凌云时刻
3A：盈利的云计算巨头
AWS：创始人影响公司文化基因，综合竞争力全球第一
贝索斯的战略眼光和商业哲学成就云计算开拓者。成立亚马逊之前，贝索斯从事过计算机系统开发，做过基金交易管理公司的副总裁，多重职业背景的贝索斯对于云计算的前景、企业投资管理有自己的一套方法论：坚持长期发展和用户至上的战略，专注于企业长期自由现金流的增长，不计较短期回报。
过去十年，亚马逊的自由现金流从最低时的3.95亿美元增长到年最高的.2亿美元，-年股东投资回报率趋近于0，换来-近67%以上的高额回报率。充足的现金流为AWS前期投入奠定夯实基础。
▲亚马逊自由现金流和净资产收益率
飞轮理论是贝索斯提出的诠释亚马逊商业模式和运营理念的底层逻辑，同样适用AWS发展规律。飞轮理论的核心在于以提升用户体验为中心，推动公司的持续增长。其中，提升用户体验的三大关键因素是丰富的选择、便利的服务、低价格。
以低价为例，AWS在-年间累计降价达87次，仅年就降价12次，平均每月降价一次，预计未来仍会继续降价。通过价格下降引导更多客户使用AWS服务，在规模优势下实现成本降低，从而可提供IoT开发者工具等更多增值服务，提升用户粘性，形成闭环。亚马逊飞轮和AWS飞轮形成协同效应，AWS已成为亚马逊最大的利润来源，-最近三年亚马逊季度营业利润AWS业务占比均在50%以上，最高达到77%。
▲亚马逊飞轮
▲AWS飞轮
▲AWS业务年降价次数（次）
▲AWS、亚马逊营业利润及占比提升
个人性格和管理方式塑造企业文化，助力助力AWS客户拓展客户拓展。贝索斯作为一位极致理性和冷静的企业创始人，相信数据带来效率。在他的领导下，14条领导力准则成为亚马逊企业文化的核心内容，从客户至上到达成业绩，助力AWS落地并实现大规模商业化。云计算业务，特别是IaaS与PaaS层，由于服务链条较长，除技术因素外很大程度上依靠业务团队的服务能力。
服务链从了解客户需求开始，服务团队整理业务需求后反馈给技术团队，确定方案再实施，之后还要长期维护客户关系。AWS通过首席工程师虚拟社区，把架构能力和决策权下放到团队中，并采用客户驱动的内部审查流程确保小团队的决策能满足内部标准。亚马逊的领导力准则支持这种分布式的管理方法，能更好了解与把握客户需求与痛点，是AWS快速拓展客户的前提。
▲亚马逊14条领导力准则
产品架构历程彰显产业链内在逻辑。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。
▲AWS产品架构及头部云厂商入场时间线
阶段一：-年，开辟公有云，提供基础服务
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。
▲-年产品AWS举例
阶段二：-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。
▲-年产品AWS举例
阶段三：-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，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，其中仅在年就发布了多项机器学习相关的新功能。
▲AWS历年发布机器学习相关新功能数
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在年发布Outposts，引领了一波“公有云私有化部署”的浪潮，年还将上线大量的混合云服务，强化边缘节点的部署。
▲AWS历年发布机器学习相关新功能数
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，年达到项，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。
▲AWS业务年新增功能特征数（项）
▲亚马逊资本开支及增速
▲AWS全球可用区数量
▲AWS云基础设施地区分布数量
突出的规模效应推动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年的31.08亿美元增长到年的.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。
▲AWS营业收入、营业成本及同比增速
▲AWS营业利润和营业利润率
Azure：错失移动时代后坚定云转型，发展混合云实现后来居上
微软在微软在PC时代与IBM合作，通过Windows操作系统与Office办公软件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。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，年发布WindowsPhone，但市场份额低且下降明显。
▲微软移动产品布局落后竞争对手5年以
▲WindowsPhone市场份额持续下降
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。-年，微软业务全面受阻，第一增长曲线PC业务已成明日*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。
▲微软抓住开源浪潮重大事件
渡过转型期阵痛后，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。财年，公司实现智能云业务收入.7亿美元，占营收比重34%，成为推动公司总体营收增长的主要动力。
▲Windows收入占比总体下降
▲智能云营收持续增长
▲微软营收在16财年承压后恢复增长
▲微软盈利能力稳步提升（18年受税改影响）
除了公司管理层坚定转型，微软智能云取得成功的原因主要有：
（1）、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。传统软件只支持一台PC设备，而Office解决了使用OneDrive云服务在多个平台和设备上工作的痛点，通过各种平台、设备、应用程序的数据交换，大大提高办公效率，释放了用户的生产力，用户粘度显著增加，年订阅数量达到万人。
微软的企业SaaS服务主要集中在Office、Dynamics和LinkedIn，同时向开发者开放SaaS平台，丰富和激发他们的产品。根据Forrester的数据，微软在全球SaaS市场中表现强劲。微软在企业级市场服务超30年，深入了解企业业务流程，具备深厚大客户服务基础，在大中型市场认可度高。目前，全球超过95%的世界强企业均在使用Azure云服务。
▲Office个人订阅数不断增长（百万人）
（2）、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。
▲企业私有云采用情况及计划（年）
▲微软各项云业务均为领先者（H1）
阿里云：十年磨一剑，从模仿到超越
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，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。
在三代管理层的领导下，阿里云发展历程大体经历三个阶段。王坚是阿里云创始人，年-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。年11月胡晓明接任阿里云总裁，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。
-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。
年公司确立“大中台、小前台”模式
年前后是公司的重要转折点。年前后是公司的重要转折点。每次科技革命分为科技创新、商业创新两个阶段，上半场往往实现某个新兴产业从“0”到“1”的颠覆，下半场则是技术普及，赋能各行各业的商用，加速从“1”到“N”。对应到阿里云和公司总体发展进程，15年前公司主要提供云计算基础设施产品，解决从无到有的问题。
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。
▲业务中台与数据中台支撑阿里集团前端应用
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，如：聚划算业务从提出到上线仅耗时1.5个月，投入包括设计、运营和开发10多名员工。
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。
▲分布式架构示意图
年以后公司产品发布与迭代主要遵循三条主线，分别为：1）将中台能力（特别是数据及人工智能相关技术）输出赋能千行百业；将中台能力（特别是数据及人工智能相关技术）输出赋能千行百业；2）打造混合云、专有云，主动进攻*企市场；造混合云、专有云，主动进攻*企市场；3）深耕云原生技术，自研AI芯片、光模块等，不断提升底层架构性能。
中台能力产品举例：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。
▲Dataworkd八大模块-数据资源平台
16年8月，阿里云发布人工智能ET，正式进*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，构成个能力体系，衍生出20多个行业产品，多个解决方案，服务于10万以上*企客户。
▲人工智能ET架构示意图
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。
如：杭州主城区采用视频巡检替代人工巡检，日报警量多达次，识别准确率92%以上，中河-上塘路高架车辆道路通行时间缩短15.3%莫干山路部分路段缩短8.5%；萧山区信号灯自动配时路段的平均道路通行速度提升15%，平均通行时间缩短3分钟。
专有云产品举例：中国早期上云企业以互联网公司为主，对云计算接受度高。*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*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*企市场的安全合规和可靠性要求。
▲专有云(ApsaraStack)架构示意图
海关总署、浙江*务服务网、网商银行、贵州交警等大型*企客户都使用专有云构建了新一代IT系统，当前实践案例以大型国企、金融机构为主。以南京银行借助阿里专有云进行互联网金融转型为例，银行业务从上云前的限制在10万笔/日以内至现在可处理万笔/日以上成本降为之前的十分之一：单位客户的维护成本在30-50元/人。“鑫云+”平台建设后，0万客户大概需要万的费用支撑，单位客户维护成本为4元/人。
云原生产品举例：每次11备战必经全链路压力测试，倒逼阿里技术持续进化。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：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。
▲天猫历年双十一销售额与订单峰值
▲第三代神龙架构示意图
丰富的产品线与生态培育助力阿里云实现盈利：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。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。
目前公司已有个产品，携手0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。
▲阿里云具备全面的产品和解决方案
▲阿里云季度收入及增速
从财务表现看，阿里云收入维持高增长。受益于云计算产业整体高景气，尤其是互联网、零售、金融、公共服务等行业解决方案需求增长，阿里云季度收入增速始终高于行业平均水平。虽然当前云计算业务占集团总体收入占比不足10%（年Q4占比为7%），我们判断未来仍有较大成长空间。
日历年年Q4云计算收入达到.15亿元人民币，同比增长50.3%，经调整EBITA为24百万元（美金3百万元），主要因为规模效应，IDC成本、服务器折旧摊销等刚性成本率下降。从阿里集团总体资本开支强度看，前期资本开支强度10%以上，今年资本开支总额高，但资本开支强度有所回落，反映收入规模增速超资本开支增速。
▲阿里云经调整EBITA与EBITA率
▲阿里巴巴资本开支及其强度
云计算竞争下半场，形势如何演变？
海外市场仍由美国公司主导，阿里云未来仍聚焦中国和东南亚市场
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。
▲TPC-DS基准测试阿里云AnalyticDB性能
阿里云规模成长迅速，我们判断公司未来仍主打国内及东南亚市场。主要受益于国内云计算产业高速发展，阿里云收入与市场规模增长显著。根据第三方机构SynergyResearchGroup的统计，年Q2阿里云在亚太地区综合排名第二，仅次于AWS；其中东亚地区（不含中国和日本）排名第3，东南亚地区排名第4，中国区排名第1，贡献份额主力。
然而在全球市场中阿里云作为第二品牌，号召力不如AWS、Azure，在海外数据中心布局、产品力差距较大。AWS在全球有80个可用区，Azure有78个，阿里仅69个，且受*治敏感因素影响，预计阿里云未来仍将聚集中国、东南亚、及“一带一路”亚非拉市场。建议
