中国云计算产业竞争格局研究.docx

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中国云计算产业竞争格局研究

2021年中国云计算产业竞争格局研究

经过十多年发展，IT基础设施建设完善，云计算市场认知度提升，行业飞速发展。

总结AWS、Azure和阿里云的成功经验，为公司的云计算业务快速发展作铺垫。

亚马逊与阿里巴巴的电商业务属性需要大量弹性的IT基础设施，将流量低谷时期闲置的计算、存储、网络资源提供给客户使用并不占用额外成本，规模效应显著。

微软错过移动时代发展机会后拥抱云计算开源浪潮；大力发展混合云产品，Azurestack架构一致性大幅提升用户体验，云业务市场份额跃居全球第二；转型后营收与盈利能力经短期阵痛后快速提升。

本文参考国金证券报告“从3A发展看中国云计算产业竞争格局变化”，AWS的产品架构历程沿着云计算产业链不断向上游延伸，即从底层的IaaS，到PaaS、SaaS，本质上是为增强客户黏性，通过产品差异化提升定价能力。

单纯的IaaS业务毛利率相对较低，向上延伸的业务模块通用性越来越弱，同时产品差异化定价能力逐步增强，毛利率也逐步提升。

具体经历三个阶段。

阶段一、2006-2008年，开辟公有云，提供基础服务

2006年，AWS率先开辟云计算市场，推出简单存储服务SimpleStorageService（S3）和弹性计算云ElasticComputeCloud（EC2），并陆续推出计算、存储类产品，服务于早期的初创公司与开发者。

这一时期的云上产品组合还比较单薄，也存在一些限制，但计算和存储分离的核心理念已经得到初步确立，并深刻影响了基于云上应用程序的架构模式。

阶段二、2009-2015年，推出私有云，加强数据库建设

随着AWS业务发展，客户发展重心逐渐转向传统企业。

早期客户更注重云服务速度和敏捷性，传统企业更重视IT安全与原有数据库迁移难题，对云服务持怀疑态度。

同时，云计算厂商纷纷入局对AWS提出新的挑战。

由此，AWS在2009年推出虚拟私有云产品，打消传统企业对于将大量高负荷工作任务迁移到公有云的担心，在IaaS层面继续推进和增强虚拟机产品的多样性。

存储类服务在初期得到市场欢迎和认可之后也迎来大发展，原有功能得以细化，通过引入冷、热乃至存档的各级分层，进一步凸显成本优势。

PaaS中的泛数据库类服务也得到快速的发展，如AmazonRedshift、AWSAurora、Snowball系列等均得到广泛的支持和采用。

阶段三、2016-2020年，深耕人工智能，重塑混合云

这一时期AWS积极参与和投入当下的热点技术，从AI与机器学习、IoT与边缘计算、区块链到工程实践领域的DevOps、云原生和ServiceMesh，甚至量子计算。

AI发展有三要素：

数据、算法和算力。

其中，数据是最重要的生产资源。

经过基础设施完善、业务数据积淀与行业技术水平Ready，2016年开始，AWS每年会发布大量的AI产品，从平台级的SageMaker系列服务到应用级的学习工具服务，其中仅在2020年就发布了250多项机器学习相关的新功能。

当企业大量的工作负载部署在云端、对于云的应用进入深水区之后，为避免单一供应商出现故障时的风险以及单一厂商过分依赖，多云架构和解决方案兴起，以帮助企业集中管理协调多个异构环境，实现跨云容灾和统一监控运维等需要。

多云与混合云成为大中企业刚需，AWS在2019年发布Outposts，引领了一波“公有云私有化部署”的浪潮，2021年还将上线大量的混合云服务，强化边缘节点的部署。

丰富的产品结构与持续的资本投入加速公司业务扩张。

超过十年创新积累，AWS拥有全球最丰富的产品，形成包括分析、区块链、计算、容器、数据库、物联网、机器学习、存储、VR和AR等全方位的产品矩阵。

业务新增功能和特征数也在逐年增加，2019年达到2345项，满足客户多样化需求。

为实现一站式交付的用户体验，AWS持续投入资本开支，云基础设施持续扩张，现已在全球25个地理区域内运营80个可用区，并宣布将在澳大利亚、印度、印度尼西亚、西班牙和瑞士新增5个AWS区域、15个可用区。

从当前可用区分布来看，亚太、北美和欧洲是AWS的重点部署区域。

突出的规模效应推动AWS强者恒强。

目前AWS的收入结构以IaaS和PaaS为主，业务本身的通用性、重资产属性等使其具有良好的规模效应。

业务规模的扩大显著提升整体云平台资源的利用效率，降低上游基础设施的平均采购成本，同时摊薄折旧成本和公司整体的单位运营费用，提升盈利能力。

财报显示其营业收入从2013年的31.08亿美元增长到2020年的453.7亿美元，年复合增长率达63%。

相应的营业成本年复合增长率33%，约为营业收入年复合增速的一半，规模效应明显。

从营业利润率来看，最近三年AWS营业利润率整体在30%上下波动，由于规模效应持续存在，公司营业利润率仍有进一步向上的空间。

微软在PC时代与IBM合作，通过Windows操作系统与Office办公软件获得长期垄断地位，降低了对市场变化的敏锐度。

20世纪80-90年代，IBM个人电脑垄断市场，全球份额近80%，带动Windows发展，奠定全球领先软件公司地位。

2000年1月斯蒂夫鲍尔默接替比尔盖茨成为微软CEO，仍固守Windows系列产品，忽视手机业务，移动时代产品布局落后竞争对手5年以上，2010年发布WindowsPhone，但市场份额低且下降明显。

纳德拉接任CEO后确认“移动为先，云为先”战略，云业务为公司开启第三条增长曲线。

2012-2014年，微软业务全面受阻，第一增长曲线PC业务已成明日黄花，又错过移动时代第二增长曲线，必须寻找新增长机会。

纳德拉临危受命，全面调整公司战略，打破公司各部门间壁垒，组织架构和业务调整全面以”云”为核心，并加强生态合作。

适逢行业整体开源浪潮，微软顺利转型。

度过转型期阵痛后，微软业绩表现良好。

转型期公司扩张自身产品的跨平台适用范围；在内生业务上，通过Windows10免费升级扩展用户群体，为Azure及SaaS服务引流。

唯一提供IaaS+PaaS+SaaS全栈服务的头部云计算公司。

SaaS服务是微软的独享优势。

与AWS等公司不同，微软除了提供底层基础设施服务，还提供订阅软件产品。

Office套件在PC时代已成为企业办公刚需，用户粘性强，具备转型SaaS的天然优势。

混合云打造差异化竞争优势，架构一致性大幅提升用户体验微软混合云先发优势显著，Azurestack架构一致性大幅提升用户体验 。

随着云计算发展深入，兼具数据安全与资源弹性的混合云成为行业发展趋势。

公司2014年起开始布局混合云市场，与思科、Dell等五家厂商合作研发AzureStack，对比亚马逊、谷歌等公有云厂商，微软在混合云市场先发优势显著。

微软的混合云方案可以在Azure公有云和AzureStack的本地环境中使用一致的DevOps开发运维流程。

与公有云一致的开发接口及DevOps流程带来的一致性用户体验，构成差异化竞争优势，增长迅速，市场份额提升。

阿里云跻身全球头部云计算厂商与公司管理层战略远见高度一致。

阿里云09年成立之初，商业社会与资本界对云计算认识仍然不足，马云却力排众议，将云计算与大数据作为发展战略，我们判断主要出于以下原因：

1）云服务出现之前阿里等科技公司需投入大量IT基础设施支撑业务，对海外厂商的Oracle数据库、IBM/HP的小型机/服务器、还有EMC的存储产品依赖度高，价格昂贵，资本开支巨大，且后期运维不便；2）电商等业务迅速发展，传统IT架构已无法支撑如此高并发量的处理能力，且资源扩展灵活性差；3）将公司非高峰期的剩余算力开放给客户使用，在投入成本不变的情况下可形成价值增量。

王坚是阿里云创始人，2009年-2013年期间主要任务是技术攻坚，带领团队自主研发“飞天”操作系统。

此外，阿里云发布的产品主要为云主机、对象存储等底层基础设施。

15年左右阿里云参考亚马逊路径，将虚拟化技术从xen切换为kvm。

2014-2016年是阿里云成长期，主要满足互联网企业上云基本需求。

张建锋2016年4月出任阿里云CTO开启智能转型阶段，对IaaS做深度定制化，夯实PaaS能力，侧重云钉一体、被集成、产业互联网等方面，战略打法是为行业提供更多的解决方案。

15年底张勇接任CEO，进行了战略性组织架构调整，从传统的树状结构调整为符合移动互联网时代的网状结构，将为业务线提供基础技术、数据等支持的部门整合成为“大中台”，统一为业务线提供支持和帮助。

自此业务中台和数字中台并肩构成了双中台，“大中台、小前台”模式确立。

大中台加快公司业务孵化速度，并沉淀出可对外销售的产品。

业务中台实现了后端业务资源到前台易用能力的转化；数据中台利用获取的各类数据，对数据进行加工，获取分析结果，提供给业务中台使用。

业务中台与数据中台相辅相成、互相支撑，加快公司业务孵化速度。

之后阿里巴巴的中台架构又孵化出钉钉、飞猪、口碑等一系列创新业务。

借助“双11”场景，数据中台逐渐沉淀出很多过硬的中间件产品，并且将沉淀的业务能力与数据资源开放给企业客户，传统企业“烟囱式”的IT架构被打破，通过企业级分布式应用服务EDAS、分布式数据库DRDS和消息服务MQ等PaaS产品实现数据的跨部门互通。

16年1月，阿里云发布一站式大数据平台“数加”，是阿里云专业做大数据的产品大家族，开放阿里巴巴十年的大数据处理能力，首批亮相20款产品，包括大数据基础服务、大数据分析及应用、人工智能、机器学习等多个方面。

其中，大数据开发套件（DataWorks）提供全面托管的工作流服务，一站式开发管理的界面，涵盖八大数据资源平台，帮助企业快速搭建数据中心。

2016年8月，阿里云发布人工智能ET，正式进军AI产业。

人工智能ET提供城市所需的海量数处理能力，通过城市数据中台与城市智能引擎，开放API，从而支持众智生态。

基于同一个数据资源平台（DRP），4大体系（全域数据汇聚技术、数据融合加工工艺、数据治理方法体系、数据开放共享机制），7大标准规范，8大工具套件，构成1478个能力体系，衍生出20多个行业产品，3000多个解决方案。

ET工业大脑已经广泛参与到新能源、化工、重工业等不同制造领域，帮助合作伙伴取得了巨大的价值，如：

协鑫光伏电池切片良率提升1%，盾安风电的风场运维成本降低20%，中策橡胶的合格率提升5%，天合光能A品比例提升7%。

ET城市大脑采用飞天操作系统，涉及的数据量巨大，仅视频摄像头就有5万多路，通过飞天的计算能力发挥独特优势。

中国早期上云企业以互联网公司为主，对云计算接受度高。

政企客户资金雄厚，基本已有自己的机房部署，对于公有云安全性仍存疑虑。

阿里云发布的专有云（ApsaraStack）支持企业客户在自己的数据中心部署飞天操作系统，是向传统政企行业进击的重要举措。

阿里云的公共云平台已经过大规模市场服务验证，专有云的设计完全采用相同技术体系架构，基于阿里云的飞天平台提供云计算服务。

基于同一平台，针对企业市场进行了二次优化，适用于50台-1万台客户集群规模，使之易交付、易管理，同时满足政企市场的安全合规和可靠性要求。

2020年是双11全面云原生化的第一年，天猫又创新纪录，订单峰值58.3万笔/秒，销售额4982亿。

第三代神龙架构输出千万核CPU计算能力，保证业务稳定性。

神龙架构通过I/Ooffload芯片加速，对容器等产品高度适配，能高效调度和自动化弹性伸缩的容器化产品，具备在3分钟启动50万核vCPU的极速弹性能力。

第三代神龙架构全面支持ECS虚拟机、裸金属、云原生容器等，在IPOS（Input/OutputPerSecond，每秒输入输出量或读写次数）、PPS（PagePerSecond，每秒发包数量）等方面提升5倍性能。

全量并顺利承载双11所有业务是神龙架构能力的最佳证明。

神龙云服务器还对外支撑各种流量高峰场景，如：

12306春运抢票、微博热点的暴涨流量、钉钉2小时扩容10万台云服务器等。

阿里由于电商属性，拥有大量的计算资源，而流量低峰期的闲置资源是阿里云的天然优势，得以最低投入成本发展云计算。

阿里巴巴坚定执行“云计算+大数据+AI”战略，构建的商业帝国将自身业务部署在阿里云上，完成全栈产品从无到有、从有到优的过程。

2019年公司完成全站的核心系统上云，20年又提出“三位一体”，即：

将自研技术、开源项目、商业产品形成统一的技术体系，最大化技术的价值，赋能阿里云上数以万计的企业、机构、开发者及用户把技术红利发挥到极致。

目前公司已有418个产品，携手1000多个第三方服务商及合作伙伴，提供2万种以上商品及服务，构成云计算产品宇宙。

云计算技术只有落在行业形成解决方案才有价值，因此阿里集团自身的商务实践是绝佳的演练场，不断打磨产品性能，在POC测试中表现优异，从而转化为获客能力，提升市场份额与收入规模。

阿里云从模仿者逐步成为全球领先者，部分产品性能甚至超越AWS。

从阿里云成长路径看，早期研发的较多产品模仿AWS等领先厂商。

如：

虚拟机ECS对标AWS的EC2，轻量服务器SimpleApplicationServer对标AWS的Lightsail，ACK容器对标AWS的ElasticKubernetes，数据库PolarDB模仿AWS的Aurora等。

随着阿里云近年快速发展，产品体系日益完善，追上了AWS的脚步，部分产品还有先发的优势，如CEN、SLS等。

得益国国内直播行业火热，阿里云CDN直播比AWS成熟。

以云原生数据仓库AnalyticDB为例，通过分布式强一致存储、高性能批量导入、高吞吐实时更新DML、行列混存和智能索引等技术通过了数据库界最具挑战的TPC-DS基准测试，验证了阿里云数管理系统的高性能与性价比。

中国的云计算市场进入下半场，本质上是由消费互联网到产业互联网，更多的是传统企业的数字化转型。

2019年之前，上云大多数上的是公有云，行业互联网属性极强，原因有二：

1）互联网企业讲究短平快效益高，租用服务器的方式性价比极高；2）互联网的流量高峰不可预知，而云业务的弹性属性备受欢迎。

2019年之后，一些传统企业开始快速上云，与互联网企业不同，传统企业注重数据安全和独立自主，倾向采用私有云。

腾讯云在政企云方面布局早、行业理解深；金融云深受产业认可，如四大行三家都跟腾讯云进行合作，实力可见一斑；基于自身业务，在文娱、音视频直播、游戏等行业具备很强的技术能力。

随着传统企业上云，华为等具备传统政企客户服务经验的厂商快速追赶。