2018年計算機行業(yè)深度分析報告

2018年計算機行業(yè)深度分析報告

內容目錄

1.年初至今計算機板塊走勢回顧.........................................................5

1.1.計算機板塊對中美貿易爭端的反應敏感...........................................5

1.2.內需型、弱經濟周期行業(yè)龍頭超額收益顯著.......................................5

1.3.全球視角：20I8年美股熱點從ToC切換至ToB............................................................6

2.中國lbB市場存在巨大發(fā)展空間.....................................................8

3.為什么說中國的產業(yè)互聯(lián)網時代真的來了？..........................................10

3.1.社會角度：精細化管理迎來新機遇..............................................11

3.2.產業(yè)角度：ToB成為ToC時代進化的必然選擇.................................11

3.2.1.ToC紅利時代接近尾聲...................................................11

3.2.2.新生代決策層容易理解和接受以SaaS形態(tài)為代表的企業(yè)級服務.............13

3.3.技術角度：云計算高歌猛進，人工智能加速賦能.................................14

3.3.1.云計算作為IT基礎設施日趨成熟，企業(yè)上云進展迅猛......................14

3.3.2.人工智能加速賦能........................................................15

3.4.政策角度：相關激勵政策層出不窮..............................................16

3.5.資本角度：一級市場大舉進軍產業(yè)互聯(lián)網........................................16

3.6.知識產權角度：中美貿易爭端喚醒全社會知識產權意識...........................17

4.IbC向lbB延展引發(fā)深刻產業(yè)變革.................................................17

4.1.ToB與ToC的本質差異........................................................17

4.2.互聯(lián)網巨頭全面布局ToB業(yè)務：基礎設施是戰(zhàn)略制高點.........................19

4.3.技術平臺型企業(yè)：開放賦能，數據變現(xiàn)..........................................24

4.4.傳統(tǒng)軟件企業(yè)：加速產品服務SaaS化...........................................26

5.產業(yè)互聯(lián)網的投資機會分析..........................................................28

5.1.云計算基礎設施最先受益，自主可控重要性空前.................................28

5.2.宏觀經濟形勢不明朗，關注弱經濟周期相關性和面臨政策拐點的行業(yè).............32

5.2.1.教育行業(yè)：剛需帶動信息化建設，渠道優(yōu)勢催生平臺化發(fā)展................32

5.2.2.醫(yī)療行業(yè)：立足業(yè)務剛需，釋放“連接”價值................................34

5.2.3.金融行業(yè)：科技回歸傳統(tǒng)金融，政策紅利引導剛需.........................36

5.2.4.財稅行業(yè)：從稅務到非稅領域，信息化建設拓展新市場....................38

6.投資建議...........................................................................39

6.1.恒生電子：創(chuàng)新業(yè)務多點布局資管新規(guī)帶來新機遇...............................39

6.2.東方財富：完善金融生態(tài)閉環(huán)鞏固行業(yè)龍頭地位.................................40

6.3.科大訊飛：AI技術優(yōu)勢破局企業(yè)級剛需市場.....................................40

6.4.佳發(fā)教育：新高考改革最大受益者..............................................41

6.5.萬達信息：三醫(yī)聯(lián)動打造城市級醫(yī)療健康平臺，創(chuàng)新業(yè)務待價值重估.............41

6.6.衛(wèi)寧健康：國內醫(yī)療信息化龍頭，“4+1”互聯(lián)網業(yè)務穩(wěn)步推進.....................42

6.7.思創(chuàng)醫(yī)惠：智能開放平臺業(yè)務全面受益于電子病歷新政..........................42

6.8.超圖軟件：以云為核心競爭力的國內基礎軟件龍頭..............................43

6.9.航天信息：財稅信息化行業(yè)翹楚，涉稅增值業(yè)務多點開花.......................43

6.10.博思軟件：電子票據業(yè)務打開藍海市場........................................44

圖表目錄

圖1:2018年A股分板塊深幅排名（截至2018年11月26日）............................5

圖2:計算機板塊走勢與中美貿易爭端密切相關...........................................5

圖3:2018年初至今計算機板塊漲幅前20公司（剔除新股）細分行業(yè)分布統(tǒng)計..............6

圖4:全球主要ToC巨頭年初至今收益率均為負數.........................................7

圖5：ToB巨頭年初至今走勢情況........................................................7

圖6:ToC巨頭收入增速變化情況........................................................7

圖7:全球1T支出與云計算的發(fā)展情況....................................................8

圖8:中國IT支出與云計算的發(fā)展情況....................................................9

圖9:云計算公司與NASDAQ走勢對比...................................................9

圖10:云計算公司與NASDAQPS水平對比...............................................10

圖11:近年來我國人力成本激增..........................................................11

圖12:2006-2016年國內實際工資累積復合增速（％）.....................................11

圖13:我國移動互聯(lián)網月活用戶規(guī)模及增速..............................................11

圖14:今日頭條等移動新聞頭部App月活用戶數零增長...................................11

圖15:我國移動電商月活用戶數穩(wěn)定在4億左右..........................................11

圖16:阿里巴巴2015年的組織架構......................................................12

圖17:騰訊展開了20年來第三次架構調整...............................................12

圖18:云計算巨頭展開生態(tài)建設.........................................................13

圖19:愛奇藝付費用戶數（單位：百萬）................................................14

圖20:我國云計算產業(yè)規(guī)模近年來實現(xiàn)快速增長..........................................14

圖21:我國企業(yè)上云進度呈現(xiàn)加速.......................................................15

圖22:我國制造業(yè)各領域云計算應用滲透率情況..........................................15

圖23:ImageNet2010-2016年圖像識別錯誤率快速降低....................................15

圖24:Google在ImageNet圖片識別準確率快速提升......................................15

圖25:AI技術的普及使得自動化或勞務外包更加普遍，特別是腦力或者體力上的“重復性勞動”

....................................................................................16

圖26:企業(yè)級服務投融資事件數量快速增長..............................................16

圖27：新成立創(chuàng)業(yè)公司中企業(yè)服務類所占百分比..........................................16

圖28:中美貿易爭端加速喚醒知識產權意識..............................................17

圖29:ToC時代互聯(lián)網的核心價值在于打破信息不對稱...................................18

圖30:ToB時代技術提升效率是行業(yè)核心需求............................................18

圖31:戰(zhàn)略重心從ToC時代的追求流量和場景到ToB時代的用提升效率滿足決策層需求...18

圖32:企業(yè)級社交釘釘與通用社交軟件微信實現(xiàn)用戶過億的時間對比（單位：天）.......18

圖33:互聯(lián)網巨頭全面布局ToB業(yè)務....................................................19

圖34:出于減少基礎設施投資的目的而應用公共云的企業(yè)占比最多........................20

圖35:2018年Q3年全球公有云市場格局，阿里云是唯一進入前五的非美國企業(yè)..........20

圖36:2018年Q3中國公有云市場競爭力象限，BAT、華為等傳統(tǒng)巨頭幾乎壟斷了國內廠商前幾

位......................................................................................20

圖37:互聯(lián)網+時代與云計算時代下IT公司的地位對比...................................21

圖38:2018年4月移動辦公發(fā)軟件活躍用戶數...........................................22

圖39:釘釘用戶的代際分布.............................................................22

圖40:使用企業(yè)微信的行業(yè)分布.........................................................22

圖41:內部通訊是企業(yè)微信最受歡迎的功能..............................................23

圖42:國內企業(yè)移動辦公功能疊加路徑..................................................23

圖43:釘釘的產品功能疊加路徑.........................................................23

圖44:以釘釘為核心的企業(yè)應用生態(tài)....................................................24

圖45:大量SaaS應用通過釘釘迅速成長.................................................24

圖46:訊飛AIUI開放平臺提供的部分技能..............................................24

圖47:截止2018年6月訊飛AIUI平臺數據..............................................25

圖48:基于平臺的行業(yè)應用迅猛增長....................................................25

圖49:訊飛開放平臺2018年上半年收入已經超過去年全年（單位:億元）................25

圖50:2019年百度自動駕駛出行服務在長沙落地.........................................25

圖51：雄安新區(qū)自動駕駛車輛調度平臺..................................................25

圖52:Apollo高精度地圖數據服務平臺..................................................26

圖53:CRM市場競爭格局,Salesforce一枝獨秀，傳統(tǒng)軟件巨頭幾乎全軍覆沒.............26

圖54:okta統(tǒng)計的各類辦公軟件使用率，微軟直到2015年才通過轉型Office365重回巔峰..26

圖55:全球公有云服務市場規(guī)模.........................................................26

圖56:全球主要互聯(lián)網企業(yè)服務器采購量對比，谷歌、亞馬遜、微軟、FACEBOOK前四大巨頭

采購量遠高于國內BAT...............................................................28

圖57:網絡信息安全與自主可控共同構成廣義信息安全...................................28

圖58:在云計算架構下需要面臨傳統(tǒng)+新興的雙重威脅....................................29

圖59:云計算IT架構所面臨危險的維度和范圍進一步擴大...............................29

圖60：企業(yè)級服務對自主可控加速落地產生的積極影響...................................30

圖61:2017年財政支出占比最高前三項為教育、社保、醫(yī)療..............................32

圖62:教育信息化2.0行動催生應用層建設剛需..........................................33

圖63:2013-2020年我國教育信息化市場規(guī)模及增速.....................................33

圖64：從渠道優(yōu)勢到平臺化優(yōu)勢的演變..................................................34

圖65:國內醫(yī)療機構IT支出.............................................................34

圖66:2016年度西部醫(yī)院信息化投入預算占年度總預算的比例...........................34

圖67：近年國內電子病歷評級情況.......................................................35

圖68：金融科技的漸變過程.............................................................36

圖69:2014-2020年我國金融科技市場規(guī)模及增速........................................36

圖70：傳統(tǒng)金融行業(yè)對信息化技術的剛需................................................37

圖71:BATJ的金融科技輸出戰(zhàn)略布局....................................................37

圖72:金融科技市場格局變化...........................................................37

圖73：票據電子化建設正向電子票據升級................................................38

表1:2018年初至今計算機板塊漲幅前20公司（剔除新股）................................6

表2：中美企業(yè)服務公司收入市值對比（單位：億美元）...................................8

表3：近年來一系列重磅信息技術產業(yè)相關扶持政策密集出臺..............................16

表4:ToB與ToC特點對比.............................................................19

表5:騰訊、阿里兩大云計算巨頭2018年加速傳統(tǒng)軟件廠商的布局........................21

表6:互聯(lián)網巨頭紛紛布局移動辦公平臺.................................................22

表7:國內典型SaaS服務上市公司.......................................................27

表8:美國擬限制出口的技術領域........................................................31

表9:自主可控云計算生態(tài)相關上市公司梳理.............................................31

表10：產業(yè)互聯(lián)網重點上市公司梳理....................................................39

1.年初至今計算機板塊走勢回顧

2018年前三季度，在大盤整體向下的背景下，計算機板塊表現(xiàn)相對突出：年初至今，計算機

板塊整體跌幅19.92%,同期上證指數跌幅為22.11%,創(chuàng)業(yè)板跌幅為25.57%。

圖1:2018年A股分板塊漲幅排名（截至2018年11月26日）

數據來源:wind,安信證券研究中心注:以中信一級行業(yè)指數為基準,按整體市值加權進行統(tǒng)計

1.1.計算機板塊對中美貿易爭端的反應敏感

回顧今年以來計算機板塊的表現(xiàn)，每一次大幅調整幾乎都與中美貿易爭端密切相關，通過對

比同期上證指數的表現(xiàn)可以看到：1、從時間節(jié)點上來看，計算機板塊對中美貿易爭端反應

更為敏感；2、從波動幅度來看，計算機板塊受中美貿易爭端影響更大。

圖2:計算機板塊走勢與中美貿易爭端密切相關

2000、

IS0CM*

1000%

500H

000%

500*

-t000%

?tsoow

-20OOH

-25OOH

■3000%

-3$00%

計算機（中弓，—上一抵

數據來源：wind,美國商務部,安信證券研究.中心

1.2.內需型、弱經濟周期行業(yè)龍頭超額收益顯著

在中美貿易爭端持續(xù)加劇的背景下，聚焦內需型和弱經濟周期行業(yè)是最佳選擇，云計算、基

建、醫(yī)療、教育、軍工等不依賴“外力”的行業(yè)可預測性相對較強，龍頭公司業(yè)績確定性相對

較高。我們統(tǒng)計了2018年初至今計算機板塊漲幅前20的公司（剔除新股），主要也都來自

于這兩類行業(yè)：

一、內需型行業(yè)龍頭，其中云計算相關公司7家，占比最高，其次是醫(yī)療信息化公司3家，

教育信息化公司1家；

二、政策紅利催化、弱經濟周期行業(yè)龍頭，包括自主可控相關公司2家，公安信息化公司2

家，財稅金融公司2家、地理信息和應急指揮公司各1家。

圖3:2018年初至今計算機板塊漲幅前20公司（剔除新股）細分行業(yè)分布統(tǒng)計

■云計算

■醫(yī)療信息化

■自主可控

■公安信息化

■財稅金融

■地理信息

?應急管理

■新零售機具

教育信息化

數據來源：、vind,安信證券研究中心

表1:2018年初至今計算機板塊漲幅前20公司（剔除新股）

證券代碼證券簡稱細分領域漲跌幅

300253.SZ衛(wèi)寧健康醫(yī)療信息化83.90%

300559.SZ佳發(fā)教育教育信息化72.10%

300451.SZ創(chuàng)業(yè)軟件醫(yī)療信息化60.31%

603039.SH泛微網絡云計算58.22%

002376.SZ新北洋新零售設備53.87%

300550.SZ和仁科技醫(yī)療信息化50.40%

600536.SH中國軟件自主可控47.43%

600588.SH用友網絡云計算44.42%

300348.SZ長亮科技云計算38.92%

300365.SZ恒華科技云計算36.17%

300523.SZ辰安科技應急指揮系統(tǒng)27.84%

002410.SZ廣聯(lián)達云計算24.70%

600271.SH航天信息財稅及金融17.16%

300379.SZ東方通自主可控16.30%

600570.SH恒生電子財稅及金融14.77%

300036.SZ超圖軟件地理信息14.39%

600845.SH寶信軟件云計算13.94%

002153.SZ石基信息云計算11.16%

002912.SZ中新賽克公安信息化11.06%

3OO188.SZ美亞柏科公安信息化9.88%

數據來源:安信證券研究中心

1.3.全球視角：2018年美股熱點從ToC切換至ToB

通過對比美股ToB公司中市值排名前列的Microsoft,Oracle、SAP、Adobe>Accenture、

Salesforce、VMWare與全球ToC公司中最有代表性的Google、Facebook、騰訊、阿里、百

度、京東、小米年初至今的走勢情況，我們發(fā)現(xiàn)：ToC巨頭們年初至今收益率均為負數，且

大多數跌幅超過15%,而ToB巨頭們的股價表現(xiàn)則顯著好于ToC巨頭們。

圖4:全球主要R>C巨頭年初至今收益率均為負數

數據來漉:彭博,安信證券研究中心,經過標灌化處理

圖5:ToB巨頭年初至今走勢情況

數據來源:彭博.安信證券哂究中心,經過標準化處理

今年ToC巨頭們股價走弱的一個重要因素是收入增速出現(xiàn)明顯的向下拐點。

國6：TbC巨頭收入增速變化情況

2.中國ToB市場存在巨大發(fā)展空間

目前國內lbB計算機企業(yè)存在巨大發(fā)展空間。對比中美兩國ToB計算機企業(yè)的發(fā)展情況，

可以發(fā)現(xiàn)差距非常大。以ERP為例，國內典型公司用友網絡、金蝶國際2017年的收入為9.07

億美元、3.41億美元，而美國的對標公司Oracle和SAP2017年收入分別為398億美元、280

億美元。不僅僅在ERP領域，在CRM、HRM領域，甚至在laaS領域，目前中美兩國企業(yè)

差距都是巨大的。

表2:中美企業(yè)服務公司收入市值對比（單?。簝|美元）

中國美國

公司銷售收入增速市值公司銷售收入增速市值

用友9.0724.06%66.07Oracle3981.84%1845

金蝶3.4122.71%29.90SAP2806.34%1210

SaaS銷售易Salesforce10524.88%923

北森0.3328.07%Workday2136.12%294

ServiceNow1939.02%288

IaaS>

阿里云16.12104%3866亞馬遜17543.23%7345

PaaS

數據來源:Wnd,安信證券研究中心

全球現(xiàn)狀：SaaS長期空間優(yōu)于laaS。從全球市場來看，2017年laaS市場規(guī)模為326億美元。

AWS（亞馬遜）、Azure（微軟）的收入分別為175億美元、40億美元；2017年SaaS市場規(guī)

模為656億美元，SaaS市場主要的參與者Salesforce、Adobe、Workday、ServiceNow2017

年收入分別為104億美元、61億美元、21億美元和19億美元。

圖7:全球IT支出與云計算的發(fā)展情況

中國現(xiàn)狀：laaS規(guī)模遠超SaaS。與美國相比，中國的情況則是完全相反，2017年中國laaS

的市場規(guī)模為249億元，其中阿里云收入為112億元，騰訊云收入預計在40億元，排名第

三的金山云收入為13億元。而SaaS龍頭金蝶國際、用友網絡、廣聯(lián)達、北森云2017年的

云業(yè)務收入分別為5.68億元、4.09億元、0.45億元、2.33億元。laaS的規(guī)模遠遠大于SaaS。

圖8：中國IT支出與云計算的發(fā)展情況

過去三年，美股云計算公司表現(xiàn)最為亮眼。將美股最有代表性的云計算公司(Salesforce,\feeva,

Microsoft,Adobe,Intuit)近五年來的股價走勢與NASDAQ對比，云計算公司的股價走勢遠強

于NASDAQo

圖9:云計算公司與NASDAQ走勢對比

數據來源:彭博,安信證養(yǎng)砥究中心，進行了標準化處理

云計算公司估值溢價顯著。由于科技公司凈利潤較少波動較大，用PE進行估值會有一定困

難，因此我們比對的是基于季報的PS水平。不難發(fā)現(xiàn)，NASDAQ的PS較為穩(wěn)定，在2x-3x

區(qū)間，但是所有美股云計算公司的PS估值水平均遠超NASDAQo截止2018年11月21日，

估值水平最高的是\feeva,達到了16x,最低的是Microsoft,達到了7x?？梢?，海外成熟市

場給予云計算很高的估值水平。

3.為什么說中國的產業(yè)互聯(lián)網時代真的來了？

由于B端客戶的特性所致，其發(fā)展通常是一個細水長流的過程，ToB的產業(yè)互聯(lián)網市場無法

實現(xiàn)如ToC的消費互聯(lián)網那樣的指數增長。但是透過社會發(fā)展、產業(yè)演進、技術創(chuàng)新、政

策扶持、資本借力和知識產權等角度的種種跡象分析，我們認為互聯(lián)網正在加速從ToC向

ToB延展，如今ToB的產業(yè)互聯(lián)網市場已經到了一個需要“務必給予高度重視”的時刻。

3.1.社會角度：精細化管理迎來新機遇

人力成本激增，精細化管理迎來新機遇。在過去的十年中，我國的人力成本經歷了持續(xù)攀升

的過程，整體漲幅超過一倍。從年復合增速的角度來看，除了顯著高于加拿大等一些傳統(tǒng)發(fā)

達國家，也大幅高于同為發(fā)展中國家“金磚四國”中的巴西和俄羅斯。人力成本的激增勢必加

大企業(yè)的經營壓力，如何提升精細化管理能力成為企業(yè)必須要面對的問題。由此，以信息化

為手段，ToB的企業(yè)級服務有望迎來難得的發(fā)展新機遇。

圖11:近年來我國人力成本激增圖12:2006-2016年國內實際工資累積復合增速（％）

80,000

70,000

60,000

50,000

40,000

30,000

20,000

10,000

2008200920102011201220132014201520162017

-----城鎮(zhèn)非私營單位就業(yè)人員年平均工資（元）

-----城鎮(zhèn)私營單位就業(yè)人員年平均工資（元）

數據來源:國搴統(tǒng)計局,安信證券研究中心數據來源：IMF,國家統(tǒng)計局,安信證券研究中心

3.2.產業(yè)角度：ToB成為ToC時代進化的必然選擇

bC紅利時代接近尾聲

參考市場分析機構Questmobile的數據，我國移動互聯(lián)網月活用戶數的凈增量已較去年同期

明顯放緩，穩(wěn)定在11.2億左右，這一數字已接近我國人口總數。即使近年來在C端市場大放

異彩的今日頭條也告別了高速增長的階段，第三方研究機構Trustdata的數據顯示其今年9月

的月活用戶數環(huán)比零增長。此外，國內移動電商的月活用戶數也一直穩(wěn)定在4億左右，ToC

的消費互聯(lián)網時代紅利已經接近尾聲。

數據來源:Questmobile,安信證券研究中心

圖14:今日頭條等移動新聞頭部App月活用戶數零增長圖15:我國移動電商月活用戶數穩(wěn)定在4億左右

2018年9月垃1淵|訊融MAUR月和（州：萬）

2017卑10月2018年9月1mlifiUMAUiin（，位：萬）

25.000140%48.000

阿里巴巴率先在2015年進行了組織架構調整。早在2015年，阿里巴巴面向B端就進行了組

織架構調整，對旗下淘寶、天貓、聚劃算進行統(tǒng)一規(guī)劃管理，整合為“阿里巴巴中國零售平

臺”。對于云計算、B2B業(yè)務則單獨任命負責人進行管理，同時向CEO張勇匯報。在互聯(lián)網

企業(yè)中，阿里巴巴面向B端業(yè)務最早進行了組織架構調整，受益也最為顯著。

圖16:阿里巴巴2015年的組織架構

數據來源:安信證券研究中心

騰訊組織架構重大調整新增云事業(yè)部，正式擁抱企業(yè)級服務市場。在C端市場趨于飽和的同

時，今年10月，騰訊進行了成立以來的第三次架構調整，新成立云與智慧產業(yè)事業(yè)群（CSIG）、

平臺與內容事業(yè)群（PCG）兩大事業(yè)群。原有的微信事業(yè)群（WXG）、互動娛樂事業(yè)群（IEG）、

技術工程事業(yè)群（TEG）,企業(yè)發(fā)展事業(yè)群（CDG）繼續(xù)保留。

圖17:騰訊展開了20年來第三次架構調整

企業(yè)發(fā)展事業(yè)群(CDG)

互動娛樂事業(yè)群(IEG)

技術工程事業(yè)群(TEG)

騰訊新六大事業(yè)群

微信.業(yè)群(WXG)

云與超1c業(yè)事業(yè)群(CSIG,新)

平臺與內容事業(yè)群(PCG,新)

數據來源:騰訊官網,安儲證募研究中心

每一次架構調整都是騰訊對IT產業(yè)的方向和價值判斷。2005年升級為BU(BusinessUnit)

事業(yè)部制，使騰訊由一家初創(chuàng)公司轉向規(guī)?；纳鷳B(tài)協(xié)同，單一的社交產品變成為一站式生

活平臺；2012年升級為BG(BusinessGroup)事業(yè)群制，確保了騰訊從PC互聯(lián)網向移動互

聯(lián)網升級，并通過科技技術“連接一切”，為億萬用戶提供優(yōu)質服務的同時建立起了開放生態(tài)。

兩次架構改革，都蘊含著騰訊對產業(yè)方向的判斷做出的變革，第一次變革使得騰訊成為社交

巨頭，第二次變革是騰訊成為移動互聯(lián)網時代的巨頭。

此次架構調整彰顯騰訊對產業(yè)互聯(lián)網的價值認可。馬化騰表示，此次主動革新是騰訊邁向下

一個20年的新起點。它是一次非常重要的戰(zhàn)略升級，互聯(lián)網的下半場屬于產業(yè)互聯(lián)網，上

半場騰訊通過連接為用戶提供優(yōu)質的服務，下半場我們將在此基礎上，助力產業(yè)與消費者形

成更具開放性的新型連接生態(tài)。由C端走向B端，騰訊正在為下一個20年展開新的布局。

云計算巨頭開始展開生態(tài)建設。為了推廣laaS業(yè)務，云計算廠商需要軟件合作伙伴共同推廣

自身的平臺。合作伙伴提供云計算平臺上的軟件產品或服務，例如企業(yè)應用、開發(fā)平臺、管

理軟件、行業(yè)解決方案、SaaS以及PaaS等。以騰訊云在金融行業(yè)為例，不僅僅提供laaS基

礎平臺，面向金融行業(yè)還提供專門的金融云解決方案，以解決用戶的風控、營銷的通用痛點。

阿里云、騰訊云同時通過對A股公司以及創(chuàng)業(yè)公司入股來構建自己的云計算生態(tài)圈。

圖18:云計算巨頭展開生態(tài)建設

食品安全

行業(yè)解決方案

以及客戶群體

分

基礎架構阿里巴巴C

■畛HUAWGI

Alibaba.com

TencentaSiR

數據來源:安信證券研究中心整理

3.2.2.新生代決策層容易理解和接受以SaaS形態(tài)為代表的企業(yè)級服務

軟件服務付費習慣化，管理層及員工的代際轉移是企業(yè)級服務的重要催化劑。隨著正在出現(xiàn)

的民營企業(yè)的代際轉移，當前很多7080后已步入公司的管理層，他們是隨著互聯(lián)網一起

成長的一代。相比50、60后的上一輩，新生代的管理者們對IT技術在降低成本和提高效率

方面有著更深刻的理解和認同，他們更容易理解和接受以SaaS形態(tài)為代表的企業(yè)級服務。

與此同時，大量80、90后步入職場，并成為公司的核心骨干，他們一直生活并沉浸在移動

互聯(lián)網中，對SaaS服務也更容易接受并上手使用，加之平時經常接觸使用大量的消費級SaaS

產品，為軟件服務付費的習慣已經逐漸養(yǎng)成。

圖19:愛奇藝付費用戶數（單位：百萬）

數據來源:愛奇藝定期報告,安信證券研究,中心

3.3.技術角度：云計算高歌猛進，人工智能加速賦能

3.3.1.云計算作為IT基礎設施日趨成熟，企業(yè)上云進展迅猛

我國云計算發(fā)展日趨成熟。云計算是PC時代后新一輪IT基礎架構的顛覆性變革，集約化、

高彈性、以及便于監(jiān)管等優(yōu)勢符合政府與企業(yè)等多方的利益訴求，屬于典型的內需型產業(yè)，

如今已“化云為雨”日趨成熟。云計算不但順應國家科技創(chuàng)新的戰(zhàn)略導向，而且能廣泛帶動基

礎設施投資和傳統(tǒng)企業(yè)的信息化轉型升級。阿里騰訊等巨頭已經把云計算作為其主營業(yè)務之

一，在財務報告中單獨披露運營情況。國內公有云市場份額第一的阿里云2018年Q3單季度

實現(xiàn)收入56.67億元，同比增長90%。排名第二的騰訊云也奮起直追，今年前三季度共實現(xiàn)

收入超過60億元，同比增長超過100%。

?公有■私有

數據來源:CAICT,安信證券斫究中心

百萬企業(yè)加速上云。由工信部主辦的《2018中國云服務大會暨百萬企業(yè)上云推進大會》于今

年上半年在京召開，在此之后的幾個月內，廣東、山東、山西、遼寧、湖南各等地政府緊抓

落實，攜手優(yōu)秀的云服務商迅速打出了政策引導、財政補貼疊加云服務商讓利的“組合拳”，

共同積極推進企業(yè)上云目標的逐步實現(xiàn)。我國數量龐大的企業(yè)正在內生性需求與“工業(yè)互聯(lián)

網''等一系列政策的共同驅動下加速上云。以制造業(yè)為例，預計2018年的云計算滲透率有望

較之前實現(xiàn)明顯快速提升。

圖21:我國企業(yè)上云進度呈現(xiàn)加速圖22:我國制造業(yè)各領域云計算應用滲透率情況

我國工業(yè)企業(yè)云計算滲透率％2018上半年各工業(yè)領域云計算滲透率％

25.040.0

21.3

35.0

20.0

30.0

15.025.0

20.0

10.015.0

10.0

5.0

0.00.0Ilium

201620172018E電力石化交通設備醫(yī)療食品紡織電子機械

數據來源:中國云計算大會,安信證券研究中心數據來源:中國云計算大會,安信證家研究中心

3.3.2.人工智能加速賦能

近幾年隨著深度學習技術的突破，人工智能實現(xiàn)了從學術研究到產業(yè)落地的飛躍。深度學習

的本質是通過大量數據訓練來建立輸入數據與輸出數據之間的映射，使得語音識別、圖像識

別以及大數據智能分析等技術突破了實用的瓶頸。

1,準確率空前提高。應用深度學習算法的深度智能設備，可以自行提取更多更詳細、更微小

的特征，從而使得識別分類對象的準確率更高，深度學習讓識別率有了質的提升。

困23:ImageNet2()10-2016年圖像識別錯誤率快速降低圖24:Google在ImageNet圖片識別準確率快速提升

PredictedHumanPerformance

ImageNet

數據來源：ILSVRC,安信證券研究中心

2、深度學習直接建立了從數據到目標模型的映射，不再需要人工選擇或創(chuàng)建特征集來描述

目標，因而具備非常好的通用性。過去智能分析算法受實際場景影響較大。算法在設計的時

候，需要對問題進行建模，這些模型是對場景的抽象和近似，由于實際場景非常復雜，單一

的模型無法準確描述，就需要假設場景滿足某些約束條件，如果這些條件與實際場景不符，

算法的性能就會下降。而深度學習的特性恰解決了以往智能分析的兩大瓶頸：1、能夠適應足

夠多的環(huán)境和場景；2、能夠識別的種類空前豐富，因而在多個領域具有通用性，能夠有效提

升企業(yè)效率。

3、AI技術的普及使得自動化或勞務外包更加普遍，而技術平臺型企業(yè)有望承擔這部分市場。

MGI的模擬計算表明，重復性任務和少量數字技術為特征的崗位需求可能會從總就業(yè)占比的

40%下降到2030年不到30%