1、報告緣起：根據 IDC 的數據，目前國內公有云市場規(guī)模已經接近 1000 億元，并預計在 2021 年繼續(xù)保持超過 40%的速度增長。在 IaaS+PaaS 環(huán)節(jié)，國內市場較歐美市場的 差距基本保持在 45 年左右，市場競爭格局逐步趨于清晰，阿里云、騰訊云穩(wěn)居國內 TOP 2 位置。同時我們發(fā)現，國內、海外云計算市場在產業(yè)發(fā)展路徑、市場競爭格局等核心維度上亦基本相似，歐美市場市場經驗對國內市場的發(fā)展具有較好的啟示意義。但在這些產業(yè)相似性之外，國內云廠商較北美云巨頭偏低的盈利水平，是一種短期的發(fā)展階段現象，還是宏觀產業(yè)背景差異決定的長期必然，一直是市場最為關注的問題，也是我們對阿里云、騰訊云投資

2、價值判斷的核心，在本篇專題中，我們將嘗試就這一問題展開討論分析。圖 1：國內云計算市場規(guī)模（億元）圖 2：國內 IaaS+PaaS 市場份額結構（2019）公有云市場規(guī)模同比增速（%）阿里云騰訊云百度云其他2,0001,5001,000500066%56%65%53%42%37%70%27%46%9%18%60%50%40%333%0%20%10%0% 資料來源：IDC（含預測），資料來源：IDC，行業(yè)現狀：國內云廠商盈利能力顯著弱于北美云巨頭。作為全球最大的云計算廠商，目前 AWS 的年收入規(guī)模已經超過 450 億美元，對應 30%左右的營收增速以及 30%的運營利潤率。而在國內市場，我們預

3、計和 AWS 地位相稱的阿里云 2020 年收入規(guī)模超過 550億元，但 EBITA Margin 仍處于小幅虧損狀態(tài)，當然考慮到云計算業(yè)務本身極強的規(guī)模效應，這樣的比較本身缺乏公允。但我們看到，AWS 早在 20142015 年左右便達到阿里云當前收入體量，同時當期對應的運營利潤率大約在 14%25%之間，亦顯著好于當前阿里云的水平。因此，是何種因素造成如此明顯的盈利能力差異，這種差異是短期的，還是有可能在長周期持續(xù)？對這一問題的回答，需要我們回歸產業(yè)內在邏輯，就影響云計算廠商盈利能力的核心要素逐一展開對比分析。圖 3：AWS 運營利潤及運營利潤率（億美元，%）AWS營業(yè)利潤（億美元）AWS

4、營業(yè)利潤率403530252015105035%30%25%20%15%10%5%0%資料來源：wind，圖 4：阿里云 EBITA 以及 EBITA Margin（百萬元，%）0-100-200-300-400-500-600EBITAEBITA Margin0%-2%-4%-6%-8%-10%-12%-14%-16%-18%資料來源：Wind，圖 5：AWS、阿里云盈利能力對比（億美元）AWS收入阿里云收入AWS 運營利潤率阿里云EBITA 利潤率403530252015105020142015201620172018201940.0%30.0%20.0%10.0%0.0%-10.0%-2

5、0.0%-30.0%-40.0%資料來源：彭博，云廠商盈利影響因素：業(yè)務規(guī)模、資本開支、產品結構、市場策略等。目前全球云計算巨頭的主要產品業(yè)務仍以 IaaS+PaaS 為主，并向 SaaS 領域進行有限擴展。整體而言，從嚴格的收入、成本、費用等核心要素出發(fā)，我們認為影響云計算公司盈利能力的核心要素主要包括如下方面：業(yè)務規(guī)模：IaaS+PaaS 作為云計算產業(yè)鏈的底層，業(yè)務本身的通用性、重資產屬性等使其具有良好的規(guī)模效應，業(yè)務規(guī)模的擴大能顯著提升整體云平臺資源的利用效率（削峰填谷等），降低上游基礎設施的平均采購成本（良好的議價能力）以及攤薄公司整體的單位運營費用，成本、費用均會受益于云廠商業(yè)務規(guī)

6、模的擴大。AWS、微軟 commercial cloud 發(fā)展歷史，較好的證實了上述判斷的有效性。資本開支：作為典型的重資產業(yè)務，云廠商每年需要花費巨額資金用于服務器等硬件設備的購置以及 IDC 租賃、建設等，而上述資產對折舊攤銷的傳導，亦會相應影響云廠商的當期盈利能力。根據 synergy 的統(tǒng)計數據，2020Q3，全球數據中心 IT 設備（含硬件、軟件）采購規(guī)模為 405 億美元，按產品結構，其中硬件、軟件占比分別為 76%、24%，按客戶結構，云廠商、傳統(tǒng)企業(yè)客戶占比分別為 43%、57%，同時云廠商需求同比+21%，而傳統(tǒng)企業(yè)客戶需求-8%。同時資本開支對盈利的影響則主要和云廠商資本開

7、支強度、折舊政策等相關，資本開支強度則受云廠商發(fā)展階段、當期策略等因素影響。但長期來看，基本和下游云市場需求正相關。折舊政策政策，除了微軟、亞馬遜自 2020 年開始將服務器折舊年限從 3 年調整為 4 年之外，目前全球其他主要云廠商基本一致。業(yè)務結構：沿著云計算產業(yè)鏈，從底層的 IaaS，到 PaaS、SaaS，業(yè)務模塊通用性越來越弱，同時產品差異化定價能力亦逐步增強，毛利率亦逐步提升，單純的 IaaS 業(yè)務毛利率相對較低。這能較大程度的解釋微軟 commercial cloud 較高的毛利率的成因，亦能解釋部分為何云計算公司均不斷向上游延伸的內在邏輯，即客戶黏性的獲取+產品差異化定價能力。

8、市場策略：顯然除了上述產品結構、資本開支、規(guī)模效應等長周期的影響因素之外，云廠商階段性的運營策略的變化、調整等亦能對云廠商的短期盈利能力產生明顯影響，比如為應對激烈市場競爭而采取的價格戰(zhàn)、激進資本開支、研發(fā)投入等。比如自 2015 年以來，為應對微軟、谷歌等云廠商的競爭，AWS 不間斷的投入亦使得自身的運營利潤率出現明顯的階段性波動。圖 6：北美云計算巨頭 CAPEX 與同比增速（單位；百萬美元）300002500020000150001000050000FacebookAmazonAlphabetMicrosoft海外求和海外求和（去除Amazon)海外YoY海外求和（去除Amazon)Yo

9、Y150%100%50%0%-50%資料來源：wind，圖 7：北美云市場收入、云廠商資本支出增速美國云市場收入增速（%，LHS）美國云計算企業(yè)capex增速（%，RHS）40.0%35.0%30.0%25.0%20.0%15.0%10.0%5.0%0.0%-5.0%-10.0%-15.0%200.0%150.0%100.0%50.0%1Q073Q071Q083Q081Q093Q091Q103Q101Q113Q111Q123Q121Q133Q131Q143Q141Q153Q151Q163Q161Q173Q171Q183Q180.0%-50.0%-100.0%資料來源：Dell Oro，服務器賬

10、面價值(億美元)折舊年限年折舊額（億美元）AWS 使用占比服務器折舊/AWS 收入27639250%26%27646950%20%表 2：2020 年亞馬遜服務器折舊政策調整對盈利能力影響測算資料來源：彭博，圖 8：AWS 業(yè)務年降價次數（次）14121086420201120122013201420152016201720182019資料來源：公司公告，國內云廠商盈利能力分析：我們主要就國內云廠商當前弱于海外可比公司的盈利能力以及短期、中長期盈利走勢等核心要素展開分析。中美云廠商盈利能力差異根源：收入結構、研發(fā)投入等。結合影響云廠商盈利能力的影響因素，并剔除營收規(guī)模對云廠商盈利能力的影響，我

11、們將阿里云 2019 年的數據和AWS 20142015 年的數據（營收體量相當）進行對比。我們認為，造成雙方之間盈利差異的主要因素可基本歸于產品結構、研發(fā)投入等層面。業(yè)務規(guī)模：我們在同一個收入規(guī)模維度下對阿里云、AWS 進行對比，即采用 AWS 20142015 年的數據以及阿里云 2019 年（自然年）的數據，剔除收入規(guī)模帶來的差異。資本開支：基于 IDC 數據分析，我們發(fā)現阿里云 2019 年的折舊占收入比重（24%）低于 AWS 在 2015 年的水平（33%），說明部分市場觀點認可的激進資本開支帶來的折舊費用并不是拉低阿里云當期盈利能力的主要因素。圖 9：AWS 和阿里折舊占收入比例

12、AWS折舊占收入比例阿里云折舊占收入比例45%40%35%30%25%20%15%10%5%0%20152016201720182019資料來源：IDC，收入結構：從較為粗糙的粒度來看，目前阿里云、AWS 的收入結構基本接近，均主要以 IaaS 業(yè)務為主，輔以一部分 PaaS 業(yè)務，但是我們發(fā)現一云廠商財務口徑的數據和 IDC 統(tǒng)計口徑的數據存在明顯的差異，例如根據 IDC 統(tǒng)計口徑數據，2019 年，AWS、阿里云、騰訊云收入為對應財務口徑收入數據的 89%、74%、 52%。我們判斷這種差異主要是源于線下解決方案、定制化項目等，而這些對于 IDC 等第三方咨詢公司而言，很難通過線上方式實現

13、監(jiān)測，這個和國內云計算市場當前面臨的環(huán)境基本吻合。另外一個可能的原因則是國內云廠商較高的 CDN收入占比，我們估算 CDN 業(yè)務占阿里云的收入比重應該超過 10%，而 CDN 業(yè)務作為高度同質化業(yè)務，低毛利率實屬正常。因此，上述兩個層面因素的差異料是構成國內云廠商當前偏低利潤率的主要因素之一。圖 10：2019 海內外云計算廠商收入拆分（%）IaaSPaaSSaaS1516141733241009080706050403020100阿里騰訊百度AWSAzureGCP資料來源：IDC，圖 11：IDC 統(tǒng)計口徑與公司財報收入對比（2019）88.60%74.40%51.90%100%90%80%

14、70%60%50%40%30%20%10%0%阿里云騰訊云AWS資料來源：IDC，市場策略：正如圖 10 所反映的，高速成長的市場，相對同質化的產品形態(tài)使得價格戰(zhàn)成為當前國內云廠商的主要競爭手段，同時考慮到當前國內云廠商相較于 AWS 相對偏弱的產品組合，高強度研發(fā)投入亦是自然。因此，價格戰(zhàn)、研發(fā)投入亦在一定程度上影響了當前國內云廠商的盈利能力。國內云廠商盈利能力展望：短期繼續(xù)承壓，長期料優(yōu)于 AWS。對于國內云廠商盈利能力的判斷，需要同時關注階段性因素、長周期趨勢性因素。我們基本的結論如下：短期盈利走勢：料將繼續(xù)承壓。1）規(guī)模，相較于北美云計算巨頭，短期規(guī)模料將繼續(xù)構成國內廠商的盈利拖累項；

15、2）資本開支，從折舊占比來看，國內云廠商資本開支強度并未顯著高于歷史上同等規(guī)模階段的北美云廠商；3）產品結構，國內偏弱的數字化水平，意味著解決方案、線下定制化交付等短期仍較難避免，亦將是短期利潤的主要拖累項，但中長期有望逐漸改善；4）市場策略，對市場份額的激烈爭奪，保持高強度的研發(fā)投入以提升產品競爭力短期均有望延續(xù)。因此，基于上述核心因素的分析，我們判斷短期國內云廠商盈利能力的提升、市場整合速度等料相對緩慢，盈利上行驅動因素預計主要來自于規(guī)模效應等。圖 12：主要云廠商收入對比（2019，億美元）35017089512440035030025020015010050-騰訊云阿里云谷歌云Azur

16、eAWS資料來源：各公司財報，圖 13：AWS 業(yè)務年新增功能&特征數（項）25002000150010005000201020112012201320142015201620172018資料來源：公司公告，中長期盈利走勢：顯著優(yōu)于 AWS 等可比廠商。顯然，偏弱的企業(yè)數字化水平對于國內云廠商而言，短期是挑戰(zhàn)，長期則是機會。在北美市場，得益于良好的企業(yè) IT 基礎設施和發(fā)達的軟件產業(yè)，云廠商在較短時間內便實現了快速的企業(yè)市場滲透以及行業(yè)的整合（目前 TOP 3 份額占比超過 80%），同時面對極具競爭力的上游軟件廠商，在高毛利率的 SaaS 以及部分 PaaS 領域，云廠商并沒有占到太多優(yōu)勢，

17、當前 AWS 接近 90%的收入仍來自于 IaaS 業(yè)務。而在國內市場，我們看到了完全不同的情形，薄弱的軟件產業(yè)基礎，料將使得云廠商在通用屬性較強的軟件領域扮演重要角色，典型代表如阿里釘釘（協(xié)同辦公）、騰訊會議（視頻會議）等，而在高毛利率的 PaaS、SaaS 環(huán)節(jié)的突破，亦有望使得國內云廠商的長期盈利能力顯著優(yōu)于目前 AWS 的水平。表 3：阿里 2020 峰會強化混合云與 PaaS 能力產品類型&名稱產品用途新品特性基礎設施“神龍”服務器可彈性伸縮的高性能計算服務，提升實時基于阿里云自研的神龍服務器架構，第七產品類型&名稱產品用途新品特性（算力升級）的業(yè)務響應能力代阿里云 ECS 的算力提

18、升 160%，最大“含光”800 芯片支持 192 個 vCPU，存儲延時降低 70%，穩(wěn)定性 SLA 提升至 99.995%第七代 ECS 系統(tǒng)新一代云原生數倉及數據湖實現離線、實時、分析、服務一體化基于創(chuàng)新的技術架構，支持 PB 級數據關聯(lián)分析和實時查詢PolarDB-X（云原生數據庫）解決海量數據存儲、超高并發(fā)吞吐、大表瓶頸以及復雜計算效率等問題，幫助企業(yè)進行數字化轉型基于云原生一體化架構設計，支撐千萬級并發(fā)規(guī)模專有云敏捷版除過往已經支持的計算、存儲、網絡的 IaaS 能力和容器、中間的 PaaS 能力外，新增 DevOps、大數據、數據智能、IoT、數據庫等開發(fā)測試相關產品的支持采用“

19、敏捷飛天底座”，支持產品更豐富，可輸出超過 30 款以上產品；與更多廠商平臺兼容，支持異構部署，實現基于物理機和虛擬機的一致性體驗；采用神龍架構，成本降低 20%混合云平臺混合云管理平臺新一代“云效”平臺針對不同權限和職位的用戶，提供全方位資源供給、運維和運營管理能力為企業(yè)提供一站式 DevOps 服務，包括端到端的協(xié)同服務和研發(fā)工具支撐具備一體化管控、自動化運維，智能化分析及個性化擴展等核心競爭力；面向開發(fā)者重新定義了云和應用的界面，不論在混合云、多級云、異構云場景下，開發(fā)者都可統(tǒng)一管理提高穩(wěn)定性，在雙十一的實踐基礎上進行了全面升級Dataphin用于大數據平臺建設的智能引擎，旨在滿足各行各

20、業(yè)大數據建設、管理及應用需求數據中臺Quick BI提供多維分析能力，服務于商業(yè)決策提供模型和策略配置，幫助進行消費者多Quick Audience維洞察分析和多渠道觸達App 數據采集及分析，為運營、BI、產品、對數據中臺進行了全面升級，從電商走向零售、金融、政務等領域A+云視覺智能開放平臺決策層提供一站式數據化運營服務提供圖像識別、圖像增強、圖像分割、圖像搜索等服務接入超百種 AI 能力，API 一秒接入，經阿里經濟體視覺算法整合輸出資料來源：阿里云官網，表 4：國內科技巨頭部分 SaaS 產品列表產品定位用戶體量釘釘（阿里巴巴）注重企業(yè)內部管理，阿里 SaaS 被集成、云釘一體戰(zhàn)略平臺累計用戶數超過 3 億,企業(yè)組織數超過 1500萬服務超過 250 萬家企業(yè)，活躍用戶達到 6000萬飛書（字節(jié)跳動）專注效率與協(xié)同的互聯(lián)網工具日活躍用戶規(guī)模超過 50 萬Wel