戴尔 165 亿、华为 78 亿、NetApp 66 亿、Everpure 56 亿、HPE 47 亿

2026 年 9 月 10 日，IDC 发布《全球季度企业存储系统追踪报告》。

2026 年第二季度，全球外部 OEM 企业存储系统（ESS）厂商收入达到 103 亿美元，同比增长 33.6%，高于第一季度的 28.7%。

相比 2025 年全年仅 3.9% 的增速，全球企业存储市场今年明显升温。

IDC 认为，本轮增长主要由三股力量共同推动。

首先是 AI 和基础设施更新带来的真实需求。过去两年，企业 IT 预算更多流向 GPU、服务器等 AI 计算基础设施，存储更新被推迟。随着这轮延后的设备更新需求集中释放，高端存储市场率先出现强劲增长。

其次，NAND、DRAM 等存储器件价格上涨正在推高整套存储系统的售价。由于内存厂商持续将产能向利润率更高的产品倾斜，SSD 价格受到的影响尤其明显。

IDC 预计，供应端在 2028 年之前都很难出现明显缓解。

与此同时，企业开始提前采购。

由于市场普遍预期存储组件价格还会继续上涨，一些企业选择提前锁定预算和设备配置，而不是等价格上涨后再采购。

结果是，企业花费更多的钱，却可能只能买到更少的存储容量。

从不同存储类型来看，全闪存阵列仍然是最大市场。

全闪存阵列（AFA）收入达到 54 亿美元，同比增长 42.9%，占整个企业存储市场的 52.1%。

混合闪存阵列（HFA）收入为 39 亿美元，同比增长 25.5%，市场份额为 37.5%。

纯 HDD 阵列收入约 11 亿美元，同比增长 22.6%，占比 10.4%。

高端存储的增长尤其突出。

2026 年第二季度，平均售价超过 25 万美元的高端存储系统收入达到 27 亿美元，同比增长 90.6%，占全球企业存储市场的 26.2%。相比第一季度 60.7% 的同比增速，高端存储市场进一步加速。

IDC 表示，大规模 AI 基础设施存储部署是高端市场增长的重要推动力。

平均售价在 2.5 万至 25 万美元之间的中端系统收入达到 67 亿美元，同比增长 28.2%，占市场的 64.8%。

相比之下，售价低于 2.5 万美元的入门级系统收入降至约 9 亿美元，同比下降 14.6%。

AI 正在改变企业存储投资逻辑。

过去两年，大量企业首先将预算投入 GPU 和加速服务器，以建设 AI 训练基础设施。随着 AI 工作负载逐渐从训练向推理扩展，企业开始发现，瓶颈已经不只是算力，还包括数据能否快速送到 GPU，以及海量非结构化、多模态数据能否被高效调用。

面向 AI 训练和推理高带宽需求设计的全闪存存储平台，也因此成为 IDC 追踪的增长最快产品类别之一。

IDC 企业基础设施、存储和数据管理副总裁 Natalya Yezhkova 表示，过去两年存储投资一直让位于计算基础设施，企业大量预算进入加速服务器市场，存储支出的增长速度远低于算力。

随着 AI 从训练向推理转移，这种情况正在改变。企业面对的问题不再只是有没有足够的计算资源，还包括能否足够快、足够广泛地调用自己的数据资产。

与此同时，存储系统本身正在变得更加昂贵，而企业很难单纯等待价格周期回落，因为数据现在就需要被使用。

IDC 预计，组件成本至少到 2027 年仍将维持高位，因此价格上涨仍会继续推高存储市场收入，而 AI 推理、非结构化数据增长以及多年积压的设备更新需求，也将继续支撑市场。

从地区来看，第二季度 IDC 追踪的九大区域全部实现同比增长。

美国仍然是全球最大的企业存储市场，收入达到 36 亿美元，同比增长 26.8%，占全球市场的 35.3%。

加拿大增长最快，同比增长 77.2%。

亚太地区（不含日本和中国）增长 73.1%；中东欧增长 54.1%。

西欧收入达到 19 亿美元，同比增长 42.8%，仍是全球第二大区域市场。

中国市场收入达到 22 亿美元，同比增长 20.7%。

日本增速最低，但仍实现 12.9% 的同比增长。

厂商排名方面，戴尔继续位居全球第一。

戴尔企业外部存储收入约 24.59 亿美元（165 亿元人民币），同比增长 42.5%，市场份额由去年同期的 22.3% 提升至 23.8%。

华为稳居全球第二，收入约 11.69 亿美元（78 亿元人民币），同比增长 29.4%，市场份额为 11.3%。

NetApp 位居第三，收入约 9.88 亿美元（66 亿元人民币），同比增长 35.7%，市场份额为 9.6%。

Everpure 位居第四，市场份额为 8.1%，收入 8.38 亿美元（56 亿元人民币）同比增长 50%，是全球前五大厂商中增速最快的一家。

惠普企业（HPE）排名第五，收入约 7 亿美元（47 亿元人民币），同比增长 31.9%，市场份额为 6.8%。

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