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2025 年直连式 AI 存储系统市场的潜在市场规模 (TAM) 与实际市场规模 (SAM) 分别是多少？

为了准确评估直连式人工智能存储系统市场的商业可行性，Astute Analytica 将总潜在市场 (TAM) 与可服务市场 (SAM) 区分开来。随着人工智能基础设施从单体集中式 SAN/NAS 架构转向高吞吐量、本地化的计算存储组合，该领域的规模正以惊人的速度扩张。.

潜在市场规模 (TAM) 扩张

到2025年，专为人工智能工作负载优化的直连存储（DAS）的潜在市场规模（TAM）已突破184亿美元大关。这种指数级增长与一级超大规模云服务商（如AWS、Meta、Google）和二级专用GPU云服务提供商（如CoreWeave、Lambda Labs）不断增长的资本支出预算密切相关。推动人工智能直连存储发展的根本原因在于，在大型语言模型（LLM）训练和高频推理过程中，消除网络延迟势在必行。.

直接连接式人工智能存储系统市场中可用服务市场（SAM）的实际情况

TAM 代表理论上的最大值，而 SAM（目前模型为 121.9 亿美元）反映了基于现有 PCIe Gen 5/Gen 6 主板可用性、GPU 可用性（特别是 NVIDIA Hopper 和 Blackwell 架构）以及企业采用率的实际渗透能力。.

核心财务和市场指标：

• 资本支出调整：企业 IT 基础设施资本支出正从传统的网络存储重新分配 22%，转向 AI 专用 DAS，以缓解直接连接 AI 存储系统市场中的“GPU 匮乏”问题。
• ARPU 扩张：高密度 AI DAS 节点的平均每单位收入 (ARPU) 同比增长 45%，这主要得益于高端 E3.S 和 E1.S 外形尺寸 NVMe 驱动器的加入。
• EBITDA 建模：顶级存储阵列供应商对 AI 专用 DAS 解决方案的 EBITDA 利润率建模为 32-35%，由于专有的软件定义存储 (SDS) 管理层，显著超过了传统企业存储的利润率。

宏观和微观经济驱动因素如何促进直连式人工智能存储系统市场的收入增长？

直接连接式人工智能存储系统市场的发展速度受宏观经济利好因素和微观经济加速因素等复杂因素的影响。了解这些因素对于预测市场的长期可持续性至关重要。.

宏观经济利好因素

2025年全球货币政策趋于稳定，为企业提供了多年人工智能基础设施投资所需的资本成本可预测性。此外，主权人工智能计划——即各国为维护技术独立性而自筹资金建设人工智能数据中心——正向硬件生态系统注入数十亿美元的非稀释性资本。.

直接连接式人工智能存储系统市场背后的微观经济加速器

从微观层面来看，闲置计算的巨大成本正在推动直接连接存储（DAS）技术的普及。当每台售价高达 3 万美元的 GPU 闲置等待传统网络附加存储阵列的数据时，投资回报率（ROIC）会急剧下降。直接连接架构能够提供本地化的、大带宽的数据摄取，从而确保张量核心的利用率保持在 95% 以上。.

催化增长载体：

• 每 IOPS 成本优化：与横向扩展 NAS 相比，直接连接的 NVMe 阵列可将每秒每输入/输出操作 (IOPS) 的成本降低 60%。
• 边缘 AI 扩散： AI 推理分散到边缘位置（智能制造、自主车队仓库）需要坚固耐用、高容量的 DAS，而传统的 SAN 在物理上和经济上都不可行。
• Compute-Express-Link (CXL) 的采用： CXL 2.0/3.0 的商业推广模糊了内存和存储之间的界限，从而在 CXL 连接的闪存存储模块中创造了微观经济的激增。

哪些严重的运营和供应链瓶颈阻碍了资本支出？

尽管市场需求旺盛，但直连式人工智能存储系统市场目前正面临严重的运营困境。市场情报显示，供应链瓶颈正在延长交货周期，并有可能压缩纯硬件供应商的运营利润率。.

NAND闪存和控制器短缺

为了应对价格上涨，主要晶圆厂（三星、SK海力士、铠侠）在2023年末和2024年大幅削减了NAND​​晶圆的产量，导致2025年出现结构性供应短缺。对高密度AI分布式阵列系统（DAS）至关重要的高层数（200层以上）3D QLC和TLC NAND晶圆也面临配额限制。此外，用于管理GPU数据流的专用PCIe Gen 5 ASIC控制器在台积电也面临着严重的产能瓶颈。.

热管理和功率限制

现代AI DAS（直接连接式人工智能存储系统）单元在市场中功耗很高，每个2U机箱的功耗通常超过2500瓦。运营瓶颈不仅出现在存储设备的采购上，也出现在其供电和冷却方面。数据中心正面临电力可用性的严格限制，迫使资本支出部署延期。.

关键摩擦数据点：

• 交货周期延长：全球企业级 NVMe SSD 的交货周期已从 6 周延长至 18 周。
• 良率压力： 5nm 节点上的先进控制器芯片良率波动较大，直接影响双端口 NVMe 驱动器的可用性。
• 冷却基础设施成本：密集型 AI DAS 的液冷先决条件使总部署成本增加了 15-20%，导致中型企业买家犹豫不决。

监管壁垒和数据主权法律如何重塑直连式人工智能存储系统市场格局？

到2025年，监管框架将从次要的合规清单转变为硬件架构的主要驱动力。直连式人工智能存储技术凭借其独特的优势，有望从这些监管壁垒中获益。.

GDPR 和 AI 数据本地化

对 GDPR 的严格解读，以及新近批准的欧盟人工智能法案，都要求用于微调 LLM 的敏感数据未经严格匿名化处理，不得通过未受保护的网络传输或跨越主权边界。DAS 将训练数据物理隔离在计算节点内，从根本上满足了严格的数据驻留和隔离要求。.

高带宽互连技术的出口管制

地缘政治紧张局势导致美国和欧盟对出口到受限国家的先进人工智能网络设备（例如特定的InfiniBand交换机）实施了严格的出口管制。因此，这些地区的实体正大力构建大规模的直连存储集群来弥补这一限制，从而绕过对高端受限网络交换机的需求，实现数据池化。.

监管影响指标对直连式人工智能存储系统市场的影响：

• 合规成本降低：使用 DAS 进行本地微调的企业报告称，与数据传输安全相关的合规审计成本降低了 30%。
• 物理隔离式人工智能：国防和医疗保健领域对安全、物理隔离式人工智能推理节点（严重依赖分布式天线系统）的需求同比增长了 55%。
• 主权硬件指令：地方采购法律迫使西方原始设备制造商建立二级供应链，加剧了地域市场的分散化。

在直连式人工智能存储系统市场竞争格局中，哪些一级和二级厂商占据主导地位？

直接连接式 AI 存储的供应商生态系统高度集中于顶层，这主要由成功实现供应链垂直整合并与 NVIDIA 和 AMD 等顶级 GPU 制造商建立深度合作关系的 OEM 厂商推动。.

一级服务器优势和服务器架构

直接连接式人工智能存储系统市场的顶级厂商主要由以下巨头主导： 

• 超微
• 戴尔科技
• 惠普企业（HPE）. 

Supermicro凭借其模块化架构，尤其占据了巨大的市场份额，使超大规模数据中心能够无缝定制DAS与GPU的比例。戴尔的PowerEdge XE系列服务器针对人工智能进行了深度优化，配备了高密度直连式NVMe背板，凭借高端人工智能定价模式，创造了数十亿美元的营收，其EBITDA利润率同比增长了300个基点。

二级生态系统和专业集成商

在直连式AI存储系统市场中，包括联想、思科以及广达、维维恩等区域性白盒ODM厂商在内的扮演着至关重要的角色。它们主要为二线云服务提供商和自主AI数据中心供货。

竞争市场动态：

• OEM 与 ODM 模式：虽然品牌 OEM 占据了企业市场，但 ODM 占超大规模数据中心直接销量的 45% 以上，提供没有软件臃肿的裸机 DAS 基础设施。
• 生态系统合作伙伴关系：市场主导地位不再仅仅取决于硬件，它还需要通过 NVIDIA 的 GPUDirect Storage (GDS) 和 AMD 的 ROCm 软件堆栈的严格认证。
• 利润率提升：提供集成液冷和高密度 AI DAS 的供应商成功地获得了 15-20% 的价格溢价，从而大幅提高了硬件毛利率。

哪些市场颠覆者和初创企业正在挑战现状？

虽然传统 OEM 厂商控制着物理直连式 AI 存储系统市场，但一波获得大量风险投资的颠覆者正在积极瞄准直连式存储的基础瓶颈：控制器延迟和 RAID 效率低下。.

GPU加速的RAID和智能控制器

传统的硬件 RAID 控制器严重限制了 PCIe Gen 5 NVMe 固态硬盘的性能。像Graid Technology公司正在绕过传统的 RAID 芯片，利用辅助的低端 GPU 或专用 ASIC 来计算奇偶校验数据。这种软件定义、硬件加速的方法使得单个 DAS 节点无需 CPU 干预即可实现超过 2500 万 IOPS 的运算速度，从根本上改变了总体拥有成本 (TCO) 的计算方式。

直连式人工智能存储系统市场中的纯存储硅创新者

Solidigm和Phison这样的基础存储供应商正在通过大力补贴人工智能专用存储控制器和超高密度 QLC NAND 的研发，发挥颠覆性力量的作用。

颠覆性市场因素：

• 计算存储：初创公司正将 ARM 内核直接嵌入到 NVMe DAS 固态硬盘中。这使得硬盘能够在数据通过 PCIe 总线之前执行初步数据过滤（例如，解析用于 LLM 训练的 JSON 文件），从而节省大量带宽。
• 风险投资流入： 2025 年第一季度至第三季度，人工智能专用存储和互连初创公司的风险投资额超过 21 亿美元，主要集中在 CXL 和硅光子学领域。
• 软件定义演进：虽然以 NAS 为重点，但像 WEKA 和 VAST Data 这样的公司正在提供软件覆盖层，使分散式 DAS 能够像单一命名空间一样运行，从而威胁到传统的企业存储孤岛。

哪些数字化变革和技术颠覆正在重塑直连式人工智能存储系统市场？

人工智能存储市场的技术护城河取决于供应商采用和商业化下一代互连协议的速度。我们目前正目睹三大架构变革。.

计算快速链路 (CXL) 集成

CXL 2.0 和 3.0 可以说是近十年来对直连式 AI 存储系统市场影响最为深远的变革。CXL 允许 CPU、GPU 和专用 NVMe 存储共享一个统一的内存池。直连式 CXL 内存扩展器和存储驱动器模糊了易失性 RAM 和非易失性存储之间的界限，使 LLM 能够在本地“内存中”存储指数级增长的数据集。.

GPUDirect 存储和 DMA 协议

直接内存访问 (DMA) 技术已经发展演变。NVIDIA 的 GPUDirect Storage 技术实现了本地 NVMe DAS 和 GPU 内存 (VRAM) 之间的直接数据路径，完全绕过了 CPU 缓冲。.

核心技术变革：

• PCIe Gen 6 的应用：在直接连接的 AI 存储系统市场中，早期商用 PCIe Gen 6 样品每通道可提供 128 GT/s 的传输速度，是 Gen 5 带宽的两倍。这对于跟上下一代 GPU 互连的步伐至关重要。
• 硅光子学：为了应对高密度 DAS 机箱内 PCIe 速度极快时的信号衰减，内部光互连开始取代主板上的铜线。
• 液冷 SSD：随着企业级 E3.S 驱动器的功耗超过每块驱动器 25-30 瓦，用于存储介质的专用直接芯片液冷板正在高密度 AI 节点中从实验性技术转变为强制性技术。

直连式人工智能存储系统市场细分分析

按存储介质划分：NVMe SSD 将继续主导市场 

从传统企业存储到以人工智能为中心的存储的转变，取决于底层介质。传统介质格式正迅速被淘汰，取而代之的是高吞吐量的固态架构。.

人工智能领域传统SAS/SATA的衰落

在人工智能训练和实时推理的背景下，机械硬盘和传统的SAS/SATA固态硬盘会引入无法接受的延迟瓶颈。直接连接的人工智能存储系统市场已基本转向基于PCIe的非易失性存储器高速接口（NVMe），它提供了并行数据队列，足以满足高并发人工智能工作负载的需求。.

• 按存储介质划分，NVMe SSD 细分市场在 2025 年占据了最大的市场份额，约为 62.36%。.
• 存储级内存 (SCM)：虽然价格昂贵，但 SCM（例如 CXL 连接的 Optane 等效物）在超低延迟元数据缓存领域占据了 8% 的市场份额。
• 高容量 QLC： QLC（四层单元）NAND 与 NVMe 格式的集成正在降低每 GB 美元（$/GB）的比率，使得高密度（60TB+）直连式硬盘在经济上可行，适用于海量基础模型数据集。

按组件划分：哪些组件带来的利润率最高？

按组件分析市场，就能揭示价值真正从何而来。并非裸露的NAND闪存本身就能获得最高利润，而是与之协同工作的智能芯片和软件。.

硅谷经济与控制器利润

直连式AI存储系统市场的核心在于其控制器和接口硬件。这些组件负责管理损耗均衡、过热降频以及直接内存访问（DMA）协议，例如NVIDIA的GPUDirect Storage，它绕过CPU，将数据直接从NVMe固态硬盘发送到GPU内存。设计这些专有控制器的公司可以获得高额溢价。.

• 按组件划分，控制器和接口部分在 2025 年将占据约 31.27% 的市场份额。.
• 软件定义存储 (SDS) 叠加：虽然硬件至关重要，但与 DAS 阵列一起销售的专有 SDS 许可证可产生类似 SaaS 的毛利率，超过 80%。
• 高速重定时器和交换机：在机箱内部，PCIe Gen 5 重定时器和内部 NVMe 交换机的需求量巨大，成为专业半导体供应商利润丰厚的细分市场。

按应用领域划分：哪些应用消耗了最多的 AI DAS 容量？

直接连接式人工智能存储的应用并非单一模式，而是根据人工智能生命周期的特定阶段进行高度细分。到2025年，市场将呈现出基础模型训练、检查点存储和高频推理工作负载之间的明显划分。.

LLM培训和快速检查点

训练涉及数万亿参数的大型语言模型 (LLM) 会在直接连接式 AI 存储系统市场产生前所未有的海量中间数据。在训练阶段，模型必须执行“检查点”操作——每隔几个小时保存一次神经网络的状态，以防止 GPU 故障时发生灾难性的数据丢失。这一过程需要大量的瞬时写入操作，这很容易使传统的网络存储系统不堪重负。本地 NVMe DAS 阵列可以在几秒钟内吸收这些 TB 级的突发写入，从而确保 GPU 的空闲时间接近于零。.

• 按应用领域划分，LLM 培训和微调领域在 2025 年占据了约 65.94% 的主导市场份额。.
• 检索增强生成（RAG）： RAG架构正在推动直连式AI存储系统市场的第二波增长。通过将预训练模型与海量、本地化的实时向量数据库相结合，RAG应用需要超低延迟读取，预计可占据22%的应用市场份额。
• 自主边缘推理：剩余的市场份额正迅速被自动驾驶汽车和工业机器人中的本地推理所占据，因为在这些领域，网络连接对于远程存储访问来说太不可靠了。

按容量划分：接口和容量段性能如何决定企业在直连式 AI 存储系统市场中的采用率？

企业采购团队高度关注接口带宽和存储密度的平衡点。到2025年，U.2等传统外形尺寸将迅速被淘汰，取而代之的是专为高容量下的信号完整性和散热效率而设计的新型架构。.

企业和数据中心标准外形尺寸 (EDSFF) 的兴起

向 PCIe Gen 5（以及早期 PCIe Gen 6）的过渡巩固了 EDSFF 硬盘在直连式 AI 存储系统市场的主导地位，尤其是 E3.S 和 E1.S 外形尺寸的硬盘。这些硬盘使 OEM 厂商能够将数 PB 级的直连存储容量集成到标准的 1U 和 2U 机箱中。此外，E1.S 硬盘的垂直布局显著改善了高 TDP（热设计功耗）NVMe 控制器和相邻 GPU 的气流。.

• 按容量范围来看，2025 年，上述 5 至 20 TB/节点的容量段将占据约 50.23% 的市场份额。.
• 带宽分类： PCIe Gen 5 直连解决方案（每个驱动器提供 14,000 MB/s 的顺序读取速度）占新 AI 服务器出货量的近 80%，在 Tier-1 部署中完全取代了 Gen 4。
• 密度倍增器： 60TB+ QLC（四层单元）NVMe 驱动器的商业化从根本上改变了资本支出计算方式，使得大规模、本地化的数据湖能够直接与计算集群相邻。

直连式人工智能存储系统市场区域分析 

北美仍将是市场的支柱

人工智能存储领域的收入分布极不对称。超大规模数据中心、芯片设计公司和风险投资的集中，造就了各自独特的区域性经济巨头。.

美国超大规模数据中心生态系统

在北美直接连接式人工智能存储系统市场，美国仍然是人工智能基础设施部署无可争议的中心。在硅谷创新飞轮和旨在促进本地半导体制造的大量联邦拨款（《芯片法案》的下游效应）的驱动下，美国市场支持着最高密度的高性能DAS阵列。.

• 2025年，北美市场份额最大，达到36.54%。.
• 部署密度：目前超过 70% 的 10 万个以上 GPU 集群部署位于北美数据中心。
• 投资流入：仅在 2025 年上半年，美国一级企业在 AI 存储硬件方面的直接资本支出就达到了 85 亿美元。

亚太地区有望成为直连式人工智能存储系统市场增长最快的地区

虽然北美目前占据主导地位，但资本部署的重心正迅速东移。亚太地区正在经历前所未有的AI基础设施建设。.

亚太地区积极的人工智能补贴

日本、韩国和新加坡政府正大力补贴人工智能基础设施建设，以通过自动化来应对人口下降带来的影响。此外，台湾拥有世界领先的硬件制造生态系统，这使得台湾能够以更低的物流成本本地化地获取尖端存储技术。.

• 预计亚太地区在 2026 年至 2035 年间将以最快的复合年增长率增长。.
• 中国的本土化推进：由于国际贸易限制，中国国内区域直连式AI存储系统市场的企业正在积极囤积本土化的直连式AI存储阵列，以最大限度地提高其现有受限GPU池的效率。
• 印度数据中心蓬勃发展：有利的政府政策促使印度一线城市新建人工智能数据中心数量激增 40%，这些数据中心大量采用分布式应用服务 (DAS) 以实现快速扩展。

直连式人工智能存储系统市场近期五大发展趋势 

1. NVIDIA 在 GTC 2025 上推出了AI 数据平台，这是一个供存储供应商构建具有 AI 查询代理和更快的 GPU 到数据访问的企业存储的参考设计。
2. 华为在 MWC 2025 上推出了AI 就绪数据存储产品，其中包括用于训练和推理工作负载的 OceanStor A 系列高性能 AI 存储产品。
3. 西部数据在 Computex 2025 上扩展了AI 和 HPC 存储，采用基于 OpenFlex 和 NVMe-oF 的解耦存储来减少瓶颈并提高 GPU 利用率。
4. Pure Storage 于 2025 年 9 月宣布推出企业数据云增强功能，以及旨在支持在共享存储基础上运行 AI/ML 管道的 FlashArray 升级。
5. NetApp 在 INSIGHT 2025 大会上推出了AFX 和 AI 数据引擎，将存储和计算分离，同时为企业工作负载添加了 AI 就绪的数据处理功能。

直连式人工智能存储系统市场中的顶尖公司

• 惠普企业
• 希捷科技
• 西部数据
• 戴尔科技
• NetApp
• 东芝
• 三星电子
• IBM
• 美光科技
• 其他主要参与者

市场细分概述

按容量

• 低于 5TB
• 5TB 至 20TB
• 20TB 至 50TB
• 超过 50TB

按类型

• 硬盘驱动器
• 固态硬盘
• 混合存储
• 网络附加存储

通过申请

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• 机器学习
• 人工智能
• 深度学习
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  • 南非
  • 阿联酋
  • 中东和非洲其他地区
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  • 阿根廷
  • 巴西
  • 南美洲其他地区