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  • 1 # 滴水穿石AAA

    雲計算是對傳統IT模式從底層硬體到業務模式的顛覆,傳統IT市場具備萬億級市場空間,目前雲計算收入佔IT支出佔比尚小,滲透率較低,未來空間較大。

    短期受到宏觀經濟等因素影響,雲巨頭資本開支增速有所波動,國外雲巨頭資本開支從2018年Q2開始回落,但是從2019年Q2開始,增速有所回暖,同比上升6.2%,我們預計未來幾個季度全球雲巨頭資本開支有望逐步恢復,帶動雲產業鏈逐步重回高增長軌道;國內雲巨頭資本開支增速的回撥始於2018年Q3,從2019年Q2開始由正轉負,目前國內主要雲巨頭資本開支尚未看到明顯回暖情況,拐點尚需觀察。

    從長遠來看,雲計算具備高成長性,尤其是進入5G時代,隨著移動網際網路向人工智慧+萬物互聯過渡,產業重心將從“端”轉“雲”,以雲端為核心逐步向管+端推動,雲計算有望迎來發展新風口。

    雲計算為當前最具影響力產業,有力推動經濟與社會變革

    雲計算為當前最具影響力的產業,賦能社會和經濟的發展。按照傳統的IT部署模式,企業要購買伺服器、儲存等,伺服器還要裝系統、中介軟體、應用等,然後再去除錯,同時企業還要自建或者租用資料中心等,投入巨大,而云計算則是對傳統IT模式從底層硬體到業務模式的顛覆,改變了核心晶片、網路體系、硬體體系、軟體模式、IT服務等,對外提供按需分配、可計量的IT服務。

    在社會應用端,雲計算賦能實體經濟的發展,帶動智慧製造、車聯網、智慧家居、公共服務、遠端教育等的發展,有力推動了經濟和社會的變革。

    雲計算的服務模式包括IAAS(基礎設施即服務)、PAAS(平臺即服務)、SAAS(軟體即服務)三種。

    IAAS雲服務屬於“重資產”的服務模式,主要提供IDC、基礎架構硬體和軟體資源等,需要投入較大的基礎設施資源,以及積累長期的運營經驗;PAAS雲服務可以看成未來網際網路的“作業系統”,與IAAS服務相比,PAAS服務是雲計算技術研發和創新最活躍的領域,能對應用開發者形成更強的業務粘性,PAAS服務的重點在於構建緊密的產業生態;SAAS雲服務主要是向客戶提供基於Web的軟體。

    雲計算是對傳統IT模式的顛覆,經過多年發展,已形成較為成熟的產業鏈條。

    從產業鏈來看,IAAS層的參與者主要包括軟硬體提供商、網際網路企業、網路運營商、IDC服務商以及創業公司,IAAS雲市場的競爭是資本、品牌、技術、服務、基礎設施建設等各方面綜合實力的競爭;

    PAAS層的參與者主要是各大平臺運營提供商,包括亞馬遜AWS、阿里雲、微軟Azure、谷歌GCP等,PAAS雲市場的競爭主要是技術研發和創新能力的競爭,更強的技術能對應用開發者形成更強的業務粘性;

    SAAS層的參與者包括各類傳統企業軟體巨頭和新興SAAS廠商等,SAAS雲計算市場競爭格局較為分散。

    全球雲巨頭資本開支增速逐步回暖,中長期維持高景氣度

    全球雲巨頭資本開支增速逐步提升,有望重回快速成長軌道。全球雲巨頭資本開支增速從2015年Q2開始下滑,2015年Q4開始觸底反彈,歷經12個季度的快速增長,2018年Q1和Q2增速達到頂峰,增速分別達91.9%、62.6%。

    從2018年Q2開始,受到宏觀經濟等因素的影響,增速開始回落,雲廠商相繼下調資本開支指引,2019年Q1,雲巨頭資本開支增速同比下降17.9%,而進入2019年二季度,雲巨頭資本開支增速有所回暖,同比上升6.2%,細分來看,亞馬遜、谷歌、蘋果、微軟資本開支增速均有所提升,分別從2019年Q1的6.2%、-36.5%、-47.3%、-12.6%提升至9.8%、11.8%、-0.1%、1.8%,我們預計未來幾個季度全球雲巨頭資本開支有望逐步恢復。

    國內雲巨頭資本開支增速短期有所下滑,但國內尚處於雲計算發展初期,未來增長潛力較大,長期有望維持高景氣度。本輪國內雲巨頭資本開支增速的回撥開始於2018年Q3,隨後資本開支增速持續放緩,到2019年Q2由正轉負,增速開始下滑,目前國內主要雲巨頭資本開支尚未看到明顯回暖情況,拐點尚需觀察。

    長遠來看,雲計算依舊具備高成長性,尤其是進入5G時代,隨著移動網際網路向人工智慧+萬物互聯過渡,雲計算有望迎來發展新風口。1到4G主要是面向消費者,5G需要支撐移動網際網路和物聯網兩大類業務,體現高速率、大連線、低時延三大技術特點,對比4G而言,體現出10-100倍的能力提升

  • 2 # 一三四五沒有二1

    5G的到來,會給現在各項產業帶來巨大的變革。首先,對於IoT產業來說,邊緣計算會有巨大的提升,像智慧穿戴裝置,聊天型機器人例如天貓精靈。目前大多數網際網路專案,都是透過終端比如手機發出請求,在一箇中心化的伺服器上做業務或者邏輯處理。智慧汽車專案,大量的影片可以以資料流的形式傳送到伺服器,透過深度學習訓練的機器人做資料分析,來判斷對車輛執行的處理,使得無人駕駛成為可能。我們的智慧手錶,不會簡單的只是監控心率監控運動。。。總之,會給IoT和AIoT帶來巨大的變革。

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