国内云计算技术生态发展不断成熟，企业上云步伐不断加快，在宏观层面有九大云生态发展趋势：1.基于边缘计算的分布式云成为新一代计算架构 ；2.混合多云部署策略成为企业主流选择 ；3.云原生架构生态持续完善，生产环境采纳度得到提升 ；4.遵循零信任框架的 SASE 云安全体系成为网络安全发展新方向 ；5.软件上云打通数据孤岛 ；6.通用软件由销售驱动往产品驱动转型 ；7.企业积极布局云生态；8. 国内云生态厂商布局海外；9.云生态整体融资活跃，部分赛道进入并购整合期。

本期的智能内参，我们推荐中关村云计算产业联盟和汉能的报告《云计算生态蓝皮书》，从基础设施、平台层关键技术、通用软件和 SaaS 等对细分行业的发展趋势及代表性企业进行描摹。

来源 招商证券

原标题：

《云计算生态蓝皮书》

作者： 陈宏 等

一、中国云计算行业发展趋势

1、基于边缘计算的分布式云架构逐渐成熟，算力网络助力东数西算

物联网快速发展，数以亿计的各种终端设备不断产生海量数据。5G 网络高可靠、低时延、大容量的网络能力促进基于4K/8K 超高清视频、AR/VR 等沉浸式交互模式的逐步成熟，使车路协同、工业互联网等领域获得全新的技术赋能。物联网和 5G 结合的连接能力将增强至百亿级，带来海量的M2M（Machine to Machine，机器对机器）通信及连接的深度融合。如果把所产生的数据全部传输给数据中心处理，不仅带宽成本高昂，还可能会造成网络拥堵，并且会有一定的数据处理延时。

边缘计算是在靠近数据采集分析使用的用户侧提供计算、存储和网络带宽，满足行业业务实时性、应用智能性、数据安全及用户隐私的计算服务。随着物联网、工业互联网等行业应用的核心模块持续部署落地，5G 网络促使无线接入侧能力大幅提升，边缘侧业务场景不断丰富，各类应用对整体部署架构的低延时、高可用、大带宽、高并发、多接入提出更高的要求；可以看到传统上相对独立的数据中心、运营商网络资源与边缘计算节点资源和终端设备不断趋向融合，在云计算、边缘计算和网络之间实现云网融合、云边协同，实现算力服务最优化。

在 5G 运营商及云厂商合力推动云网融合趋势下，大量分散的边缘计算节点、终端设备以及用户可通过 MEC（Mobile Edge Computing，边缘计算技术）接入分布式云架构，云边端协同管理平台对算力资源、数据、服务、安全等维度进行统一的协同调度管理，为 5G 时代下各行业物联网应用场景甚至企业专网提供更全面的算力基础设施和解决方案。

通信网络是“东数西算”工程实施的重要基础之一，为东西部算力基础设施提供数据传输通道。网络不仅要实现东部数据向西部数据中心的传输，还要承载运算结果的反馈。运营商拥有覆盖全国的通信网络。如中国电信拥有全球最大的宽带互联网络、最大的光纤宽带网络、最大的干线光缆网络。

其将骨干通信网络核心节点直接部署到内蒙古和贵州数据中心园区，一跳直达北京、上海、广州、深圳等一线城市或经济热点区域，为全国用户提供低时延、高质量的快速访问。运营商提出了基于 SRv6（Segment Routing IPv6，分段路由 IPv6）技术，以算为中心、网为根基，智 AI、链Blockchain、云 Cloud、数 Data、网 Net、边 Edge、端 Terminal、安 Security（ABCDNETS）深度融合，提供一体化服务的算力网络架构；“算力泛在、算网共生、智能编排、一体服务”的技术能力助力东数西算落地。

根据信通院 2020 年调查数据显示，国内企业边缘计算应用渗透率 5.2%，还处于早期阶段，但超过50%的企业都有相关使用计划，呈现低渗透高增长的态势。企业普遍反馈使用边缘计算主要看重安全可靠和低时延的特性。分布式云趋势下所涉及的投资机会包括边缘计算和终端的计算芯片、异构计算、算力网关盒子以及相关的网络安全。

▲算力网络

2、多云、混合云正成为大部分企业部署策略，跨云应用待提升

随着微服务和容器等云原生技术的成熟，云计算上下层正逐渐实现技术栈解耦；另一方面云计算市场竞争激烈，云厂商之间的 IaaS 产品差距不断缩窄；企业用户跨云部署应用服务的门槛被降低；云管平台和 MSP（Cloud Managed Service Provider，云管理服务商）服务商生态的成熟也进一步推动企业混合多云部署渗透。

随着企业上云比例和用云经验的增加，多云、混合云跨云部署正成为国内外企业的用云策略；多云部署使得企业不受限于单个云服务商，能够给予客户更多自由的选择；对于生态来说，多云可以与不同平台的云厂商开展更多的合作，充分发挥和利用不同云厂商产品服务及价格差异化优势；从业务角度来说，不同云之间可以做数据备份，负载调度，进一步增强安全性和可用性。

根据 2021 年混合云产业推进联盟企业问卷调查反馈，产品服务价格依然是企业选择混合云服务商的首要关注点，其次是要满足混合多云最基本的两个场景，即服务安全性和服务可用性。企业对混合云的应用场景不断加深，从基本的数据备份、业务恢复转向以应用跨云部署为首的深度混合。

3、云原生架构生态持续完善，生产环境的采纳率攀升，Kubernetes1成为云时代操作系统， Serverless（无服务器架构）逐渐成为主流

云原生主要以容器、微服务及 DevOps2技术为代表组成，目前容器及容器编排技术已进入技术成熟期，市场采纳度高，在深化应用中诞生的边缘容器、多集群管理和容器安全均处于技术发展爆发期；微服务技术领域，服务注册发现与服务代理技术已进入技术成熟期。

新一代微服务架构服务网格也即将从爆发期进入整合期；随着市场对云原生技术应用便捷化、免运维、一体化等需求增多，以云原生中间件、Serverless 无服务器架构为代表的技术函数进入爆发期。云原生技术进入生产环境后，其安全性和稳定性成为应用关注重点，混沌工程及云原生安全技术也备受关注。

▲云原生技术生命周期

云原生应用服务从架构设计到研发部署都是直接面向云环境，云原生技术在公有云、私有云和混合云等动态环境中可以充分利用云计算的技术红利，赋能组织和企业构建和部署真正模块化高可用、可自愈、可观察、可测试、可替换的应用，让用户实现更敏捷的部署运维策略，更灵活的扩展缩容，以及最重要的进一步降低 TCO（更精准的按用量付费）。

随着各行业需求的不断变化，业务规模的提升，业务数据的积累，各行业不断拥抱新技术，产业用户占比持续攀升；互联网和软件信息服务行业是云原生技术实践最成熟的行业，而随着垂直行业对云原生技术的价值认可加深，行业用户占比提升明显，云原生有力推动了各行业的创新业务发展。

▲云原生用户行业分布情况

随着以 Kubernetes 为代表的云原生技术成为云计算的容器界面，Kubernetes 成为云计算的新一代操作系统。面向特定领域的后端云服务（BaaS，Backend as a Service）则是这个操作系统上的服务API，存储、数据库、中间件、大数据、AI（Artificial Intelligence，人工智能）等领域的大量产品与技术都开始提供全托管的云形态服务，如今越来越多用户已习惯使用云服务，而不是自己搭建存储系统、部署数据库软件。

当这些 BaaS 云服务日趋完善时，用户无需再按固定的套餐计费模式租用配置服务器、虚拟机、计算存储和带宽，而是真正按用量弹性付费，进一步降低企业用云费用，提升用云比例。Serverless 因为屏蔽了服务器的各种运维复杂度，让开发人员可以将更多精力用于业务逻辑设计与实现，而逐渐成为云原生主流技术之一。

4、遵循零信任框架的 SASE（Secure Access Service Edge，安全访问服务边缘）网络安全体系 成为云安全新趋势

2021 年国家陆续出台了个人信息和数据安全法律文件，《个人信息保护法》、《数据安全法》以及《网络安全法》共同构成网络法律体系三驾马车，为我国数字经济转型铺设了有法可依、有章可循的发展道路，同时政策及合规也推动着企业对网络安全产品的采购需求。另一方面，随着企业的 IT 架构升级，多云、混合云架构下以往按网络内外部划分的信任安全机制所暴露的安全风险也日益严峻。

在混合云架构环境下，企业员工使用自有各种异构设备在各种网络环境下远程访问企业资源进行办公，供应链上下游合作伙伴之间也通过网络进行信息和工作协同，跨云内外部人员的访问和数据传输使得企业面对海量攻击的风险增大；传统安全体系认为企业内网可信因而侧重关注网络边界部署安全产品的做法存在过度信任风险，新一代基于零信任云原生的安全体系亟待建设。

零信任理念要求对访问主体和访问资源之间的每一个行为进行持续动态的身份认证和权限鉴定，系统内的安全代理、策略引擎和控制引擎等核心逻辑组件需要使用漏洞扫描、态势感知、数据防泄漏等多种策略保证企业内基础设施和资源的安全性；零信任系统不为任何用户终端和特定链接预设信任等级条件，通过动态身份验证授予必要和必需的访问权限实现资源的安全可信访问。

云原生安全已经成为目前企业最重视的上云关键技术之一。IDC《Internet Defense for CloudEnvironments in 2020》报告显示超过 65%的企业会购买专门面向云环境的安全产品。Flexera 问卷调查企业反馈结果显示，安全问题在所有用云挑战中排名第一，难度超过了管理云计算费用、多云管理以及云迁移等。随着企业的服务应用程序不断迁移至云环境，遵循零信任规则的软件定义安全访问解决方案体系市场预计将快速成长。工信部发布的《关于促进网络安全产业占比的指导意见》把零信任安全列为需要重点突破的网络安全关键技术。

▲2011-2020年全球网络安全融资数量及金额

5、产学研助推国产软件核心技术发展，软件上云打通数据孤岛

我国对产学研合作模式具有多年的探索经验，在全国人大、教育部、工信部、发改委等多部门相继发布的支持和引导型政策支持推动下，企业和高校对产学研合作模式进行不断探索磨合，在人工智能、工业软件、隐私计算、航空航天、智慧医疗、自动驾驶等高科技领域频繁看到高校学生创业，教授技术指导的案例。

以工业软件为例，在当前大力推进制造强国的进程中，大型工业软件是实现制造业运行优化和全流程整合的核心软件，是高端装备制造中产品设计、数据集成、生产加工和质量管控不可或缺的工具和基础。国内高校如清华、南航、北航、电子科大等高校在细分领域的核心仿真算法方面都有多年深厚积累，需要通过引入产业和资本，将核心工艺和算法内核进行通用化和产品化的打磨研发。

国内头部 CAD（Computer Aided Design，计算机辅助设计）厂商中望软件于 2021 年 3 月登录科创板，市值一度突破四百亿人民币；数码大方、安世亚太、华大九天等核心工业软件企业也都在上市进程中；资本市场对国产工业软件企业给予了充分的肯定。在生态建设方面，数码大方过去十几年间与全国三千多所院校建立了合作。清华大学通过与数码大方合作，建设数字化实训教学环境，打造互动式的数字化设计与制造体验中心。

另一方面，随着劳动力人口红利逐渐消退，叠加中美贸易摩擦和疫情影响下的供应链挑战，国内整体经济增速放缓，各行业增速换挡，以往依赖销售驱动的粗放增长模式逐渐失灵；市场对可以提高精细化运营效率的应用软件产品关注度不断提升。同时，随着基础设施和多年信息化建设，包括 ERP（Enterprise Resource Planning，企业资源计划）、CRM（Customer Relationship Management，客户关系管理）等软件的普及，企业经营运维业务数据积累日益增长，通过软件上云有助于打破数据孤岛，连通软件生态，发挥协同价值；同时在 5G 和物联网推动下，万物上云已经是大势所趋。此外，国产替代的需求、知识产权法制意识的成熟以及各行业监管细则的陆续出台都为国产软件营造了良好的成长环境。

6、通用软件细分化，由销售驱动向由产品驱动转型

过去两年疫情加速了线上办公环境，钉钉、企业微信、腾讯会议等基础设施平台渗透率快速提升，为国内通用 SaaS 行业营造了一个更好的发展生态；最近几年 SaaS 的销售模式从所谓销售引导型（SLG，Sales Led Growth）向产品引导型（PLG，Product Led Growth）转型， 企业应用的购买重心，由“IT 部门提出需求、IT 采购部门向市场开展寻源，供应商向企业 IT 部门及采购部门推销”的模式，向“用户向公司决策部门推荐，并且不断地进行用户和功能的增购”模式转化；随着软件采购权逐渐下放到作为实际使用者的业务部门和职能部门，传统通用型软件难以兼顾各行业的多样化需求，软件企业逐步开始转向垂直行业的细分场景。

在创业团队层面，可以看到国内通用软件SaaS 的前期创业团队较多是从 SAP、IBM、埃森哲等传统软件企业销售出身，比较注重大客户销售；后期逐步涌现出一批互联网公司负责产研的创业者，更多强调产品设计和技术驱动。

在通用型软件方面，可以看到不断细分化的趋势，比如在商业增长领域，除了传统的 CRM，我国特色的智能客服/呼叫中心、企业直播、内容创意领域也涌现出一批新兴企业；在经营管理领域，HRM（Human Resource Management，人力资源管理）赛道下又细分出了招聘、薪酬、培训、福利、背景调查等产品，财税管理领域受金税工程推动，在传统的报销发票管理基础上又诞生出了专业的报税产品。在 ERP 领域也可以看到新一代融合行业 know-how 的细分型产品找到了自己的舞台。

▲业务垂直型SaaS市场份额

7、企业积极布局云生态

不同领域的云计算企业都在积极进行生态布局，如字节跳动在 2020 年 6 月正式上线企业级服务火山引擎，初期以 A/B 测试、个性化推荐、滤镜特效等基于自身优势领域的产品为主；2021 年底火山引擎升级为集团六大事业板块 BU（Business Unit）之一，并发布了包括云基础、视频及内容分发、人工智能等五大类 78 项服务，正式宣布进军公有云市场。应用层方面，入局较晚的协同办公软件飞书用户量已接近 5 百万。

华为云作为华为最年轻的 BG（Business Group）承担着华为新增长核心的重任，凭借 30 余年的政企客户合作积累以及底层芯片及服务器业务的产品技术实力，华为云在短短几年内跻身 IaaS 前三位置；同时旗下的哈勃投资投资了超 40 个芯片等先进制造项目；在基础软件层面，华为自研了鸿蒙和欧拉两大开源操作系统，其中鸿蒙面向智能终端和物联网终端，替代安卓，而欧拉则面向服务器，面向边缘计算等云计算场景；华为数据库业务采取开源战略，主导的 openGauss 项目在业界产生了巨大影响力。在 SaaS 层，华为于 2021 年 5 月联合 50 家 SaaS 企业启动了星光计划，计划投入 2 亿星光基金，赋能 1000 家 SaaS 伙伴。

8、国内云生态厂商布局海外，助力中国企业出海并与全球云生态厂商同台竞争

近年来中国云生态企业出海步伐不断加速。客户需求侧，以互联网行业为代表的跨境电商、网络游戏、短视频等业务海外收入规模不断扩大，传统行业的海外业务拓展和上云统一管理需求日趋明显，以及“一带一路”国家政策带动海外贸易趋势等，都推动了对海外云计算节点资源的需求；包括阿里云、腾讯云以及 Zenlayer 等公有云企业都积极布局投资海外数据中心，为中国企业在海外“修桥铺路”。

阿里云在海外、中国香港、中国澳门和中国台湾拥有 500+节点，覆盖 70 多个国家和地区。腾讯云在海外的自建及合作节点超过了 800 个。定位边缘计算基础设施提供商的 Zenlayer在全球部署超过 220 个节点并重点关注东南亚和印度市场。同时云厂商也通过投资海外下游企业拓展其云业务的海外客户。

云生态企业出海除了通过服务中国及海外客户增加收入以外，更重要的是使中国云生态企业与国际云计算技术生态对接，避免技术生态滞后甚至形成代差。在一些特定领域国内技术团队可以打造具备全球领先能力的产品，比如基于国内海量移动互联网用户场景的高并发分布式数据处理和分析系统是欧美国家所不具备。服务海外市场也能帮助云生态企业更快接触成熟市场的商业模式，比如完全基于混合多云 SaaS 交付的数据库产品以及安全运维产品，让企业提前做好云原生纯SaaS 交付产品服务的准备。

9、云生态整体融资活跃，部分赛道进入并购整合期

2021 年企业通用服务赛道融资呈现爆发式增长，融资金额超过 300 亿人民币，但随着下半年海内外二级市场回调，估值降温，融资活动回落，行业在去年获得大额融资后预计 2022 年将聚焦精力在业务发展上；企业 IT 服务、信息安全和开发者服务赛道融资金额则是连续三年高速增长，反映出体量较小的平台层关键技术赛道已经进入高速成长阶段；基础设施层则维持平稳增长。

从过去六年的一级市场获得大额融资的企业行业分布来看，云计算企业如金山云，优刻得，青云等企业在 2018 年之前备受投资人关注并陆续成功上市；其后，安全、垂直行业应用以及自动驾驶领域陆续涌现独角兽企业，且头部企业的估值上限不断创下新高。

2019 年至今，我国并购交易数量和金额均逐年上升，企业并购数量从 2019 年的 24 起增长到 2021年的 72 起，金额从 115 亿元增长到 527 亿元。从细分赛道来看，大数据和云服务领域增长迅速，前者代表案例为汇量科技并购热云数据，加强其在第三方数据监测方面的布局，后者的代表案例为卓佳集团的并购。

二、中国云计算行业生态图谱

数字经济是继农业经济、工业经济之后的主要经济形态，是以数据资源为关键要素，以现代信息网络为主要载体，以信息通信技术融合应用、全要素数字化转型为重要推动力，促进公平与效率更加统一的新经济形态。以云计算为底座，人工智能、边缘计算、物联网、区块链为技术平台，数据为“新石油”，软件应用为场景构成的云生态为我国数字经济提供全面的技术支撑。

在基础设施层面，云厂商的云管系统基于虚拟化技术将各数据中心内服务器中的计算芯片和存储设备进行资源池化管理，通过云的方式为上层各服务应用提供计算资源；CMP（Cloud ManagementPlatforms，云管理平台）接入多个公私有云管理混合资源池以满足用户不同场景计算需求；运维和安全组件贯穿云生态为企业 IT 架构日常经营护航。

大数据和 AI 开发框架共同为上层应用提供基础开发和运行支持，共同组成了平台层关键技术；前者包括 OLTP（On-line Transaction Processing，联机事务处理）型数据库、OLAP（On-line Analytical Processing，联机分析处理）型数据仓库、NoSQL（Not only SQL，非关系型的数据库）型数据库、NewSQL（新型 SQL 数据库）型数据库、数据湖及相关中间件；后者包括 NLP（Natural LanguageProcessing，自然语言处理）、RPA（Robotic Process Automation，机器人流程自动化）及低代码等AI 开发框架。

软件开发企业可以基于第三方提供的平台层技术和底层基础设施实现通用型和垂直型应用软件开发，并通过公有云 SaaS 或者私有云本地 license 方式交付给下游客户。通用型软件如数字营销、S/CRM、HRM 以及 ERP 细分类产品经过多年的市场教育和产品打磨，公有云 SaaS 模式输出比例较高。垂直行业软件包括较为传统金融、工业、医疗以及较为先进的机器人和自动驾驶等行业则根据各行业自身的安全性、时延性和软件架构情况呈现不同的上云进程。

基础设施层云化为用户降低了前期设备投入成本，实现灵活伸缩；平台基础层缩减了上层应用的开发迭代部署周期，关键技术通过 API 方式输出降低了上层应用的开发门槛；结合应用层通用型和垂直行业软件共同形成了完整的云生态。

三、云计算细分行业分析

1、基础设施层——数据中心

报告中的数据中心主要指互联网数据中心（即 IDC，Internet Data Center），IDC 可为互联网、企业等终端客户提供高质量专业化的服务器托管等服务。广义的数据中心（Data Center， DC）即企业或机构用以集中放置计算机系统和相关设备的基础设施，在互联网行业发展背景下，数据中心通常指互联网数据中心。

相比传统数据中心，互联网数据中心通常拥有完善的设备（包括高速互联网接入带宽、高性能局域网络、安全可靠的机房环境等）、专业化的管理团队和管理能力、完善的应用服务平台。互联网数据中心（IDC）与广义数据中心（DC）的区别在于互联网数据中心有网络接入。

全球数据中心市场增长稳定，部分企业收缩自身数字基建设施，转而托管给第三方服务商。全球数据中心行业 2015-2020 年复合增长率（CAGR）为 10%，近年增速相对稳定。在数据需求持续增长背景下，出于环境成本和经济成本考量，如思科等企业开始选择收缩其自身机房，转向 QTS、Equinix 等专业机构进行外部托管。

▲全球数据中心市场规模

得益于数据需求量的爆发式增长，我国数据中心行业增速显著高于全球水平。作为数据存储、计算、应用的关键基础设施，数据中心已成为经济社会的战略性基础资源。2015-2020 年以来，我国数据中心市场规模 CAGR 达 30%，显著高于全球增速。

▲中国数据中心市场规模

近年来机架数量增长显著，主要源自大型规模以上数据中心建设。2020 年底我国数据中心机架总规模达到 366 万架，近五年增速超 30%，与市场规模增速基本持平。其中逾 70%为大型数据中心机架，且目前规划在建大型以上数据中心超过 180 个，规划机架规模超过 300 万架，我国数据中心机架数量将保持持续高速增长势头。

随着 5G、物联网、人工智能等技术的快速发展，各行业的数据交互将大幅增长，带来数据量的迅猛增加。我国 2020 年数据产量总规模为 12ZB，占全球数据总产量的 12%。随着数据量大幅增加，企业租用数据中心服务优势明显，外包数据中心服务的动力增强，对数据中心服务的需求大幅提高。

自 2020 年 3 月份新基建概念正式提出以后，中国数据中心行业热度快速上升，大量资本涌入市场带来供给端新增产能爆发。第三方 IDC 市场存量供给大幅增加，使得资源落地速度快于需求消化节奏，存在一定程度的供需错配现象。甚至在需求集聚的一线城市，也出现了供需错配的问题，如广东省截至 2020 年底已投产和已通过节能审查的在建、拟建标准机柜高达 150 万个，已超过 2025 年规划建设总规模。

为了避免盲目发展，部分地区开始控制项目审批及建设，未来需求释放将逐步消耗新增资源。同时，产业互联网等新增数据中心需求尚未进入爆发期，进一步加剧了市场竞争。市场将会出现一轮洗牌过程，头部企业凭借客户资源、服务能力等优势扩大市场份额，而一些处于竞争劣势的企业将会将面临被收购或兼并的风险。

过去十年间，我国数据中心整体用电量以每年超过 10%的速度递增。各大厂商积极探寻 IDC 绿色化转型发展道路，提升数据绿色化的路径及技术包括：购买绿证，践行碳交易；使用光伏、风电等清洁能源；应用节能减排技术降低能耗水平等。现阶段绿电应用是行业厂商的主要探索方向，代表案例有四方交易协作机制案例等。

2、基础设施层——服务器

服务器承担着数据的存储、查询、计算、发布等关键任务，是网络系统正常运作的重要基础之一。服务器由处理器、硬盘、内存、系统总线组成，与通用的计算机架构类似，其类别多样，主要有 X86、小型机、大型机。目前服务器市场上 X86 架构占据主导地位，英特尔和微软合作的Wintel 体系凭借强大的生态占据了绝大多数的市场份额。

按照服务器机柜结构划分，服务器可大致分类为台式服务器、机架式服务器、机柜式服务器和刀片服务器。

2021 年上半年，中国整体服务器市场出货量和厂商销售额均保持稳健增长，得益于在疫情控制方面取得的成功，中国经济在 2021 年迎来强劲复苏，大部分企业基于业务需求，在服务器采购上呈现出旺盛需求，尽管由于全球供应链导致的短缺问题愈发显著，使得部分需求无法兑现，但中国服务器市场在厂商销售额方面依然保持了两位数的正增长。2021 年上半年，中国服务器市场出货量为 170.6 万台，同比增长 8.9%；市场规模为 108.1 亿美元，同比增长 12.1%。

IDC 预计，随着国家十四五规划的推进以及新基建的投资，未来五年中国服务器市场将保持健康稳定的增长。到 2025 年，中国服务器市场规模将从 2015 年的 80 亿美元升至 410 亿美元，2021-2025 年保持 12.5%的年复合增长率。

▲2015-2025E中国服务器市场规模

竞争格局上，服务器行业市场集中度较高，且国产服务器厂商的市场份额不断增长。国内参与服务器行业竞争的企业主要有联想、华为、浪潮信息、新华三和戴尔等。由于多年技术积累带来的产品实力提升，国产服务器厂商的市场份额持续攀升。

中国服务器市场由国产品牌主导。2021 上半年中国服务器市场中，仅有戴尔一家外国厂商位列前五，其他四家分别为：浪潮、新华三、华为、联想。

3、基础设施层——芯片

随着人工智能、云服务等新兴需求的迅猛增长，算力正在从满足多任务的通用芯片，向单一任务的多种专用芯片发展，传统以 CPU 为核心的计算架构，已经不能满足新兴业务需求，异构计算成为重要趋势。云计算实现了算力的集中采购、集中管理、动态调配，大幅提高了异构计算的投入产出比（ROI ）。

近年来，在云计算蓬勃发展的同时，异构计算市场也乘风得到了长足的发展。对芯片设计企业而言，过去进入服务器计算芯片市场只有通过有竞争力的 X86 CPU，而现在 GPU、FPGA、AI 芯片各类架构 CPU 等多种计算芯片均在服务器中得到广泛应用，为国产 CPU 及 AI 芯片公司，以及基于国产芯片的智能计算产业链提供了良好的发展机会。

云计算应用服务器，主要芯片构成为计算、存储和网络通信。存储在蓝皮书专门章节阐述，本章节主要关注计算芯片，包括 CPU、GPU/GPGPU（General-purpose Computing on Graphics ProcessingUnits，通用图形处理器）、FPGA、AI 加速芯片等和以 DPU 为代表的网络通信芯片。根据中金证券测算，2020 年中国服务器计算芯片市场规模 72 亿美元，约占全球市场的 24%。未来4 年年均复合增长率约为 20%。目前，我国服务器计算芯片主要从英特尔、AMD 超威半导体、英伟达等企业进口，未来计算芯片国产化市场空间大，进口替代空间广阔。

市场需求层面，中国互联网巨头崛起带来高端定制化芯片需求。字节、腾讯、阿里成为全球顶级互联网公司，现有通用芯片不能满足其高速增长的云计算需求，纷纷下场自研芯片或者投资初创公司。

国产替代要求与机会。中美对抗加剧了集成电路国产化的必要性，下游需求方从供应链安全角度出发，积极培育国内供应商。国产芯片供应商从过去敲不开门，到现在主动被寻求合作，国产芯片得到大量验证机会，发展迅猛。政策和资本推动。我国出台一系列政策扶持集成电路产业发展。科创板的推出和半导体板块的热度带动资本热情以及半导体创业热潮。过去鲜有资本涉足的高难度、高资金投入领域比如 EDA（Electronic Design Automation，电子设计自动化）、CPU、GPU赛道，也开始涌现出大量创业公司。

技术层面上，传统 CPU 为中心的计算架构，已经不能满足信息应用需求，开始转向 CPU 来负责系统管理和应用程序，维持软硬件生态，各种 XPU（X Process Unit，各种处理器）来提供算力，各个芯片协同合作来实现数据中心降本增效。

CPU 中央处理器作为计算机系统的运算和控制核心，是信息处理、程序运行的最终执行单元。CPU是整个 IT 生态的定义者，无论是服务器端的 X86 还是移动端的 ARM（安谋），都各自构建了稳固的生态系统，不仅形成技术生态圈，还形成闭合价值链。

数据中心应用 CPU 价格高，利润最为丰富，根据不同配置，CPU 占据服务器总成本约 1/3 到 1/2。根据中金证券研究数据，2021 年中国服务器 CPU 市场规模 60 亿美元，预计 2024 年达到 92 亿美元，3 年年均复合增长率 15%。

▲中国服务器CPU市场规模预测

传统 CPU 为核心的计算架构中所有数据和指令都由 CPU 来处理。然而 CPU 的架构不适合处理高并行度数据计算业务，更适合进行逻辑运算和整个计算机的管理。随着业务越来越复杂，数据流量呈现指数级增长，全部业务和数据靠 CPU 处理，性价比极低。因此出现了各种协处理器 XPU，专门帮助 CPU 处理各种特定应用场景业务。最早出现的就是计算机 3D 图形渲染专用加速芯片，特点是大量的并行小核，需要在 CPU 调度下工作。

1999 年英伟达发布第一款 GPU 产品 NV10，在市场上第一次推出 GPU 概念。随后英伟达把 GPU 应用推广到 GPGPU 和 CUDA（Compute Unified Device Architecture，统一计算设备架构 ）编程框架推广，GPU 成为并行计算的主力算力引擎。2012 年的ImageNet 比赛，取得突破的 AlexNet 的发明人亚历克斯使用了英伟达的 GPU，证明了 GPU 非常适合用于多并行计算的神经网络，从此 GPU 成为深度学习标配，引爆市场。

目前中国深度学习加速服务器 90%还是采用 GPU/GPGPU，根据中金证券测算，2021 年中国服务器应用 GPU/GPGPU 市场规模达到 25 亿美元，预计 2024 年市场规模达到 54 亿美元，3 年复合增长率达到 30%。

▲中国服务器应用GPU/GPGPU市场

GPU 采用最先进的逻辑工艺，不考虑巨大的生态建设费用，单芯片研发成本 10 亿人民币起步，过去鲜有资本和创业团队涉足。在 GPU 成为 AI 主要算力芯片，海外英伟达股价屡创新高的示范效应下，叠加中国进口替代以及科创板对芯片产业支持带来的赚钱效应，资本市场对国产 GPU 赛道高度兴奋，GPU 初创公司不断涌现，融资金额屡创新高，估值动辄超百亿。英伟达、AMD 高管为主的创业团队，超一线 VC 机构重金支持，成为国产 GPU 初创公司范式。

FPGA 是基于通用逻辑电路阵列的集成电路芯片，和 ASIC（Application Specific Integrated Circuit ，专用集成电路）芯片不同，其最大的特点是芯片的具体功能在制造完成以后由用户配置决定。用户可通过配套的 FPGA 专用 EDA 软件实现具体功能，首先由专用 EDA 软件接受用硬件语言描述的用户电路，其次编译生成二进制位流数据，最后将位流下载到芯片中实现用户所需特定功能的集成电路芯片。每颗 FPGA 芯片均可以进行多次不同功能配置，从而实现不同的功能。

服务器和存储器作为数据中心的通用基础设备，为了应对复杂多变的应用情景，需要 FPGA 芯片实现逻辑控制、数据转换、功能扩展、系统升级等功能。在数据中心运算处理领域，相比 CPU，FPGA 芯片由于其无指令、无需共享内存的体系结构，能够同时提供强大的计算能力和足够的灵活性；相比 GPU，FPGA 芯片在数据中心具有低延迟及高吞吐的优势；相比 ASIC，FPGA 芯片在性能、灵活性、同构性、成本和功耗等五个方面达到出色平衡。

FPGA 芯片具有灵活性高、应用开发成本低、上市时间短等优势。数据中心是 FPGA 芯片的新兴应用市场之一，根据 Frost&sullivan 数据，2020 年应用于该领域的 FPGA 芯片中国销售额将达到 16.1亿元，占中国 FPGA 芯片市场份额的 10.7%，预计 2024 年将达到 30 亿元，2021 年至 2024 年年均复合增长率将达到 16.6%。

▲中国数据中心应用FPGA市场规模（亿元）

FPGA 芯片在数据中心领域主要用于硬件加速，数据中心使用 FPGA 芯片代替传统的 CPU 方案后，处理其自定义算法时可实现显著的加速效果。因此从 2016 年开始，微软 Azure、亚马逊 AWS、阿里云的服务器上都开始部署 FPGA 加速器用于运算加速。在云计算大面积应用的背景下，未来数据中心对芯片性能的要求将进一步提升，更多数据中心将采纳 FPGA 芯片方案，这将进一步提高FPGA 芯片在数据中心芯片中的价值占比。

FPGA 芯片向高集成化的现场可编程系统级芯片发展。英特尔 2015 年收购 Altera 阿尔特拉，AMD2022 年完成收购 Xilinx 赛灵思，CPU 和 FPGA 融合成为趋势。国际主流 FPGA 芯片公司逐渐形成了在 FPGA 芯片中加入处理器的技术路线，并产生了可编程系统级芯片这一新产物。和传统FPGA 芯片不同，现场可编程系统级芯片的特点是单芯片高度集成电子信息设备所需的 CPU、FPGA、存储接口、I/O(Input/Out put，输入输出)外设接口甚至人工智能专用引擎等所有模块，单颗芯片可完成应用情景的所有功能需求。

深度学习涉及少量标量计算、大量的矢量计算和张量计算。GPU 是标量计算核，在处理深度学习数据时，需要消耗大量资源把矢量和张量计算转变为标量计算，因此 GPU 实际算力利用率最高只能达到 40%。固定算法的 ASIC 芯片利用率最高，但是不适合业务复杂、算法在一直更新的云计算应用，而更适合边缘端应用。

因此专门针对深度学习应用，结合标量计算、矢量计算和张量计算的 DSA（Domain Specific Architectures，特定领域专用架构）架构应运而生，针对 AI 推理应用，实际算力利用率可超过 90%，并且其芯片提供最基本的深度学习算子，保证芯片在深度学习应用的通用性和扩展性，从而实现数据中心降本增效。2019 年英特尔 20 亿美元收购了以色列初创公司Habana Lab，证明了 DSA 架构在商业和技术上的成功。国内希姆计算、瀚博、燧原等初创公司都采用 DSA 架构技术路线，并开始商业落地。

根据中金证券测算，2021 年中国云计算应用 AI 加速芯片市场规模约 5 亿美元，预计 2024 年市场规模将达到 14 亿美元，三年年均复合增长率达到 47%。

▲中国云计算AI加速芯片市场（亿美元）

互联网公司成为 AI 加速芯片主力。互联网公司直接面向终端提供服务，既拥有丰富的业务场景，又具备技术和资金实力，于是开始绕过英特尔、英伟达等传统芯片供应商下场自研芯片或者投资芯片初创公司，满足自身需求。比如谷歌 TPU，百度昆仑芯片，亚马逊，字节跳动等，都在结合自身应用场景自研 AI 加速芯片。

场景专用的云端 AI 推理加速芯片，依靠性价比取胜，加速取代 GPU 成为主要算力芯片。互联网公司推理应用场景主要是内容推荐和内容审核，内容和用户都已经完成向量化，对芯片实时性要求高，对芯片生态和通用性要求低。并且推理芯片的需求量和增速远高于训练芯片，根据 Facebook给出的预测，今后推理芯片和训练芯片的需求量是 9:1。专门针对 AI 云端推理计算的 DSA 架构 AI推理加速芯片，实际任务负载达到 90%以上，实现相同工艺节点 GPU 的 2 倍以上性价比。DSA 架构 AI 推理加速芯片正在加速取代 GPU 成为 AI 推理的主要算力芯片。

数据中心规模越来越大，任务越来越复杂，根据亚马逊统计仅处理网络通信就需消耗 CPU 30%的算力，亚马逊称之为“datacenter tax（数据中心税）”。DPU 是以数据为中心构造的专用处理器，支持数据中心底层存储、安全、服务质量管理等基础设施层服务。DPU 要解决的核心问题是基础设施的 “降本增效”，即将“CPU 处理效率低下、GPU 处理不了”的负载卸载到专用 DPU，提升整个计算系统的效率、降低整体系统的总体拥有成本（TCO）。

根据头豹研究院测算，2021 年中国云计算应用 DPU 市场规模约 4 亿美元，预计到 2024 年市场规模将达到 20 亿美元，三年年均复合增长率达 70%。

▲中国云计算应用DPU市场规模（亿美元）

中国有机会出现 DPU 市场巨头。DPU 作为专门负责数据中心底层网络通信的算力芯片，是一个新兴赛道，国内外发展差距小。而且中国在云计算领域，市场规模、增速、特别是用户数量，相较国外都有巨大优势。在英伟达发布的 DPU 产品战略中将 DPU 定位为数据中心继 CPU 和 GPU 之后的 “第三颗主力芯片”，更掀起了一波行业热潮，2021 年 DPU 成为最热的投资赛道。

4、基础设施层——云服务 IaaS

云服务是指一系列在云计算科技解决方案提供商的服务器上通过互联网按需提供的基础设施、平台、应用程序、服务及资源，并为使用者提供通往可配置资源共享池的通道。云服务可通过云计算科技简化及赋能下游企业主体的数字转型。与传统模式相比，云服务模式只需关注所需的 IT 资源，不用考虑机房问题，且即买即用，可快速开通资源，更好的助力企业进行数字化转型。

就搭建结构而言，云服务可以分为三个独立组别，分别是基础层、平台层及应用层：

IaaS（Infrastructure as a Service）基础设施即服务，本质上是一种 IT 基础设施，专注于物理计算、网络架构、储存系统，以及虚拟化等基本资源的技术，使用者可以按量付费，租用 IaaS 服务商部署好的硬件资源环境，并在这些基础硬件设施之上部署和运行各种软件。而在传统 IT 部署模式下，企业需自行购买服务器、存储、网络设备等 IT 基础设施，并负责前期的实施、后期的运营、维护和扩容，部署相对更复杂。而 IaaS 用户可以根据业务需求的变化，动态地获取或释放 IT 资源，无需预先为日后的业务处理高峰过度预置资源，在需求不足时也可以快速完成部署，确保了按需使用，防止资源浪费。

PaaS（Platform as a Service）平台即服务，通过提供运作系统及中间件，让客户可建立、发展及组合软件包及其他应用程序，用户可以在一个包括 SDK，文档和测试环境等在内的开发平台上便捷地编写应用，且不论是在部署，或者在运行时，用户都无需为服务器，操作系统，网络和存储等资源的管理操心，这些繁琐的工作都由 PaaS 供应商负责处理，且 PaaS 整合率极高，一台运行Google App Engine 的服务器能够支撑成千上万的应用。

SaaS（Software as a Service）软件即服务模式下，厂商将应用软件统一部署在自己的服务器上，客户可以根据自己实际需求，通过互联网向厂商订购所需的应用软件服务，按订购的服务多少和时间长短向厂商支付费用，并通过互联网获得厂商提供的服务。用户不用再购买软件，而改为向提供商租用基于 Web 的软件，来管理企业经营活动，且无需对软件进行维护，服务提供商会全权管理和维护软件，软件厂商在向客户提供互联网应用的同时，也提供软件的离线操作和本地数据存储，让用户随时随地都可以使用其订购的软件和服务。

根据部署方式的不同，云服务可以分为公有云、私有云和混合云三种形式：

公有云是指多个客户可以共享一个服务提供商的系统资源，这些资源在服务商的场所内部署，用户通过互联网即可获取，无需自己架设任何设备。对客户而言，公有云部署简单、易于扩展且成本较低。但由于用户在租用公有云 IaaS 时，需要与其他用户共享底层资源，虽然数据形成了分区，但数据隐私性相比私有云仍然偏低，对数据保密度要求高的企业很难将重要数据和应用放置在公有云上。

私有云的核心特征是企业或机构专有资源、服务和基础结构均在私有网络上维护，云端资源只供一个企业或机构使用。相比公有云，私有云数据安全性更强，但成本也更高，因此私有云主要面向对安全隐私性要求较高、规模较大的企业，比如政府机构、金融机构等。根据云服务器的部署位置不同，私有云又可进一步分为本地私有云和托管私有云。本地私有云是部署在企业数据中心的防火墙内，托管私有云是租用第三方云服务商的服务器，由第三方云服务商托管。

混合云是一种将私有云与公有云加以结合的计算环境，可在它们之间共享数据和应用程序。很多企业会将核心数据、业务系统放置在私有云，将隐私性要求相对低的数据放置在公有云。这样既保证了核心数据安全性，又可以利用公有云低成本、灵活的优势。

根据信通院数据，2020 年全球云计算市场规模为 2083 亿美元，同比增长 13.1%，中国云计算市场规模 2091 亿元，同比增长 57%，远高于全球增速。其中，公有云市场规模达 1277 亿元，同比增长 85%，私有云市场规模 814 亿，同比增长 26%。

预计未来中国云服务市场有望维持高速增长，主要是基于：a)IT 基础设施规模持续增长：在人工智能、物联网等技术快速发展的背景下，全球数据量增速将远高于算力的提升速度，对应企业将不断加大 IT 基础设施投入以处理大量数据。

b)云服务在 IT 基础设施中的渗透率继续提升：由于相比传统 IT 部署方式，云化部署具有灵活性高、易于扩展、成本更低等优点，企业上云将是未来的确定性趋势。根据 Gartner 和中国信通院数据，2020 年全球云计算渗透率为 7%，而中国云计算渗透率仅为 4%，低于全球水平，中国 IT 基础设施中的云计算渗透率仍有较大提升空间。

5、基础设施层——云存储

进入信息化时代后，数据正在成为企业的核心资产，数据量呈指数型增长，如果企业采用传统的存储技术，投入成本将会非常高，因此催生了新的存储方式——云存储。云存储即企业与个人花费一定成本租赁第三方存储空间进行存储。

云存储通过网络技术或分布式文件系统等功能，将网络中大量各种不同类型的存储设备通过应用软件集合起来协同工作，共同对外提供数据存储和业务访问功能。云存储的核心技术包括虚拟化技术、分布式存储技术、软件定义存储（SoftwareDefined Storage，SDS）、超融合（Hyper Converged Infrastructure ，HCI）存储等。

传统的存储技术是应企业数据中心的数据库、企业应用、虚拟化整合等场景而发展起来的，可以满足传统企业应用对可靠性、性能、容量以及业务连续性的要求，但是面对云计算和大数据时代，扩展能力和并发处理性能就显得有些捉襟见肘。

目前依然在全球范围内提供传统存储的活跃供应商包括：DELL-EMC、NetApp、HPE、华为、HDS、IBM、Fujitsu 等。

而大数据、云计算和虚拟化等技术的出现，使得传统 IT 架构难以满足企业的数据存储需求。因此，SDS 和 HCI 基础架构应运而生。SDS 和 HCI 已从中小企业向大型企业扩展。在软件定义的时代，传统存储服务器借助软件赋能，能够有效的发挥性能，提升使用效率、降低使用成本。

软件定义存储产业链上游主要为半导体制造商、存储介质制造商、数据传输设备制造商以及核心软件开发商；中游是研发分布式存储软件，软件供应商从上游厂商采购通用硬件（如硬盘等），自主研发设计核心软件、接口部件、控制器、存储系统，形成软件产品，中游厂商技术研发投入较大；下游应用领域广泛，包括政府、电信、广电媒体、教育、金融、医疗、制造等领域。

云存储市场未来将继续保持高增长率，主要驱动因素包括：

数据量增长下传统存储难以满足需求。移动互联网、物联网、云计算等技术发展使数据量呈现爆炸式增长，2021 年，约 60%的全球 2000强企业把数字化转型作为公司战略的核心，具备数字化转型战略的企业将不断扩大其外部数据来源，企业产生的数据将以百倍增长；届时全球数据量将会达到 45ZB，而中国产生的数据量将会超8ZB，占全球数据量的约五分之一。中国企业将面临海量数据的存放、管理、优化和利用等挑战。传统存储扩展性差，需根据设备性能（如扩容能力）响应需求，很难满足数据量暴涨的存储需求，云存储敏捷性和灵活性的优势凸显，需求会进一步增加。

存储硬件的发展为软件定义存储奠定基础。SSD（Solid State Disk，固态硬盘）内置在服务器里，可在低于毫秒的时间内对任意位置的存储单元完成 IO 操作，延时短，性能高，为软件定义存储提供了硬件基础；存储控制器 X86 化，性能和可靠性实现快速发展，X86 硬件还具备开放性的优势，目前各大外置磁盘阵列的存储厂商的存储控制器已采用 X86 结构，硬件趋于标准化，也为软件定义存储布局打下了基础；除此之外，多核技术、高速网络技术、大容量服务器等硬件的发展均为软件定义存储和云存储奠定了基础。

云计算的普及和存储虚拟化技术的成熟。云计算是以数据为中心的一种数据密集型的超级计算，在数据存储、数据管理、编程模式、并发控制等方面具有自身独特的技术，云计算改变了信息/IT 服务的提供方式。在云环境中，虚拟化是存储管理效率提升的重要解决方案，虚拟化技术简化了资源管理的复杂度，提高了资源利用率。

云计算的普及带动了云存储需求的增长，虚拟化技术的成熟则保障了云存储的发展。据 Fortune Business Insights 发布的数据显示，2020 年全球云存储市场规模达到了 611 亿美元。随着云存储方案的低成本优势进一步显现，将推动企业扩大使用云存储，估计 2021 年全球云存储市场规模将达到 764 亿美元，预计 2028 年有望达到 3,903 亿美元，年均复合增长率达到 26.2%。国内方面，根据前瞻产业研究院统计，2020 年我国云存储市场规模约 398 亿元，5G 时代的全面来临需要更强的存储能力支撑，预计我国云存储市场规模 2026 年将突破 1,836 亿元。

▲2021-2026年中国云存储市场规模预测（亿美元）

其中，2020 年 SDS 市场规模同比增长 51.7%，达到 14.6 亿美元，预测 SDS 市场将以五年 16.1%的复合增长率增长，2025 年市场容量将接近 34.2 亿美元；另一方面，市场对超 HCI 存储系统解决方案的需求保持强劲，2020 年中国 HCI 存储系统实现同比 36.5%的增长，市场规模约 13.1 亿美元，2021-2025 年预测将保持近 15%的复合增长率，2025 年 HCI 市场规模将达到 28 亿美元。

竞争格局方面，国内 SDS 主要参与者包括华为、新华三、浪潮、曙光等大厂，及以 XSKY 星辰天合等为代表的初创公司。华为以文件存储解决方案在政府、广电和电信行业得到认可；XSKY 星辰天合、杉岩数据等创业公司以块存储、对象存储发力抢占市场。

▲2021年H1中国软件定义存储系统市场前五大供应商市场份额

未来，软件定义存储（SDS）、分布式存储和超融合（HCI）将延续高增长势头，成为未来云存储的重要发展方向。

6、平台层——数据库

从传统互联网到移动互联网时代，数据的价值已充分得到验证，而伴随云计算的发展，设备终端数量与数据交互频率显著提升，数据体量呈现巨量吞吐与高并发的态势，逐步进入以“ZB（Zettabyte，十万亿亿字节）”为单位的海量信息新时代。

与此同时，数据形态也日趋复杂，除传统的结构化数据外，出现大量的非结构化数据和半结构化数据，例如图片、视频、XML、HTML 和音频。数据量的井喷及数据形态的复杂异构对数据的安全存储、功能实现及价值发掘提出了新的要求，作为云计算终端应用的技术底座，数据库基础软件已经成为数字经济时代不可或缺的一环。

数据库是按照一定数据结构来组织、存储和管理数据的仓库，由数据库管理系统（DatabaseManagement System ，DBMS）搭建、处理和维护，是一个长期存储在计算机内的、有组织的、可共享的、统一管理的大量数据的集合体。信息化时代，数据库广泛应用，可以被多个用户、多个终端、多个应用程序所共享，从而有效帮助企业降低数据管理成本，优化数据库运维，赋能企业数字化转型。

整体来看，国内数据库行业目前是百亿级市场，根据信通院的报告，2021 年中国数据库行业市场规模达 309 亿元，未来随着国产替代进一步渗透、多元新型数据库产品发展，我国数据库行业将迎来新一轮增长，2025 年我国数据库市场规模有望接近 700 亿元。

▲2020-2025年中国数据库市场规模及预测

海量数据实时产生的时代，企业核心交易系统承压，银行、通信等 OLTP 使用大户也在对 OLTP 的性能提出更高的要求。近年来，商业银行、保险、券商的线上业务加速发展，电子支付、手机银行、电商购物业务量迅速增长，网上银行交易量出现激增，2020 年，年度交易量超 1,500 亿笔，单位时间内的交易量呈现大规模、高并发、高峰值的特点。

客户期待交易型数据库具备强性能和高稳定性，以更好地应对数据压力，从而驱动 OLTP 数据库更快发展。与其同时，在政策方面，国家信创政策的加码为国产 OLTP 数据库厂商提供了成长的沃土。信创从国家意识层面鼓励信息技术应用创新，旨在通过加速国产替代的进程，最终实现信息技术领域的持续自主可控。2021 年，“信创”政策大范围落地，多地出台政策，力图打造“信创支撑、软件定义、应用带动”的软件产业集。

相较于 OLTP 而言，OLAP 市场成长空间更为广阔，尚处于早期发展阶段，众多创业公司入局，资

本助力下更是呈现百发齐放的态势。OLAP 市场未来高增速的背后是不同行业期望通过其实现降本增效、拉动业绩增长的目的。例如互联网金融领域面临的黑客攻击、金融诈骗等挑战，基于图数据库的金融反欺诈方案可以有效挖掘数据源之间的深度关联关系，起到识别欺诈、追踪交易的作用，金融风控的部署引领 OLAP 的需求增长。

随着物联网场景的丰富以及人们对信息全面掌控的需求，基于时间序列数据类型的应用逐步提升，工业数据具有产生频率快、严重依赖于采集时间、测点多、信息量大等特点，工业业务对于查询的要求已大量扩展到基于时间的维度，时序数据库具备写多读少、高并发写入、无事务要求等特点，可以基于时间区间聚合分析和高效检索，带动业内相关企业的配置需求。

7、通用软件和 SaaS

SaaS 全称为 Software as a Service，意思是“软件即服务”。SaaS 是软件行业在互联网浪潮下催生的新物种，传统软件在使用前即需要一次性花费高昂的费用购买，需要下载安装甚至需要软件开发人员上门驻场开发和部署，对承载的硬件也有特定的要求，而 SaaS 具有轻量化快速部署、低准入、灵活性强、高可扩展性等特点，用户可以通过互联网在云端调用软件，按月按年订阅付费，甚至可以免费使用低阶版本，因此受到企业和个人用户的广泛青睐。

按照 SaaS 软件服务的对象划分，可分为通用型 SaaS 和垂直行业 SaaS，通用型 SaaS 通常解决的是同一类业务场景的共性问题，服务对象所处的行业不受限制，因此又称业务垂直型 SaaS。针对不同的业务场景和使用对象，通用型 SaaS 可分为营销型 SaaS、管理型 SaaS 和生产协作型 SaaS，营销型 SaaS 包括数字营销和 CRM/SCRM，主要面向的是市场营销和产品销售场景，使用对象通常为企业的市场部人员、销售人员和少数 IT 部门员工。

随着商业环境的日益变化，企业的组织结构也发生了改变，营销型 SaaS 的使用对象逐渐细分到企业的广告投放师、客户增长部、电商部、客服、数据分析师等；管理型 SaaS 主要指新型的 ERP 系统平台，包括 ERP、HRM、财税管理系统、采购系统等，主要面向的是企业内部的业务流程管理、人力资源管理、费用报销、记账计税等场景，使用对象通常为企业的 HR 部门、财务部门、行政部门、IT 部门等，是企业内控的重要手段；生产协作型 SaaS 即专业项目管理，是指围绕设计、开发、研发人员的协作工具，主要面向企业的协同办公场景提升生产力，使用对象可以是设计师、程序员等专业性较强的员工，也可以是企业前后台所有需要远程办公、在线协作的员工，是近年来尤其是“后疫情时期”发展非常迅速的 SaaS类别。

“大江大海出大鱼”，SaaS 市场天花板极高，通用型 SaaS 是能够产生巨头公司的黄金赛道。由于不区分客户行业而提供专业的通用型服务，通用 SaaS 相比某些垂直行业 SaaS 具有更广阔的市场空间，也不容易受到行业的周期性影响，能够更好地避免单一市场的系统性风险。

SaaS 从上个世纪末开始萌芽，标志性事件是 1999 年 Salesforce 在美国旧金山成立，经过二十多年的发展，SaaS 行业已成长为一个千亿美金级的大赛道，并且仍然保持着较高的增长率。据 Gartner预测，2020 年全球 SaaS 市场规模为 1028 亿美元，预计到 2022 年将达到 1453 亿美元，除去全球范围内受疫情影响的经济停滞，SaaS 行业的年复合增长率仍保持在 15%-20%之间。

▲2018年-2022年全球SaaS市场规模及增速

发展趋势：企业对 SaaS 的购买意愿增强，SaaS 订单收入迈过 5000 万人民币门槛愈发容易。当企业数据被有效地记录、存储、呈现、打通后，SaaS 更易被企业所采用，企业决策者的付费意愿越来越强。过往 SaaS 公司经常有收不上钱的困境，但现在企业决策者愿意为有价值的 SaaS 工具买单已成为共识，SaaS 公司迈过 5000 万人民币订单的门槛将会越来越快。

趋势二：SaaS 产品的供给越来越丰富，To B 产品呈现出 To C 化、To Team 化特点。企业 精耕细作意识更强，要求 SaaS 公司开发出针对企业不同场景需求的 SaaS 产品，以适应业务的需要，从供给侧数量来看，SaaS 产品的类型和功能都会更为丰富；从供给侧形态来看，除了原来面向 B 端整体的 SaaS 产品之外，大量面向企业内部团队和个人，释放生产力的 SaaS 产品应运而生，PLG（Product-Led Growth ）模式更为广泛，受众更广，反馈更多之后，单一 SaaS 产品的研发和迭代也会更迅速。

趋势三：中国的 SaaS 产品走出中国特色道路，从“跟随者”到“创新者”。长期以来，中国的 SaaS 公司和 SaaS 投资都遵循着对标美国的原则，但中美市场本身有着天然的差异性，在美国，大量的中腰部企业使用 SaaS 工具，而中国，大量的头部公司和长尾市场在使用SaaS 工具，因此，中国的 SaaS 公司不单纯是“跟随者”的角色定位，更多的时候是走出了一条具有中国特色的道路。例如，在 Go To Market 战略上，依托钉钉、企微、飞书等平台生态快速扩张；在产品形态上，标准产品与运营服务共存；在交付过程上，标准化产品交付与定制开发 OP 交付共存；在商业模式上，订阅与买断共存……秉承“黑猫白猫抓到老鼠的就是好猫”的原则，中国特色的SaaS 公司也将扎根这片土壤，市场引领创新，逐步走向成熟、走向伟大。

趋势四：创始人画像从跨国企业中国区大销售向真正的产品技术团队人才演进。随着传统软件巨头和互联网大厂在 SaaS 赛道的投入，在通用型 SaaS 领域不乏大厂研发的好产品，比如腾讯会议、飞书等，SaaS 创业公司要想在通用型 SaaS 赛道成长为巨头，必须具备在大厂的缝隙中寻找机会的能力，相比销售型出身的创始人，真正有产品创造力或者掌握核心技术创始人，优势会更加凸显。

趋势五：SaaS 的兼并收购趋势愈发明显。SaaS 赛道持续火热，在资本的助力下很多通用型 SaaS 公司率先跑到了 C 轮、D 轮，一方面融资金额开始加大，另一方面某些细分赛道兼并收购趋势也愈演愈烈。传统软件厂商、互联网巨头、传统营销或财税类服务商都加入了买方大军，拥有细分业务场景拓展能力的 SaaS 创业公司接到橄榄枝的概率大大提升。

趋势六：中国 SaaS 企业进入全球化时代。中国企业在经历了游戏出海、工具软件出海、电商平台出海后，正在经历品牌企业出海，而伴随企业出海，服务于企业客户的 SaaS 也将随之出海。

在过去，中国企业以采购国外软件和 SaaS 为主，随着本土 SaaS 企业在国内市场的渗透率打开，大客户的粘性持续提高，增购预算从国内向海外分支机构延伸，中国 SaaS 企业迎来全球化。SaaS 公司为了迎合客户的出海需求，演化出服务于出海场景的功能，涵盖供应链、ERP、营销、销售、财税、支付、物流等方面，并针对不同国家和地区特点形成本地化特色，而中国 SaaS 企业的客户也将逐步从国内客户向全球客户扩张。

趋势七：企业 ESG 评价体系的建立或将成为中国 SaaS 新的增长动力。ESG 是英文 Environmental（环境）、Social（社会）和 Governance（公司治理）的缩写，是一种关注企业环境、社会、治理绩效而非财务绩效的投资理念和企业评价标准。据中国上市公司协会数据显示，截止 2022 年 5 月，A 股上市公司中有超过 1400 家公司披露了 2021 年度 ESG 报告，随着企业对 ESG 的重视，致力于降本增效，能够有效帮助企业节能减排，提升 ESG 指标的 SaaS 产品或将成为中国 SaaS 产品新的增长动力。

智东西认为，云计算作为数字经济的基座平台，串联承载产业互联网、大数据、人工智能及物联网等数字经济业态，未来在我国的经济发展中占有重要地位。