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中國云計算遷移速度突飛猛進,工業制造將引領下一波云遷移浪潮

時間:2022-09-07 10:14:48 來源:證券時報·e公司 評論:0 點擊:0
  摘要:全球云計算規模預計超過1萬億美元已經反超IT;中國在云計算市場起步晚,但進步快,預計中國的公有云市場規模未來有望增長一倍以上,工業與制造業將引領中國下一波云遷移浪潮 。

  關鍵詞: 云計算

  近日,全球管理咨詢公司麥肯錫發布名為《云端中國,展望2025》的研究報告指出,全球云計算規模預計超過1萬億美元已經反超IT;中國在云計算市場起步晚,但進步快,預計中國的公有云市場規模未來有望增長一倍以上,工業與制造業將引領中國下一波云遷移浪潮 。

  一、結合行業應用加速落地

  相比全球其他地區,中國云計算市場雖然起步相對較晚,但中國在云計算的遷移速度上可謂突飛猛進,已然成為僅次于美國的全球第二大市場。

  就中國與美國云計算發展具體差異問題上,麥肯錫全球資深董事合伙人Anand Swaminathan向證券時報·e公司記者表示,中美在行業的云普及率存在差異。美國先從消費者行業開始,迅速切入到制造業、物聯網企業、醫療行業等制造業市場;中國市場在消費者行業上云的速度是領先的,并持續發生,但在醫療、制造等行業云普及率相對落后,需要加速追趕,并預計未來更多行業將上云。

  麥肯錫全球董事合伙人沈愷也向證券時報·e公司記者介紹,中國云計算市場結構與國際有所差異。中國私有云的比例是非常高的,達到50%以上;相比國際上私有云占比約25%,而公有云約是75%。另外,中國企業服務器與軟件支出的比例約是全球5-10%,還是處于比較低水平,這意味著云市場已經成型,但需要進一步與行業應用結合和落地,產生效率與價值。

  據麥肯錫預計,中國的公有云市場規模有望在未來幾年再增長一倍以上,從2021年的320億美元增長到2025年的900億美元。盡管消費者驅動的增長仍將成為中國云計算普及的重要動力,但報告認為,中國的下一波云遷移浪潮可能會由工業和制造業等關鍵領域來引領。

  隨著用云量增加,中國市場上私有云將繼續保持對公有云的優勢。未來幾年,中國的云遷移速度將與世界其他地區基本保持一致,2021年至2025年間,將有19%的IT工作負載轉向云端。但中國與其他國家與地區的區別在于其私有云占比很高,到2025年有望達到42%,屆時公有云占比約為36%。

  二、數據中心CPU將向ARM等架構遷移

  麥肯錫調研發現,企業云遷移最重要的動因是為快速擴大云規模以支持業務增長。僅有17%的高管將獲得“軟件即服務(SaaS)”列為主要遷移原因。據統計,當前中國2020年的SaaS市場規模僅為52億美元,遠低于美國的1200億美元,廣泛普及SaaS應用和工具將釋放巨大的創新和價值創造機會,但前提是要從根本上喚起中國企業使用付費軟件的意愿。其他排名靠前的顧慮還有來自安全性和監管合規的考量。這表明企業尚未完全認識到云計算在幫助他們提高工作生產效率和捕捉商業價值方面的潛力。

  “數字化轉型與云采用是高度相關的。預計到2025年,中國78%的IT工作負載將在云上部署”,麥肯錫全球董事合伙人沈愷介紹,云采用率在不同業務中并不相同,而且在直接影響企業利潤的商業用例時,云采用率是極低的,僅在0%到25%之間。涉及到的具體技術包括動態定價和個性化、數字孿生和3D模擬、銷售預測和庫存優化。

  調研結果還顯示,盡管全球化云服務提供商并非多數中國企業的優先選擇,但仍有30%的企業對其持開放態度,這意味著到2025年國際化云服務提供商的潛在云計算市場總規模可達到300億至700億美元。因此,對于想要在中國市場謀求成功的全球化云服務提供商來說,則可在那些自身能夠帶來全球最佳實踐的領域重點發力,并提供全套技術解決方案來幫助企業加快創造商業價值。

  對于云計算對“雙碳”經濟的影響,麥肯錫全球董事合伙人沈愷也指出,以數據中心為例, 201年到2020年全球數據中心增長了6倍,但對應的能源消耗長了6%。從云原生的數據中心角度來看,云計算低碳和能源效率比傳統的數據中心要高;但另一方面,數據中心的芯片耗能高,通常需要水降溫,這一部分后續需要更大空間提升。

  具體到數據中心芯片CPU架構,麥肯錫調研顯示,當前77%數據中心CPU架構使用x86,但預測未來3年將有約10%市場份額從X86轉移到ARM等其他架構上,ARM架構占比將達到13%,GPU/NVidia占比將達到12%,而新興架構RISC-V則會從當前4%下降到3%。

  對上述架構變動,麥肯錫負責人向證券時報記者·e公司指出:“調研的結果顯示,在數據中心架構中,從X86向ARM的轉變越來越多;對于 RISC-V仍處于早期階段,不像X86和ARM 那樣擁有發達的生態系統,因此采用率仍然很低也并不奇怪。總體而言,我們認為將會有更多特定領域的半導體來推動更高的性能效率。”

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