数据中心产品购买,分析我国数据中心未来发展

　 数据中心产品购买,分析我国数据中心未来发展

　　数据中心是大数据、云存储的基础功能，是互联网发展重要基础，也是网络平台发展的重要保障。既然有这么多优势，那如果想购买数据中心是不是很好的进入该领域的便利方法呢?看看小编的分享市场分析。

　　一、我国数据中心未来发展趋势

　　当前，我国正处于各行业数字化转型的加速期，以数据中心为代表的数字基础设施应用场景仍将进一步扩大，数据中心产业将迎来更大机遇，发展前景将更为广阔。

　　1、布局逐步优化，协同一体趋势增强

　　受市场内生算力需求驱动，及国家相关政策引导，我国数据中心总体布局持续优化，协同一体趋势将进一步增强。在市场层面，中西部地区自然环境优越，土地、电力等资源充足，但本地数据中心市场需求相对较低;东部地区市场需求旺盛，但土地、电力、人员等生产要素成本较高，东西部协同发展逐渐成为趋势。

　　而随着网络质量的优化，中西部将不再仅是进行冷存储的灾备数据中心聚集区，也将承载更多的应用。在政策层面，我国数据中心全国一体化发展引导增强。同时，内蒙、贵州等地推出了电力、土地、税收等优惠政策，有效帮助数据中心降低建设运营成本，数据中心建设规模不断增长。未来，“东数西算”工程将进入到全面建设期，我国数据中心布局或将得到进一步优化。

　　除地域布局上的东西部协同外，为应对不断涌现的应用场景需求，不同类型数据中心也协同发展。我国数据中心产业正在由通用数据中心占主导，演变为多类型数据中心共同发展的新局面，数据中心间协同，以及云边协同的体系将不断完善。以应用为驱动，多种类型的数据中心协同一体，共同提供算力服务的模式，将成为我国数据中心算力供给重要形态，持续支撑我国数字经济发展。

　　2、创新驱动持续，技术水平不断提升

　　作为算力服务中枢，数据中心既是数字经济底座，也是数字技术创新的高地。随着新一代信息技术的不断发展，数据中心正逐渐突破传统机房运营模式的桎梏，产业发展逐渐由资本驱动迈向创新驱动，技术创新将持续活跃。

　　从基础设施角度看，数据中心是由“风火水电”构成的建筑，早期数据中心建设主要参考建筑、电力、制冷、通信等行业的基建经验，并未专门针对数据中心环境进行创新优化。随着数据中心节能降碳、降本增效、智能运营等要求的不断提升，液冷、蓄冷、储能、高压直流、智能运维等新技术开始应用于数据中心的建设运营中，以技术促进数据中心基础设施变革的趋势不断增强。

　　从 IT 设备角度看，云计算技术的应用使得数据中心虚拟化程度不断提高，数据中心与云平台、网络、安全及运营之间的技术联接日益紧密，智能芯片、定制化服务器、分布式存储、SDN、智能运维等 IT 技术的应用，有效地提升了数据中心服务能力。

　　可以预见，在未来发展过程中，基础设施及 IT 技术的创新将不断涌现，数据中心技术内涵也将变得更加丰富。我国数据中心产业将逐步增强对新技术的应用，利用新技术加速实现节能减排，提升算力服务水平，进一步赋能产业发展。

　　3、算网协同加快，泛在算力高质发展

　　算网协同是实现算力服务泛在可达、灵活取用的重要途径，同时也是算力基础设施和网络设施融合创新发展的重要形态。当前，我国算网协同发展尚处于起步阶段，算网协同技术、运营机制及监管体制仍不完善，但算网协同是下一阶段我国算网设施发展的重要方向。在“东数西算”工程的背景下，以算网协同为基础，通过算力调度构建全国一体化算力网络，成为推动全国算力资源优化配臵的关键。未来，以“东数西算”为牵引的全国一体化算力网络将逐步建成，并实现泛在算力的灵活高效调度。

　　以算网协同目标为驱动，多方主体共同参与，加速算网协同体系的建成。中国信通院云大所数据中心团队搭建了我国首个“算力大平台”，该平台已经上线多年，具备数据中心等算力基础设施的多维度信息采集、监测和供需对接等能力，平台的建设和完善有望为“东数西算”工程的实施及全国算力调度提供有效支撑。

　　4、赋能效应深化，数字转型支撑显著

　　近年来，数字化转型的范围不断扩大、程度不断加深，数据中心产业赋能效应逐步深化。未来，数据中心对产业的赋能主要体现在以下方面：一是多样泛在的算力供给将逐步完善，传统企业“上云用数赋智”进程将进一步加快。电力、石油、石化、制造等工业领域可通过能源互联网平台、工业互联网平台的建设，加速实现云边端协同，提高企业生产运营效率;二是随着数字化转型的深入，数据中心将与网络深度融合，形成算网一体服务，更好地为企业发展提供 IT 基础设施支撑;三是分布式计算、存储及云边端协同的技术不断成熟，可实现对泛在终端海量数据的快速处理，从而支撑工业互联网和物联网的发展;四是计算、存储及网络等服务模式将逐步变革，算力可更为深入地融入到企业数字化转型的各个方面，全面赋能企业生产、运营及管理等环节。

　　5、低碳要求趋严，助力双碳目标实现

　　双碳目标及可持续发展战略将长期驱动我国数据中心产业绿色低碳发展。在政策方面，我国数据中心政策对能效的要求不断趋严，能效考核指标从以 PUE 为主逐步演变为 PUE、CUE、WUE、绿色低碳等级等多指标兼顾，未来有可能会纳入更多新的能效指标，日趋严格的能耗政策将进一步推动产业全面绿色低碳发展。未来，数据中心将成为支撑各产业数字化发展的引擎，绿色算力应用将全面赋能各行业的数字化转型，全面助力精益生产和绿色发展。在产业实践方面，数据中心制冷方案供应商将进一步加强新型制冷方案的研究，氟泵、液冷、间接蒸发、自然冷源等制冷技术将变得更加成熟，制冷效率将不断提升。同时，光伏、风电、储能、锂电池等绿色电力和供配电节能技术研发与应用也将不断深入。数据中心绿色低碳技术研发和应用都将进一步发展。

　　二、浅谈我国数据中心分析

　　我国数据中心细分市场参与者主要由基础电信运营商、专业数据中心服务商、云服务商等组成，市场格局以运营商为主，其机房遍布全国;其余的市场以第三方数据中心厂商为主。

　　根据中国电子信息产业发展研究院数据显示，中国数据中心硬件设备投资规模中，服务器占主要比重，其中以X86服务器为主，其次为数据中心存储设备。2019年中国数据中心服务器投资额为979.2亿元，占硬件设备投资58.3%，数据中心存储设备投资额为213.9亿元，占硬件设备投资12.7%。

　　从市场主要参与者来看，华为、新华三、浪潮、戴尔等为数据中心硬件产品龙头厂商，业务范围涵盖服务器、存储、网络设备(交换机、路由器、WLAN无线设备)等。

　　从代表性第三方数据中心运营商运营情况来看，世纪互联是国内数据中心行业的标志性公司，主要以零售模式销售，收入规模处于业内领先水平。万国数据是目前国内数据中心业务成长性最高的公司。

　　从行业并购发展趋势来看，数据中心需求持续增长，但市场竞争也十分激励。从短期看：有不少其他行业企业认为数据中心有更高的毛利率，因此切入该行业;

　　从长期看：云计算对数据中心业务的挑战一直存在。随着大型数据中心和超大型数据中心数量的增多，一线城市中的中小型数据中心虽然地位仍重要，但整体市场占比会逐渐减小，如无其他突围方式，便陷入“不进则退”的处境。

　　三、利用大数据并购云数据中心的方法

　　根据KPMG的预计，到2025年，全球产生的数据总量将较2016年暴涨10倍，达到163ZB(1ZB等于10亿GB)。在数据汪洋中，企业的运营环境也更为多样和复杂，涉及生产设施、办公场所、实体商铺、网站、社交媒体、应用软件等，各平台之间的交互联动所形成的企业画像较传统单一运营环境下的企业画像更立体和全面。传统的以人工为基础的信息处理方法在检索能力、处理能力、分析质量、响应速度等效能上日渐无法应对数据类并购的复杂性，而数据分析(dataanalytics)、认知计算(cognitivecomputing)、机器学习等基于大数据的人工智能工具在大数据时代的并购中的运用越来越受到重视。

　　首先，大数据技术大幅提高对潜在并购目标的搜寻和筛选效率。不仅局限于对财务报表、管理层报告等传统信息来源的挖掘，人工智能可通过数据挖掘工具收集风险投资流向、科研成果发布和利用、纵向和横向产业联结、舆论评价倾向等非传统信息，并运用文本分析工具对不同来源的信息进行整合和分析。埃森哲的调查显示，80%的受访企业认可数据分析有助于对并购目标的筛选。而更优质的筛选结果有助提高交易的成功率。波士顿咨询集团开发出一款利用人工智能评估非传统指标的并购模型，根据在267个案例上的测试，该模型可以准确预测超过70%的收购项目在收购三年后的业绩表现。KPMG的调查表明，有29%的企业在并购中使用数据分析或商业情报分析技术。

　　其次，数据分析有助于更合理地对并购目标进行估值。并购双方在并购后的协同效应是目标估值的重要考量因素。传统的估值方法一般基于成本节省和收入增长两方面来测算协同效应。但数据类并购的协同效应更可能体现在以下两个方面：一是收购方可利用被收购方的数字能力创造新的业务模式、服务或产品，从而推动收购方核心业务的增长;二是被收购方借助收购方的业务能力、资本和市场实现数字业务的加速增长。传统的估值方法不太适用于评估这种协同效应。数据分析工具更善于分析数据类企业的“软实力”，帮助并购方发现收购后的价值潜力。例如，通过目标企业在LinkedIn上的员工档案，可以判断公司在相关领域的真实专业水平;通过分析目标公司在社交媒体上的粉丝规模、对其产品的网络点评、对公司的网络舆论倾向等，可以测算目标公司的用户或客户群的黏度;基于目标公司所掌握的客户和供应商第一手数据，并购方可以更好地理解客户和供应商的需求和行为模式，从而有助于规划在并购后如何优化服务和产品、改进客户和供应商关系、合理化资源配置等。大数据技术还能提高传统估值方法的运用效率。例如，在大数据的帮助下，现金流折现法可以更容易地准备现金流量表，更容易地根据现存市场信息识别影响现金流量的风险因素，并且更准确地预测这些风险因素对现金流的具体影响。数据分析与传统的市场基准估值技术相结合，使并购方可以从更广泛的市场数据库提取估值参考倍数，并可帮助并购方更快更可靠地将目标公司与估值参考数据进行比较，从而形成更合理的估值。根据波士顿咨询集团的统计，非传统协同效应的价值可以占到数据类企业估值的至少50%，2017年涉及企业收购方的数据类并购的平均交易金额为1.51亿美元，估值的中位数为EBIT的26倍，远高于全部并购交易的估值中位数(EBIT的14.2倍)。

　　第三，人工智能大大提高了并购前尽职调查的效率。作为并购的必要程序，并购方须对目标企业或目标资产开展财务、商务、税务、法律、技术、人力资源、数据安全等方面的尽职调查，以便准确评估目标的价值和潜在风险。传统的尽职调查方法耗时耗力，不仅需要调查人员的专业知识，还需要大量的时间和体力投入，相应产生可观的调查支出。对于跨国并购，尽职调查的工作量更为庞大，不同地域的调查人员的协作难度更大，导致人为疏漏的概率增大，给并购方遗留的风险也更大。人工智能，尤其是认知计算的应用，可以大量节省尽职调查的人力投入，提高处理速度和准确率，帮助并购方更好地规避法律风险，并节省调查费用。根据数据专家的估算，将人工智能用于并购尽职调查可节约百分之三十至九十的尽职调查时间。人力资源、财务、产品研发、销售和市场、资产管理、不动产是人工智能增效最明显的尽职调查领域。德勤和KPMG已在越来越多的并购咨询项目中使用人工智能系统为客户服务。咨询公司KiraSystems的尽职调查引擎服务使用机器学习技术自动从合同中搜寻和提取并购调查通常需关注的信息，并以超过1000种可选择的条款模板形成标准调查报告;此外，该公司的KiraQuickStudy系统还可以根据客户的需求进行定制，审查任何指定的特殊信息。

　　最后，人工智能可大幅优化并购法律文件的起草。企业并购需要并购协议和其他配套法律文件予以规范，这些协议和文件一方面需要准确反映本次交易的商业设计，同时还应符合法律规定、监管要求和市场惯例。传统上，律师事务所根据过往经办的项目形成本所的协议模板，将其用于起草具体项目的并购协议的基础。但协议模板必须根据法律环境和市场实践的变化经常予以更新，这将耗费律师大量的时间，而囿于人工认知的局限，任何一家律所的模板都难以确保全面反映最新的发展变化。数据类企业所处的技术、商业和监管环境的变化远快于传统企业，这更增加了律师更新并购协议模板的难度。人工智能可帮助律师准备高质量的协议模板，使律师可将时间和精力集中于客户在特定项目中需重点解决的法律问题，提升法律服务的效率和价值。例如，法律智库公司WoltersKluwer早在2017年7月就推出了使用人工智能的并购条款分析服务，该服务通过人工智能对市场中使用的并购协议条款进行大数据统计，归纳出最普遍使用的条款，形成紧跟最新实践的协议模板，再由资深并购律师进行审阅微调，确保模板符合最新的市场标准和行业经验。

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