中国数据中心SSD市场规模及份额

中国数据中心SSD市场分析

2025年中国数据中心SSD市场规模为30.4亿美元，预计到2031年将达到110.8亿美元，2025-2030年复合年增长率高达25.91%。这种势头植根于大规模人工智能部署、加速云采用以及政府计划（尤其是“东方数据，西方计算”计划），这些计划使固态技术成为国家数字基础设施的优先事项。超大规模云提供商现在部署全闪存阵列，以缩短大型语言模型的训练时间，而更严格的碳中和要求使 SSD 优于高耗电的硬盘。政策激励促进了国内 NAND 生产，使本土制造商能够缩小与 HDD 的成本差距。与此同时，控制器创新使带宽增益与计算升级保持同步，确保从 PCIe 4.0 到 5.0 的接口过渡不是 GPU 集群的瓶颈。总的来说，这些力量将资本、监管和技术结合在一起，以实现持续的市场扩张。

中国数据中心SSD市场趋势与洞察

AI 和 HPC 工作负载加速 NVMe 采用

中国的数据中心架构师正在果断转向 NVMe，因为人工智能模型训练现在需要在 2024 年采购超过 45 艾字节的原始闪存容量。字节跳动为山西人工智能设施预留了 6.14 亿美元，为 GPU 云服务预留了 70 亿美元，这凸显了为变压器模型提供数据所需的庞大存储空间。^{[1]字节跳动有限公司，“字节跳动打造山西人工智能数据中心”，bytedance.com} 腾讯的星脉升级将人工智能训练吞吐量提高了 20%，展示了更快的存储如何直接转化为计算利用率的提升。UNIS S5 等 Gen 5.0 SSD 已提供 14.9 GB/s 的读取速度，Memblaze PBlaze7 以推理为中心的速度达到 14 GB/s工作负载，确保 I/O 与 PCIe GPU 互连保持同步。即使是实验性架构（例如每秒处理 7,000 个 AI 查询的水下数据中心）也依赖 NVMe 来减少恶劣环境中的延迟。因此，NVMe 仍然是下一代计算集群的默认接口。

东部数据、西部计算政策刺激区域间全闪存扩建

8 个国家计算中心和 10 个指定集群必须一起安装。 146万个机架，掀起中国西部新建设施热潮 西藏雅江一号站点利用寒冷的山地空气进行自然冷却。同时仍具有 2,000 PFLOPS，这种设计要求在旋转介质上进行密集、低延迟的闪存。华为计算优先的网络架构进一步降低了集群间延迟，但前提是存储阵列可以读取大型数据集而没有机械寻道延迟。甘肃省政府批地已吸引300家企业入驻17000亩产业园，转化为对大容量、读取优化的SSD的长期需求。^{[2]甘肃省政府，《数据中心产业园项目概况》， gansu.gov.cn} 因此，全闪存构建已成为黑河-腾冲线以西每个新机架的事实上的标准。

国内 NAND 供应补贴推动与 HDD 的价格平价

国家对长江存储 Xtacking 4.0 工艺的支持，交付了 160 个有源层的 512 Gb TLC 芯片 — 移动到国内ST内的SSDHDD 价格点的浮动距离。 DapuStor 的 TCO 模型显示，QLC 硬盘在五年内将总拥有成本降低了 41%，同时功耗减少了 30%，即使对于冷存储层也提供了令人信服的替代方案。由于补贴可以吸收模具折旧，因此当地晶圆厂可以降低国际定价，但仍投资于 200 层以上的 RandD。由此产生的性价比曲线正在释放SSD在曾经默认为15K-RPM磁盘的工作负载中的广泛采用。

碳中和要求有利于节能SSD基础设施

国家标准现在将到2025年将电力使用效率上限限制在1.3，这使得能源密集型SSD阵列实际上成为主要城市中任何新建建筑的强制要求。如果数据中心转向闪存和可再生能源，那么到 2050 年，仅东西方计算传输项目就可以避免 2,125 吨二氧化碳排放。阿里云已将 56% 的容量运行在清洁能源上，同时将 PUE 保持在 1.200，证明性能和可持续性可以共存。中号上海的市政规则拒绝向高于 1.3 阈值的设施发放许可证，迫使运营商采用降低冷却负荷的闪速优先设计。这一监管框架将环境合规性转变为 SSD 供应商的直接需求驱动力。

NAND控制器供应瓶颈技术出口限制

2024 年 12 月的 BIS 临时规则将外国直接产品控制扩展到尖端控制器 IP 模块，限制 12 纳米及以下逻辑的进口。群联预测，到 2025 年末，基板短缺将加剧，第二季度减产后，现货 NAND 晶圆价格已上涨 10-15%。^{[3]群联电子股份有限公司，“2025 年第二季度投资者简报”，phison.com} 国内晶圆厂正在竞相替代工具链，但近期的问题会波及集成商，导致 BOM 成本上升并延长新驱动器的资格周期。在本地控制器生态系统成熟之前，供应紧张将拖累市场销量。

大幅价格侵蚀压缩供应商利润

企业级 SSD 的合同价格在三个季度内上涨了 80%，但随着本土品牌的追求，利润率仍然微薄分享买方市场。长江存储通过削减平均售价，在双十一 SSD 销量上超越了三星，这表明价格竞争如何主导产品差异化。与此同时，Solidigm 退出消费类 SSD 以保持盈利能力，表明持续的低价最终迫使产品组合合理化。对于没有规模或自有 NAND 的小型组装商来说，逐底竞争会危及 RandD 支出和长期生存能力，从而抑制整个供应链的投资兴趣。

细分市场分析

按外形尺寸：EDSFF 推动下一代密度

中国数据中心 SSD 市场保持 51.2% 的份额对于 2.5 英寸 U.2 驱动器，主要是因为现有刀片服务器和存储阵列仍然固定更新周期。然而，随着超大规模企业对雪橇友好型占地面积进行标准化，以促进密集机架中的热插拔更换，EDSFF E1.L 出货量复合年增长率为 26.21%。 ATP 坚固耐用的 N651Si E1.S 证明了该部分的耐热性和抗振性，在 –40 °C 至 85 °C 的工作范围内读写速度超过 6,000 MB/s。因此，迁移路径将更多地跟踪新的构建而不是改造，但一旦服务器设计发生转变，EDSFF 就会成为记录的外形因素。  

在本世纪下半叶，用于 PB 级同级的 E2.L 等专有变体预计将在热层存储库中开辟利基用例。 2.5 英寸驱动器仍将大量用于边缘网关和二级云，其中组件可互换性超过原始密度。因此，集成商将支持并行供应线：一条满足传统 U.2 主机的需求，另一条为 AI 大型集群提供 EDSFF 优化的外壳。

按接口：PCIe Gen5 加速性能领先

PCIe/NVMe Gen4 仍然是主力，由于广泛的主机平台支持，其收入占 75.3%。然而接力棒正在传递到PCIe Gen5 的复合年增长率为 24.50%，这得益于中国控制器的突破，例如 UNIS S5 的 14.9 GB/s 读取速度。 Memblaze 的 PBlaze7 已经将第 4 代顺序带宽提高了一倍，并在阿里巴巴和腾讯云的 GPU 节点中获得了认证，锁定了芯片采用的良性循环。 Silicon Motion 预计到 2030 年将出现消费级 Gen 6 驱动器，但 SM8466 等企业 PCIe 6.0 原型已达到 28 GB/s，并且可能会首先在成本承受能力较高的 AI 训练舱中首次亮相。  

SATA 和 SAS 在成本敏感或任务关键型传统阵列中徘徊，但增长已趋于稳定。与此同时，NVMe 2.0 规范的灵活数据放置扩展将允许云运营商动态分配物理 NAND 区域，进一步巩固 NVMe 作为异构 AI 数据集唯一可扩展协议的地位。

通过 NAND 技术：QLC 获得企业认可

尽管 TLC 在 2024 年收入中占据 78.1% 的份额，但 QLC 的势头强劲，复合年增长率为 24.70%，这得益于长江存储’耐力飞跃缩小了耐久性差距。 DapuStor 的基准测试显示，QLC SSD 在五年折旧周期内可以将 HDD TCO 降低 41%，这一价值论点足以影响冷数据池。 TLC 仍将在需要一致延迟的读取密集型 AI 推理集群中占据主导地位。 SLC 和 MLC 虽然属于极端情况，但仍将分别持续用于写入量大的数据库日志和工业控制。

到 2027 年，1,000 层路线图预计 20 TB QLC 设备的价格与 HDD 相当，从根本上消除闪存普及的最后障碍。预计市场将分为两部分：TLC 满足性能层，QLC 捕获容量层，两者都受到国内晶圆供应的保护，这越来越限制外国供应商的影响力。  

按驱动架构：读取密集型主导人工智能工作负载

读取密集型 1 DWPD 产品享有 60% 的份额和最快的 27.20% 复合年增长率，因为推理超出了已部署的人工智能服务中的训练规模。斯塔布尔aze 的 STAR2000 控制器嵌入了神经网络处理器，举例说明了优化路径：专注于数据附近的计算，以最大限度地减少主机延迟。混合用途 3 DWPD 驱动器仍将是混合 OLTP 与分析的事务数据库的默认设置，而写入密集型 10 DWPD SKU 则缩小到需要大量写入的利基训练设备或日志结构系统。  随着时间的推移，固件定义的耐用性可能允许单个 SKU 在配置文件之间切换，从而使操作员能够随着工作负载模式的发展灵活地跨层重新部署任何驱动器。在此之前，容量规划者将过度配置读取密集型 SKU，接受耐久性权衡，以换取更高密度和更低功耗。

按容量范围划分：大容量推动领先增长

主流 2-4 TB 型号仍占中国数据中心 SSD 市场规模的 43.2%，但 ≥4 TB 的驱动器将以 26.81% 的复合年增长率冲刺至2030 年。美光的 60 TB ION E3.S 实现 67% 的速度提升机架密度，而功耗仅为 20 W，展示了扩展容量而不是机架的经济性。 KIOXIA 的 122.88 TB LC9 进一步挑战了 AI 级数据集的极限。  

边缘网关和物联网回程仍将购买 ≤1 TB 和 1-2 TB 变体，其中外形尺寸和价格敏感性很重要。然而，随着大型语言模型从数十亿个参数发展到数万亿个参数，服务器设计人员正在对不小于 8 TB 的空间进行硬编码。因此，容量最佳点将在每个更新周期上移，2 TB 以下的驱动器可能会焊接到嵌入式主板上，而不是作为现场可更换单元进行运输。

最终用户：超大规模提供商推动市场转型

超大规模云提供商在最终用户领域占据主导地位，到 2024 年将占据 72% 的市场份额，同时在大规模人工智能的推动下，到 2030 年仍保持复合年增长率 27.61% 的最快增长轨迹。基础设施投资和数据中心扩建计划。阿里云示例推动了这一领域的发展，其数据中心实现了 56% 的清洁能源使用率，同时保持行业领先的 1.200 的电力使用效率。腾讯云星脉网络升级展示了该细分市场的技术成熟度，将AI训练效率提升20%，同时支持单个计算集群超过10万个GPU。主机代管和运营商中立设施充当战略中介，为缺乏专用数据中心能力的企业提供基础设施服务。企业和金融服务数据中心对合规性和安全性提出了特殊要求，推动了对具有高级加密功能的高耐用性 SSD 的需求。

地理分析

东部特大城市（北京、上海和深圳）约占 2024 年 SSD 支出的 65%，因为那里是超大规模云区域、金融科技的所在地中心和数字内容专业人士观众集群。这些地区需要超低延迟，因此运营商需要为 PCIe Gen5 和读取密集型 TLC 驱动器支付额外费用，以保证低于 100 µs 的响应窗口。它们还面临着最严格的能源使用上限，这使得闪存对于监管合规而言不可或缺。

西部省份是增长引擎，到 2030 年复合年增长率将达到 28.5%，这得益于低成本可再生能源和慷慨的土地补助。甘肃17000亩的数据中心园区说明了这一政策：邀请300家企业，利用剩余的风能和太阳能产能，并通过光纤骨干网将处理结果运回东部。存储架构师在这里选择高容量 QLC 来最大限度地提高每 TB 瓦特效率，因为批处理式分析的延迟容忍度更高。  

北方地区（从内蒙古到黑龙江）利用环境冷却来满足 PUE 限制，而无需采用特殊的 HVAC。设施部署混合 TLC 和 QLC 的混合机架，平衡节能与响应能力针对韩国和日本的内容交付工作负载。广东和福建等南方省份凭借港口和半导体工厂保持战略重要性；当地原始设备制造商将装配线放在同一地点以缩短交货时间，从而增强了区域对控制器 IC 的需求。华中地区作为中继节点；它的数据中心缓冲流量，需要灵活的缓存 SSD，而不是纯粹的容量。总的来说，这些模式描绘了一幅多样化的地图，其中每个领域都围绕能源、延迟或制造优势优化闪存选择，但每条路径都集中在固态介质上，作为国家计算雄心的事实上的支柱。

竞争格局

该领域适度分散，但倾向于国内冠军。长江存储、西部数据、三星和Solidigm仍位列销量榜首，但DapuStor、Memblaze和江波龙等中国品牌正在倒闭通过为人工智能推理集群提供经过调整的固件来弥补差距。长江存储在双十一战胜三星标志着观念的转变：质量平价加上爱国采购是电子商务买家的制胜组合。云联盟加剧了这一趋势；金山云与 Solidigm 合作推出了 KS3 极速对象存储，每 PB 持续吞吐量达 1 Tbps，提高了平台级 SSD 验证的门槛。  

技术继续将领导者与追随者分开。 Starblaze 将神经加速器集成到控制器内，专门为张量密集的读取模式设计芯片。 Phison 和 Maxio 提供交钥匙平台，让较小的品牌无需大量 RandD 预算即可跃入 Gen 5.0 级别。尽管如此，残酷的定价正在削弱盈利能力。三星利用垂直整合来应对平均售价波动，而西部数据则依靠自有 BiCS FLASH 产量来控制成本曲线。碎片化程度仍高于全球水平，但随着二级制造商努力扩大控制器设计和固件支持规模（这是中国前五名云提供商的企业资格的先决条件），整合是显而易见的。