全闪存阵列市场规模和份额

全闪存阵列市场分析

2025年全闪存阵列市场规模为233.8亿美元，预计到2030年将达到554.6亿美元，期间复合年增长率为18.85%。动力来自于企业将关键任务数据库、人工智能训练集群和实时分析管道转移到可提供可靠的亚毫秒级延迟的闪存系统上。超大规模运营商正在以创纪录的速度扩展新的 GPU 数据中心，国家监管机构正在收紧能源效率规则，NAND 供应商继续削减每比特成本，消除了混合阵列的最后障碍。 NVMe-over-Fabrics (NVMe-oF) 和阵列内数据缩减引擎的并行进步现在使组织能够在保持性能的同时整合更大的数据集，这进一步使预算向闪存部署倾斜。将专用软件与高效硬件相结合的供应商随着最终用户在 AI 推理、边缘分析和网络恢复场景中优先考虑可预测的服务质量，我们赢得了关注。^{[1]“新闻稿 – Pure Storage DirectFlash 模块协作”，Pure Storage，purestorage.com}

全球全闪存阵列市场趋势和见解

超大规模和边缘数据中心建设激增

超大规模云运营商在 2025 年为 AI 优化园区总共分配了超过 1300 亿美元的资本支出，而存储目前约占该支出的五分之一。^{[2]“NVIDIA 和存储行业领导者推出人工智能时代的新型企业基础设施”，NVIDIA，nvidia.com} 新设施需要密集、低延迟的闪存层来为处理大型语言模型参数的数千个 GPU 提供数据。与此同时，零售店、蜂窝塔和制造工厂的边缘部署青睐紧凑型闪存系统，该系统能够承受振动和温度变化，但仍能提供一致的吞吐量。供应商正在响应统一的控制器代码，从两节点边缘设备扩展到核心数据中心内的机架级 NVMe-oF 结构。主要城市中公用事业驱动的功率上限进一步加速了从混合驱动器到可提供更高每瓦 IOPS 的闪存的转变。因此，全闪存阵列市场受益于跨集中式云和分布式边缘节点的同步需求。

性能关键的人工智能和区域l-time 分析工作负载

AI 模型训练通过顺序写入使存储链接饱和，而推理工作负载则依赖于微秒级随机读取。双工作负载配置文件暴露了混合阵列的延迟和队列深度限制，推动银行、保险公司和电子商务平台转向闪存。部署算法交易引擎的金融机构在将刻度数据存储迁移到根据 STAC 基准验证的全闪存平台后报告了切实的收入增长。医院利用基于闪存的 PACS 档案，让 AI 诊断引擎立即检查 MRI 和 CT 扫描，从而加快诊断时间。制造商在边缘托管的 GPU 上运行预测维护模型，实时接收传感器遥测数据，如果存储停滞，这一工作流程就会崩溃。检索增强生成、图形查询和流分析的融合使全闪存阵列市场成为下一代数据管道的基础。

NAND 每比特成本

NAND 工厂现在转向 232 层 QLC 设计，通过改进的纠错算法降低每比特成本并提高耐用性。^{[3]“Silicon Motion Blog – Outlook 2025: Charting a Revolution in Storage存储”，Silicon Motion，siliconmotion.com} 企业级 SSD 平均售价到 2024 年将下降 12%，使供应商能够将全闪存配置定价在中档混合预算范围内。较低的介质成本使 OEM 能够将更大的原始容量与内置重复数据删除和压缩捆绑在一起，从而以类似的成本提供超过旋转磁盘系统的有效容量。价格弹性扩大了部门 IT、边缘分析和辅助数据副本的可寻址基础，提高了全闪存阵列市场采用的速度。

企业 IT 的能效要求

前期资本支出与混合阵列相比较高

即使 SSD 价格不断下降，入门级全闪存节点的价格仍比同等可用的混合替代方案高出 40% 到 60%容量。对价格敏感的行业中的首席财务官通常会优先考虑初始购买成本而不是五年的总体拥有成本，从而推迟了闪存迁移项目。拉丁美洲和东南亚部分地区的中小企业通过添加缓存升级而不是直接转移工作负载来延长基于磁盘的阵列的使用寿命。通货膨胀周期后的经济不确定性延长了采购批准时间ls，进一步抑制近期全闪存阵列市场转换。

纵向扩展架构中的控制器瓶颈

大多数现有双控制器设计在 NVMe 驱动器达到完整带宽之前使 CPU 线程饱和。随着每个机箱的 SSD 数量增加，命令队列加深，延迟方差攀升，从而削弱了 AI 管道的确定性性能需求。大量投资光纤通道 SAN 的企业犹豫是否要拆除和更换，但增量控制器更新并不能消除瓶颈。这一差距促使人们在 NVMe-oF 分解节点上进行支出，这些节点可以跨以太网结构对 I/O 处理进行分片，但现代存储网络中的技能短缺阻碍了许多 IT 团队的快速迁移。

细分分析

按架构：分解挑战纵向扩展主导地位

提供纵向扩展阵列占 2024 年收入的 47.7%，继续成为 All F 的最大贡献者睫毛阵列市场。熟悉的双控制器足迹与现有 SAN 编排集成，解释了其持久力。然而，同样的架构很难利用越来越密集的 NVMe 驱动器，从而促使对性能至关重要的买家转向横向扩展或完全分解的 NVMe-oF 设计。供应商通过添加无状态计算架和缓存层来降低风险，但这些改造无法消除基本的控制器限制。

相比之下，NVMe-oF 分解集群预计到 2030 年将实现 19.9% 的复合年增长率，是全闪存阵列市场中最快的。分解通过将存储逻辑推送到线性扩展的以太网连接节点来消除单机箱瓶颈。 Pure Storage 和几个软件定义的参赛者展示了基于该模型构建的 PB 级 GPU 群，并引用了 AI 模型检查点期间持续的线速吞吐量数据。采用仍然取决于数据中心团队掌握 RDMA、拥塞控制和跨高速网络的多路径- 速度以太网，造成了技能差距，缓和了近期的部署。

按容量：高密度系统加速增长

20-100 TB 频段占据了 2024 年部署的 49.8%，代表了数据库整合和消除虚拟机蔓延的最佳点。该系列平衡了价格、机架功率和重建窗口，使其成为中型企业更新周期的默认选择。 QLC 闪存加上积极的内联压缩可产生令前代混合系统相形见绌的有效容量，而无需迫使运营商采用奇特的机箱设计。

预计到 2030 年，100 TB 以上的系统将以 20.02% 的复合年增长率增长，超过整个全闪存阵列市场。超大规模企业青睐这些密集的机架来满足 GPU 集群的需求，因为本地化可以降低东西向流量成本。金融交易中心也倾向于高密度构建，将报价历史和回测库整合到单个超低延迟池中。美光的 150 TB DirectFlash 模块，与Pure Storage 体现了供应商推动多 PB 机架的努力，这些机架承诺更少的电缆、更少的功率和不受影响的带宽。

按接口协议：NVMe 颠覆光纤通道领导地位

光纤通道占据 2024 年收入的 38.7%，突显其在重视确定性延迟的任务关键型环境中的牢固地位。与现有主机总线适配器和交换机矩阵的兼容性使 FC 成为核心 ERP 数据库和大型机卸载的保守刷新路径。尽管该协议的路线图落后于多路径命名空间等新兴 NVMe 功能，但这种惯性使 FC 不会立即被取代。

涵盖 PCIe-direct、NVMe-oF RoCE 和 NVMe-over-TCP 的 NVMe 接口预计将以 20.51% 的复合年增长率增长。新安装很少从 SAS 或 SATA 开始，多家财富 100 强银行为每次 0 级采购指定 NVMe 原生前端。 NetApp 将 ONTAP 与 Google 分布式云集成展示了跨站点通过 NVMe-oF 进行复制，满足严格的数据主权规则。发展方向指向承载融合计算和存储流量的以太网结构，这将资本从专用 SAN 交换机转移到更经济的 100 GbE 和 400 GbE 叶脊结构。

按最终用户行业：医疗保健加速超越 IT 领导地位

IT 和电信保留了 2024 年收入的 34.8%，反映了该行业持续从本地集群提升虚拟机的情况到有利于混合工作负载闪存的托管机架。然而，随着云迁移的成熟，增长放缓，为医疗保健和生命科学腾出了空间，这些领域的复合年增长率预计为 21.02%。诊断成像档案、基因组学管道和患者记录分析都要求高 I/O 并遵守不可变的快照策略。

部署人工智能辅助放射学系统的医院针对 PB 级图像库运行推理，无法接受旋转磁盘延迟。制药公司进行高通量基因测序的医疗实验室使用闪存阵列来暂存运行数据，为实时碱基识别算法提供数据，从而缩短发现周期。政府和公共部门机构紧随其后，购买全闪存节点用于税务分析、人口普查工作负载以及禁止物理磁盘破坏的安全云环境。对于最终用户来说，可持续性指标推动了闪存的偏好，因为尽管计算需求更高，但功率预算仍然受到限制。

地理分析

北美地区的收入占 2024 年收入的 38.71%，这主要得益于美国超大规模企业扩展人工智能集群和华尔街贸易公司对市场数据湖进行现代化改造。该地区每年为人工智能基础设施分配超过 500 亿美元，全闪存层位于每个 GPU 单元的核心。严格的 SEC 和 FINRA 规则还要求符合一次写入多次读取的要求，现代闪存阵列通过 immut 来满足这一要求

亚太地区是增长最快的地区，随着工厂自动化质量控制和国家人工智能战略以及主权数据中心的激增，到 2030 年复合年增长率将达到 20.82%。中国向本土存储品牌提供补贴，以抵消出口管制，而日本和韩国则用紧凑型闪存架改造 5G 边缘节点，以处理视频分析。印度的 IT 服务中心在下一代主机托管园区内部署全闪存机架，以缩短全球客户的应用响应时间。新加坡和香港将其金融区与区域灾难恢复闪存集群结为姐妹，以遵守更快的清算和结算规则。

欧洲在能源政策与数字创新之间取得平衡，推动企业转向减少瓦时足迹的存储。德国资助工业 4.0 试点线，其中嵌入需要快速数据调用的人工智能视觉系统，而法国则投资配备人工智能的主权云区域。l-flash 主干层。北欧国家吸引超大型企业进入水力发电园区，确保对高密度闪存托盘的新需求。与此同时，中东石油巨头采用闪存阵列用于地震模拟钻机，非洲电信公司推出闪存支持的移动货币平台，尽管地区电力波动较大，但仍需要 24 × 7 的可用性。总的来说，地域多元化支持全闪存阵列市场的弹性增长道路。

竞争格局

随着 Pure Storage、Dell Technologies、NetApp、Hewlett Packard Enterprise、IBM 和华为与更灵活的颠覆者竞争，行业集中度处于中等水平。 Pure Storage 将专有的 DirectFlash 模块与与 NVIDIA GPU 平台紧密集成的软件模块配对，将自己定位为 AI 基础设施专家。戴尔更新其 PowerStore 系列，支持 NVMe-oFNetApp 拥有庞大的安装基础，而 NetApp 通过与超大规模提供商的本地联系来吸引混合云买家。

VAST Data、Solidigm 和 Silk 等新进入者强调分解的命名空间和软件定义的架构。它们的随增长扩展节点避开了控制器瓶颈，并嵌入了分层算法，可自动将冷块放置在更便宜的 QLC 上。网络恢复和边缘人工智能等高增长细分市场提供了空白机会，其中品牌忠诚度不太牢固，从而使挑战者能够转化为首次购买者。

战略联盟比硬件规格更能塑造差异化。 IBM 的 FlashSystem C 系列集成了机载 AI 推理引擎来管理数据放置。 Hitachi Vantara 通过端到端遥测技术扩展了其 VSP One 产品组合，可帮助客户报告阵列级别的碳指标。^{[4]“Hitachi Vantara A加速 AI 准备”，Hitachi Vantara，hitachivantara.com} Nutanix 和 Pure Storage 等合作伙伴将超融合计算与外部 NVMe-oF 阵列相结合，以满足寻求许可证灵活性的虚拟化客户的需求。紧密的云集成、能源指标和 AI 特定优化的结合将决定全闪存阵列市场在预测窗口内的份额变化。