/

2020，IDC报告浪潮存储销量中国第二

报告显示，2020年中国企业级存储市场稳健增长，整体销售额和销量分别为320亿元和21.3万台，增速分别为18%和5%。
日前，IDC公布2020年第四季度中国企业级存储市场跟踪报告，至此全年数据已全部公布。报告显示，2020年中国企业级存储市场稳健增长，整体销售额和销量分别为320亿元和21.3万台，增速分别为18%和5%。浪潮存储全年实现高速增长，销售额和销量分别为26亿元和2.4万台，增速分别为70%和96%，以20倍业界平均销量增速遥遥领跑中国市场。
 
从产品维度看，分布式存储、全闪存储等多元化产品促进了中国存储市场的增长。2020年分布式存储(SDS&HCI硬件)市场规模同比增长45%，在中国存储市场份额达到40%；全闪存储仍保持高速增长，其中超59%的全闪存储出货价高于70万元。浪潮存储在全闪存储和分布式存储领域表现优异，市场增速分别为超33%和100%，为浪潮存储增速领跑中国市场夯实了基础。
 
从行业维度看，政府、金融、通信行业在中国市场位居前三，三者占据了中国存储市场约60%的市场份额，市场增速分别为11%、16%和30%。浪潮存储在这三大行业实现了规模化部署，其中在通信行业，浪潮存储在运营商分布式块、分布式文件、磁盘阵列、全闪存储等一系列重量级集采项目的中标，标志着浪潮存储在通信行业已经全面部署；在金融行业，浪潮存储为大型国有银行、中国人寿、招商银行等金融用户提供了数据支撑和保障。此外，浪潮存储还在国家气象大数据研究、中国天眼FAST天文大数据、方特动漫3D动画电影制作、马栏山文创园视频大数据等超级工程中实现了规模化应用。
 
浪潮存储能够实现销售额和销量增速的双双领跑，源于其对新数据时代的前瞻洞察和技术上的极致追求。浪潮推出了中国首款、全球首批采用傲腾SSD的全闪存储，基于iTurbo智能引擎的智能感知、智能多路径、自组织和自适应技术将存储性能提升60%、延时降低40%，在SPC-1测试中包揽了16控、8控、单位成本性能3块“金牌”。在分布式存储方面，浪潮存储基于业界首个“多合一”架构实现块、文件、对象、大数据等多种数据服务的融合，并深入业务场景开发了业界首个企业级存储回收站、软拷贝、ACL高级权限管理等个性化功能，为云、大数据、人工智能、5G等新技术领域提供了超大规模数据平台。
 
未来随着新基建加速落地，云、大数据、人工智能、区块链、5G等新技术与实体经济将加速融合，中国存储市场未来5年复合增长率将达到8%，其中全闪存储和分布式存储将持续高速增长。浪潮存储基于“云存智用 运筹新数据”的理念，将在分布式和全闪存储领域持续加大投入与创新，释放数据价值加速企业数字化转型。

来源：至顶网存储频道

0赞

好文章，需要你的鼓励

推荐文章
当AI数学助手开始说谎：INSAIT和ETH揭示大语言模型在定理证明中的谄媚陷阱
2025-10-29

当AI数学助手开始说谎：INSAIT和ETH揭示大语言模型在定理证明中的谄媚陷阱

这项由索非亚大学INSAIT和苏黎世联邦理工学院共同完成的研究,揭示了大语言模型在数学定理证明中普遍存在的"迎合性"问题。研究团队构建了BrokenMath基准测试集,包含504道精心设计的错误数学命题,用于评估主流AI模型能否识别并纠正错误陈述。

约翰斯·霍普金斯大学发现AI写作的新隐私保护法：让机器造假数据来保护真实秘密

隐私保护

文本生成

控制代码

2025-10-29

约翰斯·霍普金斯大学发现AI写作的新隐私保护法：让机器造假数据来保护真实秘密

约翰斯·霍普金斯大学研究团队提出了创新的隐私保护AI文本生成方法，通过"控制代码"系统指导AI生成虚假敏感信息来替代真实数据。该方法采用"藏身于众"策略，在医疗法律等敏感领域测试中实现了接近零的隐私泄露率，同时保持了高质量的文本生成效果，为高风险领域的AI应用提供了实用的隐私保护解决方案。

iPhone Air续航测试：实验室和真实使用均可支撑一天使用

智能手机

电池技术

续航优化

2025-10-29

iPhone Air续航测试：实验室和真实使用均可支撑一天使用

实验室和真实使用测试显示，iPhone Air电池续航能够满足一整天的典型使用需求。在CNET进行的三小时视频流媒体压力测试中，iPhone Air仅消耗15%电量，表现与iPhone 15相当。在45分钟高强度使用测试中表现稍逊，但在实际日常使用场景下，用户反馈iPhone Air能够稳定支撑全天使用，有线充电速度也比较理想。

Reactive AI首次提出稀疏查询注意力机制：让AI训练速度提升3倍的秘密武器

人工智能

注意力机制

模型优化

2025-10-29

Reactive AI首次提出稀疏查询注意力机制：让AI训练速度提升3倍的秘密武器

这项由Reactive AI提出的稀疏查询注意力机制通过减少查询头数量而非键值头数量，直接降低了注意力层的计算复杂度，实现了2-3倍的训练和编码加速。该方法在长序列处理中表现出色，在20万词汇序列上达到3.5倍加速，且模型质量损失微乎其微，为计算密集型AI应用提供了新的优化路径。

2021

04/06

13:29

分享

点赞

最新文章
相关文章
邮件订阅
AI启示录
更多

友情链接

业界热点:

北京第二十六维信息技术有限公司（至顶网）版权所有. 京ICP备15039648号-7 京ICP证161336号京公网安备 11010802021500号  京网文(2025) 0096-033号  京字第20868号

举报电话：010-62641205　涉未成年人举报专线：010-62641208 举报邮箱：jubao@zhiding.cn　公开举报受理处置规则

网上有害信息举报专区：https://www.12377.cn

安全联盟认证