盘点未来五年最具投资价值的AI存储创业公司

作者： Cashcow
2026年10月08日
人工智能, 报告

文/CTOCIO战略研究部

结论：

真正值得长期跟踪的前三名是 VAST Data、WEKA、Hammerspace；MinIO 是第四个非常重要的路线；VDURA 则是一个被低估的高赔率标的。

以下市值预测基于到2031年前后，在AI基础设施超级景气、公司成功IPO或被战略买家高价收购情况下的合理上限情景，不是目标价，也不是基准预测。

重要口径：下面优先采用截至 2026年10月8日 能查到的公开数据。私营公司的收入往往不披露，我们会明确区分“公开披露”“媒体报道”“第三方估算”。

一、 Top 15

排名	公司	核心方向	已融资	当前估值/市场参考	收入规模	NVIDIA关系	2031年潜在市值上限
🥇 1	VAST Data	AI Data OS / File+Object	约$1.38B	$30B	ARR约$500M+	投资+深度合作	$80–120B
🥈 2	WEKA	AI-native Data Platform	约$309M	$1.6B（2024）	未公开；有8位数ARR合同	投资+深度合作	$20–40B
🥉 3	Hammerspace	AI Data Orchestration / Tier-0	$156.7M	约$0.8B	未公开	NVIDIA参考架构合作	$10–25B
4	MinIO	AI Object Storage	$126M左右	未公开	ARR增长很快	深度合作/STX	$10–20B
5	VDURA	Parallel File / AI Storage	约$133M历史融资	未公开	未公开	ConnectX/RDMA等合作	$5–12B
6	Qumulo	Scale-out File/Data	$347M	约$1.2B	~$116M估算	Microsoft/Databricks强合作；NVIDIA较弱	$5–10B
7	Cloudian	S3/Object Storage	$233–246M	未公开	~$35–80M估算	NVIDIA Storage/STX	$4–8B
8	Cohesity	Data Management/AI Data	$1.96B	约$7–8B	数亿美元级	投资+AI合作	$15–30B
9	Nasuni	Hybrid Cloud File Data	约$220M+	$1.2B	2024年收入增长26%	NVIDIA关系较弱	$3–7B
10	LucidLink	Cloud File Streaming	$107M	未公开	未公开	NVIDIA关系较弱	$3–6B
11	Komprise	Unstructured Data Management	$79M	未公开	未公开	NVIDIA Connect Partner	$2–5B
12	Scality*	Object Storage	约$170M+	~$200–300M EV估算	已盈利	NVIDIA生态合作	$2–5B
13	Lightbits*	NVMe/TCP SDS	约$90M+	未公开	未公开	NVIDIA生态相关	$1.5–4B
14	StorONE*	Software-defined Storage	约$38M	未公开	~$3M级估算	AI存储合作	$1–3B
15	Data Dynamics	Unstructured Data Management	$9.7M	未公开	~$13M估算	AI/Data治理	$0.5–2B

* Scality、Lightbits、StorONE虽然目前有美国总部/美国市场主体，但创始背景并非纯粹“美国本土创业”

二、第一梯队：真正可能出现“十倍以上”的公司

🥇 1. VAST Data——目前已经是这个赛道的“巨兽”

这是毫无疑问的第一名。

2026年VAST完成约10亿美元融资，估值达到300亿美元，较2023年的91亿美元估值增长超过3倍；Reuters报道其客户包括 xAI、CoreWeave、美国空军，并且此前与CoreWeave签署了价值 11.7亿美元的商业协议。

VAST更值得注意的是，它已经从：

Storage Company

升级成：

AI Operating System

2026年它进一步推出基于NVIDIA CUDA的软件栈，把存储、数据库、向量搜索、RAG、实时SQL和推理放进统一的数据平台。

NVIDIA关系：★★★★★

不是简单的“认证合作”。

NVIDIA：

是VAST投资者
VAST进入NVIDIA AI基础设施生态
双方共同做CUDA加速数据栈
VAST参与NVIDIA Rubin基础设施
CoreWeave则把VAST作为AI云数据基础

NVIDIA 2026年公布的Rubin生态名单也明确把VAST列为下一代基础设施合作伙伴。

最大护城河

不是文件系统本身。

真正的护城河是：

Storage → Database → Data Processing → AI Retrieval → Inference

逐渐融合。

这意味着VAST可能成为：

AI时代的数据层相当于NVIDIA在计算层的角色。

2031上限

我会给：

$80–120B

当然这已经是极其乐观的情景。

如果AI基础设施继续高速增长，而且VAST成功成为“AI Data OS”的事实标准，1000亿美元并不是完全不可想象。

🥈 2. WEKA——风险收益比可能比VAST更好

WEKA是笔者最喜欢的纯软件AI存储公司之一。

2024年WEKA完成1.4亿美元融资，估值16亿美元；公司当时表示已经有300多个大型AI/GPU部署，而且出现了多个八位数美元ARR合同。NVIDIA也参与了该轮融资。

更重要的是，到了2026年，WEKA已经开始从传统高速文件系统向：

NeuralMesh + Context Memory

升级。

2026年GTC，WEKA宣布把NeuralMesh与NVIDIA BlueField-4 STX结合，用于长上下文Agent AI，并声称能够显著提高context-memory tokens/s。

NVIDIA：★★★★★

这是非常深的生态关系：

NVIDIA投资者
NVIDIA DGX SuperPOD认证
WEKApod
BlueField-4 STX
Rubin生态
NVIDIA AI Factory

NVIDIA官方也把WEKA列入Rubin基础设施合作伙伴。

为什么WEKA有20–40亿美元之外的巨大空间？

因为它有一个非常漂亮的商业逻辑：

GPU越贵 → 存储等待越昂贵 → 企业越愿意为“GPU利用率”付费。

也就是说，WEKA卖的实际上不是storage。

而是：

GPU utilization。

如果一个客户花10亿美元买GPU，那么为了让这些GPU少闲置几个百分点，多花几千万买WEKA并不奇怪。

2031上限

$20–40B

这是Top 15里最值得重点研究的公司之一。

🥉 3. Hammerspace——赔率可能比WEKA还高

最有可能成为AI推理时代新型数据基础设施公司的“小VAST”

Hammerspace不是简单做存储。

核心是：

把GPU服务器里的NVMe、企业NAS、对象存储、云存储等全部变成一个可编排的数据空间。

Meta已经公开使用Hammerspace支持两个24,576-GPU规模的AI集群。Hammerspace称其平台曾管理超过40PB活动数据，并以1000个存储节点为Meta的Llama训练集群提供数据。

更关键的是，2026年Hammerspace已经推出基于NVIDIA参考设计的AI Data Platform。

NVIDIA关系：★★★★☆

与WEKA/VAST相比，NVIDIA没有像投资WEKA/VAST那样的资本绑定，但技术整合非常深。

为什么它特别适合Inference？

因为Inference开始产生一种新的数据：

KV Cache / Context Memory / Agent State

传统存储：

保存文件

Hammerspace：

把数据放到最靠近计算的位置。

这是一个完全不同的价值链。

2031上限

$10–25B

如果Agentic AI真正爆发，我认为它甚至可能成为这份名单中最大的黑马。

4. MinIO——Object Storage路线的最大独立玩家

MinIO的逻辑非常简单：

AI的数据最终大量都会变成对象。

2025年MinIO公布过去两年ARR增长149%，拥有数百个客户，超过一半Fortune 500企业已经使用其产品，并且已经出现多个八位数美元的exabyte-scale客户合同。

到了2026年，MinIO又明显向：

AIStor + MemKV + Context Memory

发展。

它还进入NVIDIA BlueField-4 STX生态。

它与VAST/WEKA最大的不同

VAST：

File + Object + Database + AI OS

WEKA：

极致性能的AI文件/数据平台

MinIO：

S3/Object Storage

所以它的市场可能更大。

但竞争也更激烈。

AWS S3、Google Cloud Storage、Azure Blob、Cloudian、VAST等都会参与。

2031上限

$10–20B

如果AI数据湖全面向S3/Object Storage迁移，上限甚至可以更高。

5. VDURA——市场低估了它

特别建议你关注的一家公司。

VDURA就是原来的：

Panasas

2024年完成品牌重构，并明确宣布从传统硬件存储转向：

software-defined AI/HPC data platform

它拥有超过25年的并行文件系统经验，超过1000个生产部署、50多个国家的客户。2026年V12进一步加入：

RDMA
GPU Context
KV Cache persistence
NVMe tier
HDD tier
S3
AI inference

甚至直接开始宣传：

Persistent Context

也就是让KV Cache不必完全绑定GPU生命周期。

为什么它可能爆发？

因为它拥有：

HPC传统客户 + AI新客户

两个市场。

而且AI推理越来越像HPC：

大规模并行计算 + 极高带宽 + context/state + 数据移动。

2031上限

$5–12B

如果AI Factory市场爆发，它可能是一个非常有吸引力的并购目标。

6. Qumulo——传统Scale-out File Storage的AI化

Qumulo的特点是：

文件系统本身非常成熟，但正在AI化。

2026年它推出NeuralSearch，并与Databricks合作，让企业可以直接搜索、治理和共享Qumulo里的非结构化数据。

它目前估值大约：

$1.2B

2025年收入估算约：

$116M

累计融资约：

$347M

我的判断

Qumulo很可能不会成为第二个VAST。

但是：

$1.2B → $5–10B

这个空间是现实存在的。

尤其如果：

AI搜索 + 非结构化数据 + Edge + Enterprise

成为主流。

7. Cloudian——被低估的Object Storage玩家

Cloudian很有意思。

它已经融资超过：

$230M

2025年正式进入NVIDIA Partner Network，2026年又成为NVIDIA STX相关合作方。

它的HyperStore：

S3
exabyte scale
hybrid cloud
on-prem
AI
sovereign data

非常适合企业AI。

NVIDIA甚至已经把Cloudian纳入BlueField-4 STX生态。

为什么排名低于MinIO？

因为Cloudian：

企业存储DNA更强。

MinIO：

AI-native DNA更强。

所以未来增长弹性我更偏向MinIO。

8. Cohesity——规模巨大，但AI存储纯度较低

Cohesity更准确地说是：

Data Management + Backup + Security + AI Data

2026年Cohesity已经和NVIDIA在Agentic AI、NVIDIA AI Enterprise、vector indexing等方向深度合作。

它现在估值大约：

$7–8B

累计融资接近：

$2B



并且客户规模超过12,000家，包括85+ Fortune 100企业。

为什么不是前三？

因为：

Cohesity解决的是“数据管理”

而VAST/WEKA解决的是：

“GPU如何吃数据”。

后者更直接受益于AI infrastructure capex。

9. Nasuni

Nasuni是另外一个比较稳的公司。

2024年Vista Equity Partners主导投资，使公司估值达到：

$1.2B

公司随后披露2024年收入增长26%，并且已经盈利、现金流为正。

它主要做：

Hybrid Cloud File Data Platform

客户包括：

Dow
Barnes & Noble
E-Trade
Pernod Ricard

它的问题是：

AI纯度不够。

但优点是：

商业模式成熟。

因此它更像：

低风险、低赔率的AI存储公司。

10. LucidLink

LucidLink走的是非常不同的路线：

File Streaming

而不是传统的File Storage。

2023年融资7500万美元之后累计融资约：

$107M

到2026年：

5,000+企业
110,000+ collaborators
150+国家
90PB+数据

客户包括：

Adobe、Spotify、A&E、BuzzFeed、影视公司等。

它最大的机会是：

AI + Media + Video + Cloud-native data

但跟VAST/WEKA相比，AI基础设施属性弱很多。

11. Komprise——小而值得关注

Komprise做的是：

Unstructured Data Management

也就是把企业散落在：

NAS
Object
Cloud
File
Archive

里面的数据建立统一索引和生命周期管理。

它尤其值得关注的是：

NVIDIA Connect Partner。

Komprise明确支持：

NVIDIA GPUDirect Storage
NVIDIA GPU clusters
NeMo Data Stores
AI data curation

累计融资约：

$79M

最近一轮为2023年的3700万美元Series D。

它的最大机会：

AI真正需要的数据不是“所有数据”，而是“正确的数据”。

因此它处于：

Storage → AI Data Curation

这一层。

12–15：更偏“小型并购标的”

Scality

虽然创始背景偏法国，但现在总部在旧金山。

它已经有：

1000+企业客户

并且公司自称已经盈利。

这类公司最大的潜在买家包括：

Dell
HPE
Cisco
NVIDIA
Pure Storage
NetApp

它更可能发生：

$1–5B级战略收购

而不是成为$50B独角兽。

Lightbits

核心是：

NVMe over TCP + Software Defined Storage

它直接针对AI基础设施的：

高性能 + disaggregation

2026年公司称AI training/inference正在推动NVMe/TCP需求。

如果AI Factory从“服务器内部存储”转向：

Compute / Memory / Storage完全解耦

Lightbits的价值会明显上升。

StorONE

StorONE走：

Hardware-agnostic Software Defined Storage

路线。

最有意思的是2026年已经进入Wand AI的主权AI基础设施方案，用实时tiering降低AI系统的flash需求。

但是它规模太小：

融资约：

$38M

因此我把它视为：

高技术壁垒、小概率大回报

而不是核心标的。

Data Dynamics

这是名单里面最小的一家。

累计融资只有约：

$9.7M

2025年收入估算约：

$12.8M

它做的是：

企业非结构化数据治理

如果AI时代“数据治理”成为刚需，它可能成为一个不错的并购标的。

三、如果只看“NVIDIA关系”，排名会完全不同

这是我认为非常重要的一张表：

公司	NVIDIA资本关系	NVIDIA技术合作	NVIDIA认证/参考架构	综合
VAST	⭐⭐⭐⭐⭐	⭐⭐⭐⭐⭐	⭐⭐⭐⭐⭐	极强
WEKA	⭐⭐⭐⭐⭐	⭐⭐⭐⭐⭐	⭐⭐⭐⭐⭐	极强
MinIO	⭐⭐	⭐⭐⭐⭐⭐	⭐⭐⭐⭐⭐	极强
Hammerspace	⭐	⭐⭐⭐⭐⭐	⭐⭐⭐⭐	强
Cloudian	⭐	⭐⭐⭐⭐⭐	⭐⭐⭐⭐⭐	强
VDURA	⭐	⭐⭐⭐⭐	⭐⭐⭐	较强
Cohesity	⭐⭐⭐⭐	⭐⭐⭐⭐	⭐⭐⭐	强
Komprise	⭐	⭐⭐⭐⭐	⭐⭐⭐	较强
Qumulo	⭐	⭐⭐	⭐⭐	中等
Nasuni	—	⭐	⭐	弱

NVIDIA自己的2026年STX公告已经把 Cloudian、MinIO、VAST、WEKA列为核心storage生态伙伴；Rubin生态中也明确包括VAST和WEKA。

四、真正重要的是：AI推理正在改变“存储”的定义

这是我认为你这个问题最值得深入的地方。

过去存储公司的价值链是：

HDD → SSD → File/Object → Backup

AI训练时代变成：

Dataset → GPU → Checkpoint → Model

但Agentic AI / inference时代正在变成：

Model weights

↓

KV Cache

↓

Context

↓

Vector DB

↓

RAG

↓

Agent Memory

↓

Tool state

↓

Persistent user state

于是出现了一个新东西：

Context Storage

这可能是未来5年整个存储行业最大的结构性变化。

NVIDIA的BlueField-4 STX其实已经直接承认了这一趋势：其2026年推出的STX就是为了把传统storage变成面向长上下文推理的context memory infrastructure，NVIDIA称该架构可以提高token throughput并改善数据摄取效率。

而现在最积极抢这个市场的，恰恰是：

WEKA
Hammerspace
MinIO
VAST
VDURA

五、所以我会把投资价值重新排一次

如果不是单纯比较“公司规模”，而是问：

未来5年谁最可能因为AI inference + agentic AI而出现估值跃迁？

我的排名会变成：

S级

① VAST Data

已经证明商业模式，而且$30B估值仍然可能只是开始。

② WEKA

目前估值相对VAST小得多，但技术和NVIDIA生态位置极佳。

③ Hammerspace

风险最高，但我认为赔率最大。

A级

④ MinIO

Object Storage + AI Data + Context Memory。

⑤ VDURA

HPC → AI Factory → Inference Storage，是非常有意思的转型。

⑥ Qumulo

传统File Storage AI化成功的话，有望出现估值重估。

⑦ Cloudian

Object Storage + NVIDIA + Sovereign AI。

B级

⑧ Cohesity

规模大、客户多，但AI存储纯度低。

⑨ Nasuni

商业质量很好，但AI弹性有限。

⑩ LucidLink

非常优秀的Cloud File Streaming，但AI基础设施属性有限。

⑪ Komprise

小而有潜力，特别是AI data curation。

C级

Scality
Lightbits
StorONE
Data Dynamics

更适合：

战略收购 / 小概率大回报

而不是独立成长为数百亿美元公司。

六、如果让我现在只选5家

我不会选传统意义上“最安全”的公司，而会选：

VAST Data

WEKA

Hammerspace

MinIO

VDURA

其中我给它们的投资逻辑分别是：

VAST = AI Data OS

WEKA = AI Storage/Memory

Hammerspace = AI Data Fabric

MinIO = AI Object Store

VDURA = AI/HPC Parallel Storage

这五家实际上构成了一张非常漂亮的**“后GPU时代AI数据基础设施地图”**。

尤其值得注意的是，VAST和WEKA已经被NVIDIA直接纳入Rubin/STX生态，而Hammerspace、MinIO则在向“Context Memory”这个新市场靠拢。这意味着未来存储公司的竞争核心很可能不再是“IOPS谁更高”，而是：

谁能够以最低成本，把模型权重、KV Cache、上下文和Agent Memory，在GPU需要的那一刻送到GPU旁边。

这也是为什么我认为Hammerspace可能是这份名单里最值得深入研究的黑马，而VAST则是已经被市场验证、但估值也已经非常高的“确定性龙头”。

另外有一个值得特别留意的变化：Pliops原本很符合这份名单，但2026年已经进入Astera Labs的收购流程，因此我没有把它作为独立创业公司计入Top 15。

如果从“投资回报率”而不是公司实力出发，我下一步会重点比较 WEKA vs Hammerspace vs MinIO vs VDURA——这四家公司当前估值差距巨大，但都有可能成为AI inference时代的核心数据基础设施公司。


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