AI搭載ストレージ市場の2032年までの予測： オファリング、ソリューションタイプ、ストレージシステム、ストレージアーキテクチャ、展開モデル、ストレージ媒体、エンドユーザー、地域別の世界分析

Stratistics MRCによると、世界のAI搭載ストレージ市場は2025年に347億1,000万米ドルを占め、予測期間中のCAGRは23.2％で成長し、2032年には1,495億1,000万米ドルに達すると予測されています。

人工知能を使用して管理、パフォーマンス、効率を改善するシステムは、AI搭載ストレージと呼ばれます。これらのスマートシステムは、機械学習アルゴリズムと予測分析を使用することで、容量予測、異常検知、データ階層化、パフォーマンスチューニングなどのプロセスを自動化します。人工知能（AI）を搭載したストレージは、使用動向やアプリケーションの需要を継続的に評価することで、データセキュリティの向上、レイテンシーの低減、リソースの動的な割り当てを実現します。これは、特に大量の非構造化データを扱う企業にとって、より応答性が高く経済的なストレージ・ソリューションにつながります。さらに、AI搭載ストレージは、デジタルトランスフォーメーションが加速する中、効率的な拡張と、より多くの情報に基づいたデータ主導の意思決定を目指す企業にとって不可欠なものとなりつつあります。

International Data Corporation（IDC）によると、AI、IoT、エッジコンピューティングの採用拡大により、世界のデータスフィアは2025年までに175ゼタバイトに成長すると予想されています。この成長により、データを効率的に管理・分析するために、AI搭載ストレージを含む高度なストレージ・ソリューションが必要となります。

高速データアクセスの需要

AIや機械学習アプリケーションにおける高頻度分析、リアルタイム推論、モデルトレーニングには、迅速なデータアクセスが不可欠です。IOPS（1秒あたりの入出力処理数）やレイテンシの問題が限られているため、従来のストレージ・インフラはボトルネックになりかねません。AI搭載ストレージ・ソリューションは、NVMe、オールフラッシュ・アレイ、インテリジェント・キャッシング・アルゴリズムなどのテクノロジーを活用することで、超低レイテンシーと高スループットを実現します。さらに、AIエンジンへのスムーズなデータ転送が保証されるため、ワークロードの実行が大幅に高速化され、金融モデリング、ヘルスケア診断、無人運転車などの業界におけるアプリケーション全体のパフォーマンスが向上します。

高い運用コストと導入コスト

AI搭載ストレージシステムは、専用のソフトウェア、ハードウェア、訓練を受けたスタッフのために多額の初期投資を必要とします。高性能にもかかわらず、ストレージ・クラス・メモリー、NVMe、オールフラッシュ・アレイなどのテクノロジーは、従来のHDDベースのシステムよりも価格が高いです。AIアルゴリズムをストレージワークフローに統合するには、GPUや高性能CPUのような高度なコンピューティングリソースが必要なため、コストはさらに増大します。こうしたコストは、多くの中小企業にとっては法外であり、導入が制限されます。さらに、ストレージシステムが最高の状態で動作することを保証するために、頻繁な更新、モデルのトレーニング、メンテナンスが必要になるため、運用コストも上昇します。

インテリジェントなデータ管理に対する企業ニーズの高まり

各業界でデジタル・トランスフォーメーションが急速に進む中、企業はこれまでにない規模でデータを生成・収集するようになっています。データの保存だけでなく、データの管理、分析、洞察の抽出を支援するシステムへの需要が高まっています。AI搭載ストレージは、インテリジェントな階層化、予測分析、自動データ分類、自己修復メカニズムなどの機能を提供し、ビジネスの継続性を高め、よりインテリジェントな意思決定を可能にします。さらに、データの戦略的価値を認識する企業が増えるにつれて、データの有用性を最適化できるインテリジェントなストレージ・ソリューションの需要はますます高まると思われます。

テクノロジーの急速な陳腐化

AIとストレージ技術の急速な進歩により、既存のソリューションはすぐに時代遅れになるかもしれないです。現在のAI搭載ストレージ・システムは、新しいアーキテクチャ、ストレージ・プロトコル、またはAIハードウェアの進歩（量子コンピューティングやニューロモルフィック・チップなど）によって、すぐに追い越されるかもしれないです。さらに、今日のソリューションに多額の投資を行う企業は、より効果的で新しい代替製品がすぐに登場した場合、遅れをとる危険性があります。このような環境の変化により、潜在的な採用企業は躊躇しており、特にシステムの寿命や長期的なROIを懸念する企業は躊躇しています。

COVID-19の影響：

COVID-19のパンデミックは、AI搭載ストレージ市場にさまざまな影響を与えました。一方では、初期のパンデミックの展開とハードウェアの可用性は、サプライチェーンの中断とIT投資の延期によって一時的に鈍化しました。しかし、この危機は多くの業界でデジタルトランスフォーメーションを加速させ、企業は増大するデータ量を処理し、事業継続性を確保するために、クラウドサービス、AI主導のアナリティクス、リモートオペレーションに急速に目を向けました。さらに、データ量の増加により、AIワークロードに対応できる拡張性の高いインテリジェント・ストレージ・システムの必要性が注目されるようになりました。その結果、ヘルスケア、eコマース、金融などの業界を中心に、AI搭載ストレージ・ソリューションへの関心と資金調達が高まっています。

予測期間中、AI統合ソフトウェア分野が最大になる見込み

AI統合ソフトウェア分野は、予測期間中に最大の市場シェアを占めると予想されます。この分野の目的は、ストレージシステムに人工知能を組み込むことで、データ管理と運用効率を向上させることです。インテリジェントなデータ検索、リアルタイム分析、予測保守、自動データ分類を可能にすることで、AI統合はストレージ効率を高め、運用経費を削減します。さらに、ストレージ・システムと他のビジネス・アプリケーションとのスムーズな統合を可能にし、よりインテリジェントで柔軟なインフラストラクチャを実現します。AI強化技術に対する需要の高まりと、よりインテリジェントで効率的なストレージシステムに対するニーズが、業界全体でこのセグメントの成長を牽引しています。

予測期間中、ストレージエリアネットワーク（SAN）セグメントのCAGRが最も高くなる見込み

予測期間中、ストレージエリアネットワーク（SAN）分野が最も高い成長率を示すと予測されています。SANシステムは、高速で低レイテンシのデータアクセスを提供するため、ディザスタリカバリやビッグデータ分析のようなエンタープライズグレードのアプリケーションに適しています。柔軟性と拡張性に優れているため、企業は継続的な業務に支障をきたすことなく、ストレージ容量を増やすことができます。強力なパフォーマンスとデータ・セキュリティの向上により、SANソリューションはヘルスケアやBFSIなどの分野で特に好まれています。さらに、AI搭載ストレージ市場でSANが急速に台頭しているのは、SANが広く使用されている結果であり、これは要求の厳しいワークロードや複雑なデータ環境を管理する能力を反映しています。

最大のシェアを占める地域

予測期間中、欧州地域が最大の市場シェアを占めると予想されます。同地域は、製造、ヘルスケア、金融などさまざまな分野でAI技術の利用が拡大した結果、急速に拡大しています。クラウドベースのストレージとAIインフラへの投資により、フランス、ドイツ、英国などの国々が標準を打ち立てています。また、欧州連合（EU）がデジタルトランスフォーメーションを重視し、一般データ保護規則（GDPR）などの法的枠組みを整備した結果、安全で効果的なAI搭載ストレージソリューションのニーズも高まっています。さらに、AI搭載ストレージ市場における欧州のシェアは、クラウドコンピューティングや人工知能の開発だけでなく、データ分析に対する需要の高まりによって牽引されています。

CAGRが最も高い地域：

予測期間中、アジア太平洋地域が最も高いCAGRを示すと予測されます。多くの産業でロボット工学が幅広く利用されていること、クラウドベースのサービスに対する需要が高まっていること、リアルタイムのデータ処理に対する要求が高まっていることが、この急拡大の主な要因です。さらに、この拡大における主要国は中国、日本、インドです。特にインドでは、アマゾンやマイクロソフトのようなハイテク大手がクラウドサービスやデータセンターの建設に数十億米ドルを投じるなど、AIインフラへの大規模な投資が行われており、同国はAPAC地域のAI搭載ストレージ市場における主要プレーヤーとなっています。

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本レポートをご購読のお客様には、以下の無料カスタマイズオプションのいずれかをご利用いただけます：

• 企業プロファイル
  • 追加市場プレイヤーの包括的プロファイリング（3社まで）
  • 主要企業のSWOT分析（3社まで）
• 地域セグメンテーション
  • 顧客の関心に応じた主要国の市場推計・予測・CAGR（注：フィージビリティチェックによる）
• 競合ベンチマーキング
  • 製品ポートフォリオ、地理的プレゼンス、戦略的提携に基づく主要企業のベンチマーキング

目次

第1章 エグゼクティブサマリー

第2章 序文

• 概要
• ステークホルダー
• 調査範囲
• 調査手法
  • データマイニング
  • データ分析
  • データ検証
  • 調査アプローチ
• 調査資料
  • 1次調査資料
  • 2次調査情報源
  • 前提条件

第3章 市場動向分析

• 促進要因
• 抑制要因
• 機会
• 脅威
• エンドユーザー分析
• 新興市場
• COVID-19の影響

第4章 ポーターのファイブフォース分析

• 供給企業の交渉力
• 買い手の交渉力
• 代替品の脅威
• 新規参入業者の脅威
• 競争企業間の敵対関係

第5章 世界のAI搭載ストレージ市場：オファリング別

• ハードウェア
• ソフトウェア

第6章 世界のAI搭載ストレージ市場：ソリューションタイプ別

• AI統合ソフトウェア
• データ保護ソフトウェア
• ストレージ管理ソフトウェア

第7章 世界のAI搭載ストレージ市場：ストレージシステム別

• 直接接続ストレージ（DAS）
• ネットワーク接続ストレージ（NAS）
• ストレージエリアネットワーク（SAN）

第8章 世界のAI搭載ストレージ市場：ストレージアーキテクチャ

• ファイルベースのストレージ
• オブジェクトストレージ
• ブロックストレージ

第9章 世界のAI搭載ストレージ市場：展開モデル別

• ハイブリッドクラウド
• プライベートクラウド
• パブリッククラウド
• エッジコンピューティング
• オンプレミス

第10章 世界のAI搭載ストレージ市場：ストレージ媒体別

• ハードディスクドライブ（HDD）
• ソリッドステートドライブ（SSD）

第11章 世界のAI搭載ストレージ市場：エンドユーザー別

• BFSI
• 企業
• 政府機関
• クラウドサービスプロバイダー（CSP）
• 通信会社
• その他のエンドユーザー

第12章 世界のAI搭載ストレージ市場：地域別

• 北米
  • 米国
  • カナダ
  • メキシコ
• 欧州
  • ドイツ
  • 英国
  • イタリア
  • フランス
  • スペイン
  • その他欧州
• アジア太平洋
  • 日本
  • 中国
  • インド
  • オーストラリア
  • ニュージーランド
  • 韓国
  • その他アジア太平洋地域
• 南米
  • アルゼンチン
  • ブラジル
  • チリ
  • その他南米
• 中東・アフリカ
  • サウジアラビア
  • アラブ首長国連邦
  • カタール
  • 南アフリカ
  • その他中東とアフリカ

第13章 主な発展

• 契約、パートナーシップ、コラボレーション、ジョイントベンチャー
• 買収と合併
• 新製品発売
• 事業拡大
• その他の主要戦略

第14章 企業プロファイリング

• Alphabet（Google Inc.）
• Dell Technologies Inc.
• Huawei Technologies Co., Ltd.
• Cisco Systems, Inc.
• Intel Corporation
• Flextronics International Ltd.
• Toshiba Corporation
• Lenovo Group Limited
• Amazon Web Services
• Hewlett Packard Enterprise Company（HPE）
• Fujitsu Limited
• NVIDIA Corporation
• IBM Corporation
• Hitachi Ltd.
• Samsung Electronics Co. Ltd.

List of Tables

• Table 1 Global AI Powered Storage Market Outlook, By Region (2024-2032) ($MN)
• Table 2 Global AI Powered Storage Market Outlook, By Offering (2024-2032) ($MN)
• Table 3 Global AI Powered Storage Market Outlook, By Hardware (2024-2032) ($MN)
• Table 4 Global AI Powered Storage Market Outlook, By Software (2024-2032) ($MN)
• Table 5 Global AI Powered Storage Market Outlook, By Solution Type (2024-2032) ($MN)
• Table 6 Global AI Powered Storage Market Outlook, By AI Integration Software (2024-2032) ($MN)
• Table 7 Global AI Powered Storage Market Outlook, By Data Protection Software (2024-2032) ($MN)
• Table 8 Global AI Powered Storage Market Outlook, By Storage Management Software (2024-2032) ($MN)
• Table 9 Global AI Powered Storage Market Outlook, By Storage System (2024-2032) ($MN)
• Table 10 Global AI Powered Storage Market Outlook, By Direct-attached Storage (DAS) (2024-2032) ($MN)
• Table 11 Global AI Powered Storage Market Outlook, By Network-attached Storage (NAS) (2024-2032) ($MN)
• Table 12 Global AI Powered Storage Market Outlook, By Storage Area Network (SAN) (2024-2032) ($MN)
• Table 13 Global AI Powered Storage Market Outlook, By Storage Architecture (2024-2032) ($MN)
• Table 14 Global AI Powered Storage Market Outlook, By File-Based Storage (2024-2032) ($MN)
• Table 15 Global AI Powered Storage Market Outlook, By Object Storage (2024-2032) ($MN)
• Table 16 Global AI Powered Storage Market Outlook, By Block Storage (2024-2032) ($MN)
• Table 17 Global AI Powered Storage Market Outlook, By Deployment Model (2024-2032) ($MN)
• Table 18 Global AI Powered Storage Market Outlook, By Hybrid Cloud (2024-2032) ($MN)
• Table 19 Global AI Powered Storage Market Outlook, By Private Cloud (2024-2032) ($MN)
• Table 20 Global AI Powered Storage Market Outlook, By Public Cloud (2024-2032) ($MN)
• Table 21 Global AI Powered Storage Market Outlook, By Edge Computing (2024-2032) ($MN)
• Table 22 Global AI Powered Storage Market Outlook, By On-Premises (2024-2032) ($MN)
• Table 23 Global AI Powered Storage Market Outlook, By Storage Medium (2024-2032) ($MN)
• Table 24 Global AI Powered Storage Market Outlook, By Hard Disk Drive (HDD) (2024-2032) ($MN)
• Table 25 Global AI Powered Storage Market Outlook, By Solid State Drive (SSD) (2024-2032) ($MN)
• Table 26 Global AI Powered Storage Market Outlook, By End User (2024-2032) ($MN)
• Table 27 Global AI Powered Storage Market Outlook, By BFSI (2024-2032) ($MN)
• Table 28 Global AI Powered Storage Market Outlook, By Enterprises (2024-2032) ($MN)
• Table 29 Global AI Powered Storage Market Outlook, By Government Bodies (2024-2032) ($MN)
• Table 30 Global AI Powered Storage Market Outlook, By Cloud Service Providers (CSP) (2024-2032) ($MN)
• Table 31 Global AI Powered Storage Market Outlook, By Telecom Companies (2024-2032) ($MN)
• Table 32 Global AI Powered Storage Market Outlook, By Other End Users (2024-2032) ($MN)

Note: Tables for North America, Europe, APAC, South America, and Middle East & Africa Regions are also represented in the same manner as above.

According to Stratistics MRC, the Global AI Powered Storage Market is accounted for $34.71 billion in 2025 and is expected to reach $149.51 billion by 2032 growing at a CAGR of 23.2% during the forecast period. Systems that use artificial intelligence to improve management, performance, and efficiency are referred to as AI-powered storage. These smart systems automate processes like capacity forecasting, anomaly detection, data tiering, and performance tuning through the use of machine learning algorithms and predictive analytics. Artificial intelligence (AI)-powered storage can improve data security, lower latency, and dynamically allocate resources by continuously evaluating usage trends and application demands. This leads to storage solutions that are more responsive and economical, particularly for businesses handling substantial amounts of unstructured data. Moreover, AI-powered storage is becoming indispensable for companies looking to scale effectively and make more informed, data-driven decisions as digital transformation picks up speed.

According to the International Data Corporation (IDC), the global datasphere is expected to grow to 175 zettabytes by 2025, driven by the increasing adoption of AI, IoT, and edge computing. This growth necessitates advanced storage solutions, including AI-powered storage, to manage and analyze data efficiently.

Market Dynamics:

Driver:

Demand for fast data access

Rapid data access is essential for high-frequency analytics, real-time inference, and model training in AI and machine learning applications. Because of limited IOPS (input/output operations per second) and latency problems, traditional storage infrastructure can lead to bottlenecks. AI-powered storage solutions provide ultra-low latency and high throughput by utilizing technologies such as NVMe, all-flash arrays, and intelligent caching algorithms. Additionally, this guarantees smooth data transfer to AI engines, greatly speeding up workload execution and enhancing overall application performance in industries like financial modeling, healthcare diagnostics, and driverless cars.

Restraint:

High operational and implementation costs

AI-powered storage systems demand a large initial outlay of funds for specialized software, hardware, and trained staff. Despite their high performance, technologies like storage-class memory, NVMe, and all-flash arrays are pricier than conventional HDD-based systems. Costs are further increased by the requirement for sophisticated computing resources like GPUs and high-performance CPUs to integrate AI algorithms into storage workflows. These costs can be prohibitive for many small and mid-sized businesses, which restricts adoption. Furthermore, the requirement for frequent updates, model training, and maintenance to guarantee the storage system operates at its best raises operational costs as well.

Opportunity:

Growing enterprise need for intelligent data management

The speed at which digital transformation is occurring across industries is causing organizations to generate and collect data at a never-before-seen scale. Demand is rising for systems that help manage, analyze, and extract insights from data in addition to storing it. AI-powered storage provides features like intelligent tiering, predictive analytics, automated data classification, and self-healing mechanisms that enhance business continuity and allow for more intelligent decision-making. Moreover, intelligent storage solutions that can optimize data utility will become more and more in demand as more businesses realize the strategic value of data.

Threat:

Quick obsolescence of technology

Existing solutions may soon become outdated due to the rapid advancements in AI and storage technologies. Current AI-powered storage systems might be swiftly surpassed by new architectures, storage protocols, or advances in AI hardware (like quantum computing or neuromorphic chips). Additionally, businesses that make significant investments in today's solutions run the risk of lagging behind if more effective, newer alternatives appear soon after. Potential adopters are hesitant because of this changing environment, particularly those who are worried about system longevity and long-term ROI.

Covid-19 Impact:

The COVID-19 pandemic affected the market for AI-powered storage in different ways. On the one hand, early pandemic deployments and hardware availability were momentarily slowed down by supply chain interruptions and postponed IT investments. But the crisis also sped up digital transformation in many industries, with businesses quickly turning to cloud services, AI-driven analytics, and remote operations to handle growing data volumes and ensure business continuity. Additionally, this increase in data production brought attention to the need for scalable, intelligent storage systems that could handle AI workloads. As a result, there is now more interest in and funding for AI-powered storage solutions, particularly in industries like healthcare, e-commerce, and finance.

The AI integration software segment is expected to be the largest during the forecast period

The AI integration software segment is expected to account for the largest market share during the forecast period. The goal of this section is to improve data management and operational efficiency by incorporating artificial intelligence into storage systems. By enabling intelligent data retrieval, real-time analytics, predictive maintenance, and automated data classification, AI integration enhances storage efficiency and lowers operating expenses. Additionally, it enables the smooth integration of storage systems with other business applications, resulting in a more intelligent and flexible infrastructure. The growing demand for AI-enhanced technologies and the need for more intelligent, efficient storage systems across industries are driving the segment's growth.

The storage area network (SAN) segment is expected to have the highest CAGR during the forecast period

Over the forecast period, the storage area network (SAN) segment is predicted to witness the highest growth rate. SAN systems are appropriate for enterprise-grade applications like disaster recovery and big data analytics because they offer fast, low-latency data access. Because of their flexibility and scalability, companies can increase storage capacity without interfering with ongoing operations. Because of their strong performance and improved data security, SAN solutions are especially preferred by sectors like healthcare and BFSI. Furthermore, SAN's quick rise in the market for AI-powered storage is a result of its widespread use, which reflects its ability to manage demanding workloads and intricate data environments.

Region with largest share:

During the forecast period, the Europe region is expected to hold the largest market share. The region is expanding rapidly as a result of the growing use of AI technologies in a variety of sectors, including manufacturing, healthcare, and finance. With their investments in cloud-based storage and AI infrastructure, nations like France, Germany, and the UK are setting the standard. The need for safe and effective AI-powered storage solutions has also increased as a result of the European Union's emphasis on digital transformation and its legislative frameworks, such as the General Data Protection Regulation (GDPR). Moreover, Europe's share of the AI-powered storage market is being driven by the growing demand for data analytics as well as developments in cloud computing and artificial intelligence.

Region with highest CAGR:

Over the forecast period, the Asia Pacific region is anticipated to exhibit the highest CAGR. The broad use of robotics in many industries, the growing demand for cloud-based services, and the growing requirement for real-time data processing are the main drivers of this quick expansion. Additionally, the leading nations in this expansion are China, Japan, and India. India, in particular, is seeing large investments in AI infrastructure, with tech behemoths like Amazon and Microsoft investing billions to construct cloud services and data centers, making the nation a major player in the APAC region's AI-powered storage market.

Key players in the market

Some of the key players in AI Powered Storage Market include Alphabet (Google Inc.), Dell Technologies Inc., Huawei Technologies Co., Ltd., Cisco Systems, Inc., Intel Corporation, Flextronics International Ltd., Toshiba Corporation, Lenovo Group Limited, Amazon Web Services, Hewlett Packard Enterprise Company (HPE), Fujitsu Limited, NVIDIA Corporation, IBM Corporation, Hitachi Ltd. and Samsung Electronics Co. Ltd.

Key Developments:

In March 2025, Google's parent company, Alphabet Inc., has agreed to acquire Israeli-founded cybersecurity startup Wiz for at least $32 billion, marking the largest acquisition in the tech giant's history. The deal, announced Tuesday morning, underscores Google's intensified efforts to bolster its cloud security capabilities and compete with Microsoft and Amazon in the highly competitive enterprise cloud market.

In November 2024, Cisco and MGM Resorts International announce that the companies have signed a Whole Portfolio Agreement (WPA), empowering MGM Resorts with the majority of Cisco's software portfolio. This includes cyber security, software defined networking, software defined-WAN, digital experience assurance, full-stack observability, data center and services. This agreement spans 5.5 years, benefiting guests and employees across all of MGM Resorts' properties.

In July 2023, Dell Technologies announced it has signed a definitive agreement to acquire Moogsoft, an AI-driven provider of intelligent monitoring solutions that support DevOps and ITOps. This transaction will further enhance Dell's AIOps capabilities, as part of its longstanding approach of embedding AI functionality within its product portfolio and as a critical component of its "multicloud by design" strategy.

Offerings Covered:

• Hardware
• Software

Solution Types Covered:

• AI Integration Software
• Data Protection Software
• Storage Management Software

Storage Systems Covered:

• Direct-attached Storage (DAS)
• Network-attached Storage (NAS)
• Storage Area Network (SAN)

Storage Architectures Covered:

• File-Based Storage
• Object Storage
• Block Storage

Deployment Models Covered:

• Hybrid Cloud
• Private Cloud
• Public Cloud
• Edge Computing
• On-Premises

Storage Mediums Covered:

• Hard Disk Drive (HDD)
• Solid State Drive (SSD)

End Users Covered:

• BFSI
• Enterprises
• Government Bodies
• Cloud Service Providers (CSP)
• Telecom Companies
• Other End Users

Regions Covered:

• North America
  • US
  • Canada
  • Mexico
• Europe
  • Germany
  • UK
  • Italy
  • France
  • Spain
  • Rest of Europe
• Asia Pacific
  • Japan
  • China
  • India
  • Australia
  • New Zealand
  • South Korea
  • Rest of Asia Pacific
• South America
  • Argentina
  • Brazil
  • Chile
  • Rest of South America
• Middle East & Africa
  • Saudi Arabia
  • UAE
  • Qatar
  • South Africa
  • Rest of Middle East & Africa

What our report offers:

• Market share assessments for the regional and country-level segments
• Strategic recommendations for the new entrants
• Covers Market data for the years 2024, 2025, 2026, 2028, and 2032
• Market Trends (Drivers, Constraints, Opportunities, Threats, Challenges, Investment Opportunities, and recommendations)
• Strategic recommendations in key business segments based on the market estimations
• Competitive landscaping mapping the key common trends
• Company profiling with detailed strategies, financials, and recent developments
• Supply chain trends mapping the latest technological advancements

Free Customization Offerings:

All the customers of this report will be entitled to receive one of the following free customization options:

• Company Profiling
  • Comprehensive profiling of additional market players (up to 3)
  • SWOT Analysis of key players (up to 3)
• Regional Segmentation
  • Market estimations, Forecasts and CAGR of any prominent country as per the client's interest (Note: Depends on feasibility check)
• Competitive Benchmarking
  • Benchmarking of key players based on product portfolio, geographical presence, and strategic alliances

Table of Contents

1 Executive Summary

2 Preface

• 2.1 Abstract
• 2.2 Stake Holders
• 2.3 Research Scope
• 2.4 Research Methodology
  • 2.4.1 Data Mining
  • 2.4.2 Data Analysis
  • 2.4.3 Data Validation
  • 2.4.4 Research Approach
• 2.5 Research Sources
  • 2.5.1 Primary Research Sources
  • 2.5.2 Secondary Research Sources
  • 2.5.3 Assumptions

3 Market Trend Analysis

• 3.1 Introduction
• 3.2 Drivers
• 3.3 Restraints
• 3.4 Opportunities
• 3.5 Threats
• 3.6 End User Analysis
• 3.7 Emerging Markets
• 3.8 Impact of Covid-19

4 Porters Five Force Analysis

• 4.1 Bargaining power of suppliers
• 4.2 Bargaining power of buyers
• 4.3 Threat of substitutes
• 4.4 Threat of new entrants
• 4.5 Competitive rivalry

5 Global AI Powered Storage Market, By Offering

• 5.1 Introduction
• 5.2 Hardware
• 5.3 Software

6 Global AI Powered Storage Market, By Solution Type

• 6.1 Introduction
• 6.2 AI Integration Software
• 6.3 Data Protection Software
• 6.4 Storage Management Software

7 Global AI Powered Storage Market, By Storage System

• 7.1 Introduction
• 7.2 Direct-attached Storage (DAS)
• 7.3 Network-attached Storage (NAS)
• 7.4 Storage Area Network (SAN)

8 Global AI Powered Storage Market, By Storage Architecture

• 8.1 Introduction
• 8.2 File-Based Storage
• 8.3 Object Storage
• 8.4 Block Storage

9 Global AI Powered Storage Market, By Deployment Model

• 9.1 Introduction
• 9.2 Hybrid Cloud
• 9.3 Private Cloud
• 9.4 Public Cloud
• 9.5 Edge Computing
• 9.6 On-Premises

10 Global AI Powered Storage Market, By Storage Medium

• 10.1 Introduction
• 10.2 Hard Disk Drive (HDD)
• 10.3 Solid State Drive (SSD)

11 Global AI Powered Storage Market, By End User

• 11.1 Introduction
• 11.2 BFSI
• 11.3 Enterprises
• 11.4 Government Bodies
• 11.5 Cloud Service Providers (CSP)
• 11.6 Telecom Companies
• 11.7 Other End Users

12 Global AI Powered Storage Market, By Geography

• 12.1 Introduction
• 12.2 North America
  • 12.2.1 US
  • 12.2.2 Canada
  • 12.2.3 Mexico
• 12.3 Europe
  • 12.3.1 Germany
  • 12.3.2 UK
  • 12.3.3 Italy
  • 12.3.4 France
  • 12.3.5 Spain
  • 12.3.6 Rest of Europe
• 12.4 Asia Pacific
  • 12.4.1 Japan
  • 12.4.2 China
  • 12.4.3 India
  • 12.4.4 Australia
  • 12.4.5 New Zealand
  • 12.4.6 South Korea
  • 12.4.7 Rest of Asia Pacific
• 12.5 South America
  • 12.5.1 Argentina
  • 12.5.2 Brazil
  • 12.5.3 Chile
  • 12.5.4 Rest of South America
• 12.6 Middle East & Africa
  • 12.6.1 Saudi Arabia
  • 12.6.2 UAE
  • 12.6.3 Qatar
  • 12.6.4 South Africa
  • 12.6.5 Rest of Middle East & Africa

13 Key Developments

• 13.1 Agreements, Partnerships, Collaborations and Joint Ventures
• 13.2 Acquisitions & Mergers
• 13.3 New Product Launch
• 13.4 Expansions
• 13.5 Other Key Strategies

14 Company Profiling

• 14.1 Alphabet (Google Inc.)
• 14.2 Dell Technologies Inc.
• 14.3 Huawei Technologies Co., Ltd.
• 14.4 Cisco Systems, Inc.
• 14.5 Intel Corporation
• 14.6 Flextronics International Ltd.
• 14.7 Toshiba Corporation
• 14.8 Lenovo Group Limited
• 14.9 Amazon Web Services
• 14.10 Hewlett Packard Enterprise Company (HPE)
• 14.11 Fujitsu Limited
• 14.12 NVIDIA Corporation
• 14.13 IBM Corporation
• 14.14 Hitachi Ltd.
• 14.15 Samsung Electronics Co. Ltd.