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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