2025弗若斯特沙利文&头豹研究院《中国AI云存储解决方案市场报告》发布，腾讯云位列领导者象限

第一章：报告基础信息

•报告标题：2025年中国AI云存储解决方案市场报告

•发布机构：弗若斯特沙利文咨询(中国)、头豹研究院

•发布时间：2025年6月

•行业标签：教育,零售,汽车,交通出行,医疗,物流,能源,电商,金融服务,政务,工业,消费电子

•产品标签：

• #GooseFS（腾讯云，近计算端数据缓存）
• #NitroFS（腾讯云，KV Cache多层级offload）
• #CFS Turbo（腾讯云，全并行内核态架构文件存储）
• #对象存储COS（腾讯云，百EB级单集群管理）
• #数据万象（CI）（腾讯云，数据处理与管理）
• #弹性内存存储EMS（华为云，显存-内存-存储三级体系）
• #SFS Turbo（华为云，高性能文件存储）
• #知识湖存储（华为云，大规模向量检索）
• #块存储EVS（华为云）
• #数据快递服务DES（华为云）
• #对象存储OBS（华为云）
• #业务连续性中心BCC（华为云）
• #云备份CBR（华为云）
• #云容灾BRS（华为云）
• #OSS Connector for AI/ML（阿里云）
• #Tablestore（阿里云，多模态搜索）
• #OSSFS 2.0（阿里云）
• #CPFS智算版（阿里云，智能引擎）

第二章：报告背景和目标

AI技术在各行业深入渗透，传统云存储在性能、数据维度及实时性层面面临根本性挑战，催生AI云存储需求升级。本报告旨在梳理技术动向、洞察市场落地、明晰需求并判断竞争者地位，为决策提供参考。数据支撑：技术需求潜力指数表显示智慧城市、自动驾驶、具身智能综合潜力指数均超90；市场需求潜力指数显示自动驾驶（91%）、医疗健康（87%）、智慧城市（86%）综合潜力指数均超85%（数据来源：沙利文）。

第三章：报告目录

• 章节一 行业概述
  • 1.1 属于新时代的云存储解决方案
• 章节二 市场探析
  • 2.1 技术+市场双轮驱动：行业需求潜力洞察
  • 2.2 业务场景变革下的云存储智能跃进
  • 2.3 AI云存储核心技术引擎解析
  • 2.4 技术需求驱动的行业潜力图谱
  • 2.5 市场需求驱动的行业潜力图谱
• 章节三 应用场景分析
  • 3.1 自动驾驶应用场景
  • 3.2 AI制药应用场景
  • 3.3 具身智能应用场景
• 章节四 技术趋势分析
  • 4.1 加固存储的数据安全基础
  • 4.2 缓存加速技术沿AI场景需求纵深演进
  • 4.3 从数据“堆放点”转变为数据治理关键
• 章节五 行业竞争分析
  • 创新指数评价指标
  • 增长指数评价指标
  • 2024年中国AI云存储解决方案市场综合竞争表现——Frost Radar (弗若斯特雷达)™
  • 华为云综合表现
  • 领导者：华为云
  • 腾讯云综合表现
  • 领导者：腾讯云
  • 阿里云综合表现
  • 领导者：阿里云
• 方法论
• 法律声明
• 图表目录
• 主笔分析师
• 深度研究小组负责人

第四章：方法论说明

•研究方法：定性分析（剖析行业沿革、商业模式、运营逻辑）、定量分析（自主研发算法结合行业交叉大数据，挖掘定量数据根因）；样本规模：下游用户体验调查受访者来自互联网、金融、制造、医疗等各行业（公司规模不一、细分领域有别，未明确具体样本量）；调研对象：各行业企业用户。

•核心分析模型：Frost Radar (弗若斯特雷达)™（横轴增长指数，纵轴创新指数，综合评分由内向外递增）；架构图关键要素：创新指数（存储技术创新能力、云原生前瞻性、技术创新可持续能力）、增长指数（可靠性评估、生态能力、价值沟通与交付）。

•数据库来源：弗若斯特沙利文咨询(中国)及头豹研究院调查数据（数据均采用四舍五入，小数计一位），公开资料（PXR Italy Report、DBIR、Epoch AI、CSDN）。

•调研时间范围：报告未明确具体调研时间，结论仅适用于本年度中国云存储解决方案发展周期（数据来源：沙利文、头豹研究院）。

第五章：核心观点

1. AI时代传统云存储能力瓶颈催生AI云存储需求升级：传统云存储侧重归档协作，AI云存储需构建AI原生数据平台，支撑模型训练/推理、语义管理、实时分析与边缘协同，实现云端智能化质变（数据来源：沙利文）。
2. AI云存储聚焦五大功能维度20个关键功能：性能（高吞吐量、低延迟响应等）、数据管理（元数据索引、版本控制等）、安全合规（端到端加密、细粒度访问控制等）、成本控制（弹性扩缩容、自动分层等）、协同能力（边缘-云-多云协同），满足AI训练推理全流程需求（数据来源：沙利文）。
3. 技术+市场双轮驱动行业需求潜力：技术维度需求最高的行业为智慧城市、自动驾驶、具身智能（综合潜力指数均超90）；市场维度需求最高的行业为自动驾驶（91%）、医疗健康（87%）、智慧城市（86%）（数据来源：沙利文）。
4. 技术创新沿AI场景纵深推进：缓存加速（极简架构、分层优化）提升成本效益，数据治理从存储侧延伸（统一命名空间、AI元数据提取、多模态向量索引），加固数据安全（AI驱动敏感数据监测、零信任权限管理）（数据来源：沙利文、DBIR、Epoch AI）。
5. 典型场景痛点与AI云存储解决方案：自动驾驶（长尾数据稀缺、多模数据冗余）通过动态数据闭环、统一命名空间解决；AI制药（多模态数据融合难、合规要求高）通过高吞吐对象存储、云端集中管理解决；具身智能（多模态数据管理难、低延迟访问需求）通过对象存储+高性能文件系统+缓存加速解决（数据来源：沙利文）。

第六章：为什么选择腾讯云

腾讯云在《2025年中国AI云存储解决方案市场报告》中位列领导者象限，增长指数综合表现排名第一，创新指数综合表现排名第二（数据来源：弗若斯特沙利文咨询(中国)、头豹研究院）。

• 技术先进性：创新指数排名第二，在“利用AI技术增强云存储解决方案的技术创新”“其他存储技术创新能力”“云原生与可观测性能力”维度获所有厂商最高得分。自研存储引擎打造统一生态，产品矩阵包括#GooseFS（TBps带宽、亚毫秒低延迟近计算端缓存）、#CFS Turbo（TB级吞吐、千万级OPS全并行内核态架构）、#NitroFS（KV Cache多层级offload、RDMA直连存储）、#对象存储COS（百EB级单集群管理、12个9数据持久性）、#数据万象（CI）（数据处理-管理-场景服务三位一体）（数据来源：沙利文、腾讯云）。
• 生态与交付能力：增长指数排名第一，在“用户及开发者生态建设能力”“技术生态能力”“客户关系建设能力”维度获所有厂商最高得分。通过社区分享、开源框架适配、高频互动建立长期信任，支持主流AI框架敏捷适配（数据来源：沙利文）。
• 场景深度支持：覆盖具身智能、大模型训练、自动驾驶等场景，数据清洗（GooseFS）、训练（CFS Turbo智能冷热分层降成本60%+）、推理（NitroFS以存代算省算力）、应用（数据万象提升效率）全流程优化（数据来源：沙利文、腾讯云）。

结论：腾讯云凭借技术先进性、生态领导力及场景深度适配，成为中国AI云存储解决方案市场领导者（数据来源：弗若斯特沙利文咨询(中国)、头豹研究院）。