數(shù)據(jù)中心機房收購,我國數(shù)據(jù)中心分析

　　數(shù)據(jù)中心是大數(shù)據(jù)、云平臺的發(fā)展產(chǎn)物，我國互聯(lián)網(wǎng)用戶非常多，各種數(shù)據(jù)量也巨大，數(shù)據(jù)中心承載著這些內容。高效、環(huán)保的數(shù)據(jù)中心是當下數(shù)據(jù)中心的基礎。數(shù)據(jù)中心建立不是一朝一夕，如果想快速進入行業(yè)，可以選擇收購數(shù)據(jù)中心。今天，小編就簡單分享一篇我國數(shù)據(jù)收購數(shù)據(jù)中心。

　　一、我國數(shù)據(jù)中心五大發(fā)展趨勢

　　當前，我國正處于各行業(yè)數(shù)字化轉型的加速期，以數(shù)據(jù)中心為代表的數(shù)字基礎設施應用場景仍將進一步擴大，數(shù)據(jù)中心產(chǎn)業(yè)將迎來更大機遇，發(fā)展前景將更為廣闊。

　　1、布局逐步優(yōu)化，協(xié)同一體趨勢增強

　　受市場內生算力需求驅動，及國家相關政策引導，我國數(shù)據(jù)中心總體布局持續(xù)優(yōu)化，協(xié)同一體趨勢將進一步增強。在市場層面，中西部地區(qū)自然環(huán)境優(yōu)越，土地、電力等資源充足，但本地數(shù)據(jù)中心市場需求相對較低;東部地區(qū)市場需求旺盛，但土地、電力、人員等生產(chǎn)要素成本較高，東西部協(xié)同發(fā)展逐漸成為趨勢。

　　而隨著網(wǎng)絡質量的優(yōu)化，中西部將不再僅是進行冷存儲的災備數(shù)據(jù)中心聚集區(qū)，也將承載更多的應用。在政策層面，我國數(shù)據(jù)中心全國一體化發(fā)展引導增強。同時，內蒙、貴州等地推出了電力、土地、稅收等優(yōu)惠政策，有效幫助數(shù)據(jù)中心降低建設運營成本，數(shù)據(jù)中心建設規(guī)模不斷增長。未來，“東數(shù)西算”工程將進入到全面建設期，我國數(shù)據(jù)中心布局或將得到進一步優(yōu)化。

　　除地域布局上的東西部協(xié)同外，為應對不斷涌現(xiàn)的應用場景需求，不同類型數(shù)據(jù)中心也協(xié)同發(fā)展。我國數(shù)據(jù)中心產(chǎn)業(yè)正在由通用數(shù)據(jù)中心占主導，演變?yōu)槎囝愋蛿?shù)據(jù)中心共同發(fā)展的新局面，數(shù)據(jù)中心間協(xié)同，以及云邊協(xié)同的體系將不斷完善。以應用為驅動，多種類型的數(shù)據(jù)中心協(xié)同一體，共同提供算力服務的模式，將成為我國數(shù)據(jù)中心算力供給重要形態(tài)，持續(xù)支撐我國數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展。

　　2、創(chuàng)新驅動持續(xù)，技術水平不斷提升

　　作為算力服務中樞，數(shù)據(jù)中心既是數(shù)字經(jīng)濟底座，也是數(shù)字技術創(chuàng)新的高地。隨著新一代信息技術的不斷發(fā)展，數(shù)據(jù)中心正逐漸突破傳統(tǒng)機房運營模式的桎梏，產(chǎn)業(yè)發(fā)展逐漸由資本驅動邁向創(chuàng)新驅動，技術創(chuàng)新將持續(xù)活躍。

　　從基礎設施角度看，數(shù)據(jù)中心是由“風火水電”構成的建筑，早期數(shù)據(jù)中心建設主要參考建筑、電力、制冷、通信等行業(yè)的基建經(jīng)驗，并未專門針對數(shù)據(jù)中心環(huán)境進行創(chuàng)新優(yōu)化。隨著數(shù)據(jù)中心節(jié)能降碳、降本增效、智能運營等要求的不斷提升，液冷、蓄冷、儲能、高壓直流、智能運維等新技術開始應用于數(shù)據(jù)中心的建設運營中，以技術促進數(shù)據(jù)中心基礎設施變革的趨勢不斷增強。

　　從 IT 設備角度看，云計算技術的應用使得數(shù)據(jù)中心虛擬化程度不斷提高，數(shù)據(jù)中心與云平臺、網(wǎng)絡、安全及運營之間的技術聯(lián)接日益緊密，智能芯片、定制化服務器、分布式存儲、SDN、智能運維等 IT 技術的應用，有效地提升了數(shù)據(jù)中心服務能力。

　　可以預見，在未來發(fā)展過程中，基礎設施及 IT 技術的創(chuàng)新將不斷涌現(xiàn)，數(shù)據(jù)中心技術內涵也將變得更加豐富。我國數(shù)據(jù)中心產(chǎn)業(yè)將逐步增強對新技術的應用，利用新技術加速實現(xiàn)節(jié)能減排，提升算力服務水平，進一步賦能產(chǎn)業(yè)發(fā)展。

　　3、算網(wǎng)協(xié)同加快，泛在算力高質發(fā)展

　　算網(wǎng)協(xié)同是實現(xiàn)算力服務泛在可達、靈活取用的重要途徑，同時也是算力基礎設施和網(wǎng)絡設施融合創(chuàng)新發(fā)展的重要形態(tài)。當前，我國算網(wǎng)協(xié)同發(fā)展尚處于起步階段，算網(wǎng)協(xié)同技術、運營機制及監(jiān)管體制仍不完善，但算網(wǎng)協(xié)同是下一階段我國算網(wǎng)設施發(fā)展的重要方向。在“東數(shù)西算”工程的背景下，以算網(wǎng)協(xié)同為基礎，通過算力調度構建全國一體化算力網(wǎng)絡，成為推動全國算力資源優(yōu)化配臵的關鍵。未來，以“東數(shù)西算”為牽引的全國一體化算力網(wǎng)絡將逐步建成，并實現(xiàn)泛在算力的靈活高效調度。

　　以算網(wǎng)協(xié)同目標為驅動，多方主體共同參與，加速算網(wǎng)協(xié)同體系的建成。中國信通院云大所數(shù)據(jù)中心團隊搭建了我國首個“算力大平臺”，該平臺已經(jīng)上線多年，具備數(shù)據(jù)中心等算力基礎設施的多維度信息采集、監(jiān)測和供需對接等能力，平臺的建設和完善有望為“東數(shù)西算”工程的實施及全國算力調度提供有效支撐。

　　4、賦能效應深化，數(shù)字轉型支撐顯著

　　近年來，數(shù)字化轉型的范圍不斷擴大、程度不斷加深，數(shù)據(jù)中心產(chǎn)業(yè)賦能效應逐步深化。未來，數(shù)據(jù)中心對產(chǎn)業(yè)的賦能主要體現(xiàn)在以下方面：一是多樣泛在的算力供給將逐步完善，傳統(tǒng)企業(yè)“上云用數(shù)賦智”進程將進一步加快。電力、石油、石化、制造等工業(yè)領域可通過能源互聯(lián)網(wǎng)平臺、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺的建設，加速實現(xiàn)云邊端協(xié)同，提高企業(yè)生產(chǎn)運營效率;二是隨著數(shù)字化轉型的深入，數(shù)據(jù)中心將與網(wǎng)絡深度融合，形成算網(wǎng)一體服務，更好地為企業(yè)發(fā)展提供 IT 基礎設施支撐;三是分布式計算、存儲及云邊端協(xié)同的技術不斷成熟，可實現(xiàn)對泛在終端海量數(shù)據(jù)的快速處理，從而支撐工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)和物聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展;四是計算、存儲及網(wǎng)絡等服務模式將逐步變革，算力可更為深入地融入到企業(yè)數(shù)字化轉型的各個方面，全面賦能企業(yè)生產(chǎn)、運營及管理等環(huán)節(jié)。

　　5、低碳要求趨嚴，助力雙碳目標實現(xiàn)

　　雙碳目標及可持續(xù)發(fā)展戰(zhàn)略將長期驅動我國數(shù)據(jù)中心產(chǎn)業(yè)綠色低碳發(fā)展。在政策方面，我國數(shù)據(jù)中心政策對能效的要求不斷趨嚴，能效考核指標從以 PUE 為主逐步演變?yōu)? PUE、CUE、WUE、綠色低碳等級等多指標兼顧，未來有可能會納入更多新的能效指標，日趨嚴格的能耗政策將進一步推動產(chǎn)業(yè)全面綠色低碳發(fā)展。未來，數(shù)據(jù)中心將成為支撐各產(chǎn)業(yè)數(shù)字化發(fā)展的引擎，綠色算力應用將全面賦能各行業(yè)的數(shù)字化轉型，全面助力精益生產(chǎn)和綠色發(fā)展。在產(chǎn)業(yè)實踐方面，數(shù)據(jù)中心制冷方案供應商將進一步加強新型制冷方案的研究，氟泵、液冷、間接蒸發(fā)、自然冷源等制冷技術將變得更加成熟，制冷效率將不斷提升。同時，光伏、風電、儲能、鋰電池等綠色電力和供配電節(jié)能技術研發(fā)與應用也將不斷深入。數(shù)據(jù)中心綠色低碳技術研發(fā)和應用都將進一步發(fā)展。

　　二、淺談我國數(shù)據(jù)中心分析

　　我國數(shù)據(jù)中心細分市場參與者主要由基礎電信運營商、專業(yè)數(shù)據(jù)中心服務商、云服務商等組成，市場格局以運營商為主，其機房遍布全國;其余的市場以第三方數(shù)據(jù)中心廠商為主。

　　根據(jù)中國電子信息產(chǎn)業(yè)發(fā)展研究院數(shù)據(jù)顯示，中國數(shù)據(jù)中心硬件設備投資規(guī)模中，服務器占主要比重，其中以X86服務器為主，其次為數(shù)據(jù)中心存儲設備。2019年中國數(shù)據(jù)中心服務器投資額為979.2億元，占硬件設備投資58.3%，數(shù)據(jù)中心存儲設備投資額為213.9億元，占硬件設備投資12.7%。

　　從市場主要參與者來看，華為、新華三、浪潮、戴爾等為數(shù)據(jù)中心硬件產(chǎn)品龍頭廠商，業(yè)務范圍涵蓋服務器、存儲、網(wǎng)絡設備(交換機、路由器、WLAN無線設備)等。

　　從代表性第三方數(shù)據(jù)中心運營商運營情況來看，世紀互聯(lián)是國內數(shù)據(jù)中心行業(yè)的標志性公司，主要以零售模式銷售，收入規(guī)模處于業(yè)內領先水平。萬國數(shù)據(jù)是目前國內數(shù)據(jù)中心業(yè)務成長性最高的公司。

　　從行業(yè)并購發(fā)展趨勢來看，數(shù)據(jù)中心需求持續(xù)增長，但市場競爭也十分激勵。從短期看：有不少其他行業(yè)企業(yè)認為數(shù)據(jù)中心有更高的毛利率，因此切入該行業(yè);

　　從長期看：云計算對數(shù)據(jù)中心業(yè)務的挑戰(zhàn)一直存在。隨著大型數(shù)據(jù)中心和超大型數(shù)據(jù)中心數(shù)量的增多，一線城市中的中小型數(shù)據(jù)中心雖然地位仍重要，但整體市場占比會逐漸減小，如無其他突圍方式，便陷入“不進則退”的處境。

　　三、利用大數(shù)據(jù)并購云數(shù)據(jù)中心的方法

　　根據(jù)KPMG的預計，到2025年，全球產(chǎn)生的數(shù)據(jù)總量將較2016年暴漲10倍，達到163ZB(1ZB等于10億GB)。在數(shù)據(jù)汪洋中，企業(yè)的運營環(huán)境也更為多樣和復雜，涉及生產(chǎn)設施、辦公場所、實體商鋪、網(wǎng)站、社交媒體、應用軟件等，各平臺之間的交互聯(lián)動所形成的企業(yè)畫像較傳統(tǒng)單一運營環(huán)境下的企業(yè)畫像更立體和全面。傳統(tǒng)的以人工為基礎的信息處理方法在檢索能力、處理能力、分析質量、響應速度等效能上日漸無法應對數(shù)據(jù)類并購的復雜性，而數(shù)據(jù)分析(dataanalytics)、認知計算(cognitivecomputing)、機器學習等基于大數(shù)據(jù)的人工智能工具在大數(shù)據(jù)時代的并購中的運用越來越受到重視。

　　首先，大數(shù)據(jù)技術大幅提高對潛在并購目標的搜尋和篩選效率。不僅局限于對財務報表、管理層報告等傳統(tǒng)信息來源的挖掘，人工智能可通過數(shù)據(jù)挖掘工具收集風險投資流向、科研成果發(fā)布和利用、縱向和橫向產(chǎn)業(yè)聯(lián)結、輿論評價傾向等非傳統(tǒng)信息，并運用文本分析工具對不同來源的信息進行整合和分析。埃森哲的調查顯示，80%的受訪企業(yè)認可數(shù)據(jù)分析有助于對并購目標的篩選。而更優(yōu)質的篩選結果有助提高交易的成功率。波士頓咨詢集團開發(fā)出一款利用人工智能評估非傳統(tǒng)指標的并購模型，根據(jù)在267個案例上的測試，該模型可以準確預測超過70%的收購項目在收購三年后的業(yè)績表現(xiàn)。KPMG的調查表明，有29%的企業(yè)在并購中使用數(shù)據(jù)分析或商業(yè)情報分析技術。

　　其次，數(shù)據(jù)分析有助于更合理地對并購目標進行估值。并購雙方在并購后的協(xié)同效應是目標估值的重要考量因素。傳統(tǒng)的估值方法一般基于成本節(jié)省和收入增長兩方面來測算協(xié)同效應。但數(shù)據(jù)類并購的協(xié)同效應更可能體現(xiàn)在以下兩個方面：一是收購方可利用被收購方的數(shù)字能力創(chuàng)造新的業(yè)務模式、服務或產(chǎn)品，從而推動收購方核心業(yè)務的增長;二是被收購方借助收購方的業(yè)務能力、資本和市場實現(xiàn)數(shù)字業(yè)務的加速增長。傳統(tǒng)的估值方法不太適用于評估這種協(xié)同效應。數(shù)據(jù)分析工具更善于分析數(shù)據(jù)類企業(yè)的“軟實力”，幫助并購方發(fā)現(xiàn)收購后的價值潛力。例如，通過目標企業(yè)在LinkedIn上的員工檔案，可以判斷公司在相關領域的真實專業(yè)水平;通過分析目標公司在社交媒體上的粉絲規(guī)模、對其產(chǎn)品的網(wǎng)絡點評、對公司的網(wǎng)絡輿論傾向等，可以測算目標公司的用戶或客戶群的黏度;基于目標公司所掌握的客戶和供應商第一手數(shù)據(jù)，并購方可以更好地理解客戶和供應商的需求和行為模式，從而有助于規(guī)劃在并購后如何優(yōu)化服務和產(chǎn)品、改進客戶和供應商關系、合理化資源配置等。大數(shù)據(jù)技術還能提高傳統(tǒng)估值方法的運用效率。例如，在大數(shù)據(jù)的幫助下，現(xiàn)金流折現(xiàn)法可以更容易地準備現(xiàn)金流量表，更容易地根據(jù)現(xiàn)存市場信息識別影響現(xiàn)金流量的風險因素，并且更準確地預測這些風險因素對現(xiàn)金流的具體影響。數(shù)據(jù)分析與傳統(tǒng)的市場基準估值技術相結合，使并購方可以從更廣泛的市場數(shù)據(jù)庫提取估值參考倍數(shù)，并可幫助并購方更快更可靠地將目標公司與估值參考數(shù)據(jù)進行比較，從而形成更合理的估值。根據(jù)波士頓咨詢集團的統(tǒng)計，非傳統(tǒng)協(xié)同效應的價值可以占到數(shù)據(jù)類企業(yè)估值的至少50%，2017年涉及企業(yè)收購方的數(shù)據(jù)類并購的平均交易金額為1.51億美元，估值的中位數(shù)為EBIT的26倍，遠高于全部并購交易的估值中位數(shù)(EBIT的14.2倍)。

　　第三，人工智能大大提高了并購前盡職調查的效率。作為并購的必要程序，并購方須對目標企業(yè)或目標資產(chǎn)開展財務、商務、稅務、法律、技術、人力資源、數(shù)據(jù)安全等方面的盡職調查，以便準確評估目標的價值和潛在風險。傳統(tǒng)的盡職調查方法耗時耗力，不僅需要調查人員的專業(yè)知識，還需要大量的時間和體力投入，相應產(chǎn)生可觀的調查支出。對于跨國并購，盡職調查的工作量更為龐大，不同地域的調查人員的協(xié)作難度更大，導致人為疏漏的概率增大，給并購方遺留的風險也更大。人工智能，尤其是認知計算的應用，可以大量節(jié)省盡職調查的人力投入，提高處理速度和準確率，幫助并購方更好地規(guī)避法律風險，并節(jié)省調查費用。根據(jù)數(shù)據(jù)專家的估算，將人工智能用于并購盡職調查可節(jié)約百分之三十至九十的盡職調查時間。人力資源、財務、產(chǎn)品研發(fā)、銷售和市場、資產(chǎn)管理、不動產(chǎn)是人工智能增效最明顯的盡職調查領域。德勤和KPMG已在越來越多的并購咨詢項目中使用人工智能系統(tǒng)為客戶服務。咨詢公司KiraSystems的盡職調查引擎服務使用機器學習技術自動從合同中搜尋和提取并購調查通常需關注的信息，并以超過1000種可選擇的條款模板形成標準調查報告;此外，該公司的KiraQuickStudy系統(tǒng)還可以根據(jù)客戶的需求進行定制，審查任何指定的特殊信息。

　　最后，人工智能可大幅優(yōu)化并購法律文件的起草。企業(yè)并購需要并購協(xié)議和其他配套法律文件予以規(guī)范，這些協(xié)議和文件一方面需要準確反映本次交易的商業(yè)設計，同時還應符合法律規(guī)定、監(jiān)管要求和市場慣例。傳統(tǒng)上，律師事務所根據(jù)過往經(jīng)辦的項目形成本所的協(xié)議模板，將其用于起草具體項目的并購協(xié)議的基礎。但協(xié)議模板必須根據(jù)法律環(huán)境和市場實踐的變化經(jīng)常予以更新，這將耗費律師大量的時間，而囿于人工認知的局限，任何一家律所的模板都難以確保全面反映最新的發(fā)展變化。數(shù)據(jù)類企業(yè)所處的技術、商業(yè)和監(jiān)管環(huán)境的變化遠快于傳統(tǒng)企業(yè)，這更增加了律師更新并購協(xié)議模板的難度。人工智能可幫助律師準備高質量的協(xié)議模板，使律師可將時間和精力集中于客戶在特定項目中需重點解決的法律問題，提升法律服務的效率和價值。例如，法律智庫公司W(wǎng)oltersKluwer早在2017年7月就推出了使用人工智能的并購條款分析服務，該服務通過人工智能對市場中使用的并購協(xié)議條款進行大數(shù)據(jù)統(tǒng)計，歸納出最普遍使用的條款，形成緊跟最新實踐的協(xié)議模板，再由資深并購律師進行審閱微調，確保模板符合最新的市場標準和行業(yè)經(jīng)驗。

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