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中金 | AI进化论(6):破局与突围,企业级存储新纪元
中金点睛· 2025-03-19 08:15
核心观点 - 阿里巴巴宣布未来三年在云和AI基础设施投入将超越过去十年总和,引发市场对AI资本开支增长的关注 [1] - 国产企业级存储器有望跨越"从0到1"过程,进入加速放量阶段 [1] - 2024年全球企业级存储市场规模近450亿美元,预计2025、2026年国内市场规模有望突破1,500亿元 [2][26] - AI技术发展驱动数据中心资本开支不断提升,成为企业级存储增长的核心动力 [21][22][25] - 国产企业级存储产品将是数据信息安全的重要保障,有望迎来份额较快提升 [3][32] 企业级存储概览 - 企业级存储器相对消费级在容量、性能、可靠性要求显著更高 [5] - 企业级固态硬盘容量可达8TB以上,是消费级的8倍,写入寿命超过消费级近3倍 [6] - 企业级内存条支持16GB-128GB容量,是消费级的2~4倍,具备ECC纠错等高级数据保护功能 [6] - 企业级存储参数对比显示在接口类型、读写速度、错误率等方面优势明显 [8] 发展趋势 - 企业级固态硬盘TLC仍是主流方案,未来QLC比例有望提升 [11] - 最新3D NAND Flash颗粒约200层,Samsung计划推出400层产品 [12] - PCIe 4.0是目前主流总线协议,未来PCIe 5.0占比有望提升 [12] - 企业级固态硬盘容量正从数TB向15TB、30TB、64TB发展,远期计划推出1PB产品 [13] - DDR5将占据2024年DRAM市场43%份额,企业级对DDR5导入进度更快 [14] - MRDIMM内存条能够显著提升接口速度和内存带宽,有望在AI、HPC领域发挥重要作用 [15] 市场规模及增长动力 - 2024年全球企业级存储市场规模接近450亿美元 [19] - 企业级NAND占总NAND市场20%,DRAM占30%~40% [18] - AI服务器驱动单服务器存储容量提升,内存价值量是传统服务器2倍,存储价值量2.25倍 [22] - AI服务器对DRAM容量提升2-3倍,8TB TLC产品成为主流 [23] - 2024年海外互联网巨头资本开支达2,169亿美元 [25] - 预计2025、2026年国内数据中心资本开支达6,000亿元以上,服务器出货量400万台左右 [26] 竞争格局及国产替代 - 目前国产厂商在企业级存储份额较低,海外原厂占据垄断地位 [29] - Samsung、SK Hynix在企业级固态硬盘市场占据主要份额 [29] - 原厂在企业级内存条市场占据近90%份额 [30] - 国产企业级存储器头部厂商收入多在几亿元量级,未来有望达十亿元量级 [32] - 长江存储、长鑫存储在全球NAND Flash、DRAM产能份额或不超过10% [33] - 澜起科技在全球内存接口芯片市场拥有40%以上份额 [36] - 中国大陆企业按出货量算占据全球固态硬盘主控芯片市场近20%份额 [37]
NVIDIA and Storage Industry Leaders Unveil New Class of Enterprise Infrastructure for the Age of AI
Globenewswire· 2025-03-19 03:24
核心观点 - NVIDIA推出AI数据平台 与领先存储提供商合作构建新型AI基础设施 用于支持企业级AI推理工作负载和查询代理 [1][4][5] 平台技术架构 - 平台采用NVIDIA Blackwell GPU、BlueField DPU和Spectrum-X网络加速数据访问 BlueField DPU性能较CPU方案提升1.6倍 功耗降低50% 每瓦性能提升3倍 Spectrum-X网络加速AI存储流量达48% [3][6] - 集成AI-Q Blueprint开发框架 通过NeMo Retriever微服务实现数据提取检索速度提升15倍 [7][8] - 支持多模态数据处理 包括文本、PDF、图像和视频等结构化与非结构化数据 [8] 合作伙伴与产品整合 - 十大存储供应商参与合作 包括DDN、戴尔、HPE、日立、IBM、NetApp、Nutanix、Pure Storage、VAST Data和WEKA [4][13] - 各厂商具体整合方案:DDN Infinia AI平台、戴尔PowerScale系列、HPE私有云与存储产品线、日立IQ生态系统、IBM Fusion存储、NetApp AIPod解决方案、Nutanix统一存储、Pure Storage FlashBlade、VAST InsightEngine及WEKA软件平台 [13] 平台功能特性 - 提供近实时企业数据洞察能力 通过AI查询代理实现复杂查询的精准响应 [2][8] - 支持混合数据中心部署 实现跨边缘、数据中心和公有云的推理与代理工作流 [12][13] - 采用NVIDIA NIM微服务架构 集成具备推理能力的Llama Nemotron模型 [2]