述

到 2033 年，全球人工智能驱动的存储市场规模预计将从 2024 年的341 亿美元增至2829 亿美元左右，在预测期内复合年增长率为 26.5% 2024年至2033年。2023年，北美在全球人工智能存储市场中保持领先地位，占总收入的超过40%

人工智能存储是指集成人工智能（AI）和机器学习（ML）技术以增强数据管理、检索和分析的智能数据存储系统。这些系统利用人工智能算法来优化存储操作、自动化数据分类并预测存储需求，从而提高效率和减少人工干预。

在数据生成指数级增长和对高级数据管理解决方案的需求的推动下，全球人工智能驱动的存储市场近年来出现了显着增长。这一增长归因于医疗保健、金融和制造等各个行业越来越多地采用人工智能技术，这些行业需要先进的存储解决方案来有效管理大量数据。

该市场的主要驱动因素包括物联网设备、社交媒体和企业应用程序生成的数据量激增，需要先进的存储解决方案。此外，对实时数据分析的需求不断增长，以及对可扩展和安全的存储基础设施的需求正在推动人工智能驱动的存储系统的采用。

需求分析表明，对能够有效处理复杂和非结构化数据的存储解决方案的需求不断增长。各行业正在寻求能够提供高性能、可扩展性和智能数据管理来支持其数字化转型计划。

推动人工智能存储需求的一个主要原因是实时数据处理和分析的必要性。组织需要能够快速适应不断变化的数据模式并提供即时洞察的存储系统，而人工智能驱动的解决方案完全可以满足这些要求。

市场趋势显示了向混合和多云存储环境的转变，其中人工智能驱动的存储系统在管理跨不同平台的数据方面发挥着至关重要的作用。人工智能在存储解决方案中的集成也带动了自我管理和自我修复存储基础设施的发展。

从分析师的角度来看，Pure Storage (PSTG) 凭借将人工智能操作和预测分析集成到闪存解决方案中而在市场中脱颖而出。当前市值约为 6 美元llion， Pure Storage 提供先进的功能，使组织能够优化数据管理流程并提高运营效率。

NetApp (NTAP) 在市场上具有战略地位，专注于开发人工智能驱动的数据管理和存储优化功能。 NetApp 的市值约为 140 亿美元，它利用人工智能技术的努力体现了一种积极主动的方法来解决日益复杂的数据存储和管理问题。

西部数据 (WDC) 通过收购人工智能初创公司 cline，在提升其数据分析能力方面取得了重大进展。西部数据拥有160亿美元的市值，准备利用数据驱动的分析来优化存储基础设施并满足其客户群不断变化的需求。

关键要点

• 人工智能驱动的存储市场预计到 2033 年将实现2829 亿美元的惊人估值，2024 年至 2033 年复合年增长率将达到26.5%。
• 2023 年，硬件细分市场占据主导市场地位，占据了超过72% 的份额，展示了先进硬件组件在促进人工智能应用生成的大数据的高效存储、处理和分析方面的关键作用。
• 直连存储 (DAS) 在 2023 年成为主导细分市场，占据了超过 35% 的市场份额。 DAS 系统提供高速数据访问且部署简单，这使得它们对于优先考虑性能和易用性的行业特别有吸引力。
• 2023 年，固态硬盘 (SSD) 细分市场占据主导市场地位，占据了人工智能驱动存储的超过 55% 份额市场。
• 企业细分市场在 2023 年引领市场，占据超过 37% 的份额。这种主导地位归因于企业越来越依赖数据驱动的决策流程以及对高效数据管理系统的需求，从而推动了对人工智能驱动的存储解决方案的需求。
• 北美在2023年占据了主导市场地位，占据了40%以上的份额。该地区强大的技术基础设施，加上对人工智能研发的大量投资，推动了人工智能驱动的存储解决方案的增长。

美国市场规模

美国2024 年，人工智能驱动的存储市场估值为75 亿美元，预计到 2034 年将达到约652 亿美元，在 2025 年至 2025 年的预测期内，复合年增长率将达到24.3%。2034 年。

这种显着的增长轨迹是由对智能数据管理系统不断增长的需求推动的，这些系统能够处理医疗保健、自主系统、金融和工业物联网等领域的人工智能工作负载生成的大量非结构化数据集。

边缘人工智能计算、实时分析和机器学习操作 (MLOps) 的不断进步进一步支持了市场扩张，这些领域需要高速、可扩展的存储基础设施。

此外，不断增加的投资来自私营和公共部门的技术，以及来自美国科技巨头的强大创新渠道，正在巩固该国在人工智能基础设施发展方面的领导地位。随着企业优先考虑数据效率和更快的检索系统，美国人工智能驱动的存储市场必将发展成为下一代数字化转型的基石。

2023年，北美在该领域占据主导地位。全球人工智能驱动的存储市场，占据超过40％的总市场份额。该地区需求价值约为107.8亿美元，反映了北美在多个领域早期并积极采用人工智能驱动的基础设施。

自主系统、医疗诊断、金融和先进制造等关键行业越来越依赖高性能存储系统来支持大规模机器学习模型和实时数据处理。超大规模数据中心的广泛存在、政府对人工智能研究的大力支持以及美国主要科技公司的持续投资，这些都使得北美地区的需求增长。共同加速了区域增长。

此外，对可扩展、低延迟和智能存储解决方案的需求来管理不断增长的非结构化和时间敏感数据量，巩固了北美在这一领域的领导地位。随着人工智能工作负载的不断加剧，该地区仍然处于人工智能驱动的存储技术创新的前沿。

产品分析

2023年，硬件领域在全球人工智能驱动的存储市场中占据主导地位，占总收入的72%以上。这一优势主要归因于支持深度学习模型训练、推理和大规模数据分析等密集型人工智能工作负载所需的高性能存储基础设施的需求不断增长。

企业正在大力投资人工智能专用硬件，包括 GPU、TPU 和人工智能集成存储加速器，这些硬件对于实现更快的数据处理和最大限度地减少延迟至关重要。人工智能在汽车、医疗保健和 BFSI 等领域的持续整合导致人们对人工智能基础设施的依赖日益增加，从而强化了硬件领域的主导地位。

与软件不同，硬件组件提供在边缘和数据中心执行复杂计算所需的物理主干。随着组织优先考虑更快的数据吞吐量和最短的系统停机时间，对定制硬件配置的需求将继续增加，从而在不久的将来进一步提高该细分市场的份额。

存储系统分析

直连存储 (DAS) 细分市场在 2023 年成为领先的存储系统，占整个市场的份额超过 35%分享。该细分市场的增长很大程度上归功于 DAS 系统提供的高速、低延迟访问，这对于依赖实时数据处理的人工智能操作至关重要。

与网络附加存储 (NAS) 或存储区域网络 (SAN) 系统不同，DAS 解决方案直接连接到服务器，无需中间有网络，从而降低了复杂性并增强了数据访问能力撒尿。这种模式尤其受到中小型企业和本地化数据中心的青睐，因为成本效益、易于安装和对数据管理的直接控制至关重要。

此外，随着本地化存储发挥着至关重要作用的设备端人工智能和边缘计算应用的增加，DAS 系统预计将保持强劲的吸引力。它们无需复杂的存储架构即可高效支持 AI 工作负载，这使得它们在响应能力至关重要的环境中具有明显的优势。

存储介质分析

在存储介质中，固态硬盘 (SSD) 细分市场在 2023 年占 AI 驱动的存储市场的份额超过 55%，在该细分市场中处于领先地位果断地。这种主导地位源于 SSD 卓越的性能特征，即与硬盘相比更快的读/写速度、更低的功耗和更高的耐用性。磁盘驱动器 (HDD)。

在基于人工智能的环境中，需要实时访问大量结构化和非结构化数据，SSD 可提供无缝操作所需的可靠性和吞吐量。此外，每 GB SSD 成本的下降使大型企业和中型企业越来越容易使用它们。

随着对实时分析、机器视觉和高频交易系统的需求不断增长，SSD 的采用预计将加深。这些驱动器不仅对于数据中心至关重要，而且还被集成到需要智能本地存储来处理靠近其源的数据的边缘设备中。

基于最终用户分析

2023 年，企业部门在最终用户方面领先于人工智能驱动的存储市场，拥有超过全球市场份额37%。各垂直行业的企业已迅速采用人工智能驱动的存储系统可提高效率、减少人工干预并优化数据工作流程。

在客户行为分析、物联网应用程序和企业资源规划 (ERP) 系统的推动下，企业数据呈爆炸式增长，因此需要可扩展、智能且具有弹性的存储基础设施。大型企业越来越多地投资混合存储模型，将本地人工智能功能与基于云的备份相结合，以确保速度和安全性。

企业部门对数据治理、法规遵从性和经济高效运营的关注加速了支持预测分析和自主管理功能的人工智能驱动存储的部署。随着以数据为中心的战略成为企业发展和创新的基础，预计该细分市场仍将是最大的最终用户。

主要细分市场

通过提供

• 硬件
• 软件

按存储系统

• 网络附加存储 (NAS)
• 直接附加存储 (DAS)
• 存储区域网络 (SAN)

按存储介质

• 固态硬盘 (SSD)
• 硬盘驱动器 (HDD)

基于最终用户

• 企业
• 政府机构
• 云服务提供商
• 电信公司

主要地区和国家

• 北方美洲
  • 美国
  • 加拿大
• 欧洲
  • 德国
  • 法国
  • 英国
  • 西班牙
  • 意大利
  • 欧洲其他地区
• 亚洲太平洋地区
  • 中国
  • 日本
  • 韩国
  • 印度
  • 澳大利亚
  • 新加坡
  • 亚太地区其他地区
• 拉丁美洲
  • 巴西
  • 墨西哥
  • 拉丁地区其他地区美国
• 中东和非洲
  • 南非
  • 沙特i 阿拉伯
  • 阿联酋
  • 中东和非洲其他地区

驱动程序

通过智能自动化提高运营效率

将人工智能驱动的存储集成到企业资源规划 (ERP) 系统中显着提高了运营效率。通过自动化数据输入、发票处理和库存管理等日常任务，组织减少了手动工作量并最大限度地减少了错误。这种自动化使员工能够专注于战略活动，从而提高生产力。

人工智能算法分析大量数据集以识别模式和趋势，促进需求预测和资源分配的预测分析。这种能力使企业能够预测市场变化并主动调整运营。例如，人工智能驱动的 ERP 系统可以根据历史销售数据预测库存需求，确保最佳库存水平并降低持有成本。

此外，人工智能驱动的存储解决方案提供实时数据访问和处理，从而实现快速决策。这些系统的可扩展性确保随着数据量的增长，性能不受影响，从而保持所有业务功能的效率。根据 NetSuite 的一份报告，人工智能在 ERP 系统中的集成已将其转变为能够适应不断变化的条件并实时优化业务流程的智能平台。

限制

高实施成本

人工智能驱动的存储市场面临的主要限制是与这些先进系统相关的高实施和维护成本。部署人工智能驱动的存储解决方案需要对硬件、软件和技术人员进行大量初始投资，以管理和优化人工智能功能。

尤其是中小型企业 (SME)，可能会发现这些成本过高，限制了他们采用此类解决方案的能力。h 技术。此外，将人工智能驱动的存储与现有 IT 基础设施集成的复杂性可能会进一步增加成本并阻碍组织升级其存储解决方案。这种财务障碍可能会减缓市场增长，因为潜在用户可能会选择效率较低但前期成本较低的传统存储系统。

机遇

数据增长驱动的市场扩张

企业数据的指数级增长为 ERP 系统中人工智能驱动的存储提供了重大机遇。随着企业生成和收集越来越多的数据，对能够快速管理、分析和检索信息的高效存储解决方案的需求变得至关重要。人工智能驱动的存储系统通过提供能够处理大型数据集的可扩展、高性能解决方案来满足这一需求。

这些系统支持高级数据分析，支持预测性主数据等功能。租赁、客户行为分析和供应链优化。通过利用人工智能，组织可以从数据中获得可行的见解，从而改善决策和竞争优势。

此外，采用人工智能驱动的存储解决方案与各个行业的数字化转型计划相一致。随着企业寻求现代化运营并采用数据驱动战略，对与 ERP 平台集成的智能存储系统的需求预计将会上升。

挑战

数据复杂性和集成问题

在 ERP 系统中实施人工智能驱动的存储带来了与数据复杂性和集成相关的挑战。组织经常处理来自不同来源的多种数据类型，包括结构化、半结构化和非结构化数据。管理这些异构数据并将其集成到一个有凝聚力的系统中需要复杂的工具和流程。

数据质量问题，例如不一致、重复和不准确，可能会阻碍人工智能算法的有效性。确保不同部门和系统之间的数据完整性和一致性对于可靠的分析和决策至关重要。此外，将人工智能驱动的存储与现有 ERP 系统集成可能会带来重大的技术挑战，包括兼容性问题和定制开发的需要。

组织还必须解决与数据安全性和合规性相关的问题，特别是在处理敏感信息时。实施强有力的安全措施并遵守监管​​要求对于维持信任和避免法律后果至关重要。 TierPoint 的一份报告强调了管理和存储海量人工智能数据所面临的挑战，强调了解决数据复杂性和性能问题的重要性。

关键参与者分析

在快速发展的人工智能存储市场中，一些关键参与者已经确立了自己的领导者地位，推动创新并制定效率和可靠性标准。这些公司不仅提供先进的存储解决方案，还通过研发、战略合作伙伴关系以及专注于满足数字化转型时代企业的复杂需求，为市场的增长做出贡献。

顶级市场领导者

• 英特尔公司
• HPE
• NVIDIA公司
• IBM
• 三星电子
• Pure存储
• NetApp
• 美光科技
• 戴尔科技
• 东芝
• 思科
• 日立
• 联想
• 其他主要参与者

近期发展

• 2024年5月，华为推出全新A800人工智能存储系统，满足对超高速数据基础设施日益增长的需求人工智能训练环境中的结构。 A800 专为处理多 PB 数据集而设计，采用横向扩展架构，支持每秒 PB 的带宽，并提供高达1 亿IOPS，将其定位为下一代 AI 工作负载的关键推动者。
• 2024 年 5 月，NetApp® 推出了下一代 AFF A 系列系统，旨在帮助企业满足数字化转型日益增长的需求。这些系统针对 VMware、生成式 AI 和企业级数据库等高性能工作负载进行了优化。