亏损的阿里云 要在2020年净赚100亿

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　　阿里云现在还处于亏损阶段，但财报显示，亏损正在收窄，营业利润率正在逐步提升，2016年第四季度，去除掉期权补偿部分，Adjusted EBITA只占营收5%，因此，阿里云扭亏为盈是板上钉钉。

　　近年，中国云计算市场风起云涌，群雄逐鹿。由于云计算，特别是公有云，对技术和资源要求极高，大量创业公司迅速出局，整个市场迅速跨过百家争鸣的春秋时期，进入到七雄争霸的战国时代，这其中最为耀眼的无疑是阿里巴巴旗下品牌阿里云。

　　2016年，阿里云全年(指自然年)营收达55.66亿元，增速超过137%。根据IDC、高盛等机构测算，2016年中国公有云市场份额为150亿元左右，阿里云占据将近40%市场份额，一骑绝尘。

　　爱分析认为，中国云计算将会是万亿级市场，必然会诞生巨头，研究阿里云的业务模式、运营和财务，以及未来战略，有助于了解云计算行业现有格局，判断发展趋势。

　　中国最大的综合云服务商，业务覆盖IaaS、PaaS和SaaS

　　与亚马逊旗下AWS一样，阿里云最初只服务于阿里内部业务，为电商和金融业务提供IT基础设施支持。2010年，阿里云开始对外，主要提供IaaS层服务，即计算、存储和网络资源，用云主机替代传统物理主机。

　　经过几年市场教育，很多中大型互联网公司逐渐接受云服务。这些企业一方面对稳定性和安全性提出更高要求，另一方面希望由云厂商提供更多中间件产品，以便更好运营自身业务。为了迎合客户需求，阿里云研发云盾等云安全产品，发布包括数据库在内的多项中间件产品。

　　随着客户对云服务使用的加深，越来越多业务放在云上运行，阿里云这个平台上积累了大量数据，客户需要借助大数据技术发掘这些数据价值。阿里云先后发布MaxCompute和数加平台，为平台用户提供各类大数据技术和数据服务。

　　大数据的下一步是人工智能，阿里云同样有所布局。从《我是歌手》上一炮走红的人工智能机器人小Ai，到去年云栖大会上发布小Ai升级版ET，提供机器学习、语音交互、文字识别和人脸识别等多项AI产品，再到今年云栖大会上发布的ET医疗大脑和工业大脑。

　　因此，经过8年发展，阿里云从最初提供基础资源的IaaS厂商，逐步发展成综合云服务厂商，业务覆盖云计算、大数据、网络安全、人工智能等多个领域。

　　不做垂直类SaaS产品，依靠平台供应商服务客户

　　作为一家综合云计算厂商，阿里云以平台模式提供SaaS类产品，依靠供应商提供服务，建立起云服务生态。类似AWS的Marketplace，阿里云搭建的云市场，包括基础软件、服务、安全、企业应用、建站、解决方案及数据市场等八大集市，入驻商家超过1000家，商品达3000种。

　　2B市场相对封闭且分散，获客难度较大，广告投放等形式很难触及企业客户，如何切入客户一直是一大难题。云市场很大程度解决客户触达问题，大大降低了2B企业的获客成本，未来会有越来越多的2B企业进驻平台，形成良好闭环。

　　尽管其他云厂商也在搭建类似应用平台，但阿里云有着国内最多的付费客户以及最多样的客户群体，因此阿里云的平台效应最强，发展速度是行业最快。一旦突破临界点，单靠云市场就可以建立很宽的护城河。

　　目前，阿里云的云市场只需要缴纳一定数额的保证金即可入驻平台，不需要商户缴纳任何手续费。从AWS的Marketplace来看，这个平台带来收入绝对值不高，每年10亿美金左右，但这部分业务完全没有投入，10亿美金基本等于净利润。因此，阿里云这部分业务商业化后，对其盈利能力会有很大提升。

　　大数据和人工智能是重点、也是保持竞争力的关键

　　阿里云成立时一个初衷就是解决阿里巴巴的数据问题，云计算技术及架构解决了数据的存储问题，2014年发布的MaxCompute解决了处理数据的问题，而数加平台则是以产品的形式，真正解决大数据应用问题，让数据能够变现。

　　作为平台，数加不仅仅是提供各类产品与工具，更重要的是吸引数据应用的合作伙伴，利用阿里云的标准产品，开发适合各行业的应用。同时，平台上有数据市场，以API形式提供各行业数据。因此，数加平台不仅仅是大数据增值服务，而是阿里云构建大数据生态的切入点，也会成为未来阿里系数据对外输出的最重要通道。

　　今年3月9日，马云首次提出阿里“NASA”技术，点名机器学习、芯片、IoT、操作系统和生物识别等五大技术，志在2B领域实现技术输出，阿里云将会是技术输出的重要载体，这其中最重要的就是人工智能技术。

　　今年云栖大会上，阿里云总裁胡晓明重点介绍了ET医疗大脑、ET工业大脑和机器学习平台PAI2.0，可以看到，阿里云在AI领域布局没有停留在语音、图像、自然语义等通用AI技术，而是迅速切入AI应用，将AI技术与行业应用进行深度融合。

　　在这点上，阿里云与国外AWS、Google等厂商布局有所差异。后者仍将搭建AI平台作为发展重点，行业应用更多是交给合作伙伴，而阿里云则选择与行业标杆客户深度合作，直接进行AI商业化落地，解决客户需求。

　　AI经过一段时间热潮后，业内逐渐达成共识，通用AI技术很难直接变现，必须要结合行业应用和客户需求，嵌入到整体解决方案之内。

　　不同于SaaS和大数据服务，AI技术面对的客户很难自身开发行业应用，必须由AI服务商提供整体解决方案，因此通用技术公司在整个业务环节中地位不一定高于行业应用型公司。

　　不得不说，阿里云对中国市场和技术趋势把握上，有着非同一般的先见之明。选择直接切入AI应用，不但与基础云服务、大数据等一起解决客户需求，形成较高壁垒，同时在医疗、工业、电商等领域内也将占据有利地位。

　　尽管大数据与AI在阿里云的业务占比目前还很小，营收贡献很低，但这两个领域对于技术、行业应用、数据等方面要求极高，会让阿里云构建其强大的壁垒，并成为重要利润来源。

　　AI战略需要靠专有云落地

　　几年前，阿里云已经帮助大型企业部署私有云，但直到2016年4月，阿里云才发布面向传统企业客户的专有云平台(Apsara Stack)，正式进军私有云市场。

（编辑：ASP站长网）