Global Storage Area Künstliche Intelligenz (KI) Network Market Size, Share and Trends Analysis Report – Branchenübersicht und Prognose bis 2033

Was ist der Speicherbereich Künstliche Intelligenz (KI) Netzwerk Marktgröße und Wachstum Rate

• Nach der Data Bridge Market Research Analyse wurde der Speicherplatz künstlicher Intelligenz (KI) auf dem Netzwerkmarkt bewertet.36,49 Mrd. USD im Jahr 2025und wird zu erreichen129,89 Milliarden USD bis 2033, in einemCAGR von 17,20% von 2026 bis 2033.
• Der Markt erlebt ein konsequentes Wachstum, das durch die zunehmende Einführung von KI-fähigen Datenspeicherlösungen, steigenden Mengen an Unternehmensdaten, eine rasche Expansion von Cloud Computing und Rechenzentren sowie eine wachsende Nachfrage nach skalierbaren, flexiblen und leistungsstarken Speicherinfrastrukturen verursacht wird.
• Das zunehmende Bedürfnis nach schneller Datenverarbeitung, automatisiertem Datenmanagement und intelligenter Speicheroptimierung, kombiniert mit dem wachsenden Einsatz von KI-Workloads über Unternehmen, Cloud-Dienstleister, Telekommunikation und Regierungsorganisationen, sind Unternehmen, die fortschrittliche KI-fähige Speichernetze übernehmen. KI-getriebene Speicherlösungen verbessern die Speicherleistung, Skalierbarkeit, Vorhersagemanagement und Gesamtdateninfrastruktureffizienz

Marktgröße und Prognose

• Globaler Marktwert (2025): USD 36,49 Milliarden
• Voraussichtlicher Marktwert (2033): USD 129,89 Milliarden
• Prognose CAGR (2026–2033): 17,20%
• Leitregion 2025: Nordamerika
• Schnellste Anbauregion: Asien-Pazifik

Was sind die großen Takeaways des Storage Area Artificial Intelligence (AI) Network Market

• Nordamerika dominierte den Speicherplatz künstliche Intelligenz (KI) Netzwerk-Markt mit dem größten Umsatzanteil von 40,1% im Jahr 2025, unterstützt durch fortschrittliche datenzentrierte Infrastruktur, starke AI-Adoption und die Präsenz von großen Technologie-Anbietern.
• Asia-Pacific wird voraussichtlich die am schnellsten wachsende Region bei einem CAGR von 27,3% von 2026 bis 2033 sein, die durch schnelle digitale Transformation, erweiterte Datenmengen und zunehmende Investitionen in KI- und Cloud-Infrastruktur gefördert wird
• Das Hardware-Segment führte den Markt mit einem Anteil von 58,0% im Jahr 2025, angetrieben durch steigende Nachfrage nach leistungsstarker Speicherinfrastruktur, die intensive KI-Workloads und große Datenverarbeitung unterstützen kann
• Software ist der am schnellsten wachsende Angebotstyp, der zur Registrierung eines CAGR von 27,8% entwickelt wurde und den steigenden Bedarf an intelligentem Speichermanagement, Automatisierung, prädiktiver Analyse und softwaredefinierter Infrastruktur widerspiegelt.
• Das Segment Dateispeicher dominierte die Kategorie Speicherarchitektur mit einem Umsatzanteil von 33,3 % im Jahr 2025, der von seiner weit verbreiteten Verwendung zur Verwaltung von unstrukturierten Unternehmensdaten, Dokumenten, Mediendateien und AI-Datensätzen geleitet wurde.
• Festplattenlaufwerk entfielen auf 46,3% des Marktanteils im Jahr 2025, bevorzugt durch seine hohe Speicherkapazität, Wirtschaftlichkeit und etablierte Verwendung in Großunternehmen und Rechenzentren Umgebungen
• Das Solid-State Drive-Segment ist die am schnellsten wachsende Speichermedium-Kategorie mit einem CAGR von 27,6%, angetrieben durch die steigende Nachfrage nach High-Speed- und Low-Latency-Speicher für AI-Workloads.

Report Scope und Storage Area Künstliche Intelligenz (KI) Network Market Segmentation

Was ist der Haupttrend im Speicherbereich Künstliche Intelligenz (KI) Network Market

• Die Speicherinfrastruktur entwickelt sich zunehmend von herkömmlichen Datenrepositorien zu KI-nativen Plattformen, die den Datenzugriff beschleunigen, die KI-Inferenz unterstützen und eine intelligente Datenverarbeitung über Unternehmensumgebungen ermöglichen können.
• So hat NVIDIA im März 2025 die NVIDIA AI Data Platform vorgestellt, eine Referenzarchitektur, die beschleunigtes Computing, Networking und Enterprise Storage kombiniert, um KI-Abfrage-Agenten zu unterstützen und nahezu Echtzeit-Anweisungen über Unternehmensdaten hinweg.
• Die Plattform kann NVIDIA Blackwell GPUs, BlueField DPUs und Spectrum-X Networking integrieren, wobei NVIDIA bis zu 1,6x höhere Speicherleistung und bis zu 50 % niedrigerer Stromverbrauch aus BlueField-basierten Speicherprozessen meldet.
• Speicheranbieter werden zunehmend KI-Fähigkeiten direkt in die Speicherinfrastruktur einbetten, um Datenerfassung, Workload-Optimierung, Sicherheit und intelligenten Zugriff auf unstrukturierte Unternehmensdaten zu verbessern.
• So hat NVIDIA im Mai 2025 bekannt gegeben, dass DDN, Dell Technologies, HPE, Hitachi Vantara, IBM, NetApp, Nutanix, Pure Storage, VAST Data und WEKA auf Basis der NVIDIA AI Data Platform AI-fähige Speicherlösungen entwickelt haben.
• Da Unternehmen zunehmend agierende KI- und datenintensive Workloads bereitstellen, wird erwartet, dass die Umstellung auf KI-Native Storage-Architekturen, beschleunigte Datenpipeline und intelligentes Speichermanagement beschleunigt werden und KI-Fähigkeiten zu einem Kernbestandteil der Speicherfelder der nächsten Generation machen.

Was sind die wichtigsten Treiber des Speicherplatzes Künstliche Intelligenz (KI) Network Market

• Die rasche Expansion von KI-Workloads und Unternehmensdatenvolumen erhöht die Nachfrage nach leistungsstarken Speichernetzwerken, die in der Lage sind, skalierbare, lückenlose Daten für KI-Training, Inferenz und Analytik bereitzustellen.
• So betonte NVIDIA im November 2025, dass die Unternehmen bis 2028 jährlich fast 400 Zettabytes von Daten generieren werden, wobei etwa 90% der neuen Daten unstrukturiert werden und die Nachfrage nach skalierbaren KI-bereiten Speicherinfrastrukturen steigen.
• Unternehmen, Cloud-Anbieter und Rechenzentrumsbetreiber integrieren Hochgeschwindigkeitsnetzwerke, beschleunigte Speicherung und intelligentes Datenmanagement, um Engpässe zwischen Rechenressourcen und zunehmend datenintensiven KI-Anwendungen zu reduzieren.
• So erweiterte NVIDIA im März 2025 sein NVIDIA-Certified Storage-Programm, die Validierung von Enterprise Storage Systemen gegen Leistungs- und Skalierbarkeitsanforderungen an AI- und Hochleistungs-Computing-Workloads und die Unterstützung schnellerer AI-Fabrik-Einsätze.
• Mit der KI-Adoption, die über Unternehmen beschleunigt wird und das Volumen der unstrukturierten Daten weiter zunimmt, bleiben die KI-fähigen Speichernetze für die Verbesserung der Daten Zugänglichkeit, Workload-Leistung, Skalierbarkeit und Infrastruktureffizienz unerlässlich.

Welche Faktoren fordern das Wachstum des künstlichen Intelligenz-Netzwerkmarkts (KI) auf

• Erweiterte KI-fähige Speichernetzwerke erfordern erhebliche Investitionen in hochleistungsfähige Speicherhardware, GPUs, DPUs, Hochgeschwindigkeitsnetzwerke, Software und spezialisierte Datencenter-Infrastruktur, was die Bereitstellungskosten erhöht.
• So wurde im September 2026 NVIDIAs höhere Preise für KI-Serversysteme gemeldet, um die KI-Datencenter-Entwicklungskosten in Indien um 8–12% zu erhöhen, wobei KI-Server mehr als die Hälfte der gesamten KI-Datencenter-Baukosten ausmachten. Die höheren Hardwarekosten können auf kleinere Betreiber und Organisationen, die KI-bereite Lagerung und Infrastruktur bereitstellen, zusätzlichen Finanzdruck setzen
• Diese hohen Infrastruktur- und Integrationskosten können die Übernahme kleiner und mittlerer Unternehmen, insbesondere von Organisationen, die keine ausreichenden IT-Budgets, spezialisierte Expertise oder bestehende leistungsfähige Rechenzentrumsinfrastrukturen haben, begrenzen.
• Der Einsatz von KI-ready Storage schafft auch zusätzliche Herausforderungen im Zusammenhang mit Stromverbrauch, Kühlanforderungen, Netzwerk-Upgrades, Cybersicherheit, Datenmigration und Integration in bestehende Speicherumgebungen.
• Zum Beispiel berichtete Reuters im Februar 2025, dass das rasche Wachstum von KI-Datenzentren das US-Stromnetz belastete, wobei die Prognose der Datenübertragungszentralen Stromnachfrage um 2028 und neue Netzverbindungen mit langen Verzögerungen verdoppelt wurden. Diese Einschränkungen der Stromverfügbarkeit erhöhen die Infrastruktur und die operativen Herausforderungen bei der Bereitstellung von energieintensiven KI-Speicher- und Rechenzentrumssystemen.
• Die erheblichen Investitionsausgaben, die Komplexität der Infrastruktur und die ständigen Anforderungen an spezialisierte Hardware, Power, Networking und technisches Know-how beschränken weiterhin die Annahme, insbesondere bei kostensensitiven Unternehmen und Organisationen, die ältere Speicherumgebungen betreiben.

Wie wird der Speicherbereich Künstliche Intelligenz (KI) Network Market segmentiert

Der Markt für künstliche Intelligenz (KI) wird auf der Grundlage von Angeboten, Speicherarchitektur, Speichermedium und Endverbraucher segmentiert.

• Durch Angebot

Auf Basis des Angebots wird der Speicherplatz künstliche Intelligenz (KI) Netzwerkmarkt in Hardware und Software segmentiert. Das Hardware-Segment dominierte den Markt mit einem Anteil von 58,0% im Jahr 2025, aufgrund der steigenden Nachfrage nach leistungsstarker Speicherinfrastruktur, die intensive KI-Workloads und eine groß angelegte Datenverarbeitung unterstützen kann. Spezielle Hardware, einschließlich leistungsstarker Speichersysteme und beschleunigter Netzwerkkomponenten, ermöglicht einen schnelleren Datenverkehr zwischen Speicher- und Rechenressourcen. Die zunehmende Übernahme von KI-Modellen und datenintensiven Analysen erhöht die Anforderungen an skalierbare Speicherhardware. Unternehmen investieren auch in fortgeschrittene Speicherinfrastrukturen, um Latenz zu reduzieren und die Leistung von KI-Workloads zu verbessern. Weitere Innovationen in SSDs, nichtflüchtigen Speichern und NVMe-basierten Technologien unterstützen die Hardware-Adoption weiter. Die steigenden Datenmengen und die steigenden Anforderungen an die KI-Infrastruktur stärken weiterhin die Dominanz des Segments.

Das Software-Segment wird prognostiziert, um das schnellste Wachstum bei einem CAGR von 27,8% während der Prognoseperiode zu registrieren, die durch steigende Nachfrage nach intelligentem Speichermanagement, Automatisierung, vorausschauender Analyse und softwaredefinierter Infrastruktur getrieben wird. KI-fähige Speichersoftware kann die Datenvermittlung optimieren, das Kapazitätsmanagement automatisieren und die Workload-Performance verbessern. Die zunehmende Komplexität von Hybrid- und Multi-Cloud-Speicherumgebungen ermutigt Unternehmen, intelligente Management-Plattformen zu übernehmen. Softwarelösungen können auch vorausschauende Wartungsfunktionen bereitstellen, die dazu beitragen, potenzielle Fehler zu identifizieren, bevor sie den Betrieb stören. Die zunehmende Integration von KI und maschinellem Lernen in das Speichermanagement ist eine weitere Stärkung der Adoption

• Durch Lagerarchitektur

Auf Basis der Speicherarchitektur wird der Speicherplatz künstlicher Intelligenz (KI) Netzwerkmarkt in Dateispeicher, Objektspeicher und Blockspeicher segmentiert. Das Segment Dateispeicher dominierte den Markt mit 33,3% Anteil in 2025. Die Dateispeicherung ist weit verbreitet für die Verwaltung von Unternehmensdokumenten, Datensätzen, Mediendateien und anderen unstrukturierten Informationen. Die vertraute hierarchische Struktur ermöglicht es Organisationen, sie einfach mit bestehenden Unternehmensanwendungen und Infrastrukturen zu integrieren. Die zunehmende Generierung unstrukturierter Daten stellt eine anhaltende Nachfrage nach zugänglichen und skalierbaren Dateispeichern dar. Die Dateispeicherung unterstützt auch den zentralisierten Datenzugriff über Geschäftsfunktionen und verteilte Umgebungen. Die zunehmende Übernahme von KI-Anwendungen, die auf große Sammlungen von Unternehmensdateien angewiesen sind, unterstützt das Segment weiter.

Das Objektspeichersegment wird prognostiziert, um das schnellste Wachstum bei einem CAGR von 26,9 % während der Prognoseperiode zu registrieren, was durch die rasche Expansion unstrukturierter Daten und AI/ML-Datensätze bedingt ist. Die Objektspeicherung bietet eine hohe Skalierbarkeit und Haltbarkeit und eignet sich damit hervorragend für massive Datenmengen, die von KI-Anwendungen generiert werden. Seine Metadaten-Fähigkeiten ermöglichen auch eine effiziente Organisation und Abruf von großen Sammlungen von Bildern, Videos, Dokumenten und anderen unstrukturierten Informationen. Die zunehmende Integration mit Cloud- und Hybrid-Speicherumgebungen beschleunigt die Adoption weiter. KI-Anwendungen in den Bereichen Gesundheit, Finanzen, autonome Systeme und andere datenintensive Branchen erzeugen eine erhebliche Nachfrage nach skalierbaren Objektrepositorien.

• Mit Speichermedium

Auf Basis von Speichermedium wird der Speicherplatz künstlicher Intelligenz (KI) Netzwerkmarkt in Festplattenantrieb und Festkörperantrieb segmentiert. Das Segment Festplattenantrieb dominierte den Markt mit 46,3% Anteil im Jahr 2025, unterstützt durch seine hohe Speicherkapazität, Wirtschaftlichkeit und etablierte Verwendung in großen Unternehmens- und Rechenzentren Umgebungen. HDDs bleiben wichtig für die Speicherung massiver Datenmengen, bei denen Kapazitäten und Kosten pro Terabyte große Überlegungen sind. Die zunehmende Generation von unstrukturierten Unternehmensdaten unterstützt weiterhin die Nachfrage nach Hochleistungsspeicherlösungen. HDD-basierte Infrastruktur ist auch für Archiv-, Backup- und Sekundärspeicheranwendungen weit verbreitet. Unternehmen und Rechenzentrumsbetreiber kombinieren weiterhin HDDs mit leistungsstarken Speichertechnologien, um die Infrastrukturkosten zu optimieren

Das Solid-State-Drive-Segment wird prognostiziert, um das schnellste Wachstum bei einem CAGR von 27,6% während der Prognoseperiode zu registrieren, was durch die steigende Nachfrage nach High-Speed- und Low-Latency-Speicher für AI-Workloads bedingt ist. SSDs bieten einen schnelleren Datenzugriff als HDDs, was sie besonders für KI-Training, Inferenz, Analytik und andere leistungsintensive Anwendungen geeignet macht. Der zunehmende Einsatz von NVMe-basierten Technologien verbessert den Speicherdurchsatz und reduziert Data-Access Engpässe. Cloud-Anbieter und Hyperscale-Datenzentren übernehmen zunehmend Flash-basierte Infrastruktur, um anspruchsvolle KI-Anwendungen zu unterstützen. Die steigende Nachfrage nach Echtzeitanalysen und die schnelle Verarbeitung großer Datensätze beschleunigt die SSD-Adoption weiter.

• Von End-User

Auf Basis des Endnutzers wird der Speicherplatz künstliche Intelligenz (KI) Netzwerkmarkt in Unternehmen, Regierungsstellen, Cloud-Dienstleister und Telekommunikationsunternehmen segmentiert. Das Segment Unternehmen dominierte den Markt mit 40% Anteil im Jahr 2025, unterstützt durch steigende Anforderungen an effizientes Datenmanagement, Automatisierung und skalierbare AI-bereite Speicherinfrastruktur. Unternehmen in den Bereichen Finanzdienstleistungen, Gesundheitswesen, Fertigung, Einzelhandel und andere Branchen erzeugen schnell wachsende Mengen strukturierter und unstrukturierter Daten. KI-gestützte Speichernetzwerke ermöglichen Organisationen, die Daten Zugänglichkeit zu verbessern und die Speicherauslastung zu optimieren. Die Übernahme von AI-getriebener Analytik erhöht auch die Nachfrage nach leistungsstarken Speicherumgebungen. Digitale Transformations- und Cloud-Migrationsinitiativen stärken die Unternehmensanforderungen für intelligente Speicherinfrastruktur.

Das Segment Cloud-Dienstleister wird prognostiziert, um das schnellste Wachstum bei einem CAGR von 28% während der Prognosezeit zu registrieren, was durch eine rasche Expansion von Cloud Computing, Generative AI und datenintensiven Workloads bedingt ist. Cloud-Anbieter benötigen eine hoch skalierbare Speicherinfrastruktur, um wachsenden Unternehmensdatensätzen und KI-Trainings-Workloads gerecht zu werden. Die zunehmende Nutzung von Cloud-basierten KI-Diensten ermutigt Anbieter, ihre Datencenter-Speicherkapazität zu erweitern. KI-fähige Speicher können auch Cloud-Operatoren helfen, Kapazitätsauslastung, Workload-Platzierung und Infrastrukturleistung zu optimieren. Die wachsende Nachfrage nach flexiblen Storage-as-a-Service-Modellen unterstützt die Übernahme von Cloud-Plattformen.

Welche Region hält den größten Teil des Speicherplatzes Künstliche Intelligenz (KI) Network Market

• Nordamerika dominierte den Speicherplatz künstliche Intelligenz (KI) Netzwerk-Markt mit dem größten Umsatzanteil von 40,1% im Jahr 2025, unterstützt durch fortschrittliche datenzentrierte Infrastruktur, starke AI-Adoption und die Präsenz von großen Technologie-Anbietern.
• Die Region profitiert auch von erheblichen Investitionen in die KI-Infrastruktur, einer schnellen Expansion von Hyperscale-Datenzentren, einer hohen Unternehmensannahme von Cloud Computing und einer wachsenden Bereitstellung von leistungsstarken Speichersystemen für KI-Workloads. Die zunehmende Nachfrage nach skalierbaren Dateninfrastrukturen und das intelligente Speichermanagement, insbesondere in den USA, stärken weiterhin die Führungsposition Nordamerikas im globalen Markt.

U.S. Speicherbereich Künstliche Intelligenz (KI) Netzwerkmarkt Einblick

Der US-Storage Area Artificial Intelligence (AI) Network Market zeigt starkes Wachstum aufgrund steigender Investitionen in KI-Infrastruktur, Hyperscale-Datenzentren und Hochleistungsspeichertechnologien. Das reife Cloud Computing-Ökosystem des Landes, zusammen mit der Präsenz führender KI-, Speicher- und Technologieunternehmen, treibt die Nachfrage nach Unternehmen, Cloud-, Regierungs- und Telekommunikationsanwendungen. Darüber hinaus beschleunigen zunehmende Mengen an AI-generierten und unstrukturierten Daten, kombiniert mit zunehmender Nachfrage nach einer niedrigen Latenz- und skalierbaren Speicherinfrastruktur, die Übernahme von KI-fähigen Speichernetzen in Rechenzentren und Unternehmen.

Asia-Pacific Storage Area Künstliche Intelligenz (KI) Network Market Insight

Der Asia-Pacific Storage Area Artificial Intelligence (AI) Network Markt wird erwartet, dass schnelles Wachstum, angetrieben durch die Erhöhung der Digitalisierung, die Erweiterung von Rechenzentren Kapazität, und steigende Investitionen in AI-Infrastruktur in Ländern wie China, Japan und Indien. Die zunehmende Übernahme von Cloud Computing, generativem KI und datenintensiven Anwendungen sowie die zunehmende Nachfrage nach skalierbaren und leistungsstarken Speicherlösungen unterstützen die regionale Markterweiterung. Darüber hinaus beschleunigt die rasche Entwicklung von Hyperscale-Datenzentren und die zunehmende Unternehmensannahme von KI-Technologien den Einsatz von intelligenten Speichernetzwerken in kommerziellen und technologischen Bereichen.

Japan Storage Area Artificial Intelligence (KI) Network Market Insight

Der Japan Storage Area Artificial Intelligence (AI) Network Market zeigt durch steigende Investitionen in KI-Technologien, fortgeschrittene Datencenter-Infrastruktur und digitale Transformation im Unternehmen ein konsequentes Wachstum. Technologieunternehmen, Unternehmen und Forschungsorganisationen übernehmen zunehmend leistungsstarke Speichernetzwerke, um KI-Workloads, Analytik und groß angelegte Datenverarbeitung zu unterstützen. Darüber hinaus trägt die zunehmende Integration von Cloud Computing, fortschrittlichen Netzwerk- und intelligenten Speichermanagement-Technologien sowie der Fokus Japans auf fortschrittliche digitale Infrastruktur zum Marktwachstum bei.

China Storage Area Künstliche Intelligenz (KI) Network Market Insight

Der China Storage Area Artificial Intelligence (AI) Network Markt wächst rasant, angetrieben durch die zunehmende KI-Adoption, die Erweiterung der Rechenzentren-Infrastruktur und die steigende Regierung konzentrieren sich auf digitale Transformations- und Rechenfunktionen. Der zunehmende Einsatz von KI-fähigen Speicherplattformen über Cloud-Dienste, Unternehmen, Telekommunikations- und Technologiesektoren erhöht die Nachfrage nach Märkten deutlich. Darüber hinaus stellen steigende Investitionen in die häusliche KI-Infrastruktur, steigende Datenmengen und schnelle Entwicklung von Hyperscale-Datenzentren China als einer der am schnellsten wachsenden Märkte für Storage Area Artificial Intelligence (AI) Networks weltweit.

U.K. Speicherbereich Künstliche Intelligenz (KI) Network Market Insight

Der U.K. Storage Area Artificial Intelligence (AI) Network Markt erlebt stetiges Wachstum, unterstützt durch die steigende Annahme von KI-Infrastruktur, Cloud Computing und fortschrittliche Enterprise Storage Technologien. Zunehmende Investitionen in Rechenzentren und wachsende Nachfrage nach skalierbaren, sicheren und leistungsstarken Speicherlösungen tragen zum Marktwachstum bei. Darüber hinaus verbessert die Integration von KI-, Automatisierungs- und intelligenten Datenmanagement-Technologien die Speichereffizienz und die Infrastrukturleistung und positioniert die U.K. als Schlüsselmarkt für KI-fähige Speicherlösungen in Europa.

Deutschland Speicherbereich Künstliche Intelligenz (KI) Netzwerkmarkt Einblick

Der Deutschland Storage Area Artificial Intelligence (AI) Network Markt wächst aufgrund der starken industriellen Basis, der fortschrittlichen Rechenzentren und der zunehmenden Übernahme von KI- und digitalen Technologien stetig. Unternehmen, Cloud-Dienstleister, Telekommunikationsunternehmen und Forschungseinrichtungen nutzen zunehmend KI-fähige Speichernetze für Datenmanagement, Analytik und Hochleistungs-Computing-Anwendungen. Kontinuierliche Fortschritte bei intelligenten Speicher-, Cloud-Infrastruktur- und Hochgeschwindigkeitsnetztechnologien sowie starke Fokussierung auf die industrielle Digitalisierung und Dateninfrastruktur treiben das Marktwachstum in Deutschland weiter voran.

Welche sind die Top-Unternehmen im Speicherbereich Künstliche Intelligenz (KI) Network Market

Der Speicherbereich der künstlichen Intelligenz (KI) wird in erster Linie von etablierten Unternehmen geleitet, darunter:

• DDN(US)
• NVIDIA Corporation(US)
• NetApp, Inc(US)
• Pure Storage, Inc.(US)
• VAST Daten(US)
• WekaIO, Inc. (USA)
• Dell Inc. (USA)
• Hewlett Packard Enterprise Development LP (USA)
• IBM Corporation (US)
• Lenovo (China)
• Hitachi Vantara LLC (USA)
• Huawei Technologies Co., Ltd. (China)
• Quantum Corporation (USA)
• Seagate Technology LLC (USA)
• Micron Technology, Inc. (USA)
• Solidigm (USA)
• Arista Networks, Inc. (USA)
• Super Micro Computer, Inc. (USA)
• Scality (US)
• Qumulo, Inc. (USA)

Was sind die neuesten Entwicklungen im Speicherbereich Künstliche Intelligenz (KI) Network Market

• Im Mai 2025 kündigte NVIDIA an, dass führende Speicheranbieter wie DDN, Dell Technologies, Hewlett Packard Enterprise, IBM, NetApp, Nutanix, Pure Storage, VAST Data und WEKA auf Basis der NVIDIA AI Data Platform KI-fähige Speicherlösungen entwickelt haben. Die Referenzarchitektur kombiniert beschleunigtes Computing, Networking und Software, um Unternehmen bei der Prozessierung, Indexierung, Klassifizierung und Abruf großer Datenmengen für Agentic AI-Anwendungen zu unterstützen.
• Im Februar 2025 führte DDN Infinia 2.0 ein, eine Software-definierte AI-Daten-Geheimdienstplattform, die die Daten über Rechenzentren und Multi-Cloud-Umgebungen vereinheitlichen soll. Die Plattform wurde entwickelt, um die Anforderungen an AI-Datenanalysen, Modellschulung, Inferenz und GPU-Effizienz zu lösen und gleichzeitig intelligente Automatisierungs- und Echtzeit-Datendienste für Unternehmens- und Cloud-KI-Workloads bereitzustellen.
• Im März 2024 zeigte NVIDIA, wie die beschleunigte Ethernet-Netzwerkierung in Verbindung mit netzwerkgebundenen Speichern die betrieblichen Retrieval-Augmented Generation (RAG)-Workloads verbessern kann. Die Tests ergaben, dass die netzwerkgebundene Speicherung mit Amazon S3 die Datenaufnahme um 36 % beschleunigte, verglichen mit der direkt angeschlossenen Speicherung auf einem DGX-System, was die wachsende Bedeutung der leistungsstarken vernetzten Speicherung für Anwendungen von Unternehmens-KI hervorhebt.
• Im November 2023 startete DDN Infinia, eine softwaredefinierte Speicherplattform der nächsten Generation, die für Enterprise AI, generative AI, große Sprachmodelle und Cloud-Workloads konzipiert wurde. Die Plattform führte Multi-Tenancy, automatisierte Datenbereitstellung, skalierbares Metadatenmanagement, Sicherheitsmerkmale und Unterstützung für die Amazon S3 Objektspeicherung ein und bietet eine Infrastruktur-Stiftung für zunehmend datenintensive KI-Anwendungen.
• Im Februar 2021 startete Huawei seine Telco OneStorage Solution bei MWC Shanghai, um Telekommunikationsbetreibern dabei zu helfen, zukunftsorientierte Datenspeichernetze aufzubauen. Die Lösung lieferte einen konvergenten Speicherressourcenpool, ein hoch automatisiertes intelligentes Datenmanagement und eine offene Architektur, die die Speichersilos reduzieren und Multi-Cloud-Umgebungen unterstützen soll, da sich die Datenvolumina von Telekommunikationsdaten weiter ausdehnen.

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