內容概況：近年來，隨著大數據、人工智能、物聯網等技術的廣泛應用，企業對數據處理速度、存儲容量及實時分析能力的需求顯著增強。數據庫一體機憑借其并行處理能力、軟硬一體化集成設計以及強化的安全性能，能夠有效滿足企業在高性能、易部署和合規性方面的綜合需求。在數字化轉型和數據驅動業務普及的背景下，業務決策對實時數據分析的依賴日益加深，企業亟需高性能的數據處理和存儲解決方案。數據庫一體機不僅簡化了部署與管理流程，減少了復雜的集成工作，還通過融合邊緣計算和人工智能等技術，實現了數據在產生源頭附近的實時處理與智能分析。同時，數據泄露風險和合規性要求促使企業尋求更安全的數據管理方案，而數據庫一體機通常具備更強的安全防護能力。在這些市場需求與技術革新的共同驅動下，數據庫一體機市場規模持續擴大，正成為推動各行業數字化進程的重要基礎設施之一。據統計，2025年中國數據庫一體機行業市場規模為99億元，同比增長13.18%。

相關上市企業：浪潮信息（000977）、中科曙光（603019）、*ST云創（920305）、天璣科技（300245）、達夢數據（688692）、神州數碼（000034）、海量數據（603138）等。

相關企業：華為技術有限公司、北京奧星貝斯科技有限公司、云和恩墨（北京）信息技術有限公司、杭州沃趣科技股份有限公司、中電科金倉（北京）科技股份有限公司等。

關鍵詞：數據庫一體機行業相關政策、數據庫一體機行業產業鏈、金融業增加值、數據庫行業市場規模、數據庫一體機行業市場規模、數據庫一體機行業競爭格局、數據庫一體機行業發展趨勢

一、數據庫一體機行業概述

數據庫一體機指將數據庫軟件與標準硬件相結合的產物，其一般集數據處理、數據傳輸、數據存儲3方面于一體。通過采用并行處理架構顯著增加數據處理能力、可線性或準線性擴展的數據存儲能力以及數據處理與數據存儲之間的數據帶寬，實現數據處理性能提升的高集成系統。

數據庫一體機可按照用途、數據模型、部署模型、廠商等進行分類。按照用途，數據庫一體機可分為事務處理（OLTP）一體機、分析處理（OLAP）一體機、混合型一體機；按照數據模型可分為關系型數據庫一體機、NoSQL數據庫一體機；按照部署模式可分為公有云一體機、私有云一體機、混合云一體機；按照廠商可分為Oracle Exadata、IBM PureData System、Dell EMC Integrated Data Protection Appliance、Teradata。

二、數據庫一體機行業相關政策

近年來，國家圍繞數據庫及數據基礎設施建設出臺了一系列政策，為數據庫一體機行業的發展提供了明確的制度指引和有力的市場支撐。2022年，《關于加強數字政府建設的指導意見》提出優化完善各類基礎數據庫和業務資源庫，加快構建全國一體化政務大數據體系，這直接拉動了對高性能、高可用數據庫一體機的需求。2023年，《一體式計算機政府采購需求標準》規范了包含數據庫在內的軟硬件產品采購流程，為國產數據庫一體機進入政府采購市場創造了公平競爭環境。2024年，《關于促進數據產業高質量發展的指導意見》強調圍繞數據存儲、治理、分析等關鍵環節培育新技術新應用，推動數據產業生態塑造，進一步拓寬了數據庫一體機的應用場景。2025年，《關于加強數據科技創新發展的實施意見》明確提出研制數據領域關鍵軟硬件設備，將數據科技研發納入國家科技計劃，這為數據庫一體機在核心技術上實現自主突破提供了有力的政策保障。總體來看，上述政策覆蓋了數字政府建設、政府采購規范、數據產業培育和科技創新攻關等多個維度，形成了從需求牽引、市場規范到技術支撐的完整政策閉環，推動數據庫一體機行業向標準化、國產化和智能化方向加速發展。

三、數據庫一體機行業產業鏈

從產業鏈來看，數據庫一體機產業鏈上游為原材料供應商，主要包括計算機硬件、計算機軟件、塑料、芯片等。上游環節的作用是為中游的數據庫一體機制造商提供必要的原材料和零部件，確保生產過程的順利進行。這些供應商的質量和供應穩定性直接影響到最終產品的性能和可靠性。產業鏈中游為數據庫一體機行業制造商。產業鏈下游為應用領域，主要包括金融、電信、公安、工商、交通等行業。

金融業作為數據庫一體機的重要下游應用領域，其持續增長為數據庫一體機行業提供了廣闊的市場空間。國家統計局數據顯示，中國金融業增加值從2017年的6.48萬億元增長至2025年的10.13萬億元，年復合增長率達到5.73%。金融業的穩健發展帶動了銀行、證券、保險等機構對核心交易系統、風控系統、支付清算系統等信息化基礎設施的持續投入，而數據庫一體機憑借其高性能、高可用和軟硬一體的交付優勢，能夠有效滿足金融行業對數據處理能力、系統穩定性和數據安全性的嚴苛要求。隨著金融業數字化轉型的深入推進以及信創國產化替代政策的加速落地，金融機構對國產數據庫一體機的采購需求有望進一步釋放，從而為產業鏈下游注入持續的增長動力。

四、數據庫一體機行業市場現狀

數據作為生產要素，是新質生產力發展的重要動力，數據庫則是支撐數據存儲與計算的關鍵載體。近年來，隨著金融、電信運營商、能源、醫療、交通等行業信息化建設的不斷深入，疊加行業IT基礎設施進入新一輪換新周期，數據庫產業市場增長迅速。數據顯示，中國數據庫行業市場規模從2015年的94.33億元增長至2025年的348.18億元，年復合增長率達到13.95%。數據庫一體機作為信息技術領域的重要組成部分，專為處理數據庫應用而設計，其發展高度依賴數據庫行業的整體景氣度。IDC統計，2025年全球數據量約為213.56ZB，預計2029年將增長至527.47ZB。隨著數據量的持續增長和數據復雜度的不斷提升，數據庫市場將保持長期快速發展態勢，我國數據庫行業依然存在廣闊的市場空間，從而為數據庫一體機行業提供持續增長的需求支撐和發展動力。

近年來，隨著大數據、人工智能、物聯網等技術的廣泛應用，企業對數據處理速度、存儲容量及實時分析能力的需求顯著增強。數據庫一體機憑借其并行處理能力、軟硬一體化集成設計以及強化的安全性能，能夠有效滿足企業在高性能、易部署和合規性方面的綜合需求。在數字化轉型和數據驅動業務普及的背景下，業務決策對實時數據分析的依賴日益加深，企業亟需高性能的數據處理和存儲解決方案。數據庫一體機不僅簡化了部署與管理流程，減少了復雜的集成工作，還通過融合邊緣計算和人工智能等技術，實現了數據在產生源頭附近的實時處理與智能分析。同時，數據泄露風險和合規性要求促使企業尋求更安全的數據管理方案，而數據庫一體機通常具備更強的安全防護能力。在這些市場需求與技術革新的共同驅動下，數據庫一體機市場規模持續擴大，正成為推動各行業數字化進程的重要基礎設施之一。據統計，2025年中國數據庫一體機行業市場規模為99億元，同比增長13.18%。

相關報告：智研咨詢發布的《中國數據庫一體機行業競爭策略研究及未來前景展望報告》

五、數據庫一體機行業企業格局

1、競爭格局

國內數據庫一體機市場長期由Oracle等國外企業占據主導地位，本土企業數量相對較少。近年來，隨著國產廠商技術實力的持續提升，浪潮信息、華為、中科曙光、云創大數據、奧星貝斯、天璣科技、云和恩墨、達夢數據、神州數碼、海量數據、沃趣科技、電科金倉等國內生產商發展迅速，對原有市場格局形成了有效沖擊。從行業競爭態勢來看，當前市場競爭正逐步加劇，替代品威脅較小，潛在進入者威脅一般，供應商議價能力處于中等水平，而客戶議價能力相對較強。總體而言，國產廠商正憑借技術突破和本地化服務優勢，在數據庫一體機市場中不斷擴大自身份額。

2、產品發布

近年來，國內數據庫一體機企業產品發布節奏明顯加快，技術創新與生態合作持續深化。2024年6月，浪潮信息攜手騰訊云發布元腦TDSQL數據庫一體機，進一步豐富了其AI與數據庫融合的產品矩陣。同年7月，北京萬里開源軟件有限公司與曙光信息產業股份有限公司簽署戰略合作協議，并正式發布數據庫一體機聯合解決方案，體現了產業鏈協同創新的趨勢。進入2025年，產品發布更加密集：7月，中電科金倉發布了融合數據庫KES V92025、企業級統一管控平臺KEMCC、數據庫一體機（云數據庫AI版）以及企業級智能海量數據集成平臺KFSUltra，全面展示其在AI時代的產品布局；9月，云和恩墨集中發布了數據庫一體機zDataX、數據庫管理平臺zCloud、數據智能平臺zAIoT等多款深度融合AI的數據庫生態產品新版本，體現出國產廠商在智能化和生態化方向的加速演進。2026年3月，華為正式發布面向AI推理場景的全新AI數據基礎設施，包括面向中心推理場景的AI數據平臺和面向分支邊緣推理場景的FusionCube A1000 AI超融合一體機，旨在推動AI推理體驗升級、降低部署門檻、加速AI商業正循環。總體來看，國產數據庫一體機企業正圍繞AI融合、生態協同和場景化應用不斷推出新產品，行業進入技術迭代與產品創新的活躍期。

六、數據庫一體機行業發展趨勢

1、產品形態從通用硬件向場景深度定制方向演進

數據庫一體機的產品設計理念正在從提供標準化的通用計算存儲資源，向針對特定業務負載進行深度定制優化的方向演進。不同行業的核心應用系統對數據庫的性能要求存在顯著差異，金融交易系統追求極致的低延遲和高并發，數據分析系統則更關注大吞吐量掃描能力。新一代一體機開始針對這些差異化需求，在硬件選型、數據分布策略、緩存算法和查詢優化器等方面進行定向調優，形成面向交易型、分析型和混合型等不同場景的專用產品線。場景化定制趨勢使一體機能夠在特定負載下發揮遠超通用配置的性能表現。

2、部署模式從本地物理設備向云邊協同架構轉型

數據庫一體機的部署模式正從單一的本地物理設備形態，向與公有云、私有云和邊緣節點協同工作的分布式架構轉型。企業不再滿足于在數據中心內部署孤島式的一體機集群，而是要求一體機能夠與云端的數據中臺、邊緣側的物聯網網關形成統一的數據管理平面。云邊協同架構使企業可以將核心數據保留在本地一體機中以滿足合規要求，同時利用云端的彈性計算資源進行突發性的大數據分析。邊緣一體機則能夠在靠近數據源的位置完成實時處理，減少數據傳輸延遲。

3、運維管理從人工經驗向智能自治體系升級

數據庫一體機的運維管理模式正在從依賴資深工程師人工經驗，向基于機器學習算法的智能自治體系升級。傳統運維中，數據庫參數調優、索引設計、SQL審核等工作高度依賴個人經驗，知識難以沉淀和復制。智能自治系統通過對系統運行日志、性能指標和負載特征的持續學習，能夠自動完成參數推薦、異常檢測、根因分析和優化建議等任務。在部分成熟場景下，系統還可以自動執行故障修復和容量擴展操作，實現真正意義上的無人值守運維，大幅降低企業對專業技術人員的依賴。

以上數據及信息可參考智研咨詢（www.jwnclean.com）發布的《中國數據庫一體機行業競爭策略研究及未來前景展望報告》。智研咨詢是中國領先產業咨詢機構，提供深度產業研究報告、商業計劃書、可行性研究報告及定制服務等一站式產業咨詢服務。您可以關注【智研咨詢】公眾號，每天及時掌握更多行業動態。

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