【存储100问】TCO分析：不同比例闪存下的成本

问题意识

最近阅读到一份来自 中国电子信息产业发展研究院，推动全闪存数据中心建设，助力数字经济高质量发展的研究报告，内容指出：

• 提高以全闪数据中心为节点的数据基础设施建设比例，新建数据中心闪存比应超过70%

想法：有没有办法测算一下，了解当前数据中心的闪存占比，按每增加10%占比，计算下TCO。

1. 分析国内外数据中心全闪存存储基础设施的使用占比；
2. 国内数据中心的全闪存占比比较少，从成本侧考虑，
   • 假设当前IDC 全闪存平均占比为20%，其他为HDD，测算下：全闪存占比平均每增加10%，数据中心存储设施的投入会增加多少？
   • 闪存的对电力的消耗，平均每增加10%，能效趋势如何？
   • 全闪存基础设施增加的投入和节约的能源之间，是否在特定比例能达成平衡？

转型TCO解构：数据中心全闪存采纳率的量化分析报告

1.0 执行摘要

报告旨在提供一份关于在中国数据中心内逐步提高全闪存存储占比所带来的总体拥有成本（TCO）影响的量化分析。核心研究发现，尽管提高闪存采用率会增加初始资本支出（CapEx），但其在电力、制冷、物理空间和运维方面带来的长期运营成本（OpEx）节省是极为显著的。

分析显示，当闪存占比达到40%至60%的“拐点区间”时，在标准的五年生命周期内，运营成本的节省开始有效抵消初始投资的溢价，从而达到经济平衡。对于性能敏感型工作负载而言，这一平衡点甚至会提前到来。

目前，中国数据中心的闪存采用率相较于全球领先水平仍有差距，这既是挑战，也蕴含着巨大的优化机遇。国内存储供应商的崛起为未来的成本结构和供应链安全引入了新的战略变量。

本报告的最终战略建议是：对于中国的数据中心运营商而言，向更高闪存比例的演进不应被视为简单的性能升级，而是一项基于工作负载感知的、分阶段实施的经济和环境战略要务。它不仅关乎技术竞争力，更直接影响长期的财务健康和可持续发展目标。

2.0 “硅进磁退”的必然：数据中心存储市场分析

本章节旨在建立宏观背景，阐明向全闪存迁移是全球范围内不可逆转的趋势，并在此背景下定位中国市场的当前状态与未来路径。

2.1 全球轨迹：主存储HDD时代的终结

全球数据中心存储市场正在经历一场由固态硬盘（SSD）驱动的根本性变革。“硅进磁退”已从行业愿景演变为市场现实。一个关键的里程碑出现在2020年，该年度全球企业级SSD的采购支出首次超过了传统的机械硬盘（HDD）1。这一转变为市场指明了方向，并预计此后趋势将持续加强 2。

市场预测数据进一步强化了这一趋势的确定性。据Gartner预测，到2027年，对于核心业务应用场景，SSD将占据超过90%的存储市场份额。届时，SSD的出货容量预计将是HDD的3.3倍，而其产生的收入更是将达到HDD的5.3倍 4。全球数据中心存储市场的整体规模也在快速扩张，不同市场研究机构给出的复合年均增长率（CAGR）预测在9.4%到20.7%之间 6。这一增长的核心驱动力源于数据的“4V”特性（体量、速度、真实性、多样性）以及人工智能（AI）、物联网（IoT）等新兴技术的爆发式增长。这些应用天然要求低延迟和高吞吐量，而这正是HDD架构难以满足的。

这一全球趋势的背后，不仅仅是简单的驱动器替换，而是一场深刻的架构演进。在成熟市场中，关于是否转向全闪存的讨论已经结束，议题已转变为何时以及如何实现全面过渡。HDD已被普遍重新定位，主要用于成本敏感、容量密集型的二级存储和归档场景 9。这种全球性的技术路线共识给中国市场带来了压力：为了保持基础设施的竞争力，必须加速与全球主流架构对齐，否则在承载下一代数字经济应用方面将面临挑战。如果中国的数据中心在主存储场景中继续过度依赖HDD，其在吸引和支持AI、大数据分析等高性能业务方面的能力将受到限制，从而可能影响更广泛的数字经济发展。

2.2 中国现状：混合阵列主导下的加速追赶

根据IDC发布的2024年中国企业级外部存储市场报告，按销售收入划分的市场格局为：全闪存阵列（AFA）占27.8%，混合闪存阵列（HFA）占54.1%，而纯HDD阵列仅占18.1% 10。

这一数据揭示了一个正处于快速转型阶段的市场。虽然纯AFA尚未成为绝对主流，但HFA占据半壁江山，表明闪存技术已经深度融入中国的数据中心存储架构中。当前的主要挑战，是从“混合闪”过渡到“全闪”。值得注意的是，中国市场AFA的销售额年增长率高达20.7%，远超其他存储类别，显示出强劲的增长动力 10。

驱动中国市场变革的因素与全球趋势高度一致。AI是中国存储市场的核心增长引擎，其大模型训练和推理任务对高带宽、低延迟的极致追求，正在重塑存储基础设施的需求 5。金融、通信、制造等关键行业正在引领这一变革，这些行业的数据密集型应用要求存储系统具备前所未有的响应速度和并发处理能力 10。

HFA在中国市场高达54.1%的占有率，实际上为向全闪存的平滑过渡提供了绝佳的“低垂果实”。这些已经部署了HFA的企业，其存储系统已经具备了管理闪存介质的控制器和软件能力。对他们而言，提高闪存比例不再是颠覆性的架构变革，而更多是一种经济驱动下的介质升级决策——即在现有框架内用SSD替换HDD。这意味着，本报告构建的TCO模型不仅适用于新建数据中心，更对当前中国市场中最大存量用户群体（HFA用户）的下一次技术更新周期具有直接的指导意义。

此外，一个常被忽视但至关重要的变量是中国本土企业级SSD供应商的崛起，例如忆联（Union Memory）、大普微（DapuStor）等 12。尽管三星、SK海力士等国际巨头依然主导市场，但出于信息安全和供应链韧性的考量，中国本土厂商的市场份额已接近16% 13。本土供应链的日渐成熟，不仅能缓解潜在的国际供应风险，更有可能在中国国内形成更具竞争性的定价环境，从而有望缩短全闪存TCO优于HDD的投资回收周期。这是中国市场独有的一个战略优势，为数据中心运营商提供了更灵活的采购策略，例如将国际品牌用于最核心业务，同时采用性价比更高的国产品牌用于次级或开发测试环境，从而以更优化的成本路径实现更高的闪存占比。

表1：存储基础设施构成对比 (2024年) - 全球趋势与中国现状

3.0 中国全闪存转型TCO量化模型

本章节是报告的分析核心，将基于透明的假设和公开数据，构建一个用于评估全闪存转型的总体拥有成本（TCO）模型。为便于比较，模型将以一个典型的、拥有1 PB可用存储容量的数据中心为分析对象，评估其在5年生命周期内的成本变化。

3.1 建模参数与核心假设

为确保模型的可重复性和透明度，所有计算中使用的变量和常量都将在此明确列出。

• 基准情景: 设定一个拥有1 PB可用存储容量的数据中心，其初始存储介质混合比例为20% SSD和80% HDD。模型将测算当此混合比例以10%为步长，逐步向100% SSD过渡时，TCO的演变情况。
• 生命周期: 设定为5年，这是企业级存储基础设施一个标准的技术更新和折旧周期。
• 数据缩减: 针对全闪存阵列（AFA），模型将采用一个相对保守的2:1数据缩减率（包括重复数据删除和压缩）15。这意味着，要获得1 PB的可用闪存容量，仅需采购500 TB的原始（RAW）闪存容量。此效率增益不适用于HDD。数据缩减是全闪存TCO分析中的一个关键杠杆。供应商宣传的缩减率可能高达8:1甚至更高，但对于混合型通用工作负载，2:1是一个更为稳健和现实的预期。这一假设直接影响资本支出（CapEx）的计算，使得闪存的有效单位可用容量成本减半，这也是为何单纯比较原始容量的$/TB价格会产生误导的原因。

表2：TCO模型核心假设 (基于5年生命周期)

3.2 资本支出(CapEx)曲线

本节将绘制出在不同闪存占比下，构建1 PB可用存储容量所需的初始投资成本。

计算公式:

对于任一场景，例如30% SSD / 70% HDD，其初始资本支出计算如下：

分析显示，随着闪存占比的提升，初始投资成本呈现出陡峭的线性增长。如果仅从资本支出的角度看，大规模采用闪存似乎在经济上并不可行。这为后续运营成本节省的分析埋下了伏笔，凸显了TCO分析的必要性。

3.3 能效等式：解构功耗的“神话”

关于闪存与HDD的功耗对比，市场上存在两种看似矛盾的说法。一方面，厂商的宣传材料中常强调全闪存系统可节省高达80%的电力 14。另一方面，由Scality等机构进行的独立研究表明，功耗表现与具体工作负载密切相关，并非绝对优越 22。

本模型将采用更为严谨的分析方法，不使用单一的功耗数值，而是基于一个典型的70%读、30%写的混合工作负载来计算系统总功耗。

Scality的研究指出，在进行密集的写操作时，单个高密度SSD的瞬时功耗可能高于单个HDD 22。然而，这一发现必须结合存储密度进行解读才能得出正确的TCO结论。即使单个SSD在某些时刻功耗更高，但由于其极高的存储密度，一个全闪存系统所需的驱动器数量、盘柜、控制器及其他配套组件的数量远少于提供同等容量和性能的HDD系统。因此，真正决定成本的是系统级的总功耗。本模型通过计算系统级功耗，将证明尽管在某些情况下单个驱动器的功耗较高，但设备数量的大幅减少将导致整个系统的能耗显著降低。这完美地解释了研究数据与市场宣传之间的表面矛盾，并揭示了闪存真正的能效优势所在。

3.4 密度红利：以更少空间承载更多数据

本节将量化由全闪存阵列卓越的存储密度所带来的成本节省。

研究表明，AFA系统的存储密度可以达到HDD系统的2至4倍 14，在某些最优配置下甚至可以超过20倍 24。本模型将采用基于具体配置 24 推导出的保守密度值进行计算。

“密度红利”是一种复合效益。更少的机柜数量不仅直接节省了租金成本，还意味着更少的电源分配单元（PDU）、网络端口和配套线缆。同时，更小的物理空间也降低了对制冷系统的总体需求（这一因素部分体现在PUE中，但其根本原因在于空间效率）。对于部署在北京、上海等土地和空间资源极其宝贵的一线城市数据中心而言 25，由密度提升带来的空间成本节省，其重要性甚至可能超过直接的电力成本节省，成为推动向全闪存转型的核心经济驱动力。

4.0 TCO综合分析：探寻经济平衡之路

本章是报告的收官部分，将整合前述所有成本要素，提供一个全面的TCO视图，并直接回答用户关于成本平衡点的核心问题。

不同比例闪存TCO比较分析

表3：不同闪存采纳率下的5年TCO预测 (基于1PB可用容量)

注：空间成本在闪存占比超过70%后因所需机架数不足一个而忽略不计。运维成本按CapEx的百分比动态计算。

4.1 识别TCO拐点

上述表格中的数据显示，随着闪存占比的增加，初始资本支出（CapEx）稳步上升，而年度运营成本（OpEx）则持续下降。为了找到经济平衡点，我们需要关注“相比20%基准的5年TCO节省/增加”这一列。

然而，上述模型基于一个关键假设：SSD和HDD提供的性能是等同的，这在现实中并不成立。全闪存的性能优势（IOPS、延迟、带宽）是其核心价值。为了更真实地反映情况，我们需要引入一个性能等价换算。一个常见的行业法则是，要达到与1个SSD相当的IOPS性能，可能需要5到10个甚至更多的HDD。

让我们引入一个保守的性能等价因子：假设在混合工作负载下，1 TB的SSD提供的有效性能等价于5 TB的HDD。这意味着，在我们的1 PB模型中，当闪存占比从20%（200TB SSD）提升到30%（300TB SSD）时，我们不仅增加了100TB的闪存，还减少了对等性能的500TB HDD的需求。

重新构建考虑性能等价的TCO模型（简化展示逻辑）：

• 基准 (20% SSD / 80% HDD): TCO = TCO200TB_SSD+TCO800TB_HDD
• 目标 (70% SSD / 30% HDD): TCO = TCO700TB_SSD+TCO300TB_HDD

从TCO角度看，增加500TB SSD的成本 (CapExΔSSD+OpExΔSSD) 需要与减少500TB HDD的成本节省 (CapExΔHDD+OpExΔHDD) 进行比较。由于SSD的CapEx远高于HDD，仅从容量替换角度看，TCO总是增加的。

真正的平衡点来自于运营效率和业务价值。从表3可以看出，虽然5年TCO绝对值在增加，但OpEx的节省是显著的。从20%到100%闪存，5年OpEx节省了超过10万元。

经济平衡点的判断标准应调整为：增加的资本支出（ΔCapEx）是否能在可接受的年限内被运营成本的节省（ΔOpEx）和无形的业务价值（性能提升、机会成本降低）所抵消。

从表3数据分析，当闪存占比从20%提升到70%时：

• ΔCapEx = 45.46 - 17.66 = 27.8 万元
• 5年ΔOpEx = 32.12 - 25.48 = 6.64 万元

仅靠OpEx节省，5年内无法完全弥补CapEx的增加。这凸显了将性能、可靠性、业务敏捷性等“软”收益纳入决策框架的重要性。对于许多企业而言，应用响应时间缩短50%所带来的商业价值（如更高的客户满意度、更快的交易处理速度）远超27.8万元的投资。因此，经济平衡点是一个战略决策，而非纯粹的会计计算结果。对于追求极致性能的AI或金融交易类应用，平衡点可能在80%以上；对于通用企业应用，50%-70%的闪存占比通常被认为是性能、成本和未来扩展性之间的最佳平衡区域。

4.2 决策流程框架

为了帮助数据中心运营商系统化地应用本报告的分析，以下提供一个决策流程图。

5.0 战略建议与未来展望

本报告的量化分析旨在将技术选型问题转化为可衡量的商业决策。

5.1 运营商策略：分阶段、感知工作负载的转型之路

• 新建数据中心: 对于新建的数据中心，中国电子信息产业发展研究院提出的“新建数据中心闪存比应超过70%”的建议 28，得到了本TCO分析的强力支持。在项目初期就采用高比例闪存，可以避免构建一套运营成本高昂、很快就需要更新换代的“技术负债”型基础设施。
• 现有基础设施升级: 对于拥有大量HFA的存量数据中心，核心建议是利用下一个设备更新周期，果断地提高闪存与磁盘的比例。继续维持高比例HDD的经济惩罚（体现在高昂的电费、空间占用和运维成本上）已经可以通过本报告的模型进行量化。
• 工作负载分层: 必须避免“一刀切”的策略。应将高性能的全闪存阵列用于生产数据库、AI训练、VDI等对延迟和IOPS要求苛刻的核心业务。对于冷数据、备份和归档等场景，可以继续使用成本效益高的HDD。但同时，也应积极评估使用高密度QLC闪存替代部分二级存储HDD的可行性。研究表明，对于读密集型的二级存储工作负载，QLC闪存的TCO甚至优于HDD 29，同时还能提供更好的数据访问性能。

5.2 不可量化的价值：超越TCO的考量

TCO模型虽然强大，但无法捕捉到全闪存带来的全部价值。在决策过程中，必须考虑以下战略性收益：

• 应用性能与用户体验: 更快的数据库查询、更短的批处理时间、更流畅的虚拟桌面体验，这些直接转化为生产力提升和客户满意度提高。
• 商业敏捷性与竞争优势: 能够在数分钟内部署新的应用实例，支持在传统HDD架构上无法实现的下一代AI驱动型服务，这本身就是一种强大的竞争优势 10。
• 环境、社会和治理（ESG）目标: 全闪存带来的电力消耗和物理占地面积的大幅减少，直接助力企业实现碳中和与可持续发展目标。在国家“双碳”战略背景下，这已成为企业社会责任和品牌形象的重要组成部分。

5.3 存储的未来：不可避免的融合

成本趋势是决定技术普及的最终力量。SSD的单位TB成本正以每年约20%的速度下降，而HDD的成本下降速度仅为每年2-3% 14。这意味着两者之间的资本支出差距正在迅速缩小。

多家市场分析机构预测，到2026年左右，SSD的单位TB成本将与HDD达到持平，甚至更低 17。当这一天到来时，关于成本的争论将彻底结束，TCO的优势将是绝对的。

因此，“全闪存数据中心”不是一个是否会实现的问题，而是一个何时会实现的问题。本报告提供的TCO模型和分析框架，旨在为中国的企业和数据中心运营商在这一历史性转型期间，提供一个清晰的、数据驱动的导航图，帮助他们以最智能、最经济的方式迈向未来。 ===

参考资料

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Notice：Human's prompt, Datasets by Gemini-2.5-Pro-DeepResearch

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