數(shù)據(jù)中心產(chǎn)品購(gòu)買,分析我國(guó)數(shù)據(jù)中心未來(lái)發(fā)展

　　數(shù)據(jù)中心是大數(shù)據(jù)、云存儲(chǔ)的基礎(chǔ)功能，是互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展重要基礎(chǔ)，也是網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)發(fā)展的重要保障。既然有這么多優(yōu)勢(shì)，那如果想購(gòu)買數(shù)據(jù)中心是不是很好的進(jìn)入該領(lǐng)域的便利方法呢?看看小編的分享市場(chǎng)分析。

　　一、我國(guó)數(shù)據(jù)中心未來(lái)發(fā)展趨勢(shì)

　　當(dāng)前，我國(guó)正處于各行業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的加速期，以數(shù)據(jù)中心為代表的數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施應(yīng)用場(chǎng)景仍將進(jìn)一步擴(kuò)大，數(shù)據(jù)中心產(chǎn)業(yè)將迎來(lái)更大機(jī)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(shì)增強(qiáng)

　　受市場(chǎng)內(nèi)生算力需求驅(qū)動(dòng)，及國(guó)家相關(guān)政策引導(dǎo)，我國(guó)數(shù)據(jù)中心總體布局持續(xù)優(yōu)化，協(xié)同一體趨勢(shì)將進(jìn)一步增強(qiáng)。在市場(chǎng)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?cái)?shù)據(jù)中心市場(chǎng)需求相對(duì)較低;東部地區(qū)市場(chǎng)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(shì)。

　　而隨著網(wǎng)絡(luò)質(zhì)量的優(yōu)化，中西部將不再僅是進(jìn)行冷存儲(chǔ)的災(zāi)備數(shù)據(jù)中心聚集區(qū)，也將承載更多的應(yīng)用。在政策層面，我國(guó)數(shù)據(jù)中心全國(guó)一體化發(fā)展引導(dǎo)增強(qiáng)。同時(shí)，內(nèi)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(shè)運(yùn)營(yíng)成本，數(shù)據(jù)中心建設(shè)規(guī)模不斷增長(zhǎng)。未來(lái)，“東數(shù)西算”工程將進(jìn)入到全面建設(shè)期，我國(guó)數(shù)據(jù)中心布局或?qū)⒌玫竭M(jìn)一步優(yōu)化。

　　除地域布局上的東西部協(xié)同外，為應(yīng)對(duì)不斷涌現(xiàn)的應(yīng)用場(chǎng)景需求，不同類型數(shù)據(jù)中心也協(xié)同發(fā)展。我國(guó)數(shù)據(jù)中心產(chǎn)業(yè)正在由通用數(shù)據(jù)中心占主導(dǎo)，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(yīng)用為驅(qū)動(dòng)，多種類型的數(shù)據(jù)中心協(xié)同一體，共同提供算力服務(wù)的模式，將成為我國(guó)數(shù)據(jù)中心算力供給重要形態(tài)，持續(xù)支撐我國(guó)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展。

　　2、創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)持續(xù)，技術(shù)水平不斷提升

　　作為算力服務(wù)中樞，數(shù)據(jù)中心既是數(shù)字經(jīng)濟(jì)底座，也是數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新的高地。隨著新一代信息技術(shù)的不斷發(fā)展，數(shù)據(jù)中心正逐漸突破傳統(tǒng)機(jī)房運(yùn)營(yíng)模式的桎梏，產(chǎn)業(yè)發(fā)展逐漸由資本驅(qū)動(dòng)邁向創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)，技術(shù)創(chuàng)新將持續(xù)活躍。

　　從基礎(chǔ)設(shè)施角度看，數(shù)據(jù)中心是由“風(fēng)火水電”構(gòu)成的建筑，早期數(shù)據(jù)中心建設(shè)主要參考建筑、電力、制冷、通信等行業(yè)的基建經(jīng)驗(yàn)，并未專門針對(duì)數(shù)據(jù)中心環(huán)境進(jìn)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(yùn)營(yíng)等要求的不斷提升，液冷、蓄冷、儲(chǔ)能、高壓直流、智能運(yùn)維等新技術(shù)開(kāi)始應(yīng)用于數(shù)據(jù)中心的建設(shè)運(yùn)營(yíng)中，以技術(shù)促進(jìn)數(shù)據(jù)中心基礎(chǔ)設(shè)施變革的趨勢(shì)不斷增強(qiáng)。

　　從 IT 設(shè)備角度看，云計(jì)算技術(shù)的應(yīng)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(tái)、網(wǎng)絡(luò)、安全及運(yùn)營(yíng)之間的技術(shù)聯(lián)接日益緊密，智能芯片、定制化服務(wù)器、分布式存儲(chǔ)、SDN、智能運(yùn)維等 IT 技術(shù)的應(yīng)用，有效地提升了數(shù)據(jù)中心服務(wù)能力。

　　可以預(yù)見(jiàn)，在未來(lái)發(fā)展過(guò)程中，基礎(chǔ)設(shè)施及 IT 技術(shù)的創(chuàng)新將不斷涌現(xiàn)，數(shù)據(jù)中心技術(shù)內(nèi)涵也將變得更加豐富。我國(guó)數(shù)據(jù)中心產(chǎn)業(yè)將逐步增強(qiáng)對(duì)新技術(shù)的應(yīng)用，利用新技術(shù)加速實(shí)現(xiàn)節(jié)能減排，提升算力服務(wù)水平，進(jìn)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(zhì)發(fā)展

　　算網(wǎng)協(xié)同是實(shí)現(xiàn)算力服務(wù)泛在可達(dá)、靈活取用的重要途徑，同時(shí)也是算力基礎(chǔ)設(shè)施和網(wǎng)絡(luò)設(shè)施融合創(chuàng)新發(fā)展的重要形態(tài)。當(dāng)前，我國(guó)算網(wǎng)協(xié)同發(fā)展尚處于起步階段，算網(wǎng)協(xié)同技術(shù)、運(yùn)營(yíng)機(jī)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(guó)算網(wǎng)設(shè)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(chǔ)，通過(guò)算力調(diào)度構(gòu)建全國(guó)一體化算力網(wǎng)絡(luò)，成為推動(dòng)全國(guó)算力資源優(yōu)化配臵的關(guān)鍵。未來(lái)，以“東數(shù)西算”為牽引的全國(guó)一體化算力網(wǎng)絡(luò)將逐步建成，并實(shí)現(xiàn)泛在算力的靈活高效調(diào)度。

　　以算網(wǎng)協(xié)同目標(biāo)為驅(qū)動(dòng)，多方主體共同參與，加速算網(wǎng)協(xié)同體系的建成。中國(guó)信通院云大所數(shù)據(jù)中心團(tuán)隊(duì)搭建了我國(guó)首個(gè)“算力大平臺(tái)”，該平臺(tái)已經(jīng)上線多年，具備數(shù)據(jù)中心等算力基礎(chǔ)設(shè)施的多維度信息采集、監(jiān)測(cè)和供需對(duì)接等能力，平臺(tái)的建設(shè)和完善有望為“東數(shù)西算”工程的實(shí)施及全國(guó)算力調(diào)度提供有效支撐。

　　4、賦能效應(yīng)深化，數(shù)字轉(zhuǎn)型支撐顯著

　　近年來(lái)，數(shù)字化轉(zhuǎn)型的范圍不斷擴(kuò)大、程度不斷加深，數(shù)據(jù)中心產(chǎn)業(yè)賦能效應(yīng)逐步深化。未來(lái)，數(shù)據(jù)中心對(duì)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(jìn)程將進(jìn)一步加快。電力、石油、石化、制造等工業(yè)領(lǐng)域可通過(guò)能源互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)的建設(shè)，加速實(shí)現(xiàn)云邊端協(xié)同，提高企業(yè)生產(chǎn)運(yùn)營(yíng)效率;二是隨著數(shù)字化轉(zhuǎn)型的深入，數(shù)據(jù)中心將與網(wǎng)絡(luò)深度融合，形成算網(wǎng)一體服務(wù)，更好地為企業(yè)發(fā)展提供 IT 基礎(chǔ)設(shè)施支撐;三是分布式計(jì)算、存儲(chǔ)及云邊端協(xié)同的技術(shù)不斷成熟，可實(shí)現(xiàn)對(duì)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(jì)算、存儲(chǔ)及網(wǎng)絡(luò)等服務(wù)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(zhuǎn)型的各個(gè)方面，全面賦能企業(yè)生產(chǎn)、運(yùn)營(yíng)及管理等環(huán)節(jié)。

　　5、低碳要求趨嚴(yán)，助力雙碳目標(biāo)實(shí)現(xiàn)

　　雙碳目標(biāo)及可持續(xù)發(fā)展戰(zhàn)略將長(zhǎng)期驅(qū)動(dòng)我國(guó)數(shù)據(jù)中心產(chǎn)業(yè)綠色低碳發(fā)展。在政策方面，我國(guó)數(shù)據(jù)中心政策對(duì)能效的要求不斷趨嚴(yán)，能效考核指標(biāo)從以 PUE 為主逐步演變?yōu)? PUE、CUE、WUE、綠色低碳等級(jí)等多指標(biāo)兼顧，未來(lái)有可能會(huì)納入更多新的能效指標(biāo)，日趨嚴(yán)格的能耗政策將進(jìn)一步推動(dòng)產(chǎn)業(yè)全面綠色低碳發(fā)展。未來(lái)，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(yīng)用將全面賦能各行業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型，全面助力精益生產(chǎn)和綠色發(fā)展。在產(chǎn)業(yè)實(shí)踐方面，數(shù)據(jù)中心制冷方案供應(yīng)商將進(jìn)一步加強(qiáng)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(shù)將變得更加成熟，制冷效率將不斷提升。同時(shí)，光伏、風(fēng)電、儲(chǔ)能、鋰電池等綠色電力和供配電節(jié)能技術(shù)研發(fā)與應(yīng)用也將不斷深入。數(shù)據(jù)中心綠色低碳技術(shù)研發(fā)和應(yīng)用都將進(jìn)一步發(fā)展。

　　二、淺談我國(guó)數(shù)據(jù)中心分析

　　我國(guó)數(shù)據(jù)中心細(xì)分市場(chǎng)參與者主要由基礎(chǔ)電信運(yùn)營(yíng)商、專業(yè)數(shù)據(jù)中心服務(wù)商、云服務(wù)商等組成，市場(chǎng)格局以運(yùn)營(yíng)商為主，其機(jī)房遍布全國(guó);其余的市場(chǎng)以第三方數(shù)據(jù)中心廠商為主。

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

　　從市場(chǎng)主要參與者來(lái)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(wù)范圍涵蓋服務(wù)器、存儲(chǔ)、網(wǎng)絡(luò)設(shè)備(交換機(jī)、路由器、WLAN無(wú)線設(shè)備)等。

　　從代表性第三方數(shù)據(jù)中心運(yùn)營(yíng)商運(yùn)營(yíng)情況來(lái)看，世紀(jì)互聯(lián)是國(guó)內(nèi)數(shù)據(jù)中心行業(yè)的標(biāo)志性公司，主要以零售模式銷售，收入規(guī)模處于業(yè)內(nèi)領(lǐng)先水平。萬(wàn)國(guó)數(shù)據(jù)是目前國(guó)內(nèi)數(shù)據(jù)中心業(yè)務(wù)成長(zhǎng)性最高的公司。

　　從行業(yè)并購(gòu)發(fā)展趨勢(shì)來(lái)看，數(shù)據(jù)中心需求持續(xù)增長(zhǎng)，但市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)也十分激勵(lì)。從短期看：有不少其他行業(yè)企業(yè)認(rèn)為數(shù)據(jù)中心有更高的毛利率，因此切入該行業(yè);

　　從長(zhǎng)期看：云計(jì)算對(duì)數(shù)據(jù)中心業(yè)務(wù)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(chǎng)占比會(huì)逐漸減小，如無(wú)其他突圍方式，便陷入“不進(jìn)則退”的處境。

　　三、利用大數(shù)據(jù)并購(gòu)云數(shù)據(jù)中心的方法

　　根據(jù)KPMG的預(yù)計(jì)，到2025年，全球產(chǎn)生的數(shù)據(jù)總量將較2016年暴漲10倍，達(dá)到163ZB(1ZB等于10億GB)。在數(shù)據(jù)汪洋中，企業(yè)的運(yùn)營(yíng)環(huán)境也更為多樣和復(fù)雜，涉及生產(chǎn)設(shè)施、辦公場(chǎng)所、實(shí)體商鋪、網(wǎng)站、社交媒體、應(yīng)用軟件等，各平臺(tái)之間的交互聯(lián)動(dòng)所形成的企業(yè)畫像較傳統(tǒng)單一運(yùn)營(yíng)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(chǔ)的信息處理方法在檢索能力、處理能力、分析質(zhì)量、響應(yīng)速度等效能上日漸無(wú)法應(yīng)對(duì)數(shù)據(jù)類并購(gòu)的復(fù)雜性，而數(shù)據(jù)分析(dataanalytics)、認(rèn)知計(jì)算(cognitivecomputing)、機(jī)器學(xué)習(xí)等基于大數(shù)據(jù)的人工智能工具在大數(shù)據(jù)時(shí)代的并購(gòu)中的運(yùn)用越來(lái)越受到重視。

　　首先，大數(shù)據(jù)技術(shù)大幅提高對(duì)潛在并購(gòu)目標(biāo)的搜尋和篩選效率。不僅局限于對(duì)財(cái)務(wù)報(bào)表、管理層報(bào)告等傳統(tǒng)信息來(lái)源的挖掘，人工智能可通過(guò)數(shù)據(jù)挖掘工具收集風(fēng)險(xiǎn)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(jié)、輿論評(píng)價(jià)傾向等非傳統(tǒng)信息，并運(yùn)用文本分析工具對(duì)不同來(lái)源的信息進(jìn)行整合和分析。埃森哲的調(diào)查顯示，80%的受訪企業(yè)認(rèn)可數(shù)據(jù)分析有助于對(duì)并購(gòu)目標(biāo)的篩選。而更優(yōu)質(zhì)的篩選結(jié)果有助提高交易的成功率。波士頓咨詢集團(tuán)開(kāi)發(fā)出一款利用人工智能評(píng)估非傳統(tǒng)指標(biāo)的并購(gòu)模型，根據(jù)在267個(gè)案例上的測(cè)試，該模型可以準(zhǔn)確預(yù)測(cè)超過(guò)70%的收購(gòu)項(xiàng)目在收購(gòu)三年后的業(yè)績(jī)表現(xiàn)。KPMG的調(diào)查表明，有29%的企業(yè)在并購(gòu)中使用數(shù)據(jù)分析或商業(yè)情報(bào)分析技術(shù)。

　　其次，數(shù)據(jù)分析有助于更合理地對(duì)并購(gòu)目標(biāo)進(jìn)行估值。并購(gòu)雙方在并購(gòu)后的協(xié)同效應(yīng)是目標(biāo)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(zhǎng)兩方面來(lái)測(cè)算協(xié)同效應(yīng)。但數(shù)據(jù)類并購(gòu)的協(xié)同效應(yīng)更可能體現(xiàn)在以下兩個(gè)方面：一是收購(gòu)方可利用被收購(gòu)方的數(shù)字能力創(chuàng)造新的業(yè)務(wù)模式、服務(wù)或產(chǎn)品，從而推動(dòng)收購(gòu)方核心業(yè)務(wù)的增長(zhǎng);二是被收購(gòu)方借助收購(gòu)方的業(yè)務(wù)能力、資本和市場(chǎng)實(shí)現(xiàn)數(shù)字業(yè)務(wù)的加速增長(zhǎng)。傳統(tǒng)的估值方法不太適用于評(píng)估這種協(xié)同效應(yīng)。數(shù)據(jù)分析工具更善于分析數(shù)據(jù)類企業(yè)的“軟實(shí)力”，幫助并購(gòu)方發(fā)現(xiàn)收購(gòu)后的價(jià)值潛力。例如，通過(guò)目標(biāo)企業(yè)在LinkedIn上的員工檔案，可以判斷公司在相關(guān)領(lǐng)域的真實(shí)專業(yè)水平;通過(guò)分析目標(biāo)公司在社交媒體上的粉絲規(guī)模、對(duì)其產(chǎn)品的網(wǎng)絡(luò)點(diǎn)評(píng)、對(duì)公司的網(wǎng)絡(luò)輿論傾向等，可以測(cè)算目標(biāo)公司的用戶或客戶群的黏度;基于目標(biāo)公司所掌握的客戶和供應(yīng)商第一手?jǐn)?shù)據(jù)，并購(gòu)方可以更好地理解客戶和供應(yīng)商的需求和行為模式，從而有助于規(guī)劃在并購(gòu)后如何優(yōu)化服務(wù)和產(chǎn)品、改進(jìn)客戶和供應(yīng)商關(guān)系、合理化資源配置等。大數(shù)據(jù)技術(shù)還能提高傳統(tǒng)估值方法的運(yùn)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(zhǔn)備現(xiàn)金流量表，更容易地根據(jù)現(xiàn)存市場(chǎng)信息識(shí)別影響現(xiàn)金流量的風(fēng)險(xiǎn)因素，并且更準(zhǔn)確地預(yù)測(cè)這些風(fēng)險(xiǎn)因素對(duì)現(xiàn)金流的具體影響。數(shù)據(jù)分析與傳統(tǒng)的市場(chǎng)基準(zhǔn)估值技術(shù)相結(jié)合，使并購(gòu)方可以從更廣泛的市場(chǎng)數(shù)據(jù)庫(kù)提取估值參考倍數(shù)，并可幫助并購(gòu)方更快更可靠地將目標(biāo)公司與估值參考數(shù)據(jù)進(jìn)行比較，從而形成更合理的估值。根據(jù)波士頓咨詢集團(tuán)的統(tǒng)計(jì)，非傳統(tǒng)協(xié)同效應(yīng)的價(jià)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(gòu)方的數(shù)據(jù)類并購(gòu)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(yuǎn)高于全部并購(gòu)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(gòu)前盡職調(diào)查的效率。作為并購(gòu)的必要程序，并購(gòu)方須對(duì)目標(biāo)企業(yè)或目標(biāo)資產(chǎn)開(kāi)展財(cái)務(wù)、商務(wù)、稅務(wù)、法律、技術(shù)、人力資源、數(shù)據(jù)安全等方面的盡職調(diào)查，以便準(zhǔn)確評(píng)估目標(biāo)的價(jià)值和潛在風(fēng)險(xiǎn)。傳統(tǒng)的盡職調(diào)查方法耗時(shí)耗力，不僅需要調(diào)查人員的專業(yè)知識(shí)，還需要大量的時(shí)間和體力投入，相應(yīng)產(chǎn)生可觀的調(diào)查支出。對(duì)于跨國(guó)并購(gòu)，盡職調(diào)查的工作量更為龐大，不同地域的調(diào)查人員的協(xié)作難度更大，導(dǎo)致人為疏漏的概率增大，給并購(gòu)方遺留的風(fēng)險(xiǎn)也更大。人工智能，尤其是認(rèn)知計(jì)算的應(yīng)用，可以大量節(jié)省盡職調(diào)查的人力投入，提高處理速度和準(zhǔn)確率，幫助并購(gòu)方更好地規(guī)避法律風(fēng)險(xiǎn)，并節(jié)省調(diào)查費(fèi)用。根據(jù)數(shù)據(jù)專家的估算，將人工智能用于并購(gòu)盡職調(diào)查可節(jié)約百分之三十至九十的盡職調(diào)查時(shí)間。人力資源、財(cái)務(wù)、產(chǎn)品研發(fā)、銷售和市場(chǎng)、資產(chǎn)管理、不動(dòng)產(chǎn)是人工智能增效最明顯的盡職調(diào)查領(lǐng)域。德勤和KPMG已在越來(lái)越多的并購(gòu)咨詢項(xiàng)目中使用人工智能系統(tǒng)為客戶服務(wù)。咨詢公司KiraSystems的盡職調(diào)查引擎服務(wù)使用機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)自動(dòng)從合同中搜尋和提取并購(gòu)調(diào)查通常需關(guān)注的信息，并以超過(guò)1000種可選擇的條款模板形成標(biāo)準(zhǔn)調(diào)查報(bào)告;此外，該公司的KiraQuickStudy系統(tǒng)還可以根據(jù)客戶的需求進(jìn)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(gòu)法律文件的起草。企業(yè)并購(gòu)需要并購(gòu)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(zhǔn)確反映本次交易的商業(yè)設(shè)計(jì)，同時(shí)還應(yīng)符合法律規(guī)定、監(jiān)管要求和市場(chǎng)慣例。傳統(tǒng)上，律師事務(wù)所根據(jù)過(guò)往經(jīng)辦的項(xiàng)目形成本所的協(xié)議模板，將其用于起草具體項(xiàng)目的并購(gòu)協(xié)議的基礎(chǔ)。但協(xié)議模板必須根據(jù)法律環(huán)境和市場(chǎng)實(shí)踐的變化經(jīng)常予以更新，這將耗費(fèi)律師大量的時(shí)間，而囿于人工認(rèn)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(shù)、商業(yè)和監(jiān)管環(huán)境的變化遠(yuǎn)快于傳統(tǒng)企業(yè)，這更增加了律師更新并購(gòu)協(xié)議模板的難度。人工智能可幫助律師準(zhǔn)備高質(zhì)量的協(xié)議模板，使律師可將時(shí)間和精力集中于客戶在特定項(xiàng)目中需重點(diǎn)解決的法律問(wèn)題，提升法律服務(wù)的效率和價(jià)值。例如，法律智庫(kù)公司W(wǎng)oltersKluwer早在2017年7月就推出了使用人工智能的并購(gòu)條款分析服務(wù)，該服務(wù)通過(guò)人工智能對(duì)市場(chǎng)中使用的并購(gòu)協(xié)議條款進(jìn)行大數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)，歸納出最普遍使用的條款，形成緊跟最新實(shí)踐的協(xié)議模板，再由資深并購(gòu)律師進(jìn)行審閱微調(diào)，確保模板符合最新的市場(chǎng)標(biāo)準(zhǔn)和行業(yè)經(jīng)驗(yàn)。

　　綜上所述，關(guān)于數(shù)據(jù)中心產(chǎn)品購(gòu)買,分析我國(guó)數(shù)據(jù)中心未來(lái)發(fā)展，如果您需要辦理該資質(zhì)或者想更多咨詢問(wèn)題，請(qǐng)聯(lián)系大通天成在線客服。也可以撥打我們的電話13391522356。