近日?IDC 發布《中國超融合市場跟蹤報告，2025 年第一季度》，詳解中國區超融合發展趨勢、市場份額規模以及廠商占比。數據顯示，2025 年第一季度，中國超融合整體市場同比增長 14.1%，規模超過 30.9 億人民幣，其中新華三在超融合整體市場份額中排名領先，深信服與 SmartX 分別在全棧超融合與軟件市場中排名第一。

值得注意的是，在超融合市場發展趨勢方面，報告指出人工智能場景的落地正在推動全棧超融合的增長，2024 年中國含 AI 相關軟件的全棧超融合系統市場份額如下圖所示。IDC 預測，生成式人工智能（GenAI）將在未來 18 個月內成為基礎設施 投資 的首要驅動力。

*數據來源：IDC《中國超融合市場跟蹤報告，2025 年第一季度》

企業級?AI 應用在落地過程中，對 IT 基礎架構的性能、資源利用率、容器環境支持、多樣化數據存儲能力等方面有較高的要求：

l?靈活的計算與存儲資源調度：在進行?AI 應用開發時，不同開發組對 GPU 資源的需求量不同，一些開發任務也不會完全占用一塊 GPU 卡的資源；在使用 AI 應用時，不同應用對 GPU 和存儲的資源需求也不盡相同，且需求量可能變化頻繁。這些都要求 IT 基礎設施能夠靈活切分、調度計算與存儲資源，同時支持高性能 CPU 與 GPU 算力，在提升資源利用率的同時滿足不同應用/開發任務的資源需求。

l?高性能、低時延的存儲支持：對行業大模型進行微調時使用的?GPU 規模較大，要求存儲能夠為 GPU 并行計算提供高性能、低時延的數據支持。AI 應用的全流程也要面對多個數據源的大量數據讀取/寫入：源數據通過預處理，可參與到大模型的微調和推理過程，并對推理形成的文本/語音/視頻數據進行保存和輸出。這些工作都要求存儲具備高速寫入與讀取能力。

l?多樣化的數據存儲支持：上述?AI 應用相關的工作流程中，需要同時處理結構化數據（如數據庫）、半結構化數據（如日志）和非結構化數據（如圖像和文本），要求 IT 基礎設施能夠支持適用于不同類型數據的不同存儲技術。AI 工作的不同環節使用存儲數據的需求也各不相同，有些需要提供高速存儲響應，另一些可能更需要共享讀寫能力。

l?虛擬化與容器化工作負載的統一支持：得益于?Kubernetes 的靈活調度能力，越來越多的 AI 應用正在采用容器化和云原生化的運行模式，而基于虛擬機運行的應用仍將長期存在，這就要求 IT 基礎設施能夠為虛擬化和容器環境提供統一支持和管理。

l?靈活拓展：為了支持?AI 應用的快速上線并跟隨業務發展的規模，IT 基礎架構也應具備靈活擴展、簡易運維、快速部署等能力。

針對?AI 訓練與推理場景打造的全棧超融合產品，能夠整合算力、存儲與數據預處理能力，有效解決 AI 項目中“算力浪費、數據孤島、訓練效率低下”三大核心難題，在制造業 AI 質檢、科研大模型訓練等場景中深受用戶青睞。

以?SmartX 為例，其推出的面向 AI 應用的超融合基礎設施解決方案，通過算力融合、工作負載融合和存儲融合，為企業級 AI 應用提供高性能、低時延、靈活敏捷的計算與存儲資源支持。

近期，SmartX 超融合全面升級為榫卯云平臺，新增 AI 平臺能力，結合計算、存儲、網絡安全、災備等全棧能力，為企業 AI 應用落地提供更多選擇。目前，該方案已在制造業、電商、醫療、 金融 等領域成功落地，解決了智能化知識管理、核心業務 AI 賦能等實際問題。

報告認為，由于生成式人工智能應用具備實時性強、數據密集等特點，許多企業需要重新評估數字基礎設施的發展規劃與優先級。對海量、多類型數據處理的需求，以及對多層級技術與資源的部署與管理要求，都將在未來幾年推動軟件定義存儲和超融合基礎設施的增長。