兼評大數據ETF投資價值

1、正文目錄 HYPERLINK l _TOC_250027 云計算：增量變革 4 HYPERLINK l _TOC_250026 云計算重構傳統(tǒng) IT 產業(yè)鏈 4 HYPERLINK l _TOC_250025 傳統(tǒng)計算架構：“IOE”+“C/S” 4 HYPERLINK l _TOC_250024 云計算對底層 IT 進行重構 4 HYPERLINK l _TOC_250023 IaaS 帶來的硬科技變革：軟件定義與硬件重構 6 HYPERLINK l _TOC_250022 從海外股看 SaaS 的高估值邏輯：業(yè)務空間不斷擴張 6 HYPERLINK l _TOC_250021 如何理解云計

2、算需求？ 9 HYPERLINK l _TOC_250020 疫情長期打開下游邊際 10 HYPERLINK l _TOC_250019 應用端：改變思維，形成習慣，強化認知 10 HYPERLINK l _TOC_250018 基礎設施：疫情推動需求上升，增長趨勢有望延續(xù) 11 HYPERLINK l _TOC_250017 投資邏輯一：轉型成果開始變現，云成熟標的值得關注 13 HYPERLINK l _TOC_250016 投資邏輯二：5G 落地帶來的計算變革催生基礎設施需求 15 HYPERLINK l _TOC_250015 5G 落地有望帶動服務器市場增長 15 HYPERLINK

3、 l _TOC_250014 政務云機遇不可忽視 17 HYPERLINK l _TOC_250013 大數據：從存儲、運營到智能、安全 18 HYPERLINK l _TOC_250012 數據采集和存儲是首要 18 HYPERLINK l _TOC_250011 政務數字化轉型使大數據安全成為剛需 20 HYPERLINK l _TOC_250010 企業(yè)上云放大數據價值 20 HYPERLINK l _TOC_250009 數據完備性提升，人工智能應用基礎日益牢固 20 HYPERLINK l _TOC_250008 云計算與互聯網、大數據、人工智能之間的關系 21 HYPERLINK

4、l _TOC_250007 中證大數據產業(yè)指數簡介及投資價值分析 23 HYPERLINK l _TOC_250006 指數情況概覽：涵蓋大數據全產業(yè)鏈 23 HYPERLINK l _TOC_250005 行業(yè)特征分析：側重計算機應用、計算機設備及通信設備 24 HYPERLINK l _TOC_250004 市值特征分析：中小市值風格鮮明 25 HYPERLINK l _TOC_250003 歷史表現分析：具有典型高 Beta 屬性 25 HYPERLINK l _TOC_250002 估值水平分析：PB 估值橫向對比相對較低 26 HYPERLINK l _TOC_250001 大數據

5、ETF 產品簡介 27 HYPERLINK l _TOC_250000 風險提示 27圖表目錄圖表 1： 云計算與傳統(tǒng)計算的架構對比 4圖表 2： 阿里云在云計算核心技術的環(huán)節(jié)的自研 5圖表 3： SAP 與 Adobe 估值對比（PS（ttm） 7圖表 4： SAP 與 Adobe 營收對比（億美元） 7圖表 5： 用友云收入占比及總收入同比增速 10圖表 6： 文檔類產品月活 11圖表 7： 全球服務器收入增速 11圖表 8： 全球服務器出貨量增速 12圖表 9： 11 公司資本性支出及同比 12圖表 10： 8 公司資本性支出及同比 13圖表 11： Adobe 云收入占比與費用率的關系

6、 13圖表 12： Adobe 云收入占比與經營性現金流的關系 14圖表 13： 用友網絡云化進程及費用率 14圖表 14： 金山辦公云收入占比及費用率 15圖表 15： 金山辦公云收入占比與現金流 15圖表 16： 廣聯達的云收入占比與費用率 15圖表 17： 廣聯達云收入占比與現金流 15圖表 18： 物聯網各應用領域 2018-2023 復合增長率 16圖表 19： 中國 GPU 服務器市場規(guī)模及預測 16圖表 20： 中國移動互聯網接入流量 17圖表 21： 中國月戶均移動互聯網接入流量 17圖表 22： 2017-2018 政府部門服務器采購金額（億元） 17圖表 23： 2015-

7、2023 中國政務云市場規(guī)模（億元，%） 17圖表 24： 大數據產業(yè)鏈 18圖表 25： 存儲類別 18圖表 26： 存儲方式演進 19圖表 27： 2020 中國大數據子市場占比（%） 19圖表 28： 2016-2021 年中國大數據安全市場規(guī)模與增長 20圖表 29： 機器學習算法的應用 21圖表 30： 全球數據量 21圖表 31： 中國產生數據量占比 21圖表 32： 云計算在 IT 產業(yè)中的位置 22圖表 33： IT 產品演進方向 22圖表 34： 中證大數據產業(yè)指數涵蓋 A 股市場大數據全產業(yè)鏈 23圖表 35： 中證大數據產業(yè)指數成分股 24圖表 36： 中證大數據產業(yè)指數

8、成分股申萬一級行業(yè)數量分布 24圖表 37： 中證大數據產業(yè)指數成分股申萬二級行業(yè)數量分布 24圖表 38： 中證大數據產業(yè)指數各市值區(qū)間下成分股數量分布 25圖表 39： 中證大數據產業(yè)指數與其它相關指數歸一化凈值 25圖表 40： 中證大數據產業(yè)指數與重要市場指數歸一化凈值 25圖表 41： 大數據相關指數和重要市場指數收益風險指標 25圖表 42： 中證大數據產業(yè)指數市盈率 PE（ttm）和發(fā)布以來歷史分位數 26圖表 43： 中證大數據產業(yè)指數市凈率 PB（lf）和發(fā)布以來歷史分位數 26圖表 44： 大數據相關指數和重要市場指數估值對比 26圖表 45： 大數據 ETF 基本信息 2

9、7云計算：增量變革云計算重構傳統(tǒng) IT 產業(yè)鏈傳統(tǒng)計算架構：“IOE”+“C/S”六大件：說起 IT 基礎架構，我們不得不說基礎 IT 的六大件：三大硬件和三大軟件。三大硬件為：服務器、存儲、網絡設備；三大軟件為：操作系統(tǒng)、數據庫、中間件。在傳統(tǒng) IT架構下，需要物理實體和物理環(huán)境來支撐整個基礎架構的運行。對于以上基礎 IT 六大件，我們會發(fā)現這些產品的核心技術幾乎被海外 IT 巨頭壟斷，即使對于服務器、存儲這些目前國內品牌市占率比較高的產品而言，其中的芯片、操作系統(tǒng)、數據庫等核心部件也是需要外采。而且，信息技術（IT）技術本身就起源于海外，特別是美國基礎 IT 廠商，經過幾十年的研發(fā)、適配、

10、磨合，已經形成了一套非常完備、成熟的 IT 產業(yè)鏈和生態(tài)系統(tǒng)。架構：首先，傳統(tǒng)主流計算架構主要服務于分散的、小規(guī)模的計算模式和應用需求，計算、存儲和網絡各自獨立，按照各種低速的標準接口進行互聯。這種架構導致服務器、存儲設備和網絡設備互相之間數據的傳送效率低下，網元數量眾多，管理復雜，無法擴展，無法實現云計算時代組織海量資源的要求，也無法達到整個系統(tǒng)的高效運行。云計算對底層 IT 進行重構關于云計算對中國 IT 產業(yè)的意義，我們認為可能會超過之前所經歷的任何 IT 技術。在我們說云計算的時候，我們提到更多的是云計算所帶來的 IT 服務模式的變化，成本的節(jié)約以及效率的提升等。但云計算對 IT 產業(yè)

11、更大的變革來自于：對 IT 架構的重構，我們認為這才是最為核心的。服務器、存儲、網絡和虛擬化成為 IT 必需的基礎資源，這其中很關鍵的技術是虛擬化。虛擬化對計算資源帶來的變革在于，它重新定義劃分 IT 資源，可以實現 IT 資源的動態(tài)分配、靈活調度、跨域共享，提高 IT 資源利用率，使 IT 資源能夠真正成為社會基礎設施，服務于各行各業(yè)中靈活多變的應用需求。我們可以看出，在云架構下，原來對服務器、存儲、網絡設備等單個設備的高需求，相對降低。因此，在一定程度上可以打破傳統(tǒng)計算架構下的“小型主機+數據庫”，性能提升過度依賴“CPU+操作系統(tǒng)”的情況。而對于云計算而言，它突破原有的 IT 技術架構。

12、云計算打破了原有的大型主機+數據庫、 Wintel（CPU+桌面操作系統(tǒng)）聯盟壟斷的國際 IT 核心技術格局，原有領先的技術正在被弱化，而且還打破了過去由國外廠商主導的單家壟斷或多家緊密捆綁壟斷的產業(yè)格局。圖表1： 云計算與傳統(tǒng)計算的架構對比傳統(tǒng)應用架構分布式應用架構集中式架構，依賴硬件實現保證性能和高可用依靠水平擴展和軟件系統(tǒng)設計保證性能和高可用海量數據實時處理分布式架構傳統(tǒng)架構增長分析型應用接入事訪問重構務型核心萎縮用應數據處理20152020分布式架構承載在X86虛擬化，不改應用承載在小機之上Web接入、移動、社交類應用傳統(tǒng)架構資料來源：華泰證券研究所云計算通過底層 IT 重構，打破海外

13、 IT 企業(yè)對核心 IT 基礎資源和環(huán)節(jié)的壟斷。中國 IT 企業(yè)有望迎來發(fā)展機會。我們可以通過阿里云在云計算領域核心技術環(huán)節(jié)的自研情況，來了解中國云計算廠商已經取得的核心技術優(yōu)勢。我們已經看到，在云計算架構的基礎 IT 關鍵環(huán)節(jié)，國內云計算廠商已經在某些環(huán)節(jié)取得了一定的突破和進展。其中，以阿里云的云基礎架構為典型。當然這方面也是與阿里自2008 年開始的去 IOE 有關。當時，隨著淘寶、天貓、支付寶業(yè)務的激增，傳統(tǒng)計算架構難以滿足其對計算資源的需求。阿里（美：BABA.N；港：9988.HK）提出的去 IOE 的技術路線：“低成本、線性可控、去中心化（分布式）。去 IBM（IBM.N）：PC

14、Sever 替代小型機；去 Oracle（ORCL.N）：用 MySQL 替代；去 EMC（EMC.N）：用中低端存儲。后來阿里用 MySQL+自研數據庫（OceanBase）替代 Oracle，并不再使用高端存儲?？偨Y阿里在云計算架構下技術演進路徑為：從一開始依賴商業(yè)軟件（Oracle 數據庫），逐步形成自身的 MySQL 分支，成為開發(fā)使用開源軟件 MySQL 最好的企業(yè)之一。然后研發(fā)支持海量數據的分布式數據庫系統(tǒng) OceanBase，并應用于多個關鍵業(yè)務。從用 Oracle 處理數據，到用 Hadoop 集群，到發(fā)展成業(yè)內單個機群節(jié)點數最多的 Hadoop 機群，再到用自主研發(fā)的飛天平臺

15、上的 ODPS（Open Data Processing Service，開放數據處理服務）?；谝陨?，阿里云形成了自己的云計算基礎架構。圖表2： 阿里云在云計算核心技術的環(huán)節(jié)的自研資料來源：華泰證券研究所在云計算發(fā)展的不同時期，IaaS、PaaS、SaaS 發(fā)展的先后、產業(yè)地位和發(fā)展節(jié)奏是不同的。IaaS 頭部企業(yè)已現，PaaS 和 SaaS 長尾明顯。在 IaaS 領域，從客戶數量、收入規(guī)模來看，阿里云在國內一家獨大，另外包括騰訊、華為、百度等主流 IaaS 云服務商，大概占據中國 IaaS 領域 80%以上的市場份額。在 PaaS 領域，大部分的市場被小型企業(yè)覆蓋，而且在不同的細分領域P

16、aaS 和 SaaS 有望迎來快速發(fā)展。在云計算發(fā)展的初期，定位于云計算的基礎服務層， IaaS 云服務商得到了快速成長，其中以國內的阿里云為代表。IaaS 廠商領先行業(yè)快速增長也是 IT 產業(yè)發(fā)展規(guī)模的體現。在傳統(tǒng) IT 架構下，同樣是以服務器、存儲、操作系統(tǒng)、數據庫等為代表的基礎軟硬件率先發(fā)展，才有應用層各種工具軟件的涌現。在中國 IaaS快速發(fā)展之后，我們認為，中國的 PaaS 和 SaaS 領域有望迎來快速發(fā)展期。IaaS 帶來的硬科技變革：軟件定義與硬件重構前文我們提到每一次的重大技術變革都會預示著產業(yè)格局的演變，甚至對產業(yè)鏈進行重構，帶來主流企業(yè)的重新洗牌。云計算也是如此，PC 時

17、代的巨頭和云計算中心的巨頭已發(fā)生變遷。每一次的重大技術變革都會預示著產業(yè)格局的演變，甚至對產業(yè)鏈進行重構，促進主流企業(yè)的重新洗牌。云計算也是如此，PC 時代的巨頭和云計算中心的巨頭已發(fā)生變遷。云計算對數據中心領域的變革主要體現在兩個方面：軟件定義與硬件重構。同時，云計算對服務器競爭格局帶來一定變化。以互聯網云計算廠商為主要客戶的服務器廠商不斷受益于技術變革所帶來的需求增長，市場份額不斷提升。這方面以浪潮信息（000977.CH）為代表。云計算對數據中心領域的變革主要包括兩個方面：軟件定義與硬件重構。軟件定義：推動計算、存儲和網絡三類傳統(tǒng)設備的融合，實現數據中心模塊的歸一化。硬件重構：從服務器設

18、備到機柜和數據中心層面的重構，包括服務器形態(tài)的創(chuàng)新、數據中心基礎架構的創(chuàng)新等，高密度服務器、整機柜服務器、模塊化數據中心等都是硬件重構的成果。在云計算對 IT 帶來產業(yè)變革的同時，我們已經看到服務器市場的競爭格局在開始變化。通過近幾年服務器廠商的競爭格局，我們可以看到一個現象：原來一些老牌海外服務器廠商的出貨量和銷售額要么出現了增長停滯，要么出現了下滑；只有國內服務器廠商，包括浪潮、華為、曙光等銷售量還在不斷提升?？赡軙腥苏f這是因為，國內自主可控帶來國 內下游客戶采購需求的提升。其實，國內服務器大規(guī)模的國產化替代是發(fā)生在 2012-2015 年，我們只需要看看浪潮信息的收入和利潤體量增速最快

19、的時候發(fā)生在哪一時間段就可以。實際上，對目前全球服務器市場帶來產業(yè)格局變化的正是云計算。前文提到云計算對整個 IT 架構進行了重構。這種重構帶來的結果是，云計算對單臺服務器的性能要求降低。因為云計算就是利用虛擬化技術將大量服務器（服務器集群）的計算和存儲資源虛擬化之后，形成的超大型計算和存儲資源。因此，在云計算中，可以通過采購大規(guī)模的低成本服務器，利用虛擬化技術，將成千上萬臺服務器連接在一起形成一個超級計算機，比如典型的就是阿里云“飛天”系統(tǒng)，服務器集群規(guī)模達到上萬臺。近幾年云計算巨頭不斷加大對云數據中心的建設，來支撐其龐大的云計算網絡以及快速增長的互聯網業(yè)務。可以說，云計算數據中心的建設成為

20、近兩年全球服務器增長的主要驅動力。而云數據中心所需要的服務器并不是服務器龍頭（IBM、HP（HPQ.N）等生產的標準化的高性能服務器，其需要更多的是高度定制化的服務器。云服務器廠商對服務器需要的變化，就為深耕互聯網企業(yè)客戶的服務器廠商帶來發(fā)展機遇。在以上背景下，云計算這一重大技術正對服務器市場的競爭格局帶來演變。以互聯網云計算廠商為主要客戶的服務器廠商不斷受益于技術變革所帶來的需求增長，市場份額不斷提升。特別是浪潮在出貨量和份額提升方面更為迅速。這就是我們所看到的云計算技術對產業(yè)格局所帶來的變化。即以亞馬遜（AMZN.O）、谷歌（GOOG.O、GOOGL.O）、Facebook（FB.O）以及

21、 BAT（百度：BIDU.O；阿里；騰訊：0700.HK）為代表的互聯網巨頭，不斷加大云計算基礎設施的投入，而給服務器市場的競爭格局帶來了變化。從海外股看 SaaS 的高估值邏輯：業(yè)務空間不斷擴張目前全球的軟件公司都在逐步從軟件產品向云產品轉型。在轉型的過程中，我們發(fā)現了這些軟件公司發(fā)生了很多變化：產品形態(tài)的變化、服務方式的變化、交付周期的變化、商業(yè)模式的變化、財務指標的變化，最后還有就是估值體系的變化。這些變化的源頭在于公司的產品形態(tài)變化帶來的客戶粘性、議價能力、盈利能力以及現金流等諸多方面的變化。也因此，云 SaaS 公司往往會享受一定的估值溢價。同時，我們發(fā)現，市場上在給國內云 SaaS

22、 公司估值時，經常參考海外云 SaaS 公司的估值體系。比如 A 股 SaaS 公司如何估值？大家會說用 PS 估值；PS 給多少倍？10-15 倍；為什么給 10-15 倍？因為海外對標 SaaS 公司都是給 10-15 倍。以上通常是 A 股市場給國內 SaaS 公司高估值的時候，普遍存在的一個邏輯鏈條。如果我們對以上這個問題，再深入思考一下，可能會想到兩個問題：第一，為什么海外云 SaaS 公司 PS 估值的穩(wěn)態(tài)區(qū)間是在 10-15 倍？第二，是不是所有云 SaaS 轉型的公司都可以給 10-15 倍？對于海外云 SaaS 企業(yè)的估值，我們看到的估值特點是：1、PS 估值；2、估值一般在

23、 10-15倍PS。好的軟件公司凈利潤率E/S=30%左右，10 倍PS 對應33 倍的PE，而P/S=(P/E)*(E/S)。注：PE=1/（國債利率）。通過這種關系，我們找到了通過 PS 估值來進行估值的錨。對于第一個問題，我們可以嚴格從財務指標和估值指標的等價性去理解。從歷史數據來看，一般情況下，一家產品化能力比較強的軟件公司的凈利潤率在 30%左右（當然個別公司除外，比如微軟（MSFT.O）的 Office、萬得（未上市）的 Wind 等），也就是 E/S=30%左右。軟件公司的 PE 估值一般是用無風險利率的倒數來估算，這里的無風險利率，我們可以用十年期國債利率來刻畫，即：PE=1/

24、(國債利率），目前十年期國債利率大概在 3.3%左右，因此，一般情況下，軟件公司的 PE=1/(3.3%)=30 倍左右。而 PE 和 PS 之間的換算是 P/S=(P/E)*(E/S)。因此綜合以上三點，我們可以得到 10 倍的 PS 大概等價于 30 倍左右的 PE。通過以上這種等價換算，我們大概可以理解為什么海外的云 SaaS 公司的穩(wěn)態(tài) PS 估值大概在 10-15 倍之間。但這些是通過財務指標進行推算的結果。如果從軟件行業(yè)本身角度來理解，又該如何理解？這就引出第二個問題，是不是所有的云SaaS 公司都可以給 10-15 倍 PS？我們認為，并不是。為什么呢？這就需要我們去理解支撐海外

25、云SaaS 公司估值背后的邏輯是什么？我們這里說的邏輯并不是我們通常所有的云SaaS 模式給公司帶來的好處：高用戶粘性、高續(xù)費率、低費用率、高凈利潤率、好的現金流等等。我們認為，這些業(yè)務指標和財務指標是我們看到的結果，不是原因。我們想試圖找出高估值背后的業(yè)務邏輯。我們可以通過一個案例來看下，對比下 Adobe（ADBE.O）和 SAP（SAP.N）的估值。從 PS 角度來看，Adobe 的估值 PS（ttm）大概在 12-15 倍之間，SAP 的估值 PS（ttm）大概在 5-6 倍之間。兩者的 PS（ttm）估值相差 2-3 倍。圖表3： SAP 與 Adobe 估值對比（PS（ttm）圖表

26、4： SAP 與 Adobe 營收對比（億美元）SAPAdobe20181614121086422013Q12013Q32014Q12014Q32015Q12015Q32016Q12016Q32017Q12017Q32018Q12018Q32019Q12019Q32020Q12020Q301009080706050403020100SAPAdobe2014Q12014Q32015Q12015Q32016Q12016Q32017Q12017Q32018Q12018Q32019Q12019Q32020Q12020Q3資料來源：Wind、華泰證券研究所資料來源：Wind、華泰證券研究所同是軟件向云轉

27、型的公司，為什么兩者的估值差異這么大？對于這個問題，對云認知不同的人，可能會有不同的回答。但不外乎以下幾個理由：SAP 的體量比較大，所以估值比較低；SAP 的云收入占比比較小，所以估值低（2018 年 SAP 云收入占比 20%，Adobe 云收入占比 89%）；SAP 云化速度慢，所以估值低；SAP 的云有相當一部分是私有云，Adobe 基本都是公有云，所以 SAP 估值低。以上這幾點基本是我們去理解和解釋兩家公司估值差異的理由。我們認為，以上這幾點的說法都是沒問題的，但是，我們認為，以上這些都是我們看到的現象和結果。如果我們從業(yè)務層面去找原因的話，其背后的業(yè)務邏輯是什么呢？我們認為，兩家

28、公司估值差異的背后是：軟件產品的可擴展能力。軟件的可擴展能力，從字面理解是：一家公司的軟件產品拓展性和延展性比較好，從一個到另外一個。如果我們說的嚴謹一些，即，一家軟件公司的底層開發(fā)能力和產品化能力，足以支撐公司從一個產品線擴展到多個產品線，從一個領域擴展到多個領域，從一個區(qū)域擴展到多個區(qū)域（不同區(qū)域所需要的軟件產品可能也不同，背后體現的也是產品化拓展能力）。以上這種說法可能也還比較抽象，如果我們用一個近似量化的指標來替代以上表述的話，即，TAM。TAM 全稱 Total Addressable Market，我們可以理解為：可觸達的業(yè)務空間。一家軟件產品可擴展能力比較強的公司，我們看到這家公

29、司業(yè)務可觸達的業(yè)務空間比較大。如果更準確表述的話，一家軟件擴展能力比較強的公司，在其業(yè)務發(fā)展過程中，依靠軟件 產品的不斷擴展，其業(yè)務天花板不斷被抬高，業(yè)務空間不斷擴大。因此，我們更加關注的是，一家軟件企業(yè)在其云化的過程中，其業(yè)務天花板被抬高的“過程”，業(yè)務空間被不斷擴大的“過程”。在這個過程中，公司的估值體系或將發(fā)生變化。而且，我們認為，只有存在這個“過程”的公司，其估值體系才會發(fā)生變化，其才可以給高估值。下面，我們就通過案例來說明，這個“過程”是如何影響公司“估值”的？Adobe 是一家創(chuàng)意/文檔類軟件公司，其產品類型包括創(chuàng)意類軟件產品、文檔類軟件產品、營銷類軟件產品。在以上每個產品領域，公

30、司都具有相對較高的市場份額。但是，Adobe 并不是一開始就同時擁有這三大類業(yè)務，也不是一開始就在這三大領域具備較高的市場份額；而是在公司軟件產品發(fā)展過程中，不斷拓寬產品線，不斷延伸產品覆蓋領域，不斷擴大在每個產品領域的市場份額。我們都知道 Adobe 是一家創(chuàng)意文檔類公司，生活工作中經常用到 Adobe 的產品，比如修圖的 PS 軟件，文件管理的 Acrobat（PDF 軟件）等。當然，除了這兩個我們都非常熟悉的產品之外，Adobe 還有很多很長的其他產品線。如果我們不去仔細研究 Adobe，可能我們不知道 Adobe 在 2B 的企業(yè)級市場也有相應的產品-Marketing 產品線，而且在

31、營銷市場的 CRM 領域，Adobe 的市占率已經做到全球第四。對此，有些人可能會感到有些意外（對于 CRM 市場的前三名，大家都不會感到意外，而且對這三家公司也非常熟悉，分別是 Salesforce（CRM.N）、SAP、Oracle。第五名大家可能也會感到意外，就是 Microsoft）。通過這些，我們想說的是，Adobe 在不但拓寬自身的產品領域。我們看到的結果是：Adobe 不斷將產品線從創(chuàng)意類產品，拓展到文檔類產品，又拓展到營銷類產品。在這個過程中，公司不斷進入到一個新的細分領域。每新進入一個細分，公司的可觸達的業(yè)務空間就被抬升到一個更高的水平（TAM 抬升）。因此，產品線拓寬和產品

32、領域擴張的過程，也是公司 TAM 不斷被抬升的過程。而 TAM 一旦被抬升，估值也會隨之變化。軟件拓展能力只是第一步（或者說只是我們目前給他們高估值的一個必要條件，不是充分必要條件）。第二步，就是利用這種軟件拓展能力加速公司整體收入增速，也就是利用財務指標證明公司具備這種軟件拓展能力，證明軟件拓展能力帶來 TAM 的抬升，證明是對自己業(yè)務空間的有效抬升。在這個過程中，云作為一個關鍵變量，所起到的作用，除了我們通常理解的：商業(yè)模式升級、用戶粘性增加、費用減少、現金流改善等之外。我們認為，云更是 TAM 抬升的工具：在已經占據高市場份額的領域，進一步做客戶轉化；在已經獲取的客戶中，繼續(xù)增加新的云產

33、品的滲透率。可以理解為，一個是 Increase，一個是 Expand。我們認為，對于軟件公司而言，抬升 TAM 的方式有很多，主要包括：區(qū)域的拓展；產品線的拓展（同一領域）；領域的拓展；用戶屬性的拓展。如何理解云計算需求？對于中國云計算的發(fā)展，我們經常會問兩個問題，為什么在過去中國云計算發(fā)展比美國慢？第二，為什么中國這兩年云計算發(fā)展這么快？看似兩個矛盾的問題，實際上反映了云計算在不同時期的發(fā)展情況。從云計算引入中國，也已經有 10 年有余的時間，在這個過程中，中國的云計算產業(yè)一直跟隨美國市場。過去一些年，中國云計算發(fā)展更多的是，IDC 數據中心的大規(guī)模建設，大型企業(yè)私有云的部署；其中私有云部

34、署中，主要以硬件產品為主。而公有云市場，除了我們看到的以阿里云為代表的 IaaS 廠商表現出比較強勁的增長之外，PaaS 和 SaaS 領域還沒有看到有明顯的領先優(yōu)勢的廠商。在過去一段時間，為什么中國云計算市場，特別是公有云市場的規(guī)模一直比較難以發(fā)展起來？（或者說，為什么企業(yè)對云接受度和采購意愿比較低？）。我們認為，比較典型的原因包括：企業(yè)客戶在云化時比較擔心安全性和可控性，特別是大型企業(yè)。大型企業(yè)云化時大多采用私有云，即使采用私有云，企業(yè)客戶也沒有將核心業(yè)務系在云端運行，大部分運行的是非核心業(yè)務系統(tǒng)或者辦公系統(tǒng)。云服務的穩(wěn)定性以及對應用的支撐能力。過去幾年，曾發(fā)生過多起不同原因引起的宕機事件

35、，這讓不少客戶心存憂慮。公共云服務仍沒有可量化的評價標準，缺少統(tǒng)一的服務標準，使得行業(yè)用戶在使用公有云服務時比較猶豫。云計算產業(yè)鏈不夠完善。很多傳統(tǒng)行業(yè)客戶不具備遷移的能力。在這方面，互聯網公司存量 IT 資源少，同時具備較強的開發(fā)能力，能夠基于云服務商的產品形成自己的計算能力。而很多傳統(tǒng)行業(yè)客戶擁有大量沉默資產，并且開發(fā)能力較弱，僅憑借云服務商提供的產品，不能形成自己的系統(tǒng)。因此，中國云計算的生態(tài)還需要進一步建設，尤其是需要一些軟硬件開發(fā)公司，與云服務商一起提供服務。對于以上阻礙企業(yè)上云的因素，有些是屬于企業(yè)客戶對云主觀認識上需要提高（比如數據的安全性，公有云服務提供商，比如阿里云，擁有強大

36、的云安全團隊，對云 IT 基礎設施的防護能力要遠大于企業(yè)自建機房的安全防護能力。同時，對不同企業(yè)的數據通過技術實現了隔離）。有些確實屬于中國云計算發(fā)展中存在的客觀問題。我們認為，云計算對于中國 IT 企業(yè)的意義在于，它為中國 IT 企業(yè)在全球競爭格局中提供了彎道超車的機會。疫情長期打開下游邊際云計算本質是計算、網絡、存儲應用資源的彈性配置，2020 年疫情沖擊一方面延緩了部分企業(yè)轉云的進度，另一方面也加深了企業(yè)對云的認知，即轉云提升數字化水平不僅有助于提升效率，更能使生產獲得更強的靈活性，適應多種特殊情況。另外，疫情期間協同辦公、遠程會議等云生產力工具的興起也培養(yǎng)了 TOC 端消費者對于云端產

37、品使用的習慣，完成了初步的消費者教育。應用端：改變思維，形成習慣，強化認知數字化改造趨勢延續(xù)，疫情加深企業(yè)對云的認知。通過數字化改造提升效率是企業(yè)轉云的重要推動因素。雖然 2020 年受疫情沖擊，企業(yè)推進信息化的節(jié)奏有所放緩，但企業(yè)通過云化提升效率的趨勢仍然在延續(xù)。以酒店行業(yè)為例，受疫情沖擊，希爾頓（HLT.N）、洲際酒店（IHG.N）等國際酒店龍頭 20H 收入均同比下降 40%以上。在此背景下，酒店業(yè)積極推進云轉型，如半島酒店（0045.HK）與石基信息（002153.CH）子公司簽訂協議，將采用新一代云架構的企業(yè)級酒店信息管理系統(tǒng)。從企業(yè)財務數據看，以用友（600588.CH）為例，20

38、Q1-20Q3 用友云收入占比迅速提升，帶動總收入同比降幅不斷收窄，云化的快速推進成為企業(yè)走出疫情沖擊的重要推動力。我們認為，數字化改造提升效率的大趨勢將在 2021 年延續(xù)，在此基礎上疫情加深企業(yè)對云的認知，有望起到一定的催化作用。圖表5： 用友云收入占比及總收入同比增速50%40%30%20%10%0%-10%-20%40%總收入增速用友云收入占比（右）35%30%25%20%15%10%5%15Q115Q215Q315Q416Q116Q216Q316Q417Q117Q217Q317Q418Q118Q218Q318Q419Q119Q219Q319Q420Q120Q220Q30%資料來源：W

39、ind、華泰證券研究所疫情培養(yǎng)消費者云產品使用習慣，利于云生產力工具發(fā)展。疫情推動在線協同辦公使用人數的增加，形成一定的網絡效應，推動在線協同辦公的滲透。疫情之前，在線協同辦公通過專業(yè)化通訊或特色辦公服務引入客戶。如早期的釘釘，在 2.0 版本實現了移動數據互聯網與電話網絡的打通吸引客戶。而疫情在加速協同辦公落地的同時，更培養(yǎng)了消費者對于云生產力工具的適應性。騰訊文檔金山文檔2.41.60.70.30.2圖表6： 文檔類產品月活億人3.02.52.01.51.00.50.02018年8月2018年12月2019年4月2020年3月資料來源：公司官網、華泰證券研究所基于以上分析，我們認為，202

40、1 年對于云 SaaS 的需求將進一步顯現，相關公司云化進度有望繼續(xù)向前加速推進，云收入占比或將進一步提升，部分公司或將利用云產品逐步確立自身的產業(yè)地位?；A設施：疫情推動需求上升，增長趨勢有望延續(xù)上一輪服務需求周期啟動的時間是在 2017 年，據 IDC 數據，2017Q2，全球服務器收入增速由負轉正，出貨量也保持增長，這一輪服務器需求驅動的因素主要來自于 CSP（云廠商）對云服務器需求的拉動。2019 年服務器市場進入低迷期，出貨量及收入均呈現低速增長或同比負增長的趨勢，20Q1 受疫情沖擊服務器市場增速較低，20Q2 疫情推動云服務需求上升，全球服務器營收及出貨量增速有所恢復。圖表7：

41、全球服務器收入增速百萬美元 59% 6% 5% 7% -5% -6% -11%20%26%-6%14%20%38%43%30,00025,00020,00015,00010,0005,0000服務器營收同比70%60%50%40%30%20%10%0%-10%19Q219Q319Q420Q120Q2-20%17Q117Q217Q317Q418Q118Q218Q318Q419Q1資料來源：IDC、華泰證券研究所圖表8： 全球服務器出貨量增速千臺21% 18% 18% 14%11%11% 5% 0% -4% -3% -9%21%4,0003,5003,0002,5002,0001,5001,000

42、5000服務器出貨量（千臺）同比25%20%15%10%5%0%-5%-10%-15%17Q3 17Q4 18Q1 18Q2 18Q3 18Q4 19Q1 19Q2 19Q3 19Q4 20Q1 20Q2資料來源：IDC、華泰證券研究所下游需求旺盛，巨頭 CAPEX 增長趨勢有望保持。從巨頭 CAPEX 情況看，2020 前兩季度，11 公司加總的資本性支出均保持了 20%以上的同比增長率。20Q2，11 公司資本性支出共計 257 億美元，環(huán)比增長 8.4%。將已經公布三季報的 8 家公司資本性支出進行加總，20Q3，8 公司資本性支出合計 176 億美元，環(huán)比增長 4%。雖然受疫情沖擊同比

43、略有下降，但環(huán)比不斷增長的趨勢也反映出下游需求逐步恢復。我們認為，在 2021 年下游需求增長趨勢的推動下，巨頭 CAPEX 有望保持增長。圖表9： 11 公司資本性支出及同比億美元 89% 249257227 227238 237 214229212185 71% 18916714412013328%28% 35% 26% 21% 7% -7% -4% -17%3002502001501005011公司11公司同比100%80%60%40%20%0%-20%16Q417Q117Q217Q317Q418Q118Q218Q318Q419Q119Q219Q319Q420Q120Q20-40%注：1

44、1 公司包括百度（BIDU.O）、阿里巴巴（BABA.N，9988.HK）、騰訊（0700.HK）、Facebook（FB.O）、Apple（AAPL.O）Microsoft（MSFT.O）、Google（GOOGL.O）、Amazon（AMZN.O）、Netflix（NFLX.O）、Oracle（ORCL.N）、Salesforce（CRM.N）資料來源：公司季報、華泰證券研究所元8公司8公司同比 98% 197184177 77%1781871661691651691761251351461109310046%33%23%13%0% -1%-21%-5%-4%7%圖表10： 8 公司資本性

45、支出及同比億美2502001501005016Q417Q117Q217Q317Q40120%100%80%60%40%20%0%-20%19Q119Q219Q319Q420Q120Q220Q3-40%18Q118Q218Q318Q4注：8 公司包括騰訊、FAMGA、Netflix、Oracle資料來源：公司季報、華泰證券研究所投資邏輯一：轉型成果開始變現，云成熟標的值得關注伴隨云轉型深入，財務指標改善將逐步顯現。云模式相比傳統(tǒng)的軟件模式，從成本端看具有云端運維節(jié)省人工成本、滾動銷售節(jié)省銷售成本的優(yōu)勢；從收入端看，云模式便于功能革新，人工智能、大數據等應用也有助于提升客單價。綜合來看，隨著云轉型

46、的深入，費用率、現金流等財務指標會呈現逐漸改善的趨勢。從海外軟件公司轉云歷程看（以 Adobe為例），當云收入占比超過 30%時，費用率開始逐步下降，現金流也呈現改善跡象，本質是云模式本身云端運維、滾動銷售等優(yōu)勢所致。圖表11： Adobe 云收入占比與費用率的關系45%40%35%30%25%20%15%10%5%0%銷售費用率管理費用率云占比（右）13Q3，30%100%90%80%70%60%50%40%30%20%10%10Q110Q311Q111Q312Q112Q313Q113Q314Q114Q315Q115Q316Q116Q317Q117Q318Q118Q319Q119Q320Q1

47、20Q30%資料來源：Wind、華泰證券研究所圖表12： Adobe 云收入占比與經營性現金流的關系美元經營性現金流云占比（右）百萬1,6001,4001,2001,0008006004002000100%90%80%70%60%50%40%30%20%10%10Q110Q311Q111Q312Q112Q313Q113Q314Q114Q315Q115Q316Q116Q317Q117Q318Q118Q319Q119Q320Q120Q30%注：18Q3 之前的管理費用率基于調整后管理費用，調整方法為管理費用扣除插值法估計出的研發(fā)支出資料來源：Wind、華泰證券研究所2021 年隨我國軟件企業(yè)云轉型

48、深入，財務指標改善或將持續(xù)。從我國軟件企業(yè)云轉型的推進情況看，伴隨著 2020 年云轉型逐步深入，部分企業(yè)已經出現財務指標改善的跡象。其中，用友網絡、廣聯達（002410.CH）、金山辦公（688111.CH）近年來云轉型迅速推進，至 20H，廣聯達、金山辦公云收入占比分別為 41%、58%，用友網絡 20Q3 云收入占比達到 37%。從轉型成效看，費用率指標也均隨著轉型的深入呈現出不同程度的下降趨勢。金山辦公、廣聯達的現金流指標也呈現改善的趨勢。我們認為，2021 年隨著云轉型的進一步深入，財務指標改善的趨勢有望持續(xù)。圖表13： 用友網絡云化進程及費用率40%35%30%25%20%15%1

49、0%5%0%40%銷售費用率管理費用率用友云收入占比（右）35%30%25%20%15%10%5%15Q115Q215Q315Q416Q116Q216Q316Q417Q117Q217Q317Q418Q118Q218Q318Q419Q119Q219Q319Q420Q120Q220Q30%資料來源：Wind、華泰證券研究所圖表14： 金山辦公云收入占比及費用率圖表15： 金山辦公云收入占比與現金流25%20%15%10%5%0%16A17A18A19H19A20H70%銷售費用率 云占比（右）管理費用率60%50%40%30%20%10%0%700600500400300200100016A17A

50、18A19H19A20H70%百萬元 經營性現金流云占比（右）60%50%40%30%20%10%0%資料來源：Wind、華泰證券研究所資料來源：Wind、華泰證券研究所圖表16： 廣聯達的云收入占比與費用率圖表17： 廣聯達云收入占比與現金流35%30%25%20%50%銷售費用率 云占比（右）管理費用率40%30%20%10%百萬元 經營性現金流云占比（右）8006004002000(200)50%40%30%20%10%15%0%17A18H18A19H19A20H(400)0%17A18H18A19H19A20H注：管理費用不含研發(fā)費用資料來源：Wind、華泰證券研究所資料來源：Win

51、d、華泰證券研究所投資邏輯二：5G 落地帶來的計算變革催生基礎設施需求云基礎設施的需求主體是服務器（也包括存儲）廠商和 IDC 數據中心。服務器作為云的基礎設施，我們認為，5G 落地帶來的計算變革將催生針對邊緣服務器、AI 服務器、云服務器的需求。雖然在疫情沖擊下，服務器市場目前仍處于低迷期，但隨著云服務興起的趨勢逐步演繹，2021 年服務器市場或迎來高速增長。5G 落地有望帶動服務器市場增長5G 帶來計算場景延伸與拓展，催生對邊緣服務器的需求。5G 帶動的邊緣計算場景，使得通信網絡更加去中心化，需要在網絡邊緣部署小規(guī)?；蛘弑銛y式數據中心，進行終端請求的本地化處理，以滿足 URLLC 和 MI

52、oT 的超低延時需求。5G 小于 1ms 的延時指標，決定了大量的 5G 業(yè)務不是由核心網后端的云平臺來處理，而是由處于網絡邊緣的本地數據中心來處理。因此，5G 的發(fā)展將會推動邊緣數據中心的發(fā)展，大量部署在網絡邊緣的小規(guī)模或者便攜式數據中心將不斷涌現。圖表18： 物聯網各應用領域 2018-2023 復合增長率物聯網應用領域2018-2023CAGR車聯網30%能源物聯網24%家用物聯網20%健康物聯網19%辦公物聯網15%零售物聯網11%制造業(yè)與供應鏈物聯網8%其他27%資料來源：2018-2023 思科年度互聯網報告、華泰證券研究所AI 服務器需求點：數據類型的增加。AI 服務器主要是通過

53、 GPU 等加速卡，增強服務器并行計算的能力，從而適應云計算、大數據、人工智能等新場景需求。隨著計算機視覺數據，語音數據，自然語言處理數據等多種類型的數據逐步累積，AI 服務器需求有所顯現。從 5G 推廣看，物聯網技術，大數據技術的應用有望進一步滲透。傳統(tǒng)行業(yè)內，智慧城市，反欺詐，視頻監(jiān)控分析等應用有望逐步落地。從 AI 基礎設施應用看，目前以互聯網行業(yè)用戶為主，而交通、通信、公共事業(yè)等行業(yè)也處于快速增長中，未來傳統(tǒng)行業(yè)的 AI 應用有望進一步增長。據 IDC 預測，2024 年我國 GPU 服務器市場規(guī)模將達到 64 億美元， 2019-2024 年 CAGR 預計達到 26.1%，AI 服

54、務器增長需求有望延續(xù)。圖表19： 中國 GPU 服務器市場規(guī)模及預測644438 60% 61% 33 54% 2026 44% 13 17% 16% 24625%131%31%億美元中國GPU服務器市場規(guī)模同比706050403020100201520162017201820192020E 2021E 2022E 2023E 2024E140%120%100%80%60%40%20%0%資料來源：IDC、華泰證券研究所云服務器需求點：數據量的增加。5G 對云服務器的需求，不是新增產品的需求。而更多是由于數據量的增加，在原有需求基礎上，產生的新增計算（數據處理存儲等）的需求。我們認為，在網絡數

55、據增長一個數量級（10 倍）的前提下，與之對應的對數據的計算和存儲的需求有望大幅提升，從而對底層的計算基礎設施（服務器）的需求有望大幅增加。從工信部統(tǒng)計的中國移動互聯網用戶的流量使用情況可以看出，2019 年中國移動互聯網接入流量達到 1220 億 GB，與移動互聯網大規(guī)模應用前的 2013 年相比，約為 2013 年的95 倍。同樣，中國月戶均移動網接入流量，2019 年相比與 2013 年也增長至大概 80 倍左右。我們預計，在 5G 帶動的新的應用下，網絡流量的增長的幅度或將至少在一個數量級（10 倍）以上。圖表20： 中國移動互聯網接入流量圖表21： 中國月戶均移動互聯網接入流量同比1

56、89%163%1,220124%103%71162%72%50% 56%36%24645913214294億GB中國移動互聯網接入流量1,4001,2001,000800600400200201020112012201320142015201620170200%150%100%50%20190%GB/月/戶 9155% 7.8131%90% 97%4.477%43% 40% 43%17%0.1 0.11.70.1 0.10.20.40.887654321201820100中國月戶均移動互聯網接入流量同比180%160%140%120%100%80%60%40%20%20190%20112012

57、201320142015201620172018資料來源：工信部、華泰證券研究所資料來源：工信部、華泰證券研究所政務云機遇不可忽視以購代建，政務云平臺建設推進，存量冰山續(xù)寫私有云成長。目前我國云計算應用已經從互聯網向傳統(tǒng)行業(yè)的逐步滲透，但由于存量體量較大，為了更好地解決建設運營、信息安全等多方面問題，未來以購代建或成為政務云平臺實現的最佳方式既控制了后期支持服務的成本，又提高了資源利用的效率。據政府采購信息報不完全統(tǒng)計，2018 年，全國服務器政府采購項目約 2,110 個，采購支出 23.17 億元，我們預計未來政府部門或將持續(xù)加大對服務器的采購支出。政務云用云量增長迅猛，超過了工業(yè)、金融、

58、互聯網等其他行業(yè)，預計未來幾年仍保持穩(wěn)定增長，根據艾瑞咨詢數據，到 2023 年我國政務云整體市場規(guī)?？蛇_到 1,114.4 億元，未來四年的年復合增長率為 20.6%。隨著疫情逐漸得到控制，復工復查不斷推進，中國經濟逐步回歸到正常水平，政務云市場有望回暖，同時考慮到我國政務云建設尚處于起步階段，我們可以推測，依靠政務云而帶動的國內服務器市場替代空間廣闊。圖表22： 2017-2018 政府部門服務器采購金額（億元）圖表23： 2015-2023 中國政務云市場規(guī)模（億元，%）23.523.022.522.021.521.01,2001,000800600400200035% 30% 27%

59、28% 25% 17% 19%22%25%30%25%20%15%10%5%2023E0%20.52017201520162017201820192020E2021E2022E2018資料來源：政府采購信息報、華泰證券研究所資料來源：艾瑞咨詢、華泰證券研究所大數據：從存儲、運營到智能、安全大數據的產業(yè)鏈構成覆蓋了數據從產生到應用的整個生命周期，大致可分為數據標準與規(guī)范、數據安全、數據采集、數據存儲與管理、數據分析與挖掘、數據運維及數據應用幾個環(huán)節(jié)。數據源硬件支持交易層技術層應用層衍生層衍生層：金融產品搜索引擎、大數據雙創(chuàng)平臺、大數據融資平臺、智慧城市大數據、大數據金融超市、數據整合服務、數據處

60、理外包、大數據金融、大數據知識庫、大數據新聞、大數據培訓、大數據咨詢、互聯網金融等技術層：數據采集、預處理、大數據存儲管理、數據挖據分析、數據安全、大數據可視化硬件支持：大數據采集設備、傳輸設備、存儲設備、計算設備一體機、網絡/安全圖表24： 大數據產業(yè)鏈數據源：政府、行業(yè)、企業(yè)、互聯網、物聯網、移動通信、第三方數據服務企業(yè)交易層：大數據資產評估、大數據 信托、大數據指數、大數 據期貨、大數據定價、大 數據融資、大數據交易、 大數據確權、數據撮合、 大教據托管、大數據租賃、大數據全生命周期管理、 大數據基金、大數據交易標準應用層：政府大數據、工業(yè)大數據、金融大數據、交通大數據、農業(yè)大數據、文化