計算機行業：“AI+平臺化”雙輪驅動云計算開啟新紀元-230311（56頁）.pdf

1、 “AI+平臺化”雙輪驅動，云計算開啟新紀元 西南證券研究發展中心 計算機研究團隊 2023年3月 1 核心要點 云計算市場慢復蘇，業績疲軟但韌性不減 2022年受能源價格上漲、美元指數走高、地緣政治影響等外部因素影響，全球企業IT支出下滑0.2%，云計算廠商增速放緩，行業經歷了一輪“泡沫擠壓”，市值有所回調。但同時，IaaS企業堅持“云+應用開發+企業軟件”策略，仍維持較高利潤率，規模效應漸顯；SaaS企業堅持“平臺+生態”發展，維持穩健增長，EMCLOUD Index 公司整體收入增速為27%，毛利率維持在70%以上，韌性較強。全球IT支出穩增長，AI賦能開啟新紀元 2023年全球IT支出

2、保持穩增，下游CAPEX投入有望迎來上行周期。根據Gartner的最新預測，2023年全球范圍IT支出預計達到4.5萬億美元，同比增長2.4%，雖然受全球范圍通貨膨脹的影響，消費者購買力下降并導致設備支出收縮，但是企業整體的IT支出仍然強勁。ChatGPT引發海量算力需求，云計算廠商迎來新一輪景氣度上行。根據測算，訓練成本方面，假設模型參數1750億，算力利用率40%，訓練時長1個月計算，需要15531塊A100 GPU，1941個8-GPU服務器。推理成本方面，假設月活躍用戶1億，用戶平均每人每天3次提問，每天提供3億次回答，單次響應回答50個單詞，A100 GPU生成一個單詞約350毫秒計

3、算，需要60764塊A100 GPU，7596個8-GPU服務器。ChatGPT的孵化也將反哺云廠商的AI能力，隨著ChatGPT與云產品的加速融合，行業加速朝“自動化”、“數智化”發展進程，產品競爭力進一步夯實，商業價值再度拓寬。投資建議：歷經2022年大幅回調，云計算板塊估值水平已具備性價比。在全球經濟復蘇以及AI賦能雙重催化下，建議關注云基礎設施層的三大運營商、應用領域的金山辦公（688111）、金蝶國際（0268.HK）、用友網絡（600588）、漢得信息（300170）等。風險提示：技術研發進展不及預期風險、全球IT開支不及預期風險、核心研發人才流失風險、下游企業上云需求不及預期風險

4、、市場競爭加劇風險。9WbUaYfV8X9WdXaYaQbP8OpNmMmOsRiNrRnOfQnMtQbRqQmMwMpNqPMYnNrQ2 目 錄 2 二、云計算-SaaS 2 一、云計算-IaaS 1.1 云計算市場概況 1.2 海外IaaS廠商發展現狀 1.4 低代碼、AI+成為2023年云計算發展新趨勢 1.5 ChatGPT方興未艾，云廠商加速布局 1.6 算力需求大幅增加，云計算拐點將至 1.7 加大AI算力投入，智算中心建設加速推進 1.8 我國IaaS市場特色發展趨勢 1.3 我國IaaS廠商發展現狀 全球云計算市場逐步回暖，增速實現觸底反彈。根據 Gartner 統計，20

5、21 年以 IaaS、PaaS、SaaS 為代表的全球公有云市場規模達到 3307 億美元，增速達 32.5%。其中，IaaS、PaaS、SaaS市場規模分別同比增長42.7%、39.3%、23.6%至916億美元、869億美元、1522億美元。全球云計算服務市場集中度較高，2021年亞馬遜、微軟、阿里云為全球IaaS前三廠商，占據69.54%市場份額，國內廠商阿里云、華為云、騰訊三家合計占全球17%的市場份額。數據來源：Gartner，中國信通院，西南證券整理 全球IaaS市場規模 1.1 云計算市場概況 307 369 483 642 916 20.2%30.9%32.9%42.7%5%1

6、0%15%20%25%30%35%40%45%0100200300400500600700800900100020172018201920202021全球IaaS市場規模（左軸，億美元）增速（右軸，yoy）199 362 491 624 869 81.9%35.6%27.1%39.3%5%15%25%35%45%55%65%75%85%95%0100200300400500600700800900100020172018201920202021全球PaaS市場規模（左軸，億美元）增速（右軸，yoy）全球PaaS市場規模 961 1086 1222 1231 1522 13.0%12.5%0.7

7、%23.6%0%5%10%15%20%25%0200400600800100012001400160020172018201920202021全球SaaS市場規模（左軸，億美元）增速（右軸，yoy）全球SaaS市場規模 3 全球IT支出恢復穩定增長，細分領域有所分化。根據Gartner的最新預測，2023年全球范圍的IT支出預計達到4.5萬億美元，同比增長2.4%，雖然受全球范圍通貨膨脹的影響，消費者購買力下降并導致設備支出收縮，但是企業整體的IT支出仍然強勁。軟件和IT服務部門預計在2023年將分別增長9.3%和5.5%，由于消費者和企業延長采購更新周期，設備購買支出預計今年將下降5.1%。

8、數據來源：Gartner，西南證券整理 全球IT開支預測 1.1 云計算市場概況 2022支出 2022增長率 2023支出（預測）2023增長率 數據中心 212376 12%213852 0.7%軟件 783462 7.1%856029 9.3%設備購買 722181-10.6%685633-5.1%IT外包服務 1244746 3%1312588 5.5%通訊服務 1422506-2.4%1423367 0.1%合計 4385270-0.2%4491471 2.4%單位 百萬美元 4 1.2 海外IaaS廠商發展現狀 數據來源：公司公告，西南證券整理 宏觀逆風導致云計算廠商2022全年業

9、績疲軟 2022年，在地緣政治沖突、美元升值、電價上漲等多重因素影響下，微軟、谷歌、亞馬遜代表的主流云廠商業績弱于預期。5 2022年美元指數持續走強 2022年美國電力價格（美分/千瓦時）901001101202022-01-032022-02-022022-03-042022-04-032022-05-032022-06-022022-07-022022-08-012022-08-312022-09-302022-10-302022-11-292022-12-29111213142022-01-312022-05-112022-08-192022-11-272 目 錄 6 二、云計算-Sa

10、aS 2 一、云計算-IaaS 1.1 云計算市場概況 1.2 海外IaaS廠商發展現狀 1.4 低代碼、AI+成為2023年云計算發展新趨勢 1.5 ChatGPT方興未艾，云廠商加速布局 1.6 算力需求大幅增加，云計算拐點將至 1.7 加大AI算力投入，智算中心建設加速推進 1.8 我國IaaS市場特色發展趨勢 1.3 我國IaaS廠商發展現狀 數據來源：公司公告，西南證券整理 宏觀逆風導致云計算廠商2022全年業績疲軟 微軟云：2022年實現總營收1012億美元，同比增長26.5%。其中，智能云業務實現營收818億美元，同比增長21.1%；企業軟件業務實現營收194億美元，同比增長59

11、.0%。單季度來看，智能云業務板塊營收增速逐季放緩，營業利潤率自22Q3的43.5%下降至23Q2的41.4%，下降了2.40pp。7 微軟智能云收入及增速情況 19051 20909 20325 21508 26.0%20.3%20.2%17.8%5%10%15%20%25%30%1750018000185001900019500200002050021000215002200022Q322Q423Q123Q2微軟智能云收入（左軸，百萬美元）同比增速（右軸）微軟智能云營業利潤及增速 8281 8681 8978 8904 28.9%11.5%16.9%7.0%43.5%41.5%44.2%4

12、1.4%5%10%15%20%25%30%35%40%45%50%7800800082008400860088009000920022Q322Q423Q123Q2微軟智能云營業利潤（左軸，百萬美元）同比增速（右軸）營業利潤率（右軸）1.2 海外IaaS廠商發展現狀 數據來源：公司公告，西南證券整理 谷歌云：2022年實現總營收263億美元，同比增長37.3%；營業利潤虧損30億美元，營業利潤率為-11.3%，同比改善5.2%。分季度來看，公司保持積極資本開支，22Q4GCP基礎設施及平臺服務增長超出谷歌云整體，帶動谷歌云虧損逐季收窄。亞馬遜云：2022年實現總營收801億美元，同比增長29.4

13、%；實現營業利潤228億美元，營業利潤率為28.7%。8 谷歌云收入及增速情況 谷歌云營業利潤（百萬美元）5821 6276 6868 7315 43.83%35.61%37.64%32.02%0%5%10%15%20%25%30%35%40%45%50%01000200030004000500060007000800022Q122Q222Q322Q4谷歌云收入(左軸，百萬美元)同比增速(右軸)-931-858-699-480-1000-900-800-700-600-500-400-300-200-100022Q122Q222Q322Q4亞馬遜云收入與利潤情況 18441 19739 205

14、38 21378 6518 5715 5403 5205 36.57%33.29%27.49%20.24%56.6%36.3%10.6%-1.7%-10%0%10%20%30%40%50%60%050001000015000200002500022Q122Q222Q322Q4亞馬遜云收入(左軸，百萬美元)亞馬遜云營業利潤(左軸，百萬美元)同比增速(右軸)同比增速(右軸)1.2 海外IaaS廠商發展現狀 數據來源：公司公告，西南證券整理 服務器折舊政策調整，IaaS層規模效應逐步顯現 IaaS運營成本包括數據中心租金、設備折舊、消耗品攤銷和帶寬。其中，數據中心租金、設備折舊與公有云業務量的線性相

15、關性更強，占比較高。因此，核心基礎設施資源利用效率的提升是IaaS廠商毛利率增長的關鍵。龍頭廠商也開始參與到硬件端，如自主研發芯片，以提高毛利水平?；陂L期大規模運營經驗，云廠商紛紛通過改善軟件讓硬件更高效地運行，從而降低硬件壓力、延長服務器壽命，節省服務器購買成本。9 公司名稱 具體調整情況 谷歌 2023年1月，谷歌對服務器完成生命周期評估，證實設備在運行四年后，可延長使用壽命至6年。母公司Alphabet在財報中表示，這一變化可使該公司2023財年的在役資產折舊成本減少約34億美元（約230億人民幣）。微軟 22Q4，微軟將服務器折舊年限從4年調整至6年 亞馬遜 2022年2月，宣布將延

16、長AWS服務器至5年，網絡設備壽命延長至6年 海外云廠商調整服務器折舊政策 1.2 海外IaaS廠商發展現狀 數據來源：公司官網，西南證券整理 10 “云基礎設施+應用開發+企業軟件”全棧式布局，PaaS+SaaS提供更高業績彈性 從云廠商產品布局來看，為滿足企業業務的復雜化需求，云廠商采用“全棧式”布局策略，以云基礎設施為底座，構建低代碼PaaS平臺以及輕量化辦公協同、企業管理SaaS軟件。PaaS+SaaS層邊際成本低，標準化程度高，能為云廠商帶來更為豐厚的利潤率回報。伴隨經濟的復蘇，下游相關企業業務的回暖將為云廠商提供更高業績彈性?；A設施 低代碼開發 辦公協同 應用底座 1.2 海外I

17、aaS廠商發展現狀 2 目 錄 11 二、云計算-SaaS 2 一、云計算-IaaS 1.1 云計算市場概況 1.2 海外IaaS廠商發展現狀 1.4 低代碼、AI+成為2023年云計算發展新趨勢 1.5 ChatGPT方興未艾，云廠商加速布局 1.6 算力需求大幅增加，云計算拐點將至 1.7 加大AI算力投入，智算中心建設加速推進 1.8 我國IaaS市場特色發展趨勢 1.3 我國IaaS廠商發展現狀 1.3 我國IaaS市場發展現狀 2022H1國內公有云IaaS市場份額情況 國內公有云市場細分規模及增速情況 數據來源：IDC，中國信通院，西南證券整理 IaaS、PaaS、SaaS市場逐步

18、成型，云計算市場格局倒掛 IaaS+PaaS層保持高速增長?；ヂ摼W行業蓬勃發展，數據量呈爆發式增長，推動后端對云基礎設施的需求。同時，下游應用場景進一步拓寬，醫療IT、數字政府等行業快速擴容，IaaS需求大幅增加，市場規模高速增長。2021年，我國公有云IaaS市場規模達1614.7億元，同比增長80.4%，占總體公有云市場比例將近75%；PaaS市場規模為196億元，同比增長90.7%。從市場份額來看，2022H1，阿里云市占率達到33.5%，幾乎等于2-4名的份額總和，整體市場競爭較為激烈，除阿里云牢牢把握頭部位置外，其他廠商呈現百花齊放的狀態。華為云憑借政務和企業級客戶的優勢，近兩年增速

19、迅猛；騰訊云在醫療、金融、視頻等行業領域占據一定優勢；運營商加速搶占市場份額；AWS、Azure等國際云計算龍頭主要服務于跨國企業，份額較為穩定。12 0%20%40%60%80%100%120%140%160%020040060080010001200140016001800201620172018201920202021IaaS市場規模 PaaS市場規模 SaaS市場規模 IaaS增速 PaaS增速 SaaS增速 34%11%11%9%9%26%阿里云 華為 騰訊 中國電信 AWS其他 數據來源：公司公告，西南證券整理 運營商云服務市場影響力不斷提升 早在3G時代，電信運營商就已經投入云計

20、算研發，積累了豐富的服務經驗。隨著5G時代的來臨，云計算再次被提升至關鍵戰略地位，在政企加速上云的催化下，電信運營商市場份額逐漸增加。根據IDC發布的中國公有云服務市場（2022第三季度）跟蹤報告顯示，在中國公有云IaaS+PaaS市場中，中國電信天翼云以10.2%的份額排名再進一位，升至行業第三，份額較上期增長0.4PP，同比增長1.3PP。2007-2009年：云業務起步 2019年后：云業務的大幅起勢階段 20072007年年-20092009年年 組建研組建研發團隊發團隊 中國移動研究院開始云研發 中國聯通組建云計算團隊 中國電信開啟“天翼云發展戰略”2007 2008 2019 20

21、20 2021 2022 20212021年年-20222022年：全面云化年：全面云化、云服務云服務成為主要增長力量成為主要增長力量 天翼云天翼云科技有限公司”獨立，實現商業模式的徹底轉型，定位為云業務的科技型、平臺型公司 中國聯通將云計算戰略業務品牌“沃云”煥新為“聯通云聯通云”中國電信新增IT系統已實現100%云化，存量IT系統99%完成云化改造，全部由天翼分布式云承載 移動云擁有涵蓋云、大數據、人工智能等完整板塊的230多款全棧自研產品 聯通云目前有200多款自研的核心組件，關鍵性能指標，比如ecs主機，70%的性能指標逐漸達到業界先進水平。2009 2010 2011 2012 20

22、13 2014 2015 2016 2017 2018 2010-2019年：云轉型階段 20122012年年-20142014年年 成立云業務公司成立云業務公司、組件平臺組件平臺 中國電信云計算分公司成立 中國聯通全額注資，成立聯通云數據有限公司 中國移動發布公有云平臺移動云 20162016年年-20192019年：業務逐漸完成云轉型年：業務逐漸完成云轉型 中國聯通開始探索云原生戰略 中國電信全面實施“云改”，IT系統全面遷移至天翼云 中國聯通沃云多云管理平臺上線 中國移動實施“云改”戰略，將移動云移動云設定為最重要的戰略性業務 1.3 我國IaaS市場發展現狀 13 數據來源：公司公告，

23、西南證券整理 運營商云快速發展，收入實現翻倍增長。在政企上云加速的大背景下，運營商憑借自身技術研發實力、良好的政企服務能力以及數據安全保障優勢，迅速打響品牌，連續三年收入實現翻倍增長。截至2022H1，移動云、天翼云、聯通云收入分別同比增長103.6%、100.8%、143%至234、280.8、187億元。根據工信部數據，電信運營商2021年云計算收入同比增速達91.5%，較行業整體公有云市場增速高21pp；2022年1-11月，電信運營商云計算收入同比增速達124.8%。14 2019-2022H1三大運營商云服務營收情況 2019-2022H1三大運營商云服務收入增速 20 91.72

24、242 234 71 138 279 280.82 23.6 38.4 163 187 0501001502002503002019202020212022H1移動云收入(億元)天翼云收入(億元)聯通云收入(億元)59.30%353.80%114%103.60%71%138%279%100.80%23.60%38.40%163%143%0%50%100%150%200%250%300%350%400%2019202020212022H1移動云 天翼云 聯通云 1.3 我國IaaS市場發展現狀 2 目 錄 15 二、云計算-SaaS 2 一、云計算-IaaS 1.1 云計算市場概況 1.2 海外

25、IaaS廠商發展現狀 1.4 低代碼、AI+成為2023年云計算發展新趨勢 1.5 ChatGPT方興未艾，云廠商加速布局 1.6 算力需求大幅增加，云計算拐點將至 1.7 加大AI算力投入，智算中心建設加速推進 1.8 我國IaaS市場特色發展趨勢 1.3 我國IaaS廠商發展現狀 1.4 低代碼、AI+成為2023年云計算發展新趨勢 數據來源：公司官網，西南證券整理 將手動任務轉變為自動化工作流 將 RPA 和 DPA 引入Microsoft Power Platform 構建的所有項目中 通過 RPA 將傳統應用程序和手動工作流進行現代化改進 Power Automate流程 2022年

26、11月，谷歌在Google Cloud Next大會上分享了對未來云計算的發展愿景，其中，低代碼、Vertex AI Vision（計算機視覺即服務）、Translation Hub（翻譯中心）等全新云服務被提及，并預言AI將有望成為每周工作四天的主要驅動力。同年，微軟開展Microsoft Ignite 大會，強調“低代碼”、“自動化”。我們認為，大數據與人工智能正在為全球云計算發展帶來重大轉折點 低代碼/無代碼（1）谷歌：根據谷歌云對云計算的十大預測，低代碼/無代碼將在未來三年內接管企業，超過一半的商業應用程序將由非專業開發人員的用戶構建。根據Gartner預測，到2025年，低代碼/無代

27、碼技術將驅動70%以上的新應用程序。（2）微軟：Power Automate 進一步降低低代碼開發的門檻，用戶只要用日常的自然語言說出需求，便可自動創建云端的工作流程。微軟利用人工智能將低代碼進一步簡化到了讓更多人以“無代碼”的方式來快速構建不同的自動化流程。根據Forrester統計，Power automate能夠降低70%的應用開發成本，提高15%一線員工生產率，三年的投資回報率高達362%。16 Gartner 2022 PaaS 技術成熟曲線圖 PaaS細分市場規模 數據來源：Gartner，西南證券整理（3）目前全球低代碼平臺技術日益成熟，朝aPaaS平臺邁進，生產力大幅提升 Pa

28、aS平臺內置大量存儲穩定、開箱即用的技術組件以及業務組件，結合平臺低代碼開發能力，軟硬件的開發效率得到大幅度提升。經過規?；炞C，基于PaaS平臺開發的軟硬件更加穩定可靠。此外，平臺二次開發能力進一步滿足客戶個性化需求，客戶IT團隊基于對自身需求的了解進行定制開發，降本增效目的進一步夯實。從Gartner 2022 PaaS技術成熟曲線圖來看，目前低代碼應用平臺、集成平臺與技術已處于生產成熟期，PaaS平臺朝AI、云原生以及高生產力（aPaaS）發展。在應用PaaS(aPaaS)市場中，高生產力aPaaS（HPaPaaS：Low Code/No Code）產品的數量從 2016 年的 28 個

29、增加到 2019 年的 106 個。在2016年至2019年期間，高生產力aPaaS產品的數量增長了近300%。大多數其他PaaS 產品，包括集成、業務流程管理和分析平臺服務，也都開始支持低代碼開發。17 1.4 低代碼、AI+成為2023年云計算發展新趨勢 數據來源：公司官網，西南證券整理 18 Translation Hub Document AI AI賦能內容生成，云化辦公軟件再度升級（1）谷歌推出多項AI產品 Vertex AI Vision服務（計算機視覺即服務能力）：是一項完全托管的云AI服務，通過Vertex AI Vision，谷歌希望給計算機視覺一個“簡單”的按鈕，為其用戶提

30、供托管服務，以幫助更輕松地構建和部署計算機視覺。Translation Hub：結合了神經機器翻譯和AutoML等谷歌技術，可以翻譯135種語言的文檔，在保留布局和格式的條件下（支持Google Docs、Slides、PDF和Microsoft Word等多種形式），同時提供精細的管理控制，例如支持后期編輯的人反饋和文檔審查等。Document AI：增加兩項新功能：1、Document AI Workbench，允許企業在解析文檔時自定義選擇感興趣的字段，只需要更少的訓練數據，并為標記數據和一鍵式模型訓練提供了一個簡單的界面。2、Document AI Warehouse，將谷歌搜索技術引

31、入Document AI。該功能有望使搜索和管理文檔變得容易，包括企業內的工作流程。1.4 低代碼、AI+成為2023年云計算發展新趨勢 數據來源：公司官網，西南證券整理（2）微軟 Microsoft Syntex：集成Microsoft Cloud、Microsoft 365、Azure、Power Platform與Microsoft Purview的服務。Syntex將各平臺內容自動化處理，具備自動閱讀、標簽與索引，并將相關內容自動串聯至搜索引擎、應用程序或標記為可再使用資訊等功能。例如，以外語 PDF、Word 文檔為例，Syntex 不僅會翻譯，還可以對其進行總結，提供最重要信息的亮

32、點和鏈接。19 將多個文檔翻譯成多種語言 自動抓取重組內容 微軟AI產品時間線 1.4 低代碼、AI+成為2023年云計算發展新趨勢 數據來源：公司官網，西南證券整理 20 商湯SenseCore基本架構 “AI+云”強強聯合，大數據分析計算能力大幅提升 AI與云計算結合，有助于通過自動化冗余活動、識別、排序和索引各種類型的數據、管理云中的數據事務、識別整個云存儲基礎設施中的任何故障，幫助改善數據管理，優化管理流程。以商湯為例，2022年9月，商湯科技宣布推出SenseCore 商湯大裝置AI云，打響國內AI算法起家的企業布局云計算的第一槍?；A設施層：布局AIaaS，助力AI系統搭建?；贏

33、I原生云分布式存儲系統、任務調度系統，可以實現AI研發效率成倍提高、AI基礎設施成本減半。比如，商湯以通過分布式存儲系統助力城市交通，能實現1秒鐘讀取完成某城市657萬輛的所有機動車輛。平臺層：據稱，1分鐘即可開啟AI云開發環境，代碼量減少90%，1天內就可以完成模型生產，讓AI生產研發更簡單。算法模型層：提供OpenMMLab、OpenGVLab、OpenDILab三套開箱即用的開源算法體系，開放超過2300個算法模型。1.4 低代碼、AI+成為2023年云計算發展新趨勢 數據來源：公司官網，西南證券整理 華為云：昇騰AI計算解決方案 由加速型云服務器Ai1提供AI算力,其單實例性能半精度F

34、P16計算高達128 TeraFLOPS，整型INT8計算高達256 TeraOPS；其中，單處理器可提供8GB顯存，內存帶寬50GB/s，功耗低至8w。端邊云融合AI架構，同態部署，多容器共享?；谌A為云云容器的靈活資源發放能力，以及容器批量計算平臺Volcano的高效調度，進一步優化資源的分配、任務的調度，AI訓練及推理性能可提升30%以上。以直播場景為例，將AI推理平臺部署在華為云后，實時推理batch1 性能即可得到2 倍提升；將直播視頻流化處理部署在華為云后，通過華為云GPU 云服務圖形加速實例支持實時渲染+實時流化處理，完成超高效的視頻流化處理的同時，成本還可節省30%。21 華為

35、昇騰計算已服務政府、醫療、教育、電力、油氣、制造等千行百業的客戶 1.4 低代碼、AI+成為2023年云計算發展新趨勢 數據來源：公司官網，西南證券整理 22 亞馬遜高性能計算云服務 “AI+HPC+云計算”融合，數智化再度揚帆起航 HPC發展迅速，云端HPC崛起。據TrendForce預測，2021年全球HPC市場規模達約368億美元，相較2020年增長7.1，2022年全球HPC市場規模有望達397億美元，年增長率為7.3%，保持穩定增長態勢。隨著云計算被企業廣泛采用，云端高性能計算崛起，以亞馬遜為代表的云廠商搶先布局。在AI大航海時代，從云端獲取針對機器學習、深度學習的高性能算力成為最優

36、解。目前階段，亞馬遜云科技可以為客戶的機器學習與深度學習任務提供搭載了4000張NVIDIA A100 GPU的超大規模計算集群，提供400 Gbps非阻塞聯網基礎設施，以及通過 FSx for Lustre 實現的高吞吐能力、低延遲存儲。在全球ISC2022大會上，亞馬遜云科技推出一系列針對高性能計算的云服務，其中包括HPC工作負載的計算實例HPC6a，經過優化，可高效運行計算密集型、高性能計算工作負載，如計算流體動力學、油藏建模、天氣模擬，以及有限元分析等。相對于與之相當的 Amazon EC2 基于 x86 的計算優化型實例，Hpc6a 實例所提供的性價比最多更高出 65%。1.4 低代

37、碼、AI+成為2023年云計算發展新趨勢 2 目 錄 23 二、云計算-SaaS 2 一、云計算-IaaS 1.1 云計算市場概況 1.2 海外IaaS廠商發展現狀 1.4 低代碼、AI+成為2023年云計算發展新趨勢 1.5 ChatGPT方興未艾，云廠商加速布局 1.6 算力需求大幅增加，云計算拐點將至 1.7 加大AI算力投入，智算中心建設加速推進 1.8 我國IaaS市場特色發展趨勢 1.3 我國IaaS廠商發展現狀 數據來源：similarweb，西南證券整理 2023年初，美國OpenAI團隊發布聊天機器人軟件ChatGPT，憑借出色的語言理解和對話能力，迅速“走紅”，國內外以微軟

38、、谷歌、亞馬遜、百度等為代表的科技公司紛紛加速布局，引發新一輪AI與相關科技產業鏈革命。自 ChatGPT發 布以 來，訪 問量 呈指 數級 增 長。根據 數據 統計 機 構Similarweb 的估 計，網站（即ChatGPT官網）在1/24-2/24這一個月里，該網站總訪問量達6670萬次，同比上個月增長了119.4%，增速驚人。在過去的三個月里，的全球排名從1879上升到51。24 Open AI流量與參與度分析 Open AI網站全球排名 1.5 ChatGPT方興未艾，云廠商加速布局 25 科技公司相關動向梳理 微軟：2023年1月23日，微軟宣布與OpenAI進入第三階段合作，微軟

39、為OpenAI提供算力和超級計算系統（specialized supercomputing systems），而OpenAI也將反哺Azure的AI能力。同時，微軟計劃將ChatGPT等人工智能工具整合到其所有產品中，并作為平臺提供給其他企業使用。未來微軟產品將全線整合ChatGPT,屆時微軟的每個產品都將具備相同的Al能力，徹底改頭換面。推出采用ChatGPT的必應搜索版本New Bing（截至2月底已經發布）；將OpenAI的技術整合到其辦公軟件Office，為用戶提供一種撰寫文件的新方式；通過其云計算平臺Azure讓更多客戶獲得來自OpenAI工具背后的軟件。微軟new bing Bin

40、g chat提供多種對話樣式 數據來源：Newbing，公司官網，西南證券整理 1.5 ChatGPT方興未艾，云廠商加速布局 26 1.5 ChatGPT方興未艾，云廠商加速布局 科技公司相關動向梳理 微軟：4、為Dynamics應用程序和企業推出OpenAI CoPilots 2023年3月7日，微軟公司宣布將 ChatGPT 技術與其低代碼應用平臺 Power Platform 捆綁在一起，推出新的生成式 CoPilot 人工智能體驗，允許用戶在很少或沒有編碼的情況下開發應用程序。Power Platform 中的一系列商業智能和應用程序開發工具，包括 Power Virtual Age

41、nt 和 AI Builder，都更新了功能：Power Virtual Agent：作為企業構建聊天機器人的工具，現在可以連接到公司內部資源以生成每周報告和客戶查詢的摘要；AI Builder 中添加生成 AI 功能：讓企業可以將工作流程自動化，并推出了基于該技術的新版業務管理平臺 Dynamics 365；Dynamics 365 Copilot：為Microsoft 工具的最新版本，包括許多用于銷售、客戶服務和營銷的應用程序，它集成了 AI 以自動執行某些任務，例如數據收集和分析或創建電子郵件活動等功能。ChatGPT對微軟、人力資源技術和商業軟件的影響 數據來源：公司官網，西南證券整理

42、 27 信息來源：久謙，西南證券整理 科技公司相關動向梳理 人工智能聊天機器人ChatGPT已經被亞馬遜云部門用于許多不同的工作職能中，包括回答面試問題、編寫軟件代碼和創建培訓文檔等。AWS正在為 Bloom搭建開放源碼的語言模型，作為ChatGPT競品。亞馬遜 谷歌 META 于2023年2月宣布推出最新的基于人工智能的大 型 語 言 模 型 Large Language Model Meta AI，目標是幫助研究人員推進他們在 AI 領域的工作。意味著Meta 正式加入微軟、谷歌等硅谷公司的AI競賽。于2023年2月推出人工智能聊天機器人Bard，對標ChatGPT。于2023年3月推出了

43、參數量達 5620 億的具身多模態語言模型（PaLM-E），是目前已知的最大的視覺-語言模型。宣布將在5月10日舉行其年度I/O大會，預計將有20多款人工智能產品推出。1.5 ChatGPT方興未艾，云廠商加速布局 文心一言（英文名：ERNIE Bot）是百度基于文心大模型技術推出的生成式對話產品，被外界譽為“中國版ChatGPT”，將于2023年3月16日面向公眾開放。百度 2 目 錄 28 二、云計算-SaaS 2 一、云計算-IaaS 1.1 云計算市場概況 1.2 海外IaaS廠商發展現狀 1.4 低代碼、AI+成為2023年云計算發展新趨勢 1.5 ChatGPT方興未艾，云廠商加速

44、布局 1.6 算力需求大幅增加，云計算拐點將至 1.7 加大AI算力投入，智算中心建設加速推進 1.8 我國IaaS市場特色發展趨勢 1.3 我國IaaS廠商發展現狀 29 云計算與AI加速融合，AI大模型對算力需求旺盛 云計算與AI相輔相成，密不可分。一方面，ChatGPT的迭代與訓練均離不開算力、數據和技術，在ChatGPT被廣泛運用的背景下，底層基礎設施（IaaS）將迎來新一輪景氣度上行，同時也將倒逼云廠商提高算力，從而滿足海量數據調度的需求。另一方面，ChatGPT的孵化也將反哺云廠商的AI能力，隨著ChatGPT與云產品的加速融合，行業加速朝“自動化”、“數智化”發展進程，產品競爭力

45、進一步夯實，商業價值也將逐漸顯現。AI 大模型對于算力資源的需求主要體現在以下三類場景：模型預訓練：ChatGPT 采用預訓練語言模型，核心思想是在利用標注數據之前，先利用無標注的數據訓練模型。日常運營：用戶交互帶來的數據處理需求同樣也是一筆不小的算力開支。Finetune：ChatGPT 模型需要不斷進行 Finetune模型調優，對模型進行大規?；蛐∫幠５牡柧?，產生相應算力需求。1.6 算力需求大幅增加，云計算拐點將至 數據來源：英偉達官網，華為公眾號，西南證券整理 GPT模型的參數量呈指數級增長：2018年6月發布的GPT-1參數量為1.17億，2019年2月發布的GPT-2參數量為

46、15億，2020年5月的GPT-3參數量則已經達到了1750億。ChatGPT強大交互的背后，離不開背后算力的有力支撐。據OpenAI團隊發表于2020年的論文Language Models are Few-Shot Learners，訓練一次13億參數的GPT-3 XL模型需要的全部算力約為27.5PFlop/s-day，訓練一次1746億參數的GPT-3模型需要的算力約為3640 PFlop/s-day。ChatGPT訓練所用的模型是基于13億參數的GPT-3.5模型微調而來，參數量與GPT-3 XL模型接近。30 GPT大模型對算力需求增長顯著 模型 發布時間 參數量 預訓練數據量 GP

47、T-1 2018年6月 1.17億 5GB GPT-2 2019年2月 15億 40GB GPT-3 2020年5月 1750億 45TB ChatGPT 2022年11月 千億級 預計上百T級 GPT模型對比 1.6 算力需求大幅增加，云計算拐點將至 31 AI大模型算力需求 信息來源：TechForWhat，中財網，快科技，揭秘ChatGPT：從人工神經元到大語言模型等，西南證券整理 假設：模型參數1750億（GPT-3參數量）算力利用率40%（經驗值）在8-GPU服務器上完成工作 A100 GPU單卡算力19.5TFLOPs/s（NVIDIA）1750億參數模型訓練需算力3.141011

48、TFLOP （GPT3論文）訓練時長1個月 單個GPU總計算用時=訓練總算力3.141011TFLOP（單卡GPU算力19.5TFLOPs/s算力利用率40%）1h/3600s=11,182,336h 所需GPU數量=11182336h24h/天30天/月=15531 所需服務器數量=155318=1941 假設：ChatGPT月活躍用戶1億，用戶平均每人每天3次提問 估算ChatGPT每天提供3億次回答 在8-GPU服務器上完成工作 ChatGPT一次響應回答50個單詞 A100 GPU生成一個單詞約350毫秒（快科技）單個GPU總計算用時=回答次數3億單詞回答詞數50生成單詞時間350ms

49、1h/3600000ms=1,458,333h 所需GPU數量=1,458,333h24h=60764 所需服務器數量=607648=7596 訓練需求 推理需求 算力需求測算：訓練大語言模型需要訓練成本和推理成本。訓練成本方面，假設模型參數1750億，算力利用率40%，訓練時長1個月計算，需要15531塊A100 GPU，1941個8-GPU服務器。推理成本方面，假設月活躍用戶1億，用戶平均每人每天3次提問，每天提供3億次回答，單次響應回答50個單詞，A100 GPU生成一個單詞約350毫秒計算，需要60764塊A100 GPU，7596個8-GPU服務器。1.6 算力需求大幅增加，云計算拐

50、點將至 2 目 錄 32 二、云計算-SaaS 2 一、云計算-IaaS 1.1 云計算市場概況 1.2 海外IaaS廠商發展現狀 1.4 低代碼、AI+成為2023年云計算發展新趨勢 1.5 ChatGPT方興未艾，云廠商加速布局 1.6 算力需求大幅增加，云計算拐點將至 1.7 加大AI算力投入，智算中心建設加速推進 1.8 我國IaaS市場特色發展趨勢 1.3 我國IaaS廠商發展現狀 數據來源：IDC，百度官網，西南證券整理 國內智能算力規模高速增長，對智能算力的需求逐漸成為主流。近年來，智能算力對于提升國家、區域經濟核心競爭力的重要作用已經成為業界共識，伴隨ChatGPT的誕生，建設

51、智能算力的重要性再次被重申。根據IDC數據顯示，2021年中國智能算力規模達155.2 每秒百億億次浮點運算（EFLOPS），2022年智能算力規模將達到268.0 EFLOPS，預計到2026年智能算力規模將進入每秒十萬億億次浮點計算（ZFLOPS）級別，達到1271.4 EFLOPS，2021-2026年年復合增長率達52.3%。目前，國家在8地啟動建設國家算力樞紐節點，并規劃了10個國家數據中心集群，協調區域平衡化發展，推進集約化、綠色節能、安全穩定的算力基礎設施的建設。33 中國智能算力規模及增速情況 31.7 75 155.2 268 427 640.7 922.8 1271.4 1

52、36.6%106.9%72.7%59.3%50.0%44.0%37.8%5%25%45%65%85%105%125%145%020040060080010001200140020192020202120222023202420252026中國智能算力規模（左軸，百億億次/秒(EFLOPS)）同比增速（右軸）全國算力樞紐與集群 1.7 加大AI算力投入，智算中心建設加速推進 數據來源：IDC圈，西南證券整理 2020年開始，各地方政府掀起了智算中心的建設熱潮。據國家信息中心與相關部門聯合發布的智能計算中心創新發展指南顯示，目前全國有超過30個城市正在建設或提出建設智算中心。34 智算中心項目建設

53、動態 項目名稱 項目內容 石景山人工智能算力中心 該項目投產后將提供1000P的混合算力支撐 河北移動京津冀（保定）數據中心 河北移動京津冀（保定）數據中心項目光伏項目2月底正式實現并網（初步并網504.5kW）。中原人工智能計算中心（二期）項目總用地面積約13.98畝，總投資超過11.5億元，是國內第一個完全自主可控的全閃存、綠色低碳人工智能計算中心。項目整體規劃為300P AI算力，一期已建成并投入使用的算力規模為100P。天好大數據中心一期 天好大數據中心項目一期已建設完成，計劃于近期投入運行。數據中心機房擬安裝4000多個標準機柜，超40000臺機架式服務器，計劃建設成為大型倉儲式數據

54、中心和信息存儲、交換、分析、處理、發布的集合體，具備云計算、海量存儲、異地災備等功能。河北恒智云通數據中心 每棟數據中心樓均擬建設5000個6.3kW機柜，預計2023年9月1日可提供服務，滿足承租用戶的使用需求。萬國數據韶關算力集群項目 主要建設內容包括2棟數據中心樓、1棟辦公輔助樓、1座110kV變電站，安裝6000個8kW 機架（折合標準機架 19200個）；主要設備包括IT機柜設備、UPS不間斷電源、柴油發電機、冷水機組、風墻空調、精密空調、變壓器等。中國移動首個數據中心分布式光伏項目投產 項目在投產年限內將節約3000余噸標準煤，減少約1萬噸二氧化碳排放，節能減排效果顯著。據介紹，位

55、于北京市大興區的大白樓數據中心，是中國移動北京公司的重要數據中心，安裝有約4700架機柜，屬于用電“大戶”。中國農業銀行總行數據中心項目 中國農業銀行總行數據中心項目，一期工程投資額約43億元，總建筑面積20.9萬平方米，建成10,312個實用機柜，可提供容納IT設備負載80,720KW，一期工程建成6棟機房樓、4棟動力樓、2棟備件庫樓、1棟生產運維支持樓、2棟110KV變電站及高壓外線接入工程、場地室外工程、智慧中心工程，預計于2024年年底完工投入使用。吉寶數據中心上海青浦項目 吉寶數據中心上海市青浦區項目110kV用戶站正式通電，將全面進入機電設備安裝及調試驗收階段。該項目位于上海市青浦

56、區趙巷鎮崧盈路，總投資12億人民幣，占地面積22226平方米，可容納不少于3萬臺服務器，是吉寶數據中心在中國華東合作的首個大型數據中心項目。項目分兩期建設數據中心機樓，首期計劃于2023年第三季度完工（3000個機柜），二期在積極籌備建設中（1000個機柜）。1.7 加大AI算力投入，智算中心建設加速推進 數據來源：百度官網，IDC，西南證券整理 根據IDC預測，2022年中國AI公有云服務市場規模將達74.6億元，在公有云的版圖中，AI公有云的增速始終保持上升態勢。結合前文分析，我們認為以ChatGPT為代表的模式背后，其實是企業在成本、算力、場景、數據等多維度需求鑄就的高門檻，因此，以AI

57、能力帶動底層云，促進云與AI深度融合已成為云計算廠商未來的主要發展趨勢。從國內廠商動態來看，百度已率先邁出步伐。對話式AI、NLP（自然語言處理）是AI公有云市場增長最快的兩大子領域，而百度智能云上述領域表現出的強勢增長。此外，百度智能云在去年構建的AI大底座實則也是上述觀念的延續，通過集成百度智能云在AI IaaS層和AI PaaS層的先進技術，極大降低了AI產業應用的門檻。35 百度“云智一體”中國人工智能公有云市場份額 1.7 加大AI算力投入，智算中心建設加速推進 數據來源：百度官網，西南證券整理 百度：全面開放“飛天智算平臺”，提升計算資利用率 2022年，阿里云推出全棧智能計算解決

58、方案“飛天智算平臺”，并啟動兩座超大規模智算中心，為科研、公共服務和企業機構提供強大的智能計算服務，可將計算資源利用率提高3倍以上，AI訓練效率提升11倍，推理效率提升6倍。飛天智算平臺源于阿里巴巴內部廣泛實踐，也源于廣泛的產業智能實踐。目前，該平臺正在支撐建設兩座超大規模智算中心。張北智算中心建設規模為12 FLOPS（每秒1200億億次浮點運算）AI算力。在云端，張北智算中心支撐AI預訓練大模型、AI Earth、數字人等前沿AI應用，將成為全球最大的智算中心。烏蘭察布智算中心建設規模為3 FLOPS（每秒300億億次浮點運算）AI算力，位于“東數西算”內蒙古樞紐節點，采用自然風冷、AI調

59、溫等綠色技術，實現綠色低碳。36 飛天智算平臺支撐建設 1.7 加大AI算力投入，智算中心建設加速推進 2 目 錄 37 二、云計算-SaaS 2 一、云計算-IaaS 1.1 云計算市場概況 1.2 海外IaaS廠商發展現狀 1.4 低代碼、AI+成為2023年云計算發展新趨勢 1.5 ChatGPT方興未艾，云廠商加速布局 1.6 算力需求大幅增加，云計算拐點將至 1.7 加大AI算力投入，智算中心建設加速推進 1.8 我國IaaS市場特色發展趨勢 1.3 我國IaaS廠商發展現狀 數據來源：中國信通院，西南證券整理 IaaS層發展趨勢一：PaaS化，加速向行業下沉 IaaS層面相對完善，

60、下一階段將追求PaaS的行業能力下沉。雖然在整體公有云服務市場中PaaS占據的市場份額最低，但是近年來一直保持著各細分市場中最高的增長速度，信通院表示PaaS占整體公有云市場份額已由2017年的4.47%上升至2021年的15.04%。后續PaaS側將持續加深核心平臺，效能和控制方面的能力，將PaaS的價值從開發平臺（aPaaS）向集成平臺（iPaaS）延伸，增加面向不同行業的契合程度，釋放出更廣闊的的商業潛力 IaaS層發展趨勢二：加大安全力度，提高政企客戶信任度 在全面數字化與云原生技術優勢吸引下，政企客戶加速上云，政務云業務承載率、數據匯聚率顯著提升，同時，各企業核心業務上云進程也開始換

61、擋提速。在此背景下，云的安全需求進一步提高，保障云上數據的安全性成為廠商的發展重心之一。38 1.8 我國IaaS廠商特色發展趨勢 提高云安全措施一：完善上云流程安全機制 提高云安全措施二：應用多活技術架構 2021年各行業上云情況 2021年中國公有云服務市場行業用戶營收貢獻結構 數據來源：艾瑞咨詢，西南證券整理 IaaS層發展趨勢三：加速向傳統行業滲透 各行業應用有所分化，傳統企業數字化成為公有云發展新動力 從下游應用領域來看，互聯網與信息服務業具備IT屬性先天優勢，自身與人工智能、大數據、云原生等新興技術融合度較高，目前已基本實現云計算深化應用，云部署比例高達65%及以上，營收貢獻占比達

62、50%以上。在數字經濟建設提速的大背景下，傳統行業如政務、金融、工業、醫療、交通等加速滲透，近兩年呈高增長態勢，2021年上半年市場制造、醫療和能源行業增速均達 20%以上。我們認為，傳統行業目前正處于通過組織、流程和業務的重塑，進行供應鏈、產業鏈和價值鏈的變革節點，未來對于云化全生命周期方面有一定的需求缺口，是公有云未來持續發展中的堅實動力。39 31%34%35%41%42%46%46%46%50%55%69%66%65%59%58%54%54%54%50%45%0%20%40%60%80%100%本地部署 云部署 54%10%7%6%4%20%泛互聯網 政務 金融 工業 教育 其他 1.

63、8 我國IaaS廠商特色發展趨勢 目 錄 40 二、云計算-SaaS 一、云計算-IaaS 2.1 全球SaaS市場發展現狀 2.2 我國SaaS市場發展現狀 2.3 SaaS市場發展趨勢 數據來源：wind，Bessemer，西南證券整理 2022年行業經歷一輪“泡沫擠壓”，但業績方面仍展現出經營韌性 從市值來看，近兩年，SaaS經濟呈現出截然不同的走勢。2020-2021年，在疫情刺激下，云商業模式得到市場廣泛認可，以Zoom為代表的SaaS企業引領變革，SaaS經濟創下紀錄，根據BVP納斯達克云指數，其覆蓋公司總市值在2021年11月達到峰值2.7萬億美元。然而進入2022年，受經濟增長

64、乏力影響，行業經歷了一輪“泡沫擠壓”，EMCLOUD Index市值回落至2020年疫情前水平。從業績來看，2022年，EMCLOUD Index 公司自身業務仍保持穩健增長，整體收入增速為27%，毛利率維持在70%以上。41 2.1 全球SaaS市場發展現狀 EMCLOUD Index 覆蓋公司總市值變化情況 500.7 792.3 769.4 980.5 891.0 1549.6 2272.6 5241.6 13593.2 15775.9 6525.0 58.3%-2.9%27.4%-9.1%73.9%46.7%130.6%159.3%16.1%-58.6%-60%-10%40%90%14

65、0%190%02000400060008000100001200014000160001800020122013201420152016201720182019202020212022總市值(左軸，億美元)yoy（右軸）目 錄 42 二、云計算-SaaS 一、云計算-IaaS 2.1 全球SaaS市場發展現狀 2.2 我國SaaS市場發展現狀 2.3 SaaS市場發展趨勢 國內SaaS廠商市場份額 SaaS細分賽道主要廠商 數據來源：IDC，艾瑞咨詢，西南證券整理 SaaS市場規?？焖僭鲩L，細分領域有所分化 工業互聯網4.0浪潮、人力成本上升，企業數字化進程加速，SaaS市場呈快速增長態勢，根

66、據中國信通院統計，截至2021年，中國企業級SaaS市場規模同比增長32.9%至370.4億元，2017-2021年CAGR達38%。從云軟件支出來看，根據Bessemer統計，2021年，中國云軟件支出為270億美元，增長速度位居全球首位，達到45%，預計到2026年將增長到850億美元，SaaS市場有望充分受益，持續保持高速增長。從競爭格局來看，各個細分領域有所分化。根據IDC統計，中國企業級SaaS市場份額Top5的廠商分別為金蝶（5.8%）、用友（5.3%）、Salesforce（5.3%）、騰訊（2.6%）、SAP（2.6%）。43 2.2 我國SaaS市場發展現狀 6%5%5%3%

67、3%78%金蝶 用友 Salesforce騰訊 SAP其他 通用型SaaS規模較大，以經營管理類為主。2020年我國通用型SaaS市場規模約292億元，同比增長43.1%；經營管理類（包括ERP、財務、HCM等）占比達到41%，商業增長類（包括CRM、智能客服、企業直播等）占比36%。其中，HCM SaaS市場快速增長，根據 IDC預計，到2026年，中國HCM SaaS市場規模將達到26.3億美元，CAGR達40%以上，成為整個SaaS市場快速發展的核心驅動力。垂直型SaaS高速增長，細分領域逐步起量。2020年我國垂直型SaaS市場規模約246.5億元，同比增長56.0%。受疫情影響，物流

68、、酒旅、餐飲賽道的增速有不同程度下滑；受益于門店數字化和企業對私域流量的重視，零售電商類SaaS保持較高增速。同時，醫療SaaS的應用逐步深入，增速達45.6%，占比14%；工業、物流等細分領域正逐步起量，垂直型SaaS市場維持良好發展態勢。數據來源：艾瑞咨詢，西南證券整理 通用型SaaS產品結構 垂直型SaaS產品結構 CRM 17%呼叫中心/智能客服 10%企業直播 8%ERP 13%財稅管理 9%HRM 9%協同綜合 8%視頻會議 5%數據分析 7%采購/供應鏈 2%電子簽名 5%運維安全 3%企業網盤 2%其他 2%零售電商 29%房地產 18%醫療 14%物流 8%教育 7%餐飲 5

69、%酒旅 5%工業 3%其他 11%2.2 我國SaaS市場發展現狀 44 目 錄 45 二、云計算-SaaS 一、云計算-IaaS 2.1 全球SaaS市場發展現狀 2.2 我國SaaS市場發展現狀 2.3 SaaS市場發展趨勢 數據來源：Bessemer，西南證券整理 商業模式改變，“SaaS+”打造第二增長曲線 除訂閱制收費外，SaaS企業還可通過非訂閱的方式獲取收入。一方面，SaaS企業通過疊加嵌入式金融解決方案（如支付和保理）來獲得“第二增長曲線”；另一方面，通過推出按使用量付費、按時長付費、按效果付費等多種變現方式，為客戶提供更多靈活選擇。隨著時間推移，先進的 SaaS 產品通過這種

70、層層疊加的策略以及按需付費的模式，能進一步拓寬潛在市場規模、提高用戶留存率、增加客戶平均合同價值。以Shopify為例，在 2015 年推出支付服務后，ARR 在一年半內從 5000 萬美元增長到 1.5 億美元。如今，SaaS 公司能疊加的解決方案套件已經相當廣泛，包括發卡、銀行、團購、保險、物流等，SaaS 公司在競爭日漸激烈的市場中更有差異化。46 2.3 SaaS市場發展趨勢 更多SaaS企業擁抱非訂閱收入 金蝶RPA平臺架構 數據來源：金蝶國際官網，西南證券整理 與AI技術深度融合，實現更高效的管理與服務 以財務軟件為例，傳統的信息化錄入均需要手工完成，耗費員工大量時間與精力。伴隨A

71、I技術不斷縱深發展，RPA（Robotic Process Automation）與傳統AI技術、傳統模式識別技術以及NLP技術相結合，將報賬、審批、銀企直聯以及智能報單等業務流程全部結合起來，實現一系列流程自動化。2月14日，金蝶旗下產品云蒼穹與漢得信息率先宣布成為百度文心一言（Ernie Bot）首批先行體驗官，將優先體驗百度ChatGPT文心一言的全面能力，攜手推進B端人工智能的深入應用。我們認為，通過融合領先的智能對話技術成果，一方面，能夠大幅降低RPA的使用門檻，有助于產品進一步精細化升級，加速往各行業橫向拓寬；另一方面，ChatGPT的使用將加速低代碼構建進程，幫助SaaS企業和下

72、游客戶節約人力成本，進一步降本增效。47 2.3 SaaS市場發展趨勢 數據來源：公司公告，西南證券整理 48 宇信科技 加入時間：2023-02-14 標志著領先的對話式語言模型技術將在國內金融業務場景的首先著陸。將AI技術能力與應用場景進行深度融合，實現金融業務的智能化升級，雙方也攜手共建了“智能客服”、“大數據風控”、“數字員工IPA”等多個聯合解決方案。漢得信息 加入時間：2023-02-14 2019年獲百度戰略入股，將百度的AI中臺與漢得應用技術中臺HZERO做深度融合，在工業制造、營銷、供應鏈、財務等業務領域共建眾多聯合解決方案，幫助企業進行層次更豐富的數字化轉型。金蝶國際 加入

73、時間：2023-02-14 標志著類ChatGPT的國產對話式語言模型技術在國內云服務場景的首次著陸?；诮鸬粕n穹的可組裝企業級PaaS平臺，為文心一言提供更豐富的應用場景，為企業提供更加精準和高效的業務分析和決策支持，更加準確的市場和業務發展趨勢洞察，提高企業的競爭力和創新能力。用友 加入時間：2023-03-18 集成文心一言的技術能力，結合用友長期深耕企業數智化服務的技術沉淀和領先實踐，共同推動企業與公共組織在企業知識管理、低代碼開發、流程智能化等子領域的數智商業創新。2.3 SaaS市場發展趨勢 與AI技術深度融合，實現更高效的管理與服務 從“銷售驅動”逐步往“產品驅動”過渡，產品多

74、維度精細化發展 從美國SaaS公司產品增長策略變遷來看，主要經歷了三個階段，1）銷售驅動增長：以銷售團隊為主導獲客，其增長主要依靠銷售團隊對產品的推廣，人工參與比重較大，獲客成本較高。2）產品輔助增長，屬于銷售驅動與產品驅動的過渡階段，仍以銷售主導，但是客戶希望先使用產品再決定是否訂閱。3）產品驅動增長：產品驅動增長PLG的SaaS企業通過免費版或免費試用來作為傳播手段，能夠極大降低獲客成本，縮短回本時間，同時把大量2C增長的玩法應用到2B產品上，實現降維打擊。數據來源：艾瑞咨詢，西南證券整理 增長策略的變遷 銷售驅動增長（SLG）產品輔助增長 產品驅動增長（PLG）2.3 SaaS市場發展趨

75、勢 49 SaaS產品向精細化升級。國內大部分SaaS企業仍處于銷售驅動增長階段，獲客成本、人力成本高企，利潤端承壓。近年來，我國SaaS產業經歷過去幾年的快速發展，基礎設施、平臺、應用等各個層次的“補漏”已基本完成；現今云計算產業技術逐步成熟，開始從企業單打獨斗轉向行業協同發展，轉為精細化升級，提升運營效率，幫助企業賦能。多維度延伸商業價值和技術優勢。商業模式上，SaaS廠商不局限于軟硬件交付，更多挖掘產品的服務屬性，提供售前售后的業務咨詢以及相關的增值服務。技術上，SaaS廠商積極開拓PaaS平臺化能力以提升部署的自由度，結合AI、ML等技術以拓展場景邊界，同時擁抱云原生，以提升功能的穩定

76、性和快速迭代能力。數據來源：艾瑞咨詢，西南證券整理 SaaS產品演化路徑“SaaS+X”多維度發展 2.3 SaaS市場發展趨勢 50 擴展朋友圈，構建PaaS平臺，加速生態發展 人天業務與核心業務逐漸剝離，完善交付生態。在項目實施交付過程中，企業為控制成本，保證項目順利實施，通常會與外包公司、咨詢公司合作。國內目前大部分項目仍然是以SaaS企業直簽為主，項目產品營收占比占40%左右，人天交付業務利潤率較低，占比較高，一定程度上壓縮了SaaS企業的利潤率。與海外企業對比來看，以SAP為例，2021年其中國區營收中產品和服務營收占比達70%以上，極大地釋放了利潤空間。因此，如何實現人天業務與核心

77、產品業務的剝離，將是SaaS級企業亟待解決的問題之一。近年來，國內SaaS級企業已逐漸與中軟、軟通、德勤等公司建立起了穩定的合作關系，交付生態進一步完善。打造技術生態。SaaS公司結合自身優勢和目標市場的特點，與適合自身的平臺合作。2019年，阿里與騰訊先后推出了“SaaS加速器”。其中阿里SaaS加速器是阿里云SaaS生態的商業和技術平臺，為阿里云的“被集成”提供工具與售賣通路，是阿里云SaaS生態戰略的具體落地體現。中國企業SaaS廠商會面對越來越高的門檻技術挑戰，從以往的自研或利用開源搭建，在2022年可能會更緊密地綁定與依賴云巨頭廠商。如何真正戰略性綁定并可依賴云巨頭廠商，是SaaS頭

78、部廠商需要解決的問題。構建堅實的PaaS平臺，打造更敏捷的SaaS產品。SaaS廠商積極開拓PaaS平臺化能力以提升部署的自由度，結合AI、ML等技術以拓展場景邊界，同時擁抱云原生，以提升功能的穩定性和快速迭代能力。PaaS平臺的構建極大拓寬了SaaS產品運用場景，一方面，對于行業通用問題，仍然可以通過SaaS解決；另一方面，對于少數大型企業的個性化問題，企業可以通過低代碼PaaS平臺以“拖拉拽”方式可快速實現業務功能，甚至部分業務的部署速度并不遜于SaaS的個性化配置。以企業辦公與協作平臺釘釘為例，截至2021年3月31日，釘釘上的應用總數量高達101萬，其中有38萬應用是通過低代碼平臺搭建

79、而成，低代碼平臺日漸成為企業提升數字化能力的利器。51 2.3 SaaS市場發展趨勢 技術研發進展不及預期風險 全球IT開支不及預期風險 核心研發人才流失風險 下游企業上云需求不及預期風險 市場競爭加劇風險 52 風險提示 分析師：王湘杰 執業證號：S1250521120002 電話：0755-26671517 郵箱： 西南證券研究發展中心 分析師承諾分析師承諾 報告署名分析師具有中國證券業協會授予的證券投資咨詢執業資格并注冊為證券分析師，報告所采用的數據均來自合法合規渠道，分析邏輯基于分析師的職業理解，通過合理判斷得出結論，獨立、客觀地出具本報告。分析師承諾不曾因，不因，也將不會因本報告中的

80、具體推薦意見或觀點而直接或間接獲取任何形式的補償。重要聲明重要聲明 西南證券股份有限公司（以下簡稱“本公司”）具有中國證券監督管理委員會核準的證券投資咨詢業務資格。本公司與作者在自身所知情范圍內，與本報告中所評價或推薦的證券不存在法律法規要求披露或采取限制、靜默措施的利益沖突。證券期貨投資者適當性管理辦法于2017年7月1日起正式實施，若您并非本公司簽約客戶，為控制投資風險，請取消接收、訂閱或使用本報告中的任何信息。本公司也不會因接收人收到、閱讀或關注自媒體推送本報告中的內容而視其為客戶。本公司或關聯機構可能會持有報告中提到的公司所發行的證券并進行交易，還可能為這些公司提供或爭取提供投資銀行或

81、財務顧問服務。本報告中的信息均來源于公開資料，本公司對這些信息的準確性、完整性或可靠性不作任何保證。本報告所載的資料、意見及推測僅反映本公司于發布本報告當日的判斷，本報告所指的證券或投資標的的價格、價值及投資收入可升可跌，過往表現不應作為日后的表現依據。在不同時期，本公司可發出與本報告所載資料、意見及推測不一致的報告，本公司不保證本報告所含信息保持在最新狀態。同時，本公司對本報告所含信息可在不發出通知的情形下做出修改，投資者應當自行關注相應的更新或修改。本報告僅供參考之用，不構成出售或購買證券或其他投資標的要約或邀請。在任何情況下，本報告中的信息和意見均不構成對任何個人的投資建議。投資者應結合

82、自己的投資目標和財務狀況自行判斷是否采用本報告所載內容和信息并自行承擔風險，本公司及雇員對投資者使用本報告及其內容而造成的一切后果不承擔任何法律責任。本報告及附錄版權為西南證券所有，未經書面許可，任何機構和個人不得以任何形式翻版、復制和發布。如引用須注明出處為“西南證券”，且不得對本報告及附錄進行有悖原意的引用、刪節和修改。未經授權刊載或者轉發本報告及附錄的，本公司將保留向其追究法律責任的權利。西南證券投資評級說明西南證券投資評級說明 報告中投資建議所涉及的評級分為公司評級和行業評級（另有說明的除外）。評級標準為報告發布日后6個月內的相對市場表現，即：以報告發布日后6個月內公司股價（或行業指數

83、）相對同期相關證券市場代表性指數的漲跌幅作為基準。其中：A股市場以滬深300指數為基準，新三板市場以三板成指（針對協議轉讓標的）或三板做市指數（針對做市轉讓標的）為基準；香港市場以恒生指數為基準；美國市場以納斯達克綜合指數或標普500指數為基準。公司 評級 買入：未來6個月內，個股相對同期相關證券市場代表性指數漲幅在20%以上 持有：未來6個月內，個股相對同期相關證券市場代表性指數漲幅介于10%與20%之間 中性：未來6個月內，個股相對同期相關證券市場代表性指數漲幅介于-10%與10%之間 回避：未來6個月內，個股相對同期相關證券市場代表性指數漲幅介于-20%與-10%之間 賣出：未來6個月內

84、，個股相對同期相關證券市場代表性指數漲幅在-20%以下 行業 評級 強于大市：未來6個月內，行業整體回報高于同期相關證券市場代表性指數5%以上 跟隨大市：未來6個月內，行業整體回報介于同期相關證券市場代表性指數-5%與5%之間 弱于大市：未來6個月內，行業整體回報低于同期相關證券市場代表性指數-5%以下 西南證券機構銷售團隊西南證券機構銷售團隊 區域區域 姓名姓名 職務職務 座機座機 手機手機 郵箱郵箱 上海上海 蔣詩烽 總經理助理、銷售總監 021-68415309 18621310081 崔露文 銷售經理 15642960315 15642960315 王昕宇 銷售經理 177510183

85、76 17751018376 薛世宇 銷售經理 18502146429 18502146429 汪藝 銷售經理 13127920536 13127920536 岑宇婷 銷售經理 18616243268 18616243268 張玉梅 銷售經理 18957157330 18957157330 陳陽陽 銷售經理 17863111858 17863111858 李煜 銷售經理 18801732511 18801732511 譚世澤 銷售經理 13122900886 13122900886 卞黎旸 銷售經理 13262983309 13262983309 北京北京 李楊 銷售總監 1860113936

86、2 18601139362 張嵐 銷售副總監 18601241803 18601241803 杜小雙 高級銷售經理 18810922935 18810922935 楊薇 高級銷售經理 15652285702 15652285702 胡青璇 銷售經理 18800123955 18800123955 王一菲 銷售經理 18040060359 18040060359 王宇飛 銷售經理 18500981866 18500981866 巢語歡 銷售經理 13667084989 13667084989 廣深廣深 鄭龑 廣深銷售負責人 18825189744 18825189744 楊新意 銷售經理 176

87、28609919 17628609919 張文鋒 銷售經理 13642639789 13642639789 陳韻然 銷售經理 18208801355 18208801355 龔之涵 銷售經理 15808001926 15808001926 丁凡 銷售經理 15559989681 15559989681 西南證券研究發展中心 西南證券研究發展中心西南證券研究發展中心 上海上海 深圳深圳 地址：上海市浦東新區陸家嘴東路166號中國保險大廈20樓 地址：深圳市福田區深南大道6023號創建大廈4樓 郵編：200120 郵編：518040 北京北京 重慶重慶 地址：北京市西城區金融大街35號國際企業大廈A座8樓 地址：重慶市江北區金沙門路32號西南證券總部大樓 郵編：100033 郵編：400025