AI駆動型ストレージ市場の規模・シェア分析 - 成長トレンドと予測（2025年～2030年）

市場動向とインサイト

GenAIワークロードの爆発的増加

ペタバイト規模のトレーニングセットとマイクロ秒単位の推論サービスレベルアグリーメントにより、ストレージI/OはAIボトルネックリストの最上位に浮上しました。大規模言語モデルは持続的なマルチテラビットスループットを必要とし、パフォーマンス目標を一度でも逃すと、トレーニングサイクルが数日から数週間に延びる可能性があります。Northwestern Medicineは、GPUクラスターとフラッシュファーストアレイを組み合わせたDell-NVIDIA GenAIスタックを導入した後、放射線科ワークフローが40%向上したと記録しています。^{[1]HPE、「HPE GreenLake for Block Storage Built on HPE Alletra Storage MP」、hpe.com} 企業は現在、ストレージのレイテンシと帯域幅を競争上の差別化要因として位置づけ、GPUを完全に稼働させ続けるアーキテクチャに算を投じています。その結果、AI駆動型ストレージ市場は大きな勢いを獲得しています。

オンプレミスAIへの企業シフト

金融サービス、ヘルスケア、および公共部門の組織は、主権規制の遵守とレイテンシリスクの軽減を目的として、ローカルデータ処理を再導入しています。BNY Mellonが自社データセンターにNVIDIA DGX SuperPODを採用した事例は、規制産業がオンプレミスコンピュートと高性能NVMeファブリックを組み合わせ、ガバナンスを維持しながらリアルタイム不正検知分析を実現する方法を示しています。機密データをローカルに分割し、開発ワークロードをクラウドにプッシュするハイブリッド戦略は、エンタープライズグレードのストレージアプライアンスのアドレス可能なベースを拡大し、AI駆動型ストレージ市場の成長をさらに促進しています。

フラッシュ/NVMeの米ドル/GB価格の急落

価格の一時的な急騰はあるものの、NANDの長期的な価格軌跡は下降傾向にあり、企業は予算ショックなしにスピニングメディアをフラッシュに置き換えることが可能です。トリプルレベルセルおよびクアッドレベルセル技術の普及拡大により、オールフラッシュアレイのコスト曲線が低下し、持続的なマルチGB/sスループットが中堅市場の購買層にも手の届く範囲となりました。ベンダーは低下するコスト基盤をAIパイプライン向けに調整されたティアワンパフォーマンスプラットフォームへと転換しており、これがAI駆動型ストレージ市場をさらに加速させています。

GPUを中心としたサーバー設計

次世代サーバーは歴史的なCPU中心の優先順位を逆転させ、代わりにGPU利用率でその有効性を測定します。したがって、ストレージは多数のアクセラレーターに対して継続的、並列、低レイテンシの読み書きを提供しなければなりません。NVIDIA Blackwell GPUを中心に構築されたHPE AIファクトリーシステムは、密結合されたストレージサブシステムがノードあたり20〜30 GB/sという驚異的な速度を維持してスタベーションを防ぐ方法を示しています。この設計の転換はデータセンターの設計図を再定義し、NVMe-oFの採用を加速させ、ベンダーにラックレベルのリファレンスアーキテクチャの提供を促しています。

データセンターにおける電力・冷却の制限

GPUラックは現在40〜140 kWを消費するのに対し、レガシーサーバーは15 kW未満でした。この熱的エンベロープにより、液体冷却の改修と電力チェーンのアップグレードが必要となり、資本コストが膨らみ展開期間が延長されます。ストレージアレイはスロットリングなしにこれらの高密度熱力学的空間に共存しなければならず、設計者はエネルギー効率の高いコントローラーとドライブ技術を採用することを余儀なくされています。

AI-Opsストレージチューニングにおけるスキルギャップ

ライン速度のGPU利用率を達成するには、ストレージファブリック、AIフレームワーク、およびワークロードオーケストレーションにまたがる学際的な専門知識が必要です。グローバルな人材不足により多くのアレイが最適に設定されておらず、企業の不満とROIの遅延につながっています。ベンダーは自動ティアリング、ポリシー駆動型サービス品質、およびサブスクリプションベースの最適化サービスで対応していますが、能力不足は依然として近期の成長を抑制しています。

*当社の予測では、推進要因および抑制要因の影響を加算的ではなく方向性のあるものとして扱います。影響予測は、ベースライン成長、構成効果、および変数間の相互作用を反映しています。

AI駆動型ストレージ市場セグメント分析

ハイブリッド展開は2030年にかけてCAGR 25.70%を記録すると予測されており、クラウドの俊敏性とオンプレミスの主権を両立させたいという企業の意向を裏付けています。クラウドが2024年収益の47.60%を維持しているものの、レイテンシに敏感な推論をユーザーの近くに配置しながらモデルトレーニングをハイパースケーラーにオフロードする能力が、ハイブリッドを戦略的デフォルトとして差別化しています。長庚記念病院のAIRI導入事例は、医療画像推論をローカルに維持しながらモデル再トレーニングをクラウドにバーストさせ、コンプライアンスとコスト効率を維持する方法を示しています。^{[2]Pure Storage広報室、「長庚記念病院がハイブリッドAI向けにAIRIを導入」、purestorage.com} AI駆動型ストレージ市場は、各拠点がペタバイト級フラッシュとGPU最適化スループットを必要とするため、このデュアルサイト戦略から恩恵を受けています。

管理ドメインの分離もサービス需要を高めており、企業は異なるエステートにわたる統合可視性、データプリケーションワークフロー、およびAI-Opsテレメトリを求めています。クロスサイト重複排除と自動化されたティアリングを活用するベンダーは、従来の脆弱なサイロをポリシー駆動型データファブリックへと転換することで、AI駆動型ストレージ市場においてシェアを獲得しています。

注記: 個別セグメントのセグメントシェアはレポート購入時に入手可能

オールフラッシュアレイは2024年支出の40.90%を支配し、AI本番クラスターのベースラインとしての地位を確固たるものにしました。しかしNVMe-oFは、組織が分散ネットワーク全体でダイレクトアタッチクラスのレイテンシを追求するなか、年率27.80%の成長が見込まれています。早期採用者は、TCPベースのアレイからNVMe-oF専用ファブリックへの移行後、GPU利用率が70〜80%向上し、GenAIトレーニングサイクルが数日短縮されたと報告しています。NVMe-oFアーキテクチャに関連するAI駆動型ストレージ市場の規模は、GPUクラスターの展開に比例して拡大し、プレミアムエンタープライズ予算における地位を強化することが期されています。

ハイブリッドおよびオブジェクト層はアーカイブおよび前処理段階での役割を維持していますが、AIバッチパイプラインはホットデータセットをパーシステントメモリまたはPCIe Gen 5 NVMe層へと移行させる傾向が強まっています。ソフトウェア定義型アプローチは、ベンダー中立性と迅速な機能反復を求めるオペレーターの間で支持を集めています。

ハードウェアは2024年のAI駆動型ストレージ市場価値の64.10%を占めましたが、企業が社内にAI-Opsの専門知識を持たないことが多いため、マネージドおよびプロフェッショナルサービスはCAGR 30.60%で拡大しています。そのためストレージベンダーはソリューションプロバイダーへと変貌し、設計ワークショップ、データ移行プレイブック、および継続的最適化プログラムをバンドルしています。サービスに関連するAI駆動型ストレージ市場シェアは、購買者がアセット購入よりも成果ベースの契約を優先するなか、今後10年の中頃までに倍増すると予測されています。

自律的なティアリングエンジン、圧縮アルゴリズム、データパイプインオーケストレーターなどのソフトウェア要素が残りを占めています。これらのコンポーネントはアクセスパターンを予測し、NANDプール全体の消耗レベルを動的にバランスさせるAIモデルを組み込んでおり、持続的なパフォーマンス指標をさらに向上させています。

注記: 個別セグメントのセグメントシェアはレポート購入時に入手可能

ITおよび通信は2024年支出の26.57%を占め、ネットワーク最適化および顧客体験エンジンにAIストレージを活用しています。ヘルスケアおよびライフサイエンスは、2030年にかけてCAGR 28.70%で最も急速に成長するセクターの地位を保持しています。高解像度医療画像、マルチオミクスデータセット、およびAI駆動型創薬候補スクリーニングは、ロスレスのフラッシュ層容量を必要とする毎日マルチテラビットの取り込みストリームを生み出しています。ヘルスケア向けアレイに関連するAI駆動型ストレージ市場の規模は、2030年までに200 ビリオン 米ドルを超え、他の垂直市場と比較して突出したウォレットシェアを獲得すると予測れています。

BFSI企業はトランザクショングラフのマイクロバッチ更新に依存する不正検知モデルを加速させており、メディア企業は非圧縮8Kビデオワークフローをアシスト型AI編集プラットフォームへと移行させています。政府機関は衛星画像分析および防衛シミュレーション向けにAIストレージを採用し、暗号化とサプライチェーンセキュリティを優先しています。

地域分析

北米AI駆動型ストレージ市場

2024年における北米の38.70%のシェアは、アッシュバーン、サンタクララ、ダラスに集中するハイパースケールデータセンター群、および大学や国立研究所の研究クラスターに起因しています。CoreWeaveによるCore Scientificの90億米ドルの買収は1.3 GWのGPU対応容量を追加し、地域的優位性を支える資本規模を示しています。競争環境は激しいながらも成熟しており、企業は検証済みリファレンススタックを標準化し、支出をハードウェア単体からライフサイクル管理サービスへとシフトしています。

アジア太平洋AI駆動型ストレージ市場

アジア太平洋地域の25.10%のCAGRは、中国の工業情報化部が宣言したソブリンAI戦略、インドのデジタルインディア2.0政策、シンガポールのAI Verifyプログラムに起因しています。Samsung Electronics Co., Ltd.のCXL 2.0 DRAMとNAVERの協業などの国内半導体イニシアチブは、国産サプライチェーンを強化しています。^{[3]Samsung Newsroom、「Samsung Electronics Co., Ltd.とNAVERがハイパースケールAI半導体で協業」、samsung.com} 各国政府はジャカルタ、ホーチミン市、ハイデラバードにおけるハイパースケール構築を支援しており、データローカリティ法規制に準拠したAI適化ストレージファブリックへの急速な後続需要を生み出しています。

EMEAおよび南米AI駆動型ストレージ市場

欧州・中東・アフリカおよび南米は、成熟度の異なる多様なプロファイルを組み合わせています。欧州の軌跡はAI法への準拠とエネルギー効率の高いデータセンター義務を中心に展開しています。中東はソブリンウェルスファンドを通じてペタスケールプロジェクトに資金を提供しており、UAEはAIデータセンター資産として300億〜500億ユーロを目標としています。南米の通信事業者はエッジ交換局においてAI推論を展開し、スペクトル割り当ての改善を図っており、コンパクトで堅牢なNVMeアレイを必要としています。