2025年中国先进存力最佳应用实践

2025年中国先进存力最佳应用实践 先进介质、高效架构、开放生态、绿色低碳、安全可靠 报告说明———— 沙利文联合头豹研究院谨此发布《2025年中国先进存力最佳应用实践》年度报告。本报告聚焦于“先进存力”，即以“大容量、高性能”为基础，以“先进介质、高效架构”为支撑，以“开放生态、绿色低碳、安全可靠”为关键的存储能力。研究范围广泛覆盖存储介质、存储系统及其架构，旨在全面剖析先进存力在不同行业中的应用实践情况。 沙利文联合头豹研究院面向拥有先进存力应用实践案例的甲方企业，包括但不限于人工智能、金融、能源、通信、医疗、科教、气象等行业企业，通过多元化的调研方法与创新的全维度评估指标，客观公正地呈现先进存力行业的最佳案例进行调研评估。 本次报告的研究目的旨在围绕技术表现与创新、落地实施与服务支持、客户体验与满意度反馈三个维度全面评估先进存力在不同行业各模块的案例服务能力。 本报告所有图、表、文字中的数据均源自弗若斯特沙利文咨询（中国）及头豹研究院调查，数据均采用四舍五入，小数计一位。 报告提供的任何内容（包括但不限于数据、文字、图表、图像等）均系弗若斯特沙利文及头豹研究院独有的高度机密性文件（在报告中另行标明出处者除外）。未经弗若斯特沙利文及头豹研究院事先书面许可，任何人不得以任何方式擅自复制、再造、传播、出版、引用、改编、汇编本报告内容，若有违反上述约定的行为发生，弗若斯特沙利文及头豹研究院保留采取法律措施、追究相关人员责任的权利。弗若斯特沙利文及头豹研究院开展的所有商业活动均使用“弗若斯特沙利文”“沙利文”“头豹研究院”或“头豹”的商号、商标，弗若斯特沙利文及头豹研究院无任何前述名称之外的其他分支机构，也未授权或聘用其他任何第三方代表弗若斯特沙利文或头豹研究院开展商业活动。 研究框架（1/2） ◆中国先进存力行业综述 •定义与研究范围•市场规模•应用现状 ◆最佳应用实践评选维度解析 •案例评选流程与方法论•技术表现与创新•落地实施与服务支持•客户体验与满意度•应用场景方案能力综合图谱 ◆人工智能行业的发展挑战与最佳应用实践 •存储性能需求驱动 •行业机会图谱 •曙光存储×智谱AI •华为数据存储×科大讯飞 •曙光存储×某知名自动驾驶车企 •曙光存储×中国移动 •曙光存储×魏桥国科 •曙光存储×智元机器人 ◆金融行业的发展挑战与最佳应用实践 •行业数据驱动•存储性能需求驱动•行业机会图谱•曙光存储×华夏银行北京分行•华为数据存储×浙江农商联合银行 ◆能源行业的发展挑战与最佳应用实践 •行业数据驱动•存储性能需求驱动•行业机会图谱•曙光存储×中国石化•华为数据存储×国网陕西省电力有限公司 研究框架（2/2） ◆通信行业的发展挑战与最佳应用实践 •行业数据驱动•存储性能需求驱动•行业机会图谱•曙光存储×中国移动•华为数据存储×联通云 ◆医疗行业的发展挑战与最佳应用实践 •行业数据驱动•存储性能需求驱动•行业机会图谱•曙光存储×首都医科大学宣武医院•新华三×北京朝阳医院 ◆科教行业的发展挑战与最佳应用实践 •行业数据驱动•存储性能需求驱动•行业机会图谱•曙光存储×华南理工大学•深信服×清华大学智能产业研究院 ◆气象行业的发展挑战与最佳应用实践 •行业数据驱动•存储性能需求驱动•行业机会图谱•曙光存储×中国气象局•浪潮×浙江省气象局 ◆方法论及法律声明 ❑1.1定义与研究范围❑1.2市场规模❑1.3应用现状 中国先进存力行业综述——定义与研究范围 关键发现 “先进存力”，即以“大容量、高性能”为基础，以“先进介质、高效架构”为支撑，以“开放生态、绿色低碳、安全可靠”为关键的存储能力。研究范围广泛覆盖存储介质、存储系统及其架构，旨在全面剖析先进存力在不同行业中的应用实践情况 ❑稳定性方面，合理的存储介质和冗余设计确保数据完整性和服务连续性，降低系统故障风险。扩展性上，现代存储架构如分布式存储和软件定义存储支持灵活扩展，能够应对数据增长和业务需求的变化。性能方面，高速存储介质和优化的组网方式提升数据读写效率，满足高吞吐量和低延迟应用的需求。因此，优化的存储架构能够确保存力系统的高效、可靠和可扩展。 中国先进存力行业综述——市场规模 关键发现 中国存力规模呈现加速增长态势，2024年存力总规模（5年计量）达1,440EB，年复合增长率超20%，预计2025年存力总规模将跃迁至1,728EB。在存储结构方面，闪存占比快速提升至24%，闪存规模达346EB，其增长动能源于AI与大数据爆发式需求 ◼中国存储市场的演进不仅体现在总规模的持续扩张，更呈现出存储技术架构的深度优化。其核心驱动力来自以下关键因素： AI驱动高性能存储需求激增。随着AI模型复杂度与参数规模的持续攀升，训练数据量呈指数级扩张，AI模型参数年均增长达10倍，单次大模型训练需处理PB级非结构化数据，对存储系统的吞吐性能和响应速度提出更高要求。为支撑大规模数据计算与实时处理，AI训练与推理任务需要存储系统提供100GB/s以上的吞吐性能与亚毫秒级延迟。面对这一需求，全闪存介质凭借高达HDD 5倍的IOPS性能，成为AI场景下实现高并发、低延迟数据访问的关键技术路径，进一步推动闪存市场份额的快速提升。 其次，冷热数据分层管理已成为企业存储架构的重要组成部分。随着企业数据量的持续扩张，非结构化数据年均增长50%，其中冷数据占比已超过70%。为了有效平衡数据访问性能与存储成本，分布式存储系统广泛采用智能分层技术（如QoS策略和自动化迁移工具），实现对不同温度数据的精细化管理。具体而言，热数据通过全闪存实现高速访问，温数据采用混合闪存平衡性能与成本，而冷数据则依托高密度HDD进行长期归档。多层次的数据管理模式不仅满足企业对海量数据的分级存储需求，也有效降低存储总拥有成本（TCO），实现40%以上的成本优化，提升存储系统的整体经济性。 中国先进存力行业综述——应用现状 关键发现 存力的发展与数字经济规模密切相关，东部凭借较强竞争力集中超过60%的数据存储，而西部积极推进数据中心建设，存储容量超20%，同时人工智能、金融、通信、制造和医疗行业对闪存的需求持续增长，反映出各行业对高性能存储解决方案的迫切需求 ❑存力的发展与数字经济的规模密切相关。中国东部地区由于数字经济起步较早，整体竞争力较强，成为存力集中的核心区域。目前，超过600EB的数据存储集中于东部，占全国总量的60%以上。为落实“东数西算”“东数西存”战略，西部地区大力推进数据中心产业建设，形成数据基础设施，其存储容量占全国比例已超过20%。相较之下，中部六省和东北三省的数字经济发展较晚，存力规模低于西部，数据存储容量占比不足全国的20%。 ◼受AI大模型市场高速发展的驱动，2024年人工智能行业闪存占比达35%，此外，金融、通信、制造、医疗也成为先进存力占比增长最快的领域，2024年闪存占比分别为34%、31%、29%、26% 人工智能行业的飞速发展，尤其是大模型训练和推理对超大规模数据的实时处理需求，正推动存储架构向算存一体化、高带宽存储、分布式存储优化及智能数据管理方向升级，以提升数据吞吐能力、降低访问延迟，并支撑更高效的AI计算。此外，金融行业对高频交易、实时分析和风险管理的需求日益增强，促使对高性能存储解决方案的需求上升。其次，通信行业在5G网络的部署及基础设施升级过程中，需要高效的数据存储来处理大规模实时数据流，这进一步推动了闪存的应用普及。制造行业由于智能制造和工业4.0的转型，愈发依赖快速数据访问以优化生产流程和提高运营效率。医疗行业在电子病历管理、医学成像处理和实时监控系统中，需要高可靠性和高速存取的存储解决方案，闪存以其卓越的性能和稳定性满足这些需求。 章节二最佳应用实践评选维度解析 ❑2.1案例评选流程与方法论❑2.2技术表现与创新❑2.3落地实施与服务支持❑2.4客户体验与满意度❑2.5应用场景方案能力综合图谱 先进存力最佳应用实践——案例评选流程与方法论 关键发现 最佳案例评选流程为厂商报名参与、案例输入、案例赋分以及最后的案例交付与发布。案例评选将结合行业交叉大数据与沙利文创新的全维度评选指标，客观公正地呈现先进存力行业的最佳案例 ❑评选时间：本次评选面向中国先进存力领域的优秀案例，评选时间覆盖2024年全年。 最佳案例评选方法论 ❑方法论：围绕技术表现与创新、落地实施与服务支持、客户体验与满意度反馈三个维度全面评估先进存力在不同行业各模块的案例服务能力。 沙利文融合了传统与创新的研究方法论，结合行业交叉大数据，通过多元化的调研方法与创新的全维度评估指标，客观公正地呈现先进存力行业的最佳案例。 落地实施与服务支持部署环境的复杂度、存储可靠性、数据流动性、实施及运行成本 技术表现与创新存储体量、存储表现、技术先进性 客户体验与满意度反馈需求契合度、客户支持反馈、用户社区与资源支持 先进存力最佳应用实践评分维度——技术表现与创新 关键发现 技术表现与创新维度关注方案在存储体量、存储性能以及技术先进性等核心指标，发现最优存储方案，为企业和行业提供借鉴和发展方向 存储系统性能及先进性等，均无法满足客户存储需求 指标得分均属于平均水平，存储系统性能及先进性等能够满足一般情况下的客户存储需求 指标均领先市场平均水平，存储系统性能及先进性等在高并发情况下能够满足客户存储需求 成功标尺——技术表现与创新 曙光存储×中国移动 例 •高效的集群存储架构。通过3节点集群结构即可承载非结构化和结构化数据业务，降低部署复杂性，同时保障数据管理的高效性和灵活性，满足大规模智能计算场景对简化架构的需求。 •高性能数据交互。系统提供端到端的数据交互性能，能够满足AI大模型训练对高并发和低延迟的需求，确保数据在多节点间的快速传输，提升跨区域任务的计算效率。 先进存力最佳应用实践评分维度——落地实施与服务支持 关键发现 落地实施与服务支持维度关注方案在部署环境的复杂度、部署后的存储可靠性、数据流动性以及实施成本等方面的表现，以确保存储系统能够快速投入使用，帮助企业降低部署风险，提升系统的长期稳定性和可维护性 指标得分均属于平均水平，支持扩展升级，成本基本控制在客户需求可接受范围内 指标均领先市场平均水平，能实现无损升级、拓展、业务不中断并且成本较低 成功标尺——落地实施与服务支持 曙光存储×某知名自动驾驶车企 例 •可实现随着计算节点扩展而按需扩容存储系统，并且针对计算集群的GPU版本能力，满足GPU等智能芯片以RDMA通道直接访问存储数据的能力。 •分布式存储给前端计算集群提供可横向扩展容量、可线性提升数据吞度带宽的并行存储支持能力。 先进存力最佳应用实践评分维度——客户体验与满意度 关键发现 客户体验与满意度维度关注方案在用户对于先进存力需求的契合度、系统可用性和故障率、客户支持反馈等方面的表现，识别和推广能够在实际使用中提供良好体验并获得客户认可的存储系统 最终实施方案，无法满足客户对于先进存力的需求 指标得分均属于平均水平，基本理解客户的业务痛点，并提供通用性的存储方案 指标均领先市场平均水平，充分理解客户的业务痛点，并提供针对性的存储方案 成功标尺——客户体验与满意度 曙光存储×华南理工大学 例 •在提供全栈式液冷数据中心解决方案时，曙光可以覆盖数据中心建设的全生命周期，实现液冷数据中心端到端交付。从冷却塔、管路等基建开始就将液冷系统的安全部署考虑在内，并为未来的扩容做好准备。•曙光存储拥有液冷配套基础设施、存储硬件设计和软件系统研制的完善生态体系，可实现软硬件深度契合、简化部署、高效运维，实现同等规模下性能提升100%。 先进存力最佳应用实践——应用场景方案能力综合图谱 注：本图谱基于各行业厂商与企业客户在应用实践中的综合表现能力，包括技术表现与创新、落地实施与服务支持、客户体验与满意度反馈等维度，遴选出综合得分最高的前两名先