摘要：（报告出品方/分析师：德邦证券崔世峰许悦）1云计算产业链梳理云计算服务商位于产业链中游。在分析云计算行业竞争、成长逻辑前，我们先对产业链进行梳理说明。如图1所示，云计算产业链分为上游IT基础设施提供商，代表厂商有Intel、...
（报告出品方/分析师：德邦证券 崔世峰 许悦）
云计算服务商位于产业链中游。
在分析云计算行业竞争、成长逻辑前，我们先对产业链进行梳理说明。如图 1 所示，云计算产业链分为上游 IT 基础设施提供商，代表厂商有Intel、NVIDIA、信骅科技（Aspeed）等，中上游数据中心，代表厂商有万国数据、世纪互联、中国移动等，中游包括云计算服务及解决方案提供商，代表企业有阿里云、腾讯云、华为云、AWS等，下游客户主要为互联网、 金融、制造业、政府等行业企业。
上游硬件厂商市场格局高度集中。
据第三方咨询机构统计，服务器CPU市场份额高度集中于Intel及AMD两家，其中2Q21 Intel占据88.4%的市场份额，AMD占据11.6%的市场份额。
独GPU（不含PC）市场份额也集中于NVIDIA 和AMD两家，1Q21 AMD市场份额达20%，NVIDIA则为80%。
此外，BMC芯片、光模块、服务器等市场份额均集中于头部企业。
根据 Gartner 统计，2019年信骅在全球服务器 BMC 市场份额占比为70%。光模块市场前三名份额超 40%，服务器市场前五名份额超 50%。
上游量价呈现周期性波动。
由于上游企业生产工艺复杂，流程周期较长，导致供给侧对需求侧反应滞后，行业量价存在明显的周期性。
另一方面，数字芯片的使用寿命相对较短（因为更新换代快）,而模拟芯片使用寿命更长，因此 CPU 等数字芯片周期性更强。
图 7：模拟芯片周期性弱于数字芯片 图 8：主要元器件厂商营收同比呈现周期性波动
摩尔定律驱动硬件成本长期下行。
1965年Gordon Moore提出摩尔定律，即芯片上的晶体管每隔12个月将增加一倍（1975年修正为24个月）。这意味着：
1）每平方毫米的成本逐步上升；
2）晶体管性能提升且每晶体管成本指数下降。
因此，摩尔定律意味着半导体成本随着技术进步将长期下行。
中上游行业格局相对集中，进入壁垒较高。
云计算服务商通常会选择性地将需求外包给第三方数据中心，例如在经济相对不发达的地区建设数据中心是不经济的，而第三方数据中心聚合多种需求能够实现规模经济。
目前我国数据中心行业格局较为集中，因为：
1）电信运营商数据中心需要牌照；
2）运营商数据中心存在规模效应。据中国信通院，2019 年中国 IDC 行业 CR3 超 60%，分别为中国电信（30.6%）、中国联通（19.1%）、中国移动（12.6%）。
云计算厂商格局头部化明显。
全球范围内，亚马逊、微软、阿里巴巴、谷歌公有云市场份额逐步扩大，2016-20 年 CR4 份额持续提升。国内来看，阿里、腾讯、百度、华为占据公有云市场前四，CR4 比例接近 80%。
下游客户行业分布集中于互联网、物流、金融等行业。
据信通院、赛迪顾问统计，云计算下游的行业客户主要分布在互联网、交通物流、金融、电信、制造业等行业。
我们注意到2018-20年上云行业从互联网等新兴行业向传统行业渗透。
市场对阿里云的关注主要集中在两个问题：
一、云计算行业空间有多大？海外云业务的拓展空间有多大？
二、阿里云的毛利、净利率空间在哪里？细分领域的竞争者加入是否会影响利润率情况？
经过对行业的深入研究，我们发现云计算行业具有高研发门槛，重渠道体系，同时云计算作为 IT 专业化分工的产物，具备规模效应，综合来看云计算行业趋向于头部化集中。
同时，云计算的进化成长是 IT 行业进一步精细化分工的结果，符合客观经济规律，行业成长性好、确定性强。
具体到阿里云，我们认为阿里云在国内 IaaS 市场地位尤为稳固，并且 PaaS 层逐步成长，在细分领域的投入研发具备先发优势，后续 PaaS 层不断突破后有望巩固自身在 IaaS 层的市场地位，同时吸引 SaaS 生态伙伴加入，形成业务正循环。
此外，公司在海外地区布局较国内其他厂商较早，取得较大进展。阿里云在亚太地区市场份额第一，而亚太地区成长性也较好，公司通过早期布局、重研发投入等方式继续在海外市场维持领先优势。
收入结构上，目前 PaaS 层收入已经超过 IaaS 层，且公司目前主要研发力量投入在 PaaS 层，反映一方面 IaaS 层产品已基本成熟，后续竞争者突围难度较大。
另一方面 PaaS 层细分领域较多，高研发投入仍将继续维持一段时期，一旦产品逐步打磨成熟，渠道、运营体系逐步完善，公司在 PaaS 层的竞争优势就得以确立。
基于 PaaS、IaaS 的优势，公司能够吸引更多的 SaaS 层开发商加入生态，形成业务的正循环。
这一过程中预期阿里云的毛利、净利率均能够实现改善，远期毛利率预期达到40%以上，净利率在20%以上。
市场空间上，2021-25年国内云计算市场规模预计由2475亿元增长至6522亿元，复合增速达 27%。
2.1. 云计算行业竞争逻辑：规模效应驱动成长
规模效应是云计算行业头部化的主要驱动因素。规模效应主要体现在硬件成本的边际摊薄，头部厂商集聚大量订单从而实现规模经济，相比同业具备成本优势。
体现在行业格局上，客户通常会随着时间的推移而增长，同时客户通常选择单一供应商作为其主要云服务提供商。
此外，行业固有的准入壁垒也导致竞争格局的头部化。格局的优化进一步促进成本的优化，因此头部厂商享有更具优势的地位。
具体各细分领域实现规模效应的路径有所差异，我们依次进行分析。
IaaS 层同质化强，竞争关键在于资源优势。产品服务同质化意味着平台面临价格竞争，价格接近情况下资源优势能够吸引合作伙伴的加入，多数企业加入则形成规模优势，规模经济下摊薄成本，进而形成积极的业务循环。
IaaS 层功能主要包括计算、存储、网络等，上游硬件资源的高度同质化，客观上决定了 IaaS 产品的高度同质性。尽管不同厂商技术路线上可能存在差异，但终端产品功能等是趋于一致的。
我们对比主要云厂商的功能，观察到 AWS、阿里云的计算、网络、存储等多数功能存在相似性，这反映 IaaS 层功能产品的差异化程度不高。
在产品使用功能相似的基础上，价格成为影响订单的主要因素，AWS、阿里云等头部厂商通过自研硬件等方式实现成本优势。
IaaS 层同质化竞争背景下，头部厂商加大技术投入。
价格战的背后是成本竞争，因此主要云计算厂商开始自研上游硬件，通过技术架构的优化实现单位性能下的成本降低。
亚马逊的成本优势来自技术研发的领先。
以Nitro为例，AWS通过Nitro专门承担虚拟化管理任务，从而解放CPU的计算资源，大幅降低客户的使用成本。
根据2019年AWS技术峰会，基于Nitro架构的计算实例C5较C4价格下降35%，内存实例R5 较R4下降49%，GPU计算实例P3较P2下降40%。Graviton方面，AWS于2019年AWS re:Invent会议发布基于 ARM 指令集研发的处理器Graviton 2，相比第1代Graviton 2性价比提升 40%。
图 19：AWS 的 Nitro 承担虚拟化管理，提升计算效能
基于行业领先的技术，AWS能够在成本下降的同时实现性能优化，并通过降价对竞争对手形成挤压。
除技术外，资源优势对市场竞争也起到明显作用。
由于云服务商在业务发展初期一般采取价格跟随策略，即不以成本为主要定价依据，而根据头部厂商的定价作为自身的定价依据，在此情况下技术升级决定的是远期的利润空间，而短期竞争下平台往往依靠合作伙伴、投资生态等方式进行竞争。
经过对行业主要云服务商的研究，我们总结资源优势主要体现在①渠道体系；②客户积累；③业务协同；④路径依赖等方面。
1）渠道体系：面对企业用户，间接销售渠道的作用非常大。
根据 Canalys 统计，2020 年云基础设施服务的总支出同比增长 33%至 1420 亿美元，其中来自间接渠道的销售业务推动了近 20%的市场份额的增长。
成熟的 to B 销售体系具备规模效应。我们注意到微软、华为的销售费用率总体呈现下降趋势。
我们认为这主要是由于用户生命周期的原因，企业流程往往相对复杂，造成转换成本很高，因此造成续费率较高，LTV 也较高；而个人客户面临选择多，转换成本相对较低，因此造成续费率低，to C 的商业模式往往偏向于赚短期的钱。
在用户生命周期较长的情况下，后续的销售费用将逐步被摊薄，而生命周期较短时，这一效应相对不明显。
在销售体系上阿里云与 AWS 类似，而 Azure 与华为类似。
微软、华为主要客户均为企业客户，主营业务经营时间较长，积累的客户资源较为丰富，尤其是大型客户，因此 Azure、华为云在企业用户资源上具备优势。
华为多年实践沉淀成熟完善的渠道体系。
根据《华为销售法》，华为设立全国办事处（一般为5~6个），分管不同区域，而省一级的代理商有1~2家，人数在10~30人，团队涵盖销售人员、技术支持、售后服务。
人员管理方面，华为对销售人员进行统一培训，后进行第一轮陌生拜访；客户拓展方面，华为主要通过举行各种行业展会、技术交流会，邀请客户的管理层和技术层参加。
为了建设客户关系，华为经常举办酒会、沙龙等。
图 25：华为渠道销售体系概览
为个人客户搭建的直接销售渠道在云业务的推广上往往不具备复用性。
以阿 里云为例，2019年阿里云峰会上首次发布全国总经销商牌照，由总经销商并辅助阿里云搭建渠道销售体系。
可见，阿里巴巴过去以小 B 商家、C 端消费者为主要客户，而这些客户与阿里云的潜在客户重合度不高，因此新业务需要重新搭建渠道体系。
阿里云、腾讯云于 2019 年开始引入分级代理商体系，目前处于持续引入合作伙伴的阶段。
根据腾讯云、阿里云官网披露，截止 2021 年 8 月，腾讯云的渠道合作伙伴在 8000 家以上，阿里云渠道合作伙伴在 1 万家以上，华为云在 2020 年 5 月合作伙伴突破 1 万家1，Azure 在 2018 年大中华区合作伙伴超 17000 家。
根据阿里云官网，阿里云代理商按销售金额、新拓展云客户、技术认证人员等标准，将代理商划分为标准级、优选级、领先级、精英级和旗舰级，其中阿里云为精英级和旗舰级团队配备专属团队，提供售后服务、技术支持、销售支持等。
例如，阿里云可与精英级和旗舰级代理商举办客户沙龙会、客户定制化培训等活动，为代理商突破客户提供助力。
腾讯云与阿里云在代理商分级、代理商权益方面具备一定相似性，也为高级别代理商提供专项培训、技术交流、高端论坛等服务，但门槛较阿里云相对较低一些。
例如，腾讯云为铂金级及以上代理商提供年度高端合作伙伴论坛、峰会定邀名额及展台等服务，年度业绩门槛为 2000 万元以上，而阿里云相似权益的业绩门槛为 3000 万元以上，并对客户拓展提出要求。
2）客户资源：阿里云具备先发优势，头部企业覆盖优势明显。
根据阿里巴巴投资者日，截止1H18阿里云覆盖80%的中国科技类公司，截止1H20阿里云覆盖60%的 A 股上市公司，截止1H21阿里云覆盖38%的世界500强企业。
对互联网平台而言，云计算业务收入分为体系内生态（内部结算）、参股公司、外部非关联公司：
1）阿里生态内的业务协同，例如天猫、菜鸟网络、高德地图与阿里云展开合作，并逐步将业务核心系统迁移至阿里云上（2019年11月，天猫双十一实现核心系统100%上云；2020年11月，菜鸟物流网络平台已将核心系统全面迁至阿里云）。
生态内业务的收入难以直接测算，但我们借助业务相似的京东智联云进行估算，京东智联云主要承载京东618、双十一等活动的业务需求，2019年年收入达9亿，我们按GMV比例推算阿里双十一、618等活动带来的阿里云收入。
FY21 估算收入占比为4.5%（不含菜鸟网络、高德地图）。
2）阿里巴巴年报会披露参股公司中的云计算相关收入，据此我们得到 FY16-21 年参股公司（主要是微博、蚂蚁集团）结算云计算收入占阿里云收入比例为 4~6%左右。
图 27：FY16-21 阿里云参股公司云计算相关收入及占比情况（单位：百万元人民币，%）
3）据财报电话会管理层披露，剔除某单一头部客户后，FY21外部非关联Top 10客户收入占比达 8%。
此外，管理层透露若未发生头部客户流失的情况，阿里云季度营收同比增长接近40%，据此测算该头部客户收入占比在7~8%左右。
据36kr采访，阿里云智能事业群总裁张建锋透露阿里云目前80%客户都是中小客户，据此推算，我们预计单个中小客户对应的营收占比低于 1%。
腾讯云方面，由于公司财报仅披露2020年金融科技业务的关联交易收入达289.43亿元，占同期金融科技业务收入比例达31.5%。但这一收入中包含支付业务，因此我们根据腾讯云公布的客户案例3进行追溯。
我们注意到，腾讯云主要的上市公司客户包括拼多多、美团、滴滴出行、斗鱼、永辉超市、快手、同程艺龙等，基于关联交易或其他条款披露数据，我们测算得到2020年上述公司合并云业务收入（可能含部分杂项无法拆分）占云计算业务收入4比例约15.9%。
考虑到非上市公司客户及客户信息披露的不完全性，我们预计实际关联收入比例应高于15.9%。
此外，腾讯云与微信、QQ、腾讯课堂等其他业务也存在相应的协同，这部分业务的影响也未被实际测算。
图 29：腾讯云客户（节选）
我们认为关联收入占比较高或客户收入结构较为集中，都反映了资源能力对云计算业务发展在 IaaS 层的重要影响。
随着上云意识逐步拓展，外部非关联客户的收入占比也将逐步提升，因此一定程度上关联收入占比可以视为业务发展周期的指标之一。
随着互联网行业客户云计算渗透率达到相对高位，预计未来行业增量来自金融、政务、制造等行业，这一点在阿里过去几份财报中也有所提及。政务和金融云的快速发展主要得益于政府层面的推动。
华为凭借过往通信业务积累的客户资源，在云计算的渗透上能够快速拓展。
根据《华为云全球案例故事2020》，2020年华为目前政务云项目共有600+，涵盖国家级部委30+，服务金融客户超220个。
据 IDC，华为在中国政务云领域居于第一。
根据中国政府采购网，2019-2021年9月8日，阿里云中标合同订单金额分别为329、520、82万元，华为云中标合同订单金额分别为201、304、78万元。
我们注意到2021年华为云在政府部门的采购订单明显缩小与阿里云的差距。
3）其他业务/产品的协同。
Azure、Google Cloud、Tencent Cloud 近年通过 PaaS、SaaS 生态的优势实现市场份额的追赶，例如微软通过 Office 365 等下游应用生态吸引企业用户实现客户锁定。这部分涉及云计算厂商 PaaS、SaaS 层的建设，我们在后文中详细论述。
PaaS 层竞争关键在于能力优势。
首先回答一个问题，什么是 PaaS？
PaaS 是 Platform as a service 的缩写，包含两个概念，第一是平台，第二是云化。
根 据前滴滴首席架构师李令辉，所谓平台就是“将不变的东西自动化，将不断变化的东西抽象成编程语言来提供灵活性，以此降低创新的成本和风险”；云化则是计算能力从本地迁移到云上。举例而言，平台化就是用户从买车到打车的变化，出租车或网约车公司将企业购买、维护等工作抽象出标准化的流程，并将业务变成标准化的服务提供给用户。
因此建设 PaaS 层的难度不光在于云化，更在于建立一个平台，抽象一种能力。
一些投资者可能对此表示疑惑，过往移动互联网的繁荣生态恰恰是建立在多数互联网公司都遵循了平台模式，这似乎并不是一件非常困难的事情。
然而，to C 和 to B 业务模式存在较大差异。To C 产品解决的是一个确定的问题域，是一个比较具象、比较聚焦的需求场景。
例如淘宝、美团、携程、滴滴解决的是用户衣食住行的需求，这些需求的复杂度相对不高，因为大多数人的身材尺寸、饮食口味都集中在有限的范围内，在有限复杂度内可以解决 90%以上用户的需求，而这些复杂度又可以基于用户行为数据建立标签体系，进行深度学习。总结来看，To C 产品标准化的核心假设是用户是同质化的。
To B 产品的用户是企业，而最终使用者则是企业内部各层级的员工，或不同业务线的员工，其需求是存在较大差异化的。
此外，同一行业不同规模的企业使用需求也有所差异，甚至同一企业不同时期的使用需求也存在变化，因此，To B 产品面临的需求更不确定，开发难度更大。
据前滴滴首席架构师李令辉，PaaS 层实际上可以分为三个特性：1）高性能；2）高复杂度；3）对开发者友好。
高性能 PaaS，相当于一个大型互联网公司的基础架构部或中间件团队的工作内容，需要丰富的经验和大量的研发投入。
高复杂度 PaaS，相当于创造一套数据库，一套编程语言，若干个中间件。
IBM、Microsoft、 Oracle 三家公司都做过类似的工作。搭建开发者友好的 PaaS 层,要提供完整的开发者工具支持，例如开发、调试、部署等工具，大致相当于一套 App Engine 的工作，可以类比 GAE、Heroku，或者 BAE。
具体来看，高性能 PaaS 主要挑战在于平衡成本与性能，尤其是不同性能之间的平衡，包括如何最大化机器的潜能，如何利用分布式集群能力，如何保证系统 SLA 承诺，如何水平扩展，如何控制单位成本，如何实现集群的自愈和监控，如何有效的控制平摊下来的人力维护成本，如何不断优化架构，提升检索，读写 IO 的能力。
高性能 PaaS 是最基础的能力，因为无论哪个领域的 SaaS 对并发、系统稳定性、数据安全性都具备一定的要求，而 PaaS 层的技术门槛和研发投入较高，中小厂商难以持续投入竞争。
据36kr，Salesforce做PaaS平台的有近4000位工程师，每年的人力成本就接近10亿美元。
另外，大规模的研发团队也是行业规模效应的另一侧证。
高复杂度 PaaS 则是赋予用户更高的操作灵活度，例如将数据单元最小化，通过元数据定义出数据和数据之间的关系，数据以及数据间的映射还有级联关系。
高复杂度 PaaS 的挑战主要是工程难度大，随着业务协同需求的提升，工程难度呈现指数型增长。
开发者友好型 PaaS 需要平台提供完整的编程工具，辅助完成元数据的编写和查看，提供调试工具、部署工具，以及沙盒环境，帮助开发者快速开发，提高效率，并且提供在线监控平台协助开发者了解程序的运行状况等。
过往微软、谷歌在这方面的积累最为深厚。
综合来看，国内云厂商方面阿里云在 PaaS 层上起步最早，产品积累也最为丰富。
对比华为云，阿里云在弹性云计算、运维、企业应用与服务、数据库、CDN 等领域均有明显优势，华为云则在容器领域具备较长时间的技术积累（华为是 Kubernetes 社区创始成员及白金会员，代码贡献全国第一，全球第五）。
阿里云在PaaS层处于全球一流、国内领先的地位。
根据 Gartner《2021 年 云基础设施和平台魔力象限》，阿里云上升至“远见者”象限，并且阿里云在数据库、安全等领域均处于世界领先的水平。
由于数据库研发周期较长，一般在 3 年以上（阿里云 2015 年开始研发 PolarDB，2018年开始商用），因此行业技术壁垒较高。
此外，阿里云目前涉及细分领域众多，例如 AI，大数据，数字城市等，并有 100 多种定制化解决方案，这反映研发的长期投入和积累，有望在后续竞争中继续保持优势。
SaaS 层竞争关键在于生态优势。
阿里云目前 SaaS 生态处于初步建设阶段。阿里云“不做 SaaS、要‘被集成’”的表态是为了吸引广大 SaaS 厂商，避免同时作为运动员和裁判参加比赛。
阿里云在招募 SaaS 厂商的同时，也在构建心选商城（精选 SaaS 产品重点推广），帮助 SaaS 厂商实现价值变现。
另外，阿里云2021 年 5 月进行组织架构改革，将渠道细分为 18 大行业，设立行业总经理，负责垂直领域的数字化创新；成立 16 个区域，任命 16 个分公司总经理，在本地化运营基础上，建立本地化生态。
对于云计算厂商而言，由于服务的标准化程度较高，销售网络的复用性也决定了随着规模增长，利润率逐步提升的现象。
上述三个层面业务的资源优势、能力优势和生态优势将导致头部平台享受规模效益，此外行业订单周期较长，准入门槛较高也导致行业不至陷入无限的竞争中。
因此，规模效应和准入门槛解释了行业可维持长期高集中度、高利润率格局。
2.1.1. 云计算市场格局：海外 AWS 地位稳固，国内阿里云位列第一
海外云计算厂商竞争格局稳固，AWS、Azure、GCP 分列前三。根据公司公告及第三方机构报告，我们测算出 AWS、Azure、GCP 的单季度收入（详细测算过程见下文）。
从收入来看，AWS 收入持续高增长且与第二名的差距保持稳定，而 Azure 则在不断拉开与 GCP 的差距，反映 GCP 收入的增长低于 Azure。
图 36：海外云计算主要厂商季度收入情况（单位：百万美元）
由于微软并不披露 Azure 的具体收入，而是将其放在智能云板块合并披露，但每季度单独披露 Azure 和服务器收入的收入同比增速。
从数学上看这是一个二 元一次方程，假设 t0期 Azure 和服务器收入分别为 X、Y，则有 X+Y=t0期收入 L0， 假设t1期Azure和服务器收入同比增速分别为a1，b（均为已知常数），则有（ 1 1+a1） *X+（1+b1）*Y= t1期收入 L1。
上述方程组中有两个未知数 X、Y，两个等式，通过简单的数学运算，我们能够分别求出 X、Y 的数额，即 Azure 和非 Azure 的收入。尽管由于有效数字等因素，这样测算出的数据可能存在误差，但相比微软智能云整体，其数据颗粒度更加精细。
对于 GCP 收入，我们基于第三方统计/咨询机构 Synergy，Canalys 的报告进行跟踪，我们尽可能地使用 Canalys 口径，部分缺失数据采用 Synergy 口径。
对比两者与公司公告数据，我们注意到整体差异较小。
国内方面，阿里云占据绝对领先地位。
阿里在 IaaS、PaaS 方面布局较早，利用先发优势快速扩张，而腾讯、华为方面加入竞争相对滞后。华为云通过政企关系及在容器云等细分领域的技术沉淀，以差异化策略突破细分市场并在业绩上加速追赶。
2.1.2. 阿里云收入结构：PaaS 层收入超 IaaS 层，海外拓展重心在亚太地区
具体到阿里云，根据阿里云投资者开放日，阿里云 IaaS 收入占比在自然年 2017-1H20 由 57%下降至 45%。
根据这一数据，我们假设每个季度的比例基本跟随趋势均匀变化，结合 Canalys、Synergy 的数据，我们可以倒算出 PaaS 和 SaaS 的收入规模。
