2026年AI行业云计算50ETF新华联接：聚焦AI技术周期下半场的核心环节

云计算概念简述

什么是云计算？类似于水电，将资源集中整合之后再分 配

云计算的本质是利用网络实现资源的集中管理和动态分配。云计算厂商通过分布式技术 将海量计算资源整合为虚拟化资源池，按需向用户提供动态扩展的服务。云计算概念最 早由谷歌 CEO 埃里克·施密特于 2006 年提出，融合了网格计算、效用计算、虚拟化等 多项技术演进。在服务模式上，云计算分为基础设施即服务（IaaS）、平台即服务（PaaS） 和软件即服务（SaaS）三个层级，用户可通过轻量终端随时随地调用存储、开发平台或 应用软件。部署方式上则包含公有云（如亚马逊 EC2）、私有云（企业自建）及混合云 三种形态。云计算当前已广泛应用于智慧城市、金融分析、医疗诊断、物联网等领域， 通过集中化资源管理显著降低用户硬件投入和运维成本，被视为继个人计算机、互联网 之后的第三次信息技术革命。

从整体来看，全球云计算市场进入稳定增长阶段。根据 Gartner 数据显示，2023 年以 IaaS、PaaS、SaaS 为代表的全球云计算市场规模达到 5864 亿元，增速 19.4%。参考 过去几年的市场规模数据，市场增速逐渐恢复到正常的水平。未来几年，云计算市场主 要驱动因素为 AI、大模型和算力的深度融合，Gartner 预计未来几年市场的复合增长率 约为 18.6%，预计 2027 年全球云市场规模将超过万亿美元。国内视角看，云计算市场 整体保持较高的活力，增速大幅高于全球水平。

云计算具备以下关键特性：广泛的网络接入、可度量的服务、多租户、按需自服务、快 速的弹性和可扩展性、资源池化。

从部署云计算方式的角度出发，云计算可以分为 3 类。 1）公有云：公有云通常指第三方提供商提供给用户进行使用的云，公有云一般可通过 互联网使用。阿里云、腾讯云和百度云等是公有云的应用示例，借助公有云，所有硬件、 软件及其他支持基础架构均由云提供商拥有和管理 2）私有云：私有云是为一个客户单独使用而构建的云，因而提供对数据、安全性和服务 质量的最有效的控制。使用私有云的公司拥有基础设施，并可以控制在此基础设施上部 署应用程序的方式 3）混合云：混合云是公有云和私有云这两种部署方式的结合。由于安全和控制原因，企 业中并非所有的信息都能放置在公有云上。因此，大部分已经应用云计算的企业将会使 用混合云模式。

与部署私有云方式相比，公有云可以帮助租户来完成一定程度的风险转移，即利用弹性 规避算力投资风险。一是可以消除过度配置（Over-provisioning）风险：传统模式需提 前购买峰值算，导致资源闲置。而云模式允许按需秒级扩容，避免算力闲置浪费。二是 可以规避配置不足（Under-provisioning）风险即算力不足导致用户流失。云服务自动扩 容保障业务连续性，将算力短缺风险转移给云厂商。

对于企业来说，云计算相比于本地化部署拥有许多明确的优势，可以将许多原本需要自 行承担的成本转嫁，仅仅需要支付订阅费即可。

在服务模式上，从传统视角看，云计算主要分为 IaaS（Infrastructure as a Service，基 础设施即服务）、PaaS（Platform as a Service，平台即服务）、和 SaaS（Software as a Service，软件即服务）三种模式。在智能时代，大模型得到空前发展和关注，云计算 新增了 MaaS（Model as a Service，模型及服务）。

云计算可以为算力带来杠杆效应，也就是可以用低成本撬动大量的算力。企业无需预先 投入巨额资本购买硬件，即可通过按小时付费瞬间获得超大规模算力，将固定资本支出 （CapEx）转化为可变运营支出（OpEx），显著放大资金效率。从技术的角度看，公有 云厂商之所以可以做到有效的供给，主要是通过构建足够强的规模效应和提高资源利用 率实现盈利。

从供给侧技术简述公有云厂商的盈利原因

如何为众多客户提供稳定、充足的云服务？简单来说，公有云厂商通过超大规模数据中 心（数万台服务器）通过规模效应和统计复用（提升利用率）实现盈利，同时定价低于 中型数据中心。

规模效应：前文提及公有云作为典型的重资产行业，其核心商业模式建立在计算资 源的统一调度之上，规模效应是跑通这一模式的关键。亚马逊的创始人贝索斯曾经 提出一个非常重要的观点：他在 2015 年提出 AWS 的定价策略是随着规模扩大和 效率提升将成本节约以更低价格的形式传递给客户，这种良性循环持续推动业务 增长。贝索斯的表态证明了当年他提出的电商“飞轮效应”在公有云领域仍然适用。

统计复用机制：在云计算中物理资源被虚拟化后动态分配给多租户，提升利用率 （如单台服务器运行多个 VM），实现单位算力成本的指数级下降，而这其中的核 心是虚拟化技术。虚拟化技术是一种将物理资源抽象、转换和模拟为虚拟资源的技 术。通过虚拟化，一台物理服务器可以被划分为多个虚拟服务器，每个虚拟服务器拥有独立的操作系统、应用程序和资源配置。这种技术使得资源能够在不同的应用 和用户之间灵活分配和共享，提高了资源利用率和系统的灵活性。虚拟化技术主要 通过软件层面的抽象和隔离来实现。常见的虚拟化技术包括服务器虚拟化、存储虚 拟化、网络虚拟化等。本质上讲，云计算是算力的服务化，是通过虚拟化的技术把 算力进行池化，进而做多租户间的弹性调度分配。因此，云计算的发展史，其实也 是虚拟化技术的演进史，是虚拟化技术的不断发展和演进让云在不同的发展阶段 能够满足业务的进阶需求。 服务器虚拟化是最常见的一种形式，它将物理服务器的硬件资源如 CPU、内存、 存储等进行分割和分配，形成多个虚拟服务器。

存储虚拟化则将多个物理存储设备整合为一个虚拟存储池，方便管理和分配。 网络虚拟化是通过软件定义的方式创建和管理虚拟网络的技术。这些虚拟网络可以 在物理网络基础设施之上构建，提供逻辑隔离的网络环境，支持不同的应用和服务。

公有云作为典型的重资产行业，其核心商业模式建立在计算资源的统一调度之上。为实 现这一目标，厂商需构建覆盖全球的百万级服务器集群与分布式数据中心网络，形成统 一的弹性资源池以支撑多租户按需调用。这种基础设施特性决定了其高资本支出 （CAPEX）属性：硬件采购（如 GPU 服务器）、机房建设（如液冷数据中心）及技术 研发（如自研数据库 PolarDB）等前期投入规模巨大。

然而，这种投入也构筑了长期竞争壁垒。通过规模效应摊薄单位成本，厂商可实现资源 利用效率最大化。当前行业头部企业已进入“技术红利兑现期”：如阿里在最新财报上宣 布未来三年计划投入至少 3800 亿元用于 AI 及云计算基础设施，亦验证了““先重资产投 入、后规模经济回报”的行业规律。

历史复盘看，云计算行业的发展主要由需求周期 驱动

复盘国内、海外两大云计算龙头阿里云和 AWS（亚马逊云）的发展历程，我们发现云计 算的周期主要由需求周期决定 海外亚马逊旗下 AWS 云的营收和 Capex 周期背后所对应的也是一轮一轮的行业需求 迭代，复盘过去的发展，我们大概可以匡算出几个关键的时间节点： 1）2010-2012 年前后，以电商为代表的互联网行业规模快速扩张。由于传统 IT 架构无 法支撑业务快速扩张及高弹性需求，同时数据中心基础设施在高峰期后存在大量闲置的 问题，互联网厂商开始探索“云”的全新服务模式。2009 年，AWS 推出虚拟私有云 Virtual Private Cloud 为保守的企业提供私有的数据中心业务。2010-2012 年前后，亚马逊通过 大规模资本租赁和长期债务融资支持 AWS 技术基础设施的扩展，推动公司云计算服务 营收后续快速增长。 2）2014 年前后，互联网厂商对云计算的技术及商业模式进行了进一步的探索与完善。 2014 年，AWS 推出业界首款 Serverless 计算服务 Lambda。技术上，Serverless 推动 了计算、网络、存储虚拟化；收费模式上，Serverless 完善了云计算“按需收费”的体 系。2014 年前后，亚马逊加快布局云计算基础设施、升级云计算核心产品。 3）2016-2017 年前后，云计算进入应用深化与行业渗透阶段。云计算开始在政务、金 融、电商、交通、医疗等众多行业推出相关应用，企业上云进程加速，云厂商开始寻求 与 B 端垂直领域的信息化企业合作。2016-2017 年前后，亚马逊进一步加大云计算基础 设施的投资力度，资本开支快速增长，同时伴随公司 AWS 营收同步高增。 4）2020-2022 年前后全球电商渗透率快速提升，亚马逊的资本开支重心也逐步转向全 球物流网络建设。在 2020-2022 年前后，亚马逊加大物流中心投资建设，通过前置仓模 式大幅提高物流效率，使公司电商业务的市场竞争力持续提升。 5）2024 年前后，生成式 AI 技术的发展为亚马逊的云业务增长带来新的增长空间，公 司的资本开支重心又重新回到了 AWS 的扩张和技术升级。2024 年前后，亚马逊进一步 加大对于数据中心、人工智能产品等领域的研发投入和资本开支，以推动公司可持续发 展。

编辑：火腿肠