突发！思科2047亿元收购 Splunk，将成全球最大软件公司之一

作者 | 物联网智库2023-09-25

作者：Sophia

物联网智库整理发布

就在昨晚(9月21日)，思科(纳斯达克股票代码：CSCO)官网发布消息，宣布和网络安全公司 Splunk(纳斯达克股票代码：SPLK)达成一项最终协议。根据协议，思科计划以每股 157 美元的价格收购Splunk，相当于约 280 亿美元(2047 亿元人民币)的股权价值。

截至美股周三收盘，Splunk收报每股119.59美元，这意味着交易溢价了超31%。

该笔收购是思科有史以来金额最大的收购案之一，如若交易达成，联合后的思科和 Splunk 将共同成为全球最大的软件公司之一。收购完成后，Splunk总裁兼首席执行官Gary Steele将加入思科的领导团队，向思科董事长兼首席执行官Chuck Robbins汇报。

思科表示，在这笔交易完成后的第一个财年，预计将推动公司实现正现金流和毛利率增长，并在第二年实现每股收益增长(基于非美国通用会计准则)。此外，它还将加快思科的营收和毛利率增长。

这笔交易不会影响思科之前宣布的股票回购计划和分红计划。目前，该交易已获得思科和Splunk董事会的一致批准，预计将在2024年第三季度末完成。

毫无疑问，这笔交易将成为全球软件领域的重磅大事件，也是思科和Splunk在万物互联时代，应对生成式人工智能浪潮挑战做出的关键性举措。

思科人工智能时代的“野望”

在当今这个万物互联的世界，数据无处不在，每个组织都需要依赖数据来运营业务并进行关键决策，但数据汇聚之处往往伴随着各式各样的安全风险。过去多年间，网络安全攻击事件层出不穷——不止IT层面，安全攻击正在蔓延到OT、IoT领域，使得包括铁路、卫星、水厂、电厂在内的基础设施都成为潜在攻击对象，造成的破坏力更大、影响范围更广。

今年以来，生成式AI加速发展和普及，使得应对网络安全挑战的难度进一步提升。比如生成式AI可以被用来自动化和增强现有的网络威胁，如钓鱼攻击、恶意软件生成等…..AI的高级功能使这些攻击更加复杂、隐蔽，传统安全措施很难检测到它们。同时，生成式AI还使得网络犯罪分子可以更容易地制造深度伪造，实施恶意软件和勒索软件攻击。

这为各种企业/组织带来了前所未有的复杂性，他们需要一种更好的方法来管理、保护和释放数据的真正价值——现在，思科和Splunk将携手应对全新的挑战。官方新闻稿提及：两家在人工智能、安全性和可观测性方面具有互补能力的知名领导者的结合将真正释放数据价值，有助于客户实现更安全、更具弹性的网络环境。

站在思科的角度，其毫不掩饰想要搭乘人工智能时代快车的野心。

就在上个月，思科发布了第四季度及全年财报：第四季度销售额152亿美元，同比增长16%;净利润40亿美元，同比增长37%;全年收入达到570亿美元，较上一年增长11%，为十多年来的最高水平。在有关财报的电话会议中，思科方面强调了思科将如何在帮助云服务提供商构建基础设施以应对ChatGPT和Google Bard等生成式AI服务方面发挥关键的作用。

思科董事长兼首席执行官Chuck Robbins直言：AI对于思科来说是一个利润丰厚的市场，思科已经看到来自超大规模云客户的AI产品订单，总额超过5亿美元。

而在今年的Cisco Live 2023大会上，从思科千眼支持的可扩展网络保障、面向Catalyst设备的云管理、数据中心可持续能源网络解决方案再到全新SSE解决方案等，无不看出思科想要占据AI制高点的野心。

再往前推，今年5月31日，思科宣布收购生成式AI领域里领先的安全公司Armorblox。Armorblox是率先在网络安全中使用大型语言模型(LLM)和自然语言理解的公司，利用Armorblox在思科的产品组合中使用预测性和生成性人工智能，将改变客户管理其安全控制终端的策略及与其互动的方式。

基于此，思科对Splunk的收购显得顺理成章，毕竟Splunk是一家和思科本身业务能形成协同效应的良好标的，同时还能帮助思科在人工智能安全方面取得优势。

Chuck Robbins对于此次收购表示：“我们很高兴能让思科和Splunk走到一起。两家公司合并后，将有能力推动下一代以人工智能(AI)为基础的安全和监控。从威胁检测和响应，到威胁预测和预防，我们将帮助各种规模的组织更安全、更具弹性。”

大数据明星公司Splunk拥抱AI

这并不是第一次思科想要把Splunk纳入囊中了。2022年2月，据华尔街日报报道，有知情人士透露，思科向Splunk发出了一项价值逾200亿美元的收购提议，但最终以失败告终。

为何思科对Splunk如此“念念不忘”，这就不得不聊聊后者的牛X之处了~

2003年，三位年轻人在美国旧金山成立Splunk。彼时，云计算和大数据还是一片“荒地”，但Splunk已经高瞻远瞩地认识到了数据可能在未来产生的价值——公司的使命是帮助企业/组织探索数据的广阔深度，就像洞穴探险者一样(因此称为“Splunk”)。

2012年，Splunk在纳斯达克成功上市，成为第一家上市的大数据公司，值得一提的是，上市当天Splunk股价便暴涨了一倍多!

根据Splunk招股说明书中对大数据的分类，大数据主要可以分成三类：商业应用数据(business application data)、人为内容数据(human-generated content)和机器数据(machine data)。其中，商业应用数据是传统商业活动中产生的经营数据，往往是最易于分析的结构化数据;人为内容数据是人的日常活动所产生的数据，包括文本、语言、视频等，主要是非结构化的数据，此类数据也是近年来日益受到重视的数据类型;商业应用数据和人为内容数据是非专业人士所熟知的大数据类型，而Splunk的业务对象则是较为高冷的机器数据，所谓机器数据是指各类应用软件和电子设备所产生的以日志为代表的各种形式的非结构化数据。

简单来说，Splunk旨在帮助客户收集和分析以日志为代表的机器数据，并以可视化的方式向客户呈现结果。客户通过Splunk的产品可以收集、索引、搜索、浏览、监控和分析IT系统运行过程中产生的任何形式或来源的即时信息。特别是Splunk针对机器数据的搜索功能异常强大，被称为“Google for IT”。

Splunk最大的竞争力在于能处理任何来源、类型的数据，包括分析日志、物联网、开源Hadoop、传统的Oracle数据库，甚至封闭的IBM大型机数据。从技术的角度来看，其差异化竞争优势在于没有事先创建数据模型。传统的数据分析需要经历定制、建模的过程且难以实时预测。Splunk的做法则是收集所有非结构化数据，放入系统后，不先做筛选，待用户有需要才随时查询系统，让实时获得分析结果成为可能。

如今，大数据时代的明星Splunk正在将人工智能押注为技术的下一次革命。2023年8月，Splunk AI 在 .conf23 年度用户大会上首次亮相，它将自动化与人机交互体验有效结合，使企业可以在掌控人工智能如何应用于其数据的同时，加快检测、调查和响应速度。

Splunk AI 通过辅助体验提升用户的决策能力和威胁应对能力。这些产品使 SecOps、ITOps 和工程团队能够自动挖掘数据、检测异常，并通过智能风险评估确定重要决策的优先级，从而大幅减少重复性流程和人为错误。Splunk AI优化了特定领域的大型语言模型 (LLM) 和建立在安全和可观测性数据基础上的 ML 算法，让 SecOps、ITOps 和工程团队可以腾出时间来从事更具战略性的工作，从而提高工作效率并降低成本。

展望未来，Splunk 致力于保持开放性和可扩展性，将人工智能整合到自身平台中，让企业能够对 Splunk 人工智能模型进行扩展，或使用自制工具和第三方工具进行整合。