雲基礎設施的需求變量:流量
從需求邏輯來看，雲基礎設施(服務器+數據中心+IaaS)的直接驅動變量為流量。來來幾年，流量趨勢性增加，雲上游產業鏈發展有望加速。從本質來看，雲上游產業鏈發揮的產業鏈角色，或者說解決的核心問題是:數據的計算、存儲。只要數據(流量)是在不在增加，對底層計算和存儲資源的需求也在不斷增加。因為，我們可以將雲基礎設施看作是，隨著流量(數據量)增加，而不斷呈現線性甚至是非線性增長的業務。
我們認為，雲基礎設施的直接影響變量為流量，在不同的發展階段，流量提升的驅動變量和變現形式不一樣。我們將梳理過去和未來帶動流量繼續提升的變量將會有哪些?這些變量和因素也是驅動雲基礎設施需求不斷加速的核心間接變量。
另外，我們知道計算機架構就是“底層計算+上層應用”。一般的需求驅動邏輯是，上層應用帶動底層計算的增加，底層計算能力的提升驅動上層應用的豐富。兩者互為影響，相互促進。
我們認為，雲基礎設施的三大核心變量為:1)雲計算快速發展。2)5G和AI的驅動，3)B端企業線上遷移的驅動。
服務器Server:雲計算核心底層服務器是雲計算的硬件支撐和虛擬化資源來源。
雲計算是對基礎IT資源的虛擬化(包括計算資源、存儲資源、網絡資源等)，雲計算平臺的背後需要數量龐大的服務器集群作為硬件支撐，可以是單臺服務器的集群，也可以是機櫃形態服務器的集群。如果雲計算機是電廠，那麼單臺服務器相當於發電機。
雲計算中非常重要的一項技術是虛擬化技術，虛擬化技術是將單臺服務器設備的資源進行劃分，分成幾十甚至是幾百臺虛擬機，從而向更多的用戶提供計算資源。可以說，服務器是雲計算虛擬IT資源的底層支撐和來源，服務器也是雲計算中最基礎的單元。
根據Gartner數據，全球服務器出貨量在2017Q1開始加速，其背後的核心驅動因素來自於全球雲計算市場的快速增長。如果具體來看，全球公有云市場的快速發展拉動了對雲服務器的需求。
從中國服務器市場發展來看，中國服務器市場發展速度快於全球，從2017Q1開啟的這一輪服務器需求上升的週期中國，中國市場服務器出貨量增速大概是全球服務器市場增速的2-3倍;出貨量佔全球比不斷上升，由2013年的13%上升至2019年前三季度的30%左右。
由於支撐2017年開啟的這一輪服務器需求的核心驅動是:雲服務廠商對雲服務器的需求。而云服務器在底層架構、強調的功能和交付速度方面，都與傳統服務器存在一定差異。這種需求的變化，也帶來了全球服務器市場份額的變化。其演化的結果是，浪潮服務器市場份額逐漸上升。
從出貨量份額看，2014年以來浪潮服務器出貨量佔比不斷上升，目前已經是國內市場服務器龍頭，2019上半年出貨量佔比達到28%。
數據中心IDC:或將加速
我們先看過去幾年數據中心的發展情況。全球來看，根據Gartner數據，2017年全球數據中心數量總計為44.4萬個。Gartner預計，2020年全球數據中心數量有望減少至42.2萬個。雖然Garter預計數據中心總數量是減少的，但如果我們看機架數量，未來幾年全球數據中心的機架數量有望保持穩健增長。
根據Gartner數據，2017年底，全球數據中心的機架數量達到493.3萬架，安裝的服務器數量超過5500萬臺。Gartner預計2020年，全球機架數量有望超過498萬架，服務器數量有望超過6200萬臺。
通過以上數據，我們看到，全球數據中心的數量在減少，但機架數量和服務器數量都在增加。這其中主要是因為數據中心的結構在發生變化。
根據Gartner數據，截至2017年底，全球微型數據中心(機架數量小於25個)的數量為42.3萬個，小型數據中心(機架數量為25-100個)數量為1.4萬個，中型數據中心(機架數量為100-500個)數量為5732個，大型數據中心(機架數量500個以上)數量為1341萬個。
超大型數據中心數量不斷增加。根據2015年Synergy做出的預測，超大規模數據中心數量將從2015年的259個增長到2020年的485個，份額將從2015年21%增長到2020年47%，屆時83%的公有云服務器和86%的公有云負載將承載在超級數據中心，處理能力佔比從39%提升到68%，流量佔比從34%提升到53%。
而從實際發展情況來看，超大型數據中心的增速更快，全球雲計算企業的快速發展，使得全球範圍內大型數據中心數量快速增長。根據2017年Synergy數據，2017年全球範圍內的超大規模數據中心已經超過390個，同比增加90個。其中，谷歌的數據中心增加比較明顯，騰訊和百度在2017年也建立了超大規模的數據中心。
根據中國信通院數據，2017年底，中國數據中心機架數量達到166萬架，數據中心數量為1844個;規劃在建數據中心規模107萬架，數據中心數量為463個。從中國數據中心發展特點來看，大型數據中心數量有望成為增長主力。截止2017年底，大型數據中心機架數量超過82萬個，同比增長68%。
雲服務收入佔比逐步增加。根據中國信通院數據，2017年中國IDC全行業總收入達到650億元左右，2012-2017年複合增長率為32%，持續保持快速增長。根據其測算，2017年中國傳統IDC業務收入為513億元，佔IDC全行業總收入的比重為78.8%。雲服務收入138億元，佔比21.2%，比2016年提高2.8pct。我們認為，目前雲計算正在企業級服務中加快推廣應用，未來IT交付的形態或將逐步雲化，雲服務收入在我國IDC業務收入中的佔比有望進一步增加。
雲基礎設施:核心驅動變量
核心變量一:雲計算加速
過去十年，雲計算得到快速發展。根據IDC數據，2018年全球公有云市場規模已經突破1363億美元，2014年至2018年五年時間，全球公有云市場規模增長了2倍。
從AWS雲收入增長可以看出，17年以後全球公有云市場依然保持高速增長，我們預計，2019年這一規模已經超過1000億美元。公有云快速發展的背後，我們看到全球服務器出貨量也逐步增加，特別是在2017年之後，雲服務器驅動的整個全球服務器市場進入到新一輪的增長週期。
在公有云市場快速增長的背景下，我們看到全球公有云市場兩家典型的企業相應雲收入得到了快速增長:AWS雲和阿里雲。兩家公司的公有云收入在過去幾年都實現了高速增長。
如何理解雲計算對服務器需求的帶動作用?
從直觀的角度來看，雲計算的發展帶動了互聯網企業對數據中心的大規模建設，而數據中心正是有大量的服務器實體構建而成。
而對於另一個認知:隨著企業對雲服務採購力度的加大，企業自建機房的需求大幅降低，從而減少對服務器的採購力度。當然這個只是表面現象，其實企業對服務器計算和存儲資源的需求沒有因為雲化而消失，而是發生了轉移，從自建機房的服務器轉移動雲計算廠商的服務器。而且，在企業雲化之後，其產生的數據量會急劇增加，對雲服務的需求會進一步提升。
以上只是從非專業角度來解釋，如果從IT角度來看，首先我們先明白，雲服務到底提供的是一種什麼服務(主要針對IaaS)?最基本的就是對大量數據的計算、處理、存儲、共享功能。
其實雲計算之所以產生，也正是因為傳統的IT架構比較難處理互聯網所產生的大量數據的計算和處理功能(我們都知道，從IT技術演進來看，雲計算是發生在互聯網之後，最早由谷歌提出)。
因此，對雲計算需求的核心可以簡單理解為，是對數據的計算、處理和存儲的需求。而我們看到，互聯網和物聯網的崛起，各種智能終端的普及，以及網絡的加速，使得數據的產生在高速提升。
因此企業和個人對數據處理的需求是在不斷被創造和高速提升的。從這個角度來看，未來互聯網巨頭的數據中心也是在不斷擴張的，因此服務器的需求仍有較長的路。核心是:只要對數據的計算和存儲有需求，對服務器的需求就不會停止。
雲計算與互聯網、大數據、人工智能之間的關係。
我們認為，
第一，互聯網化是雲存在的前提和基礎。互聯網和物聯網可以將所有事物和信息進行互聯，在這個過程中，互聯的主體產生大量的數據。這些數據需要一個強大的空間進行集中存儲和處理，這就是雲計算所擅長的地方。
我們知道單個計算和存儲設備，難以對大量數據進行存儲和快速計算，即使可以，其成本也會隨著數據量的激增而急速上升。雲計算的作用就在於將海量數據集中存儲和處理。互聯網和物聯網所“連接”的一切，其核心是雲計算。雲計算為“互聯網+”的商業模式、業務流程、資源分發提供強大的存儲和計算能力。
第二，當大量數據上傳到雲端之後，就需要大數據技術進行分析和挖掘。雲計算為數據資產提供存儲、訪問和計算資源，而大數據是基於雲計算進行海量數據的分析與挖掘。
第三，人工智能的核心要素之一就是數據。大數據是基於海量數據進行分析從而發現一些隱藏的規律、現象、原理等，而人工智能在大數據的基礎上更進一步。從人利用軟件系統進行分析過渡到機器自身調用數據進行分析。
從以上可以看出，(1)雲計算不是孤立出現和存在於IT產業鏈中，雲計算既是IT技術演進的必然趨勢，也是IT需求的內在驅動。(2)雲計算在整個新興科技技術演化和迭代路徑中，處於一個關鍵的中間層的角色，只有實現雲計算，大數據、人工智能的技術才能真正發揮作用。而云計算的底層支持，則是服務器的大量部署。
核心變量二:AIOT驅動(5G+AI)5G是邊緣計算產業發展的重要契機。
邊緣計算作為數據的第一入口，將在智慧園區、安卓雲與雲遊戲、CDN、視頻監控、工業互聯網與CloudVR等價值場景發揮重要作用。
邊緣計算的崛起，是5G應用的結果。我們認為，AIOT帶動的邊緣計算有望成為未來服務器需求的重要變量。邊緣計算是指一種在網絡邊緣進行計算的新型計算模式，邊緣計算機靠近終端或者數據源頭的網絡邊緣側，融合網絡、計算、存儲、應用等，就近提供邊緣終端智能服務，滿足對敏捷連接、實施業務、數據優化、應用智能和安全隱私保護等需求。我們可以將邊緣計算簡單理解為“終端計算”，區別於雲計算時代的“數據中心計算”(雲端計算)。
邊緣計算的業務本質是雲計算在數據中心之外匯聚節點的延伸和演進，主要包括雲邊緣、邊緣雲和雲化網關三類落地形態。根據IDC預測，5G時代，超過70%的數據需要在邊緣側分析、處理和存儲。邊緣計算領域的多樣性計算架構、產品與解決方案越發重要。
從邊緣計算對軟件和硬件的要求來看，軟件平臺需要考慮導入雲理念、雲架構、雲技術，提供端到端實時、協同式智能、可信賴、可動態重置等能力。硬件平臺需要考慮異構計算能力，如鯤鵬、ARM、X86、GPU、NPU、FPGA等。即邊緣計算軟件平臺採用CloudNative雲原生架構與關鍵技術，硬件平臺支持異構計算能力，以邊雲協同和邊緣智能為關鍵特徵。
1)雲邊緣:雲邊緣作為公有云的延伸，將雲的部分服務或者能力擴展到邊緣基礎設施之上。中心雲和雲邊緣相互配合，實現全網資源共享、全網統一管控等能力。
2)邊緣雲:基於雲計算技術與架構構建的邊緣分佈式開放平臺，可提供集中管理和調度的能力，邊緣雲內及邊緣雲之間可以進行資源共享。
3)邊緣網關:是企業/行業數據的接入節點，是網關設備基於雲計算技術的演進，可實現網關內資源共享。
邊緣計算對服務器提出的挑戰:
1)業務場景差異大。邊緣服務器研發的最大問題是業務場景差異較大，不同場景需要不同形態的服務器。這與雲計算場景下的高度標準化服務器有較大差異。這就需要針對不同的業務和應用場景來開發。
2)產品形態。一般通用服務器的深度在700mm以上，而且是集中式、專業化運維管理。根據目前邊緣側數據機房來看，邊緣服務器的深度一般在450mm左右，而且運維環境較差，沒有專業的散熱設備(空調)等。
3)遠程控制。由於邊緣服務器處於網絡的邊緣側，難以集中化部署，而且邊緣服務器的機房數量更多。考慮到運維成本問題，對邊緣服務器數據中心的運維一般採用遠程控制。
從5G應用的數據特點和對計算資源的需求來看:
1)5G應用產生的數據格式更加多樣化。根據iHS預計，在網絡邊緣側分析、處理與存儲的數據將超過數據總量的70%，其中約80%是非結構化數據。應用的高併發和數據的多樣性，對計算的多樣性和多核多併發提出了更高的要求。
2)5G應用高併發、低延時的特性，對計算能力的要求更高。根據iHS預測，2020年超高清用戶數達到1億，4K電視佔電視總銷量比例超過40%，2023年超高清用戶達到2億，4K電視終端全面普及。4K超高清視頻的快速發展將會進一步提升對網絡帶寬和計算能力的要求。而計算能力的背後就是服務器計算和存儲資源的支撐。
核心變量三:B端企業加速線上遷移(雲化)我們認為，中國B端企業的雲化是對雲基礎設施需求的長期驅動因素。特別是此次疫情，加速了線上服務需求的快速增長。我們認為，疫情有望加速B端企業向線上遷移的進程，B端雲化進度有望加速。而在這個過程中，對底層服務器和數據中心的需求有望逐步釋放。
對於B端雲化對服務器和數據中心拉動的潛在市場空間，我們可以從兩個維度來理解。
1)企業上雲的業務種類:從趨勢來看，企業會將越來越多的業務，越來越重的業務向雲端遷移。
2)企業上雲的數量(滲透率的提升):未來中國所有的企業有望都會在雲端部署，與美國相比，中國B端企業存在較大雲滲透率的提升。而且B端企業雲遷移對服務器的拉動只是第一步，按照我們以上分析，後續數據分析和AI分析，對服務器和IDC的需求規模有望進一步增加。
理解B端上雲對雲基礎設施需求的兩個維度:
維度一:上雲業務種類增加
從目前企業業務上雲的進度來看，企業逐步將交互、協作、非核心業務的輕量級應用和業務環節逐步雲化。根據業務複雜度和承載的數據規模，我們可以把企業的企業日常運營分為三個層面:信息層面，流程層面，業務層面。
信息層面—雲協作
雲協作產品主要功能包括即時通訊、日程管理、工作日誌、雲存儲，此類產品的最大特點是實現了信息流層面的協作。其中即時通訊類功能往往包括即時信息、視頻會議、電話通信，與一般的即時通訊軟件不同，雲協作產品的即時通訊的設計往往針對辦公場景進行，有助於提升工作效率。
在身份確認環節，雲協作產品能夠通過內置的通訊錄實現迅速的信息匹配，達到快速精準找人的效果，無需添加好友即可開啟聊天等功能也提升了工作溝通的效率，此外也有助於減少內部信息的洩露。在身份確認的基礎上，將日程管理、工作日誌、雲存儲等功能從線下遷移到雲端，有利於提升信息的實時性，提升協作的水平。
流程層面—行政與審批
流程層面主要涉及行政與審批類產品，此類產品將雲辦公的功能從信息共享拓展到審批流層面，包括流程審批、人事管理等領域。
流程審批涵蓋報銷、請假等事項，在線下辦公中存在效率低的問題，通過雲辦公產品使員工能夠利用碎片化時間迅速完成審批，通過預設流程，能夠把審批流精準導向相關人員，減少因流程不清晰、手續缺失等問題導致的時間損耗。
業務層面—雲業務
雲業務產品與雲協同、雲審批類產品相比，最大的區別是與業務數據具有較強的關聯，因此往往要與原有的業務系統進行對接。
一方面，雲業務產品能夠帶來管理效率提升，通過將業務數據直接與雲協作等產品對接，能夠提升工作效率，如通過在雲協作通訊產品中加入最近業務來往數據信息，有助於更高效的進行溝通;另一方面，雲業務系統能夠直接從業務層面為企業創造價值。如雲營銷系統通過全渠道信息整合的方式為進一步的數據分析提供了基礎。未來雲業務產品將是人工智能及大數據分析等應用的重要基礎之一。
維度二:上雲企業數量的增加
我們可以從美國B端企業目前上雲進度來看，從企業信息化的進度來看，目前美國已經逐步進入到智能化階段，我們會看到Mircosoft、SAP、Oracle、Wrokday等美國企業級雲服務提供商，其已經開始為企業提供加載有AI功能的雲服務產品。這其中反映的一個背後客觀現實是，美國B端企業對雲服務的使用率和雲服務的滲透率已經很高。
中國企業級市場基礎不斷擴大。隨著我國市場主體數量不斷增加，至2018年已經突破1億家，我國雲辦公的企業級市場基礎不斷擴大。
與此同時，企業使用互聯網及計算機的比例自2011年以來不斷提升，據CNNIC數據顯示，我國企業使用計算機的比例早在2016年就已經達到99%，企業使用互聯網比例也已經達到96%。企業層面的互聯網和計算機普及為企業雲化遷移打下基礎。
從中美2B與2C前五大市值公司可以看出，中國2B科技企業中前五大公司市值，只有美國2B科技企業前五大市值的幾十分之一。而中國企業數量龐大，信息化水平提升潛力大，未來存在較大的提升空間。
而從企業數量來看，中國企業數量大於歐美企業數量。根據中國和美國企業發展數量來看，目前中國企業數量大概在1.2億家左右(包括中小微企業)，是歐美企業數量的3-4倍。我們認為，中國2B企業級市場有很大的發展空間，而這背後的推動力就是以雲計算為代表的新一代IT技術，2B市場的崛起與雲計算的快速發展互為驅動。
報告來源：華泰證券（分析師：謝春生、郭雅麗、郭梁良）
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