金沙江创投张予彤中国企服将超美国,其中三
编辑/重阳
校对/正宇
策划/Eason
1月15日-16日,第一新声成功举办“数字中国-年高科技高成长年度峰会”。在峰会上,金沙江创投主管合伙人张予彤以《未来独角兽的投资逻辑》为主题进行了分享。其认为继消费互联网之后,中国的企业服务也将追赶美国的市场规模;同时大数据与AI、垂直产业、安全领域等领域将有机会诞生新的独角兽,尤其是大数据与AI将重塑所有软件和服务,具有爆发的机会。以下为演讲实录,经第一新声编辑整理,有删减:
从年疫情发生至今,市场、地缘政治、经济环境都发生了变化,金沙江创投在投资战略方面也有了调整。对于“未来独角兽从何而来?”,我认为未来十年重要的方向就是企业服务和科技。
-年,金沙江创投在中国做早期的科技投资,在消费互联网领域投资过一些耳熟能详的项目。从年开始,金沙江创投在企业服务和科技领域的投资比重不断升高,现在约占投资项目的一半。
01中国企服将追赶美国市场规模
在美国市值最高的20个软件企业里,有14家是企业服务公司,但在中国市值最高的20个软件企业里只有4家企业服务公司。多年来,随着互联网、移动互联网渗透率趋于饱和,预计未来将会出现一个时间拐点,中国新的增长动力也会和美国一样来自企业服务。
在企业服务领域,金沙江创投在不断地寻找未来“十角兽”。一个初创企业的估值如果超过10亿美元,被称为独角兽。随着行业的发展,尤其是一个高速增长的龙头行业,我们对它的期望是产生10亿美元的收入,并且超过百亿美元的市场估值。
在美国的企业服务领域,像这样的“十角兽”公司有多家,但中国的企业服务供给非常匮乏且尚在开发的市场里,只能找到8家,包括以用友、金蝶为代表的通用型企业管理软件公司,以恒生电子、广联达为代表的垂直行业龙头,以科大讯飞、深信服等人工智能和信息安全的代表企业。企业服务也将向更多元化的方向去发展。
02中国软件造就万亿美元市场的赛道
目前,中国仍处于从本地部署到云原生的大规模迁移的早期阶段。现在美国的软件市场规模约亿美元,其中0亿美元是云服务,0亿美元是私有云部署,0亿美元是公有云的软件,每年的增速约10%。
未来5~10年,中国的软件市场规模有多大?我认为至少是千亿美元的市场规模,也必然造就一个万亿美元的市场赛道。
对比美国和中国的云计算发展,中国的基数比较少,仅占美国市场规模的12%,但在过去5年,中国公有云市场的年复合增长率达到了59%,明显高于美国公有云27%的年复合增长率。
未来几年,中国SaaS市场的生态系统将会趋于成熟,企业服务产品侧供给的丰富度和质量将得到快速提升,在生态上中国要快速地替换。
云计算在年出现,也就是云前时代。但第一次出现在大众视野里,是AWS在年推出云计算的服务。当时,只是把云前时代存在的问题,例如开发、采购、运维等不灵活,转变成全面托管,加上免运维的资产租赁的生意,并没有充分发挥出云的特性。不管是软件层面、基础设施层面,甚至硬件层面,都是从年开始才充分发挥出云的特性。
年进入云原生时代,企业才充分把虚拟化的技术放在物理服务器的计算、存储,对所有的物理资源进行抽象和转化,也实现时间和空间上的灵活,一切都变成可服务化,利用了云的极致弹性、分布式的架构、按需计费的商业模式。
未来将会进入Serverless的时代。届时,可能资源编排不需要了,企业把所有的资源、配置、调度都管理起来,这就是自然演进的过程。在这个过程里,最终会实现应用系统与基础设施的全面结合,让开发者能够聚焦到业务,而不是聚焦到底层的基础设施。未来可能Serverless将会成为云原生主要的技术,让云原生成为新的操作系统,云厂商、硬件厂商、云边端、Serverless化软件的全生命周期开发者,形成一套新的生态。
我观察到一个趋势,美国在前6年的云原生赛道的投资总额翻了约3.5倍,根据金沙江创投与中国产业联盟做的相关调查显示,年中国云原生产业规模达到亿人民币,美国是亿美元。这说明中国未来还有巨大的增长空间。
在年,只有AWS有几个简单的云服务,但现在全球至少有十几家主流的云厂商,每家都能够提供上百个云服务。所以我认为目前整个市场环境和生态发生了巨变。
03这三大领域将诞生新独角兽
一组数据显示,仅年前10个月,全球出现了家新的独角兽,其中有家来自企业服务。主要体现在三个赛道,一是基于大数据和AI,二是基于云原生安全,三是基于垂直产业的操作系统。
1、大数据与AI
大数据和AI方面,过去几年不仅数据量呈现爆炸性的增长,数据类型也在增长。
从原来只有关键性的数据,到现在包括流媒体的数据、机器产生的数据、机器和机器之间沟通和交互的数据。随着5G和M2M(MachinetoMachine)的到来,还会有更多的IoT的数据、车的数据、直播的数据,以及真实世界3D的数据等。
当拥有大量数据的时候,如何分析、处理、决策和响应?以下三个方面都会出现新的机会。
一是数据融合,这是数据系统的第一步,在做任何大数据分析之前,数据同步非常重要,80%的时间是提升数据质量,而不是真正的搭建数据模型。
例如80年代有一家Informatica公司,现在创新型企业正在用分布式支持了批流一体的数据融合的新服务。在企业内部和外部,随着异构的数据源在快速增加的同时,工程师在配置好数据源以后,还需要根据系统的设定做数据融合、数据清洗、数据治理,之后把这些数据自动同步到湖仓一体的环境,再为下一步做低代码或者API,做数据的二次开发。
当数据流动越来越快捷,业务才能真正的被数据驱动,数据才能做到及时分析,这个时候对数据本身的性能和时效性就提到了原来没有的高度。我在这方面看到了一些优秀的国外公司,在国内也投资了相应的标的。
除了数据源,数据消费者也变得越来越多。一个企业组织内部,不只是数据分析师、数据工程师,目前企业里所有人都成为了数据分析方。而云原生第一股snowflake在性能和应用性方面做到了极致,同时也真正做到了云原生的数据仓库。
极致的性能方面,原来的大数据架构里,虽然存储了非常多的数据类型,但是数据通常不是用同样的格式存储,所以在使用数据之前,往往需要进行格式转化。由于需要预处理,大数据架构通常需要很久才能做更大的数据集查询,而snowflake则可以解决这个问题。
应用性方面,原来的数据时代,需要用底层的技术写程序语言,才能做更好的数据分析,这是非常麻烦的事情。而snowflake可以通过写查询语句,就能得到相应的数据分析结果。
我认为一款好的数仓产品,需要充分利用云原生的特性,例如高性价比的存储资源。snowflake在年看到这个趋势,且把这些性能运用到极致,是它能够成为云原生成功代表性企业的重要原因。
目前,snowflake市值约0亿美元,年的营收6亿美元,金额留存率达到%,说明客户在不断地增购。这是很多企业服务公司可以学习的优秀案例。
二是开源成为新的趋势。在国外市场,已经看到越来越多新的商业模式,例如通过原厂支持,通过卖进阶的功能,甚至提供完全托管服务来做商业模式的探索。
在开源领域,我想分享的一点是,在产品设计开始,不仅要在使用上找到很好的市场匹配度,同时一定要在商业模式和价值上嵌入市场化思维,保证市场价值同步匹配。
三是基础设施创新机会涌现。
年有一家上市公司HashiCorp,它的所有产品都是开源的,Hashi在日语里是桥梁的意思,所以公司希望在开源的基础设施环境下搭建起一个桥梁,用配置语言代码的方式去描述所需要的资源,具体做资源的分配、调度,都可以实现自动化。
其实每一个云厂商都有自己的资源管理服务,但是对一些大型企业来说,通常会使用多云的资源,选择第三方的服务才是效率最高的方式,因为它不需要重复去配置各个厂商定义的规范和API。
HashiCorp带来新的启发——多云独特的站位。HashiCorp目前市场表现非常好,金额续费率很高,市值亿美元。这让我看到一个新的方向,用代码去描述,做更好的版本控制、权限管理,甚至整个过程都可监管、可审计。
我们
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