01 云計算的趨勢一：融合
愛分析定義云計算市場是從底層基礎設施到上層應用軟件，包含IaaS、PaaS和SaaS。愛分析將云計算市場分成基礎云服務和應用云服務兩大細分領域。基礎云服務更多以提供IT資源和運維服務為主，應用云服務則主要面向具體應用場景，包含通訊、HR、CRM等細分領域。
云計算第一個趨勢是融合，IaaS公司現在往PaaS層演進，PaaS公司在做SaaS應用，HR、CRM等SaaS公司在提供PaaS能力。發生融合的原因是企業服務公司一般以單點切入，之后會不斷擴充產品線，最終成為企業服務領域的入口。
02 云計算的趨勢二：智能化
智能化是云計算的另一大趨勢，云計算平臺會積累大量的數據，基于數據去做數據挖掘、人工智能應用是非常自然的延伸。另外，AI提升了云計算廠商的天花板，未來面向更大市場空間。單純云計算業務，其實只是企業IT預算的一小部分，而大數據、AI會使得云計算廠商切入企業的業務預算，甚至進入企業的人力服務市場。
以智能客服為例，整個云客服軟件市場大概就是30-50億市場規模，但整個客服人員市場是3000-5000億市場規模。對于云計算公司，只有提供大數據和AI能力后，才能從原來30億市場，逐步切入到3000-5000億大市場。以騰訊云為例，它的AI戰略已經搭建出相關體系。不僅僅以提供GPU等基礎計算資源，還涵蓋中間層的計算框架，再到上層AI具體應用。
03 千億云計算市場，基礎云服務占據三分之二
云計算經過十年左右的發展，整體行業趨于成熟，但滲透率并不高。全球市場，全球IT總投入大概是3.5萬億美金，其中云計算市場只占到3000億美金左右，整個市場滲透率只有10%左右，而國內云計算市場滲透率更低。
愛分析測算，中國云計算市場滲透率只有5-7%，因此市場仍然處于早期階段。這里面以兩家廠商為例，用友是國內做綜合軟件非常頭部的公司，他的云計算收入其實僅僅占到整個軟件收入8%左右，這個比例還是非常低的。另外一家建筑領域的公司廣聯達，其SaaS收入僅僅占到該業務收入的3%-5%。
考慮到中國IT總投入為2.3萬億元，按照5-7%的滲透率，測算中國整體云計算市場規模是1200-1500億元之間。從各個細分領域來看，基礎云領域大概現在會占到整個市場的三分之二左右，大概會有800億左右市場規模，應用云領域只有400億。這個細分市場占比與中國IT現狀非常貼近，中國IT投入中硬件占到60-70%，軟件和服務合計占到整體市場的30-40%。
基礎云領域最大的市場還是公有云市場，整體市場規模有400-450億元，公有云市場相對集中，測算方式主要是通過將幾大供應商的收入求和。考慮私有云市場時并沒有將硬件收入加入到云平臺中，而是純碎的私有云軟件收入，因此私有云市場規模要小于公有云市場。其他領域容器、SDS、SDN處于非常早期的階段，整體市場規模就是30-50億。
應用云領域，最大的細分市場仍然是HR、CRM和財稅等幾大通用模塊，這幾個領域都是50-80億市場規模，而在ITOM、BSM、電簽等領域，仍然處于比較早期的階段。
04 基礎云服務廠商，將成為企業IT基礎服務的入口
基礎云慢慢變成了整個企業基礎IT服務的入口，可以看到基礎云服務正在向包括存儲、服務器、交換機等傳統的硬件，以及網絡和IDC這些方向滲透。這背后的原因是，原本這些IT硬件廠商主要服務企業客戶，市場相對分散，隨著基礎云服務滲透率提升，這些IT硬件廠商主要服務這些云廠商，市場集中度很高，云廠商對這些上游硬件公司的議價能力越來越強，逐步滲透到這些領域。
基礎云服務廠商向這些領域滲透后，基于分布式架構，用軟件+普通硬件慢慢可以替代高端硬件產品，這在SDS和SDN領域不斷出現新的案例。未來基礎云市場集中度會比較高，特別是在公有云領域。
第一，從成本結構來看，公有云市場規模效應會非常明顯，業務量更大，對對底層硬件廠商議價能力更強，IT硬件成本更低。
第二，運營優化空間更大，當服務器規模足夠大時，冗余所帶來的成本將降低，50萬臺服務器的冗余成本明顯低于10萬臺服務器。平臺客戶量越大，客戶分布行業越廣泛，采取包年或者包月的形式，有助于進一步成本。
第三，規模越大，平臺的模塊化能力就越強。當客戶量足夠大時，可以將平臺拆成足夠細顆粒度的模塊，因為有足夠客戶去支撐做單一模塊的研發，也就意味著產品迭代速度更快。像AWS這種公司，每年的產品迭代次數超過1000次，這是個非常驚人的速度。
第四，用戶基數足夠大，就能夠做PaaS、大數據、AI等產品，業務綜合毛利率就會提升，可以用更低廉的價格去獲取客戶，因此公有云領域的市場集中度會進一步提升。
在傳統企業客戶市場，行業云逐步成為這個市場上最核心的勢力，電力、金融、鐵路等行業都出現了核心企業主導的行業云。現階段，國電云、鐵信云等行業云更多是服務核心企業的內部，讓企業各部門上云，下一步將是對外輸出，輸出對象首先是核心企業供應鏈上下游廠商。
當行業云的客戶量足夠大之后，其實就成為小型公有云廠商，同樣會具備公有云的規模效應，整個行業的集中度會提升。
05 應用云市場，“重中臺+輕應用”是未來趨勢
應用云廠商的客群從原先的開發者等互聯網客戶逐步向傳統大型企業遷移，應用云廠商需要具備整體解決方案的能力。
從市場競爭角度來看，基礎云服務廠商的能力越來越強，將在PaaS、SaaS層輸出標準服務，逐步覆蓋開發者等互聯網客群，在通訊、測試，甚至是BI可視化等大數據能力，阿里云、騰訊云這些云廠商能力已經非常強，可以用很低廉價格提供服務。
從客戶角度來看，一方面互聯網客群付費能力非常弱，另一方面，傳統企業客戶正進行“互聯網+”的轉型，線下業務向線上遷移，限于自身IT能力比較弱，需要有外部的公司幫他提供服務。這些已經服務過大量互聯網客群應用云廠商是最有優勢的公司，系統穩定性、產品成熟度都比傳統供應商強很多。
對于大企業來說，更多是面向具體應用問題，而不僅僅是上一個平臺，這就要求這些應用云廠商公司必須深入理解客戶應用場景，理解他的需求。同時，傳統企業IT能力相對比較弱，要求供應商必須有端到端的能力，從底層平臺到上層應用開發能力都要具備，因此應用云廠商必須具備整體解決方案能力。
“重中臺+輕應用”是應用云廠商的未來主要模式，這點在電商領域已經跑通了，基于強大中臺配置產品模塊，滿足客戶需要。當應用云廠商開始服務傳統企業客戶，必須投入大量人力，對人力依賴的降低主要依靠強大中臺，更多用產品配置方式解決問題。
另外，當廠商有一個特別強大的中臺時，合作伙伴可以基于中臺做定制，由合作伙伴完成最終的交付。國外服務大企業非常成功的SaaS公司Workday，他的毛利率超過70%，遠高于國內做大企業的公司，高毛利率是源于80%以上交付都由合作伙伴完成。
06 應用云的智能化是提升效率，發現商機，產生新價值
首先，AI很明顯地提升業務效率，不一定完全替代人力，但可以降低人力依賴。
我們之前調研過一家非常優質的財稅公司，通過門店做前期獲客和票據整理，上傳到智能中臺，利用機器會計直接生成財務報表和稅務報表，再將報表反饋給門店，由門店完成最后的報稅。利用這種方式，一個核算會計從每月處理75套賬提升至1200套賬。這個智能中臺除了提升后臺核算會計的效率之外，還在降低前端門店人員的要求，由原先的中級會計降低到初級會計，在一定程度上降低了對人力的依賴。
第二，AI的價值是能實現用戶洞察去發現商機。
智能客服領域，傳統用戶畫像來自結構化數據，來自一系列的標簽，通過NLP技術，可以將用戶和客服人員交互過程中，將文本等非結構化數據轉化成結構化數據，生成新的用戶畫像，發掘新的銷售線索。
第三，AI在垂直領域，與應用場景深度融合，產生新價值。
工業云領域，設備、產線上云是第一步，通過云計算匯聚設備、產線數據，從而做設備故障預測預警，進而減少設備停產造成的損失。零售領域，云計算促使線上和線下業務完全打通，可以實現“人、貨、場”的合理調配。
07 通用領域和垂直領域，從重服務到重中臺，殊途同歸
將應用云市場分為以CRM、HR、財稅等通用領域和零售、工業、醫療等垂直領域。
通用領域，企業發展還是會以客戶量為核心，需要從中小型客戶逐步向大型企業滲透。
傳統大型企業多數采取自建系統或者采購傳統供應商，云計算公司的機會在于通過大量客戶打磨產品。正如前文所言，客戶量越大，業務中臺能力越強，才有機會去服務大型企業客戶。
需要注意的是，不同業務的切入點存在差異。財稅領域更加適合從小微企業切入，也就是30以下的公司。HR、CRM這些領域，因為存在相對復雜業務流程，因此從500人左右的中型企業切入更加合適。
垂直領域，核心是獲取頭部企業，從頭部企業向腰部企業滲透。
垂直領域領域客戶基數相對較少，而且他們的普遍IT投入比較低，零售、工業領域的IT投入尚不足1%。因此，必須做高客單價業務，垂直SaaS領域非常成功的Veeva，主要服務頭部藥企，客單價超過100萬美金。
提高LTV，需要做核心企業，與業務深度融合。因為核心企業才有較高的付費能力，核心企業才真正需要用云計算、大數據、AI這些新技術去提升效率。此外，垂直領域的核心企業會有很明顯的燈塔效應，客戶成功案例會獲取腰部客戶幫助極大。
不論是通用領域還是垂直領域，前期都需要很強的人力服務支撐。中國的IT發展時間遠遠短于美國市場，美國市場已經經歷超過50年的市場教育，中國才剛剛20年。大部分國內企業客戶對工具使用能力很差，必須要很強的服務能力才能進入。所以，很多提供標準產品的公司都慢慢轉向解決方案公司。
前期重服務不可避免，但不意味著這些公司就一直做重服務，否則就與傳統IT外包公司沒有任何區別，重服務的同時要逐步把中臺能力加強，這主要是通過服務大量客戶來實現的。平臺能力越來越強，通過產品平臺去賦能前端服務人員，從而降低對服務人員要求，重咨詢屬性的公司將逐步變成產品型公司。
垂直領域因為核心企業相對較少，業務場景相對比較封閉，因此產品打磨時間更短，更容易跑出頭部公司，頭部公司在垂直領域會有很強的獲客能力，因此垂直領域的市場集中度會比通用領域更高。
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