网络巨头思科今天宣布以280亿美金的价格收购网络安全、数据观察和分析公司Splunk,这也是思科近39年历史中规模最大的一笔收购。
此举使让思科这家以网络设备和其他数据中心设备而闻名的厂商,在领先的网络安全公司的排名中更加名列前茅了。近年来,以收购闻名的思科一直在市场中忙于收购。
思科面临着众多网络安全公司,其中包括一些大型竞争对手,例如Palo Alto Networks、CrowdStrike、Check Point Software、Fortinet和Zscaler,此外还有一些非常大型的软件和云计算企业,例如微软、AWS和谷歌。
总部位于美国圣何塞的思科将以每股157美金的价格收购了Splunk,这比本周三Splunk的收盘价溢价了31%,交易预计在明年第三季度完成。
投资者对这笔交易并不完全感到兴奋,思科股价在早盘交易中下跌了4%,而Splunk股价则上涨了21%多。
多年来,随着网络攻击的数量和规模不断增长,以及客户寻求通过简化的网络安全工具来提高防御能力,网络安全行业出现了大量的初创公司和很多并购活动。同样是在今天,有报道称Palo Alto Networks正在进行谈判意图以4亿美金的价格收购Talon Cyber Security,另外在本周早些时候,CrowdStrike宣布收购了Bionic.ai。
思科公司首席执行官Chuck Robbins(如图)在博客文章和电话会议中强调了思科和Splunk结合的价值,特别是在帮助企业“从威胁检测和响应转向威胁预测和预防,使各种规模的组织更加安全、更有弹性”。
Robbins在电话会议上表示:“我们将共同成为全球最大的软件公司之一。随着超连接、人工智能和日益增加的网络威胁,数据的价值只越来越高,这就是这笔交易的意义所在。”
Robbins表示,他认为思科在8月上市的XDR扩展检测和响应产品与Splunk的安全信息和事件管理(SIEM)产品之间非常契合,能够帮助客户在威胁发生之前就能提前预测和进行预防,他还认为,Splunk的数据和平台和思科几年前收购的AppDynamics以及HundredEyes也是非常契合的。
Forrester首席分析师Allie Mellen认为,此次收购是“思科安全业务的一次巨大胜利”,但补充说,能否成功将取决于思科如何利用它。她表示:“长期以来,思科一直是不兑现最初承诺、投资不足和缺乏重点的收购案例研究对象。”不过她指出,思科自2018年以来一直保留着收购来的Duo Security。
从短期来看,这次收购给Splunk以及思科客户带来的不确定性可能会让竞争对手从中受益。Mellen说:“这对微软以及Sentinel的SIEM业务来说是一个福音,当用户在思科采用Splunk和微软采用Sentinel之间相互对冲的时候,他们会选择或者扩展他们的Sentinel部署。其他较小的参与者将会出现,为安全团队冲淡这种不确定性。”
事实上,竞争对手已经盘旋在上空了。Observe首席执行官Jeremy Burton表示:“我们开始见证市场的根本性转变——旧的日志分析、监控和APM[应用程序性能监控]公司正在让位于可观察性公司,”而Observe就自称为一家可观察性云公司。“这些传统公司受到过时架构的束缚,没有能力应对现代分布式应用带来的挑战。”
他表示,最近Sumo Logic和New Relic等行业巨头被收购的事情表明,转向可观察性的策略效果是不佳的。他表示:“在这种情况下,私募股权公司或战略合作伙伴会介入其中,从现有客户群中获取价值,而创新却处于休眠状态。”
Robbins强调,这笔交易将有助于促进生成式AI的使用,随着OpenAI ChatGPT等高性能聊天机器人的出现,网络安全和可观测性方面得到了爆炸性的发展。Robbins在博客文章中表示:“除了数据和安全挑战之外,生成式AI正在迅速变革行业并创造新的机遇。思科和Splunk共同发现了跨应用、安全性和网络的广泛数据。凭借我们带来的规模和深厚的信任基础,我们相信,我们完全有能力为客户提供数据可见性,并使他们能够利用人工智能带来的很多机会。”
尽管思科试图将此次收购视为更多地参与生成AI的一项举措,但这两家公司都不是这个领域的领导者,目前尚不清楚此次合并将如何具体推进这些雄心壮志。分析师Rob Strechay表示:“Splunk和思科在人工智能的使用方面有些落后了,而且当前的产品架构无法让自己立即获得竞争优势,特别是与一些独立的超大规模安全竞争对手相比。”
也就是说,生成式AI既被视为网络攻击者一个强大的新工具,同时对防御者来说也是一个强大的工具。可以应用的数据越多,生成式AI大语言模型就越有效。
而且现在所有公司都认为,有必要将生成式AI和其他AI技术融入到他们的产品中,他们渴望获得更多数据来为AI模型提供数据,以提高性能。Splunk作为可观测性领域的领导者,使用日志等数据测量计算机系统状态的践行者,将会海量的新数据。
ZK Research首席分析师Zeus Kerravala表示:“去年AI爆发了,思科希望成为领先的AI公司之一,要做到这一点,就需要数据。思科拥有大量的网络数据,但‘堆栈上端’的数据很少。Splunk可以为思科提供大量的数据,用于改善全堆栈可观察性和安全性,这对思科来说是最大的一个推动机会。”
Robbins曾在上个季度提到,思科已经从超大规模企业那里获得了价值5亿美金的AI网络基础设施订单。
Strechay指出,两家公司之间没有太多重叠,因此交易完成之后的整合工作不会花费很长时间。他指出,Splunk可以和ThousandEyes以及AppDynamics之间展开很好的配合。
一位分析师在电话会议中指出,Splunk在向云迁移方面被认为是有些落后了,其大部分业务仍来自本地数据中心产品,并质疑思科为何不选择那些拥有更现代化架构的、规模更小一些的公司。Robbins表示,企业安全运营中心仍然严重依赖Splunk的产品,事实上,他们希望Splunk能够保留一些重要的本地功能。
思科表示,预计此次收购将在交易完成后的第一个财年实现“正现金流和毛利率增值”,并在第二年增加调整后每股收益,加速收入增长和毛利率扩张。思科还表示,预计此次收购将增加约40亿美金的年度经常性收入,从而推动思科在提高订阅收入方面所做出的努力。
好文章,需要你的鼓励
Google为其BigQuery数据仓库新增对话式分析功能,允许企业数据团队和业务用户通过自然语言询问数据问题,从而加速AI用例的数据分析。该智能体目前处于预览阶段,可在BigQuery新增的智能体中心找到。此外,Google还推出了构建、部署和管理自定义智能体的工具,通过API端点支持跨应用和运营工作流。这些功能扩展了现有的文本转SQL能力,支持上下文对话分析。
UCL与华为联合研发的MT-GRPO多任务训练方法,解决了AI语言模型在同时学习多种推理技能时的关键难题。该方法通过动态调整任务权重和比例保持采样器,确保AI在各类任务上均衡发展,避免传统方法中强项越强、弱项被忽视的问题,实现最差任务性能提升16-28%,训练效率提高50%。
Anthropic宣布其AI聊天机器人Claude将保持无广告状态,与竞争对手OpenAI形成鲜明对比。后者上月开始在ChatGPT低价版本中测试广告。Anthropic认为在AI对话中插入广告与其打造"真正有用助手"的目标不符,并担心广告会影响助手提供客观建议。OpenAI目前计划在对话旁显示横幅广告,但面临巨大财务压力。Anthropic选择专注于企业合同和付费订阅的商业模式。
BMW Group与奥格斯堡大学联合开发了CAR-bench,这是首个专门评测汽车语音助手在真实环境中表现的基准系统。研究发现,即使是最先进的GPT-5模型,在面对模糊指令和缺失信息时也存在严重的一致性问题,经常编造答案而非承认局限性。该系统包含58种工具和19条安全策略,揭示了当前AI助手从实验室到真实应用之间的巨大鸿沟。