人工智能系列专题之中国AI存储产业链全景与机会洞察专题研究报告-中商产业研究院

内容概括

人工智能存储是指专为人工智能应用和服务设计的数据存储系统，具备超高性能、超大容量、极致安全、数据编织等特征，可以有效支撑海量数据的分析和学习，是AI基础架构不可或缺的组成部分。AI存储涵盖从芯片级存储介质（HBM、DRAM、NAND Flash）到企业级SSD、分布式存储系统、存储软件与AI数据平台的全栈体系，是连接算力与数据的核心基础设施。进入“十五五”时期，数据作为新型生产要素的战略地位持续提升。2025年，我国数据生产总量达52.26 ZB，占全球总量27.44%。AI大模型参数的指数级增长、多模态数据的爆发式积累、实时推理的低时延要求，正在重新定义算力基础设施的架构，存储正从配套的从属定位转换为与计算并列的核心变量。2026年《政府工作报告》密集释放数字基础设施建设政策信号，全国人大代表建议实施“存储强国”重大科技与产业工程。工信部、市场监管总局联合印发《电子信息制造业2025－2026年稳增长行动方案》，明确支持人工智能、先进存储等前沿技术方向基础研究。AI存储产业正处于AI驱动超级周期的核心位置。据预测，2026年全球存储市场规模将突破6000亿美元；中国分布式存储市场规模2025年达289.4亿元，预计2026至2028年将从428亿元增长至838亿元。AI服务器单机内存搭载量为传统数据中心服务器的10倍以上，AI相关DRAM需求占比2026年将突破53%。存储已从“成本中心”转为“价值引擎”。《人工智能系列专题之中国AI存储产业链全景与机会洞察专题研究报告》在大量周密的市场调研基础上，主要依据政府部门、行业协会等发布的最新权威数据，从不同维度对中国AI存储产业现状与市场做了深入的调查研究，并根据行业的发展轨迹对未来的发展前景与趋势作了审慎的判断，为进入AI存储领域的企业及投资机构提供了至关重要的决策参考依据。

报告目录

第一章 AI存储行业概述

1.1 AI存储的定义与技术内涵
1.1.1 AI存储的概念界定
1.1.2 与传统数据中心存储的区别辨析
1.1.3 AI存储系统的组成架构
1.2 AI存储的核心技术特征
1.2.1 高带宽与低延迟
1.2.2 海量容量与弹性扩展
1.2.3 智能数据分层与生命周期管理
1.2.4 数据编织与跨域协同能力
1.2.5 内生安全与数据韧性
1.3 AI存储的战略价值
1.3.1 AI大模型训练与推理的“数据粮仓”
1.3.2 打破“内存墙”与“存储墙”的核心抓手
1.3.3 数字经济的底层基础设施
1.3.4 国家数据安全与产业升级的主动权
1.4 AI存储技术发展历程
1.4.1 全球技术演进
1.4.2 中国技术发展路径
1.5 本报告数据来源及研究方法
1.5.1 数据来源
1.5.2 研究方法

第二章中国AI存储行业发展政策研究

2.1 行业监管体系及机构职能
2.1.1 监管体系
2.1.2 核心监管机构
2.2 AI存储行业标准建设
2.2.1 国际标准参与
2.2.2 国内标准研制现状
（1）中电标协数据存储专委会牵头AI存储产业标准研制
（2）中科曙光牵头制定AI存储标准
（3）《2025存力发展报告》发布
2.2.3 接口协议与互操作性标准瓶颈
2.3 行业主要政策规划汇总及解读
2.3.1 “人工智能+”行动纲领政策
（1）《国务院关于深入实施“人工智能+”行动的意见》
（2）国家数据局《关于加强数据科技创新的实施意见》
2.3.2 “十五五”数字中国与数据要素政策
（1）“十五五”规划强化算力、算法、数据高效供给
（2）全国人大代表建议实施“存储强国”重大工程
（3）先进存力纳入顶层设计建议
2.3.3 电子信息制造业专项政策
（1）工信部等《电子信息制造业2025－2026年稳增长行动方案》
（2）先进存储纳入前沿技术方向基础研究支持
2.3.4 地方政府产业扶持措施
2.3.5 高质量数据集建设政策
2.4 政策影响分析
2.4.1 政策引导下的产业爆发拐点
2.4.2 政策补贴与产业基金支持
2.4.3 当前政策体系的短板与完善方向

第三章 AI存储产业成本拆解与降本路径

3.1 成本结构拆解：从“通用存储”到“AI存储”的成本演进
3.1.1 各成本环节对比
（1）存储介质（NAND Flash、DRAM、HDD）成本占比
（2）主控芯片与控制器成本占比
（3）存储系统软件与平台成本占比
（4）部署运维与服务成本占比
3.1.2 关键量化对比：AI训练集群存储成本结构
3.1.3 单TB存储全生命周期经济账
3.2 中长期降本路径：技术迭代与规模效应
3.2.1 NAND制程演进（200层+、QLC/PLC）对单位成本的压缩
3.2.2 全闪存经济性拐点的到来
3.2.3 存算分离架构对采购成本的优化
3.2.4 分布式存储替代集中式存储的成本优势
3.3 隐形成本与技术对冲
3.3.1 AI存储行业特有的成本项
（1）数据迁移与跨域流通成本
（2）KV Cache持久化存储带来的新增成本
（3）智能体（Agentic AI）长期记忆存储成本
3.3.2 成本对冲：对传统存储模式的替代价值
（1）推理成本降低80%的实践数据
（2）GPU利用率提升30%以上的存储优化案例
3.4 AI存储成本研究小结

第四章中国AI存储行业现状调查

4.1 中国AI存储行业发展历程
4.1.1 起步探索期（2010-2015）：传统存储主导，AI存储概念萌芽
4.1.2 技术积累期（2016-2020）：闪存技术突破，国产存储起步
4.1.3 规模化突破期（2021-2024）：AI驱动存储需求爆发
4.1.4 全面引领期（2025至今）：AI存储超级周期开启
4.2 行业运行现状
4.2.1 市场存续企业数量与类型分布
4.2.2 产业发展阶段：从“技术验证”迈入“规模化部署”
4.2.3 产业发展核心痛点
4.2.4 投融资动态
（1）一级市场投资活跃度
（2）资本向头部集中趋势
（3）产业资本与国家队入场
4.2.5 行业发展驱动因素
4.3 市场规模与在役验证情况
4.3.1 中国AI存储市场规模
（1）分布式存储市场
（2）AI工作负载高IOPS存储系统市场
（3）全球人工智能存储市场
4.3.2 全球存储市场总规模
4.3.3 AI存储渗透率与增长趋势
4.4 中国AI存储主要玩家及产品谱系调查
4.4.1 存储芯片与介质层龙头
4.4.2 企业级SSD与存储部件层龙头
4.4.3 分布式存储系统层龙头
4.4.4 云存储与AI数据平台层龙头
4.5 行业竞争格局调查
4.5.1 市场份额与竞争格局
（1）AI存储市场份额榜首
（2）分布式存储市场份额
（3）对象存储软件市场份额
4.5.2 技术梯队划分
4.5.3 竞争态势演变
4.6 中国AI存储产业链分析
4.6.1 产业链全景图
4.6.2 产业链成熟度
4.6.3 产业链价值分布
（1）上游存储介质（全球）
（2）中上游部件（全球）
（3）中下游整机（全球）
（4）下游应用（全球）
4.7 AI存储行业现状调查小结

第五章 AI存储产业链调查——上游（存储介质与核心芯片）

5.1 存储介质
5.1.1 NAND Flash闪存（3D NAND、QLC/PLC高密度闪存）
5.1.2 DRAM内存（DDR5、LPDDR5X等）
5.1.3 HBM高带宽内存（HBM3、HBM4）
5.1.4 机械硬盘（HDD）在大容量冷数据存储中的不可替代性
5.2 存储主控芯片
5.2.1 SSD主控芯片
5.2.2 内存接口芯片与配套芯片
5.2.3 NVMe控制器与DPU芯片
5.3 存储介质制造设备与材料
5.3.1 刻蚀设备、沉积设备、键合设备
5.3.2 晶圆与衬底材料
5.4 上游关键挑战
5.4.1 高端制程存储芯片制造设备依赖进口
5.4.2 HBM产能排挤效应与供给瓶颈
5.4.3 国产存储介质的技术突破与产能爬坡
5.5 上游产业链研究总结

第六章 AI存储产业链调查——中游（存储部件与系统设备）

6.1 企业级SSD
6.1.1 企业级SSD产品形态
6.1.2 AI服务器SSD容量需求
6.1.3 企业级SSD市场空间
6.1.4 QLC SSD渗透率提升趋势
6.2 存储整机与系统
6.2.1 分布式存储系统
6.2.2 集中式存储系统
6.2.3 超融合基础设施（HCI）
6.2.4 存算分离架构
6.3 存储网络与互联
6.3.1 NVMe-oF（NVMe over Fabrics）
6.3.2 CXL高速互联技术
6.3.3 存储区域网络（SAN）与网络附加存储（NAS）
6.4 批量生产能力建设
6.4.1 国产存储整机生产线建设现状
6.4.2 国产化存储系统自主可控进展
6.5 中游产业链发展关键挑战
6.5.1 存算协同瓶颈与“内存墙”问题
6.5.2 全闪存成本下探的制约因素
6.5.3 供应链安全与关键器件依赖
6.6 中游产业链研究总结

第七章 AI存储产业链调查——下游应用场景（AI大模型训练与推理）

7.1 AI大模型训练场景存储需求
7.1.1 万亿级参数大模型训练的数据集存储
7.1.2 CheckPoint秒级快照与恢复需求
7.1.3 数十PB级训练数据集的高并发读取
7.1.4 多模态非结构化数据存储挑战
7.2 AI推理场景存储需求
7.2.1 长序列推理中的KV Cache存储
7.2.2 智能体（Agentic AI）长期记忆存储
7.2.3 向量检索与RAG（检索增强生成）存储
7.2.4 推理延迟对存储性能的极致要求
7.3 主要玩家与典型案例
7.3.1 主要云服务商
7.3.2 典型案例：中科曙光在中国移动呼和浩特智算中心的存储实践
7.3.3 典型案例：DeepSeek“以存代算”理念与KV Cache缓存技术
7.4 2026-2030年AI大模型训练与推理领域存储市场空间测算
7.5 AI大模型存储应用发展趋势
7.5.1 从“存得快”到“存得好、存得久”
7.5.2 存储从成本中心向价值引擎转型
7.5.3 数据闭环与知识底座建设
7.6 AI大模型存储应用研究小结

第八章 AI存储产业链调查——下游应用场景（云计算与数据中心）

8.1 云计算AI存储需求
8.1.1 公有云AI存储服务
8.1.2 混合云AI原生存储
8.1.3 云原生架构下的存储需求变迁
8.2 智算中心与超大规模数据中心
8.2.1 万卡集群对存储系统的规模化挑战
8.2.2 全国已建成万卡智算集群及智算规模
8.2.3 东数西算工程与存力基础设施建设
8.3 主要玩家与典型案例
8.3.1 主要云服务商与数据中心运营商
8.3.2 典型案例：腾讯云位列中国AI云存储解决方案领导者象限
8.3.3 典型案例：XSKY AI数据湖方案驱动增长
8.4 市场空间与商业模式
8.4.1 云存储市场规模与增速
8.4.2 订阅制与按需付费模式
8.5 2026-2030年云计算与数据中心领域存储市场空间测算
8.6 云计算与数据中心存储应用研究小结

第九章 AI存储产业链调查——下游应用场景（行业垂直应用）

9.1 金融行业AI存储需求
9.1.1 高频交易与实时风控的低延迟存储
9.1.2 金融数据湖与数据中台存储
9.1.3 金融行业存储安全与合规要求
9.2 制造与工业互联网AI存储需求
9.2.1 工业大数据平台存储
9.2.2 智能制造产线数据实时存储与分析
9.2.3 工业质检图像/视频数据存储
9.3 医疗与生命科学AI存储需求
9.3.1 医疗影像数据存储（PB级非结构化数据）
9.3.2 基因测序与精准医疗数据存储
9.3.3 医疗数据隐私保护与合规存储
9.4 自动驾驶与具身智能AI存储需求
9.4.1 自动驾驶数据闭环存储
9.4.2 具身智能存储市场需求
9.4.3 边缘端AI存储需求
9.5 主要玩家与典型案例
9.5.1 行业垂直解决方案提供商
9.5.2 典型案例：各行业头部企业AI存储落地实践
9.6 2026-2030年行业垂直应用领域存储市场空间测算
9.7 行业垂直应用存储研究小结

第十章他山之石——行业标杆案例分析（中科曙光）

10.1 中科曙光概况
10.1.1 企业基本简介（中国科学院背景，国产算力基础设施领军企业）
10.1.2 发展历程四阶段
（1）初创期（1995-2005）：高性能计算起家
（2）成长期（2006-2015）：服务器与存储产品线拓展
（3）扩张期（2016-2024）：分布式存储与AI存储布局
（4）引领期（2025至今）：AI存储市场份额第一
10.1.3 股权架构与融资情况
10.2 组织架构与团队配置
10.2.1 创始人及核心团队背景（科研+产业复合背景）
10.2.2 研发人员占比及专业分布
10.3 产品服务体系
10.3.1 产品矩阵图谱
（1）分布式存储系统（ParaStor等）
（2）集中式存储系统
（3）AI存储解决方案
（4）算存传一体化架构
10.3.2 核心产品技术特征（超高吞吐、低时延、EB级扩展）
10.3.3 “算-存-传”一体化解决方案架构
10.4 核心技术突破
10.4.1 自研超级隧道技术与国产原生RDMA
10.4.2 XDS直连技术：GPU绕过CPU直接访问存储
10.4.3 智能存力调度平台覆盖四大国家枢纽节点
10.4.4 具身智能存储市场位列第一
10.5 经营与市场地位
10.5.1 市场覆盖行业（AI大模型、云计算、金融、制造、医疗、自动驾驶等）
10.5.2 核心客户与订单情况（中国移动等超大规模智算中心）
10.5.3 公司定位：中国AI存储市场份额第一
10.6 发展优势与经验借鉴
10.6.1 企业核心优势
（1）科研院所背景的技术积淀
（2）从高性能计算到AI存储的完整技术路线
（3）算存传一体化全栈能力
（4）国产化自主可控的先行优势
10.6.2 成长路径复盘
10.6.3 对行业其他玩家的启示
10.7 潜在风险与挑战
10.7.1 国际巨头（Dell、IBM等）的竞争压力
10.7.2 技术迭代速度与研发投入的持续需求
10.7.3 供应链波动与关键器件供应不确定性

第十一章商业模式与盈利模式分析

11.1 主要商业模式
11.1.1 存储芯片/介质销售模式
11.1.2 存储部件（SSD/内存模组）销售模式
11.1.3 存储整机与系统销售模式
11.1.4 云存储服务与SaaS订阅模式
11.1.5 整体解决方案模式
11.2 盈利能力分析
11.2.1 各环节毛利率对比（介质层、部件层、系统层、服务层）
11.2.2 企业级存储 vs 消费级存储毛利率差异
11.2.3 HBM等高附加值产品对利润结构的重塑
11.3 商业模式创新趋势
11.3.1 从“卖硬件”到“卖存力+卖服务”的价值链跃迁
11.3.2 订阅制与服务化转型
11.3.3 数据价值变现（数据湖、数据编织、知识库服务）
11.4 商业模式研究小结

第十二章技术融合与前沿方向——存算一体、CXL、数据编织

12.1 存算一体技术
12.1.1 存算一体概念与技术特征
12.1.2 近存计算与存内计算技术路线
12.1.3 “以存代算”技术范式
12.2 CXL与新型高速互联技术
12.2.1 CXL（Compute Express Link）技术原理与应用
12.2.2 内存池化与资源解耦
12.2.3 CXL对AI存储架构的重塑
12.3 数据编织与智能数据管理
12.3.1 数据编织（Data Fabric）概念与技术特征
12.3.2 AI驱动的数据自动分层与智能流动
12.3.3 跨云、边、端的数据协同
12.4 存储内生安全与数据韧性
12.4.1 AI存储安全架构设计
12.4.2 防勒索与数据保护
12.4.3 数据隐私计算与合规存储
12.5 技术融合应用研究小结

第十三章 2026-2030年AI存储市场空间测算与行业趋势展望

13.1 行业发展趋势
13.1.1 技术趋势：存算一体深入、CXL普及、全闪存经济性拐点
13.1.2 产品趋势：分布式存储主导、存算分离普及、AI存储专业化
13.1.3 产业趋势：存储从配套走向核心、国产替代加速
13.1.4 竞争趋势：从硬件比拼向“介质+系统+软件+平台”全栈能力竞争转型
13.2 行业发展主要风险
13.2.1 技术迭代风险（新型存储技术替代）
13.2.2 供应链安全与关键设备依赖风险
13.2.3 竞争格局恶化与价格战风险
13.2.4 标准化进程滞后风险
13.2.5 地缘政治与出口管制风险
13.3 2026-2030年中国AI存储市场空间测算
13.3.1 总体市场空间
13.3.2 细分市场空间
（1）AI大模型训练与推理存储市场
（2）云计算与智算中心存储市场
（3）行业垂直应用存储市场
（4）企业级SSD市场
（5）分布式存储市场
（6）HBM与高性能内存市场

第十四章中国AI存储产业研究总结与投资机会透视

14.1 研究总结
14.1.1 市场特点总结（AI需求驱动+自主可控双轮驱动，存储超级周期开启）
14.1.2 技术趋势总结（高性能、大容量、智能化、安全化）
14.1.3 企业格局总结（国际巨头主导高端、国内龙头加速追赶、细分领域国产突破）
14.2 2026-2030年投资机会多维透视
14.2.1 市场痛点分析
（1）HBM等高端存储芯片国产化替代机会
（2）企业级SSD主控芯片国产化机会
（3）AI存储系统软件与数据平台机会
（4）存算一体与新型存储架构机会
14.2.2 行业爆发点分析
（1）AI大模型规模化落地带来的存储刚性需求
（2）智算中心与万卡集群建设加速
（3）“十五五”数字中国与数据要素政策落地
（4）存储强国战略推进
14.2.3 产业链投资机会
（1）上游：HBM/DRAM/NAND国产化、存储主控芯片、存储设备与材料
（2）中游：企业级SSD、分布式存储系统、存算分离架构
（3）下游：AI数据平台、云存储服务、行业垂直存储解决方案
14.2.4 新进入者投资机会（存算一体芯片、CXL互联方案、AI数据湖平台）
14.3 产业发展策略与投资建议
14.3.1 强化存储芯片与介质自主保障能力
14.3.2 推动存算协同与系统级优化
14.3.3 深化AI存储场景化与行业适配
14.3.4 探索存储数据资产化与增值服务
14.4 产业发展壁垒
14.4.1 技术壁垒（先进制程存储芯片、存算一体架构、高性能存储系统）
14.4.2 资金壁垒（晶圆厂与产线建设投入巨大、回报周期长）
14.4.3 人才壁垒（半导体+存储+AI+系统的跨学科复合型人才稀缺）
14.4.4 生态壁垒（存储软件生态、客户适配与迁移成本）
14.4.5 供应链壁垒（关键设备与材料依赖进口）

【附】中国AI存储行业重点企业推荐
15.1 长江存储科技有限责任公司
15.1.1 企业发展概况（国家存储器基地核心企业）
15.1.2 核心技术突破（232层3D NAND闪存规模出货）
15.1.3 QLC芯片单晶粒容量达2Tb
15.1.4 核心优劣势
15.2 长鑫存储技术有限公司
15.2.1 企业发展概况（国产DRAM领军企业）
15.2.2 产品谱系（DDR5、LPDDR5X等）
15.2.3 核心优劣势
15.3 浪潮电子信息产业股份有限公司
15.3.1 企业发展概况
15.3.2 分布式存储产品体系（市场份额国内第二）
15.3.3 全闪SDS市场份额国内第二，文件存储出货量国内第一
15.3.4 核心优劣势
15.4 北京星辰天合科技股份有限公司（XSKY）
15.4.1 企业发展概况（对象存储软件市场份额第一）
15.4.2 AI数据湖存储方案
15.4.3 AI数据湖收入占比
15.4.4 核心优劣势
15.5 华为技术有限公司（数据存储产品线）
15.5.1 企业发展概况
15.5.2 全栈技术融合AI与存储，Omni-DataVerse数据湖
15.5.3 长记忆AI存储技术降低推理成本
15.5.4 核心优劣势
15.6 阿里云（存储产品线）
15.6.1 企业发展概况（全球前三云计算服务商）
15.6.2 自研飞天系统支持EB级数据存储
15.6.3 AI优化冷热数据分层
15.6.4 核心优劣势
15.7 腾讯云（存储产品线）
15.7.1 企业发展概况
15.7.2 AI云存储解决方案位列领导者象限
15.7.3 区块链数链通技术实现跨机构可信数据共享
15.7.4 核心优劣势
15.8 深圳大普微电子科技有限公司
15.8.1 企业发展概况（企业级SSD国产领军企业）
15.8.2 QLC企业级SSD技术突破
15.8.3 核心优劣势
15.9 德明利技术股份有限公司
15.9.1 企业发展概况
15.9.2 自研SATA SSD主控芯片TW6501
15.9.3 全链路国产化企业级SSD方案
15.9.4 核心优劣势
15.10 英韧科技股份有限公司
15.10.1 企业发展概况（国产存储主控芯片代表企业）
15.10.2 存储主控芯片自主迭代能力
15.10.3 国产算存一体生态构建
15.10.4 核心优劣势

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