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沙利文周明子與歐羅巴傳媒集團馬杰對話:下一輪估值浪潮的核心變量

  在新質生產力和數字中國的雙輪驅動下,大數據已不僅是技術領域的熱詞,更成為資本市場中炙手可熱的核心資產。在數字經濟高速演化的背景下,“數據資產化”“數據要素流通”已成為資本市場和產業界熱議的話題。

  近日,弗若斯特沙利文(Frost & Sullivan)大中華區執行總監周明子(Albus Zhou)與歐羅巴傳媒集團(Europa Media Group)創始人馬杰(Jacky Ma)在一次高端財經論壇上,圍繞“大數據估值”的現實挑戰與未來趨勢展開了精彩對話。一位是長期深耕數據價值與產業估值前沿的實戰派專家,深入解析數據資產定價邏輯、估值模型的演進以及未來趨勢,展現了專業而前瞻的視角;另一位則是數字金融與企業大數據服務領域的創新實踐者,結合產業數據應用與市場需求,分享了推動數據資產落地和價值實現的寶貴經驗。這場專業與實踐、數據與敘事的思想碰撞,引發了業界和投資圈的廣泛關注。

  作為擁有60多年歷史的全球頂尖咨詢與行業研究機構,弗若斯特沙利文在全球資本市場中長期扮演著企業增長與估值的關鍵推動者。自2014年至2024年,沙利文連續十年蟬聯境外IPO市場行業研究顧問市場份額第一。僅在2024年,沙利文就成功協助64家企業實現赴境外上市,其中包括43家港股上市項目與21家美股上市項目(覆蓋納斯達克與紐交所)。在協助中國企業赴境外IPO方面,沙利文已成為行業公認的領導者。

  歐羅巴傳媒集團是一家深耕數字金融與企業大數據的國際化服務機構,致力于打造“數據驅動的資本解決方案”。集團旗下的代表性項目——歐企查(Euro Search),整合了歐洲各國的官方企業登記數據資源,收錄超1億家企業主體、近10億條關聯詞條與數據標簽,是中國市場最系統、最廣泛的歐洲企業大數據平臺。旗下“歐華幫”平臺,面向歐洲華人商界社群,構建起一個跨文化、跨領域的高端數據產業人脈網絡,推動中歐之間在數據治理、產業落地與金融科技方面的深入交流與合作。

  大數據的“價值密碼”正在被重寫?

  “我們一直在問,數據有沒有價值?但現在的問題是,我們能不能科學、系統地‘估清’數據的價值?”周明子開場便拋出直擊核心的問題。

  作為全球知名咨詢公司弗若斯特沙利文的Pre-IPO估值專家,周明子長期深耕企業上市前估值與咨詢服務,擁有豐富的大型跨國并購估值經驗。從人工智能、物流運輸到醫療科技,他曾主導超50個跨境估值項目。在他看來,傳統估值方法已難以全面反映大數據時代企業的真實潛力,尤其是那些“以數據為核心資產”的科技公司。

  “數據的價值,關鍵在于使用方式與場景落地能力。”他強調,大數據估值應更多考慮企業對數據的采集能力、分析算法、變現路徑以及數據安全治理體系等要素。

  數據估值不能脫離產業戰略的“上下文”

  馬杰近年來聚焦了數據資產落地場景及產業數字化轉型的資源配置。他提出,數據估值的邏輯不能孤立地談數字本身,而必須理解它在產業系統中的“戰略位置”。他提到:“在資本市場上,數據不只是冷冰冰的資產,它也是一個能‘講故事’的變量。”

  作為數字金融的戰略型企業家,馬杰長期專注于內容產業、數字傳播與品牌出海。他認為,在大數據估值中,“敘事力”往往被嚴重低估。

  “一個擁有大量用戶數據的平臺,哪怕短期盈利能力不強,如果它能構建起足夠強的品牌信任、社區粘性和內容生態,就具備巨大的想象空間。”馬杰指出,這也是為什么很多資本愿意為“愿景”支付溢價。他進一步提到,在實際企業估值過程中,數據必須嵌入業務邏輯和資源網絡中,才能形成真正的定價權和估值能力,“沉睡的數據”才能得到資本市場青睞。

  “估值模型2.0”:理性與想象的平衡藝術

  在對話中,兩位嘉賓深入探討了大數據時代企業估值的新挑戰與新路徑,稱之為“估值模型2.0”。周明子坦言,面對大數據企業,傳統的DCF(現金流折現)或PE(市盈率)模型往往失真。尤其是在早期或平臺類企業中,數據的“未來性”與“潛在性”才是關鍵。

  他指出:“大數據企業的價值不僅僅體現在當前財務數據上,更關鍵的是它們背后所擁有的數據資產的獨特性、可擴展性以及數據驅動的商業模式潛力。傳統模型無法全面捕捉這些非財務指標所帶來的價值。”

  馬杰則產業應用和市場視角提出:“估值是科學,更是藝術。”在他看來,一個公司是否具備成為“下一個數據獨角獸”的潛力,不能只看數據量級,而要看其是否能講出一個吸引資本的‘超級敘事’。這種敘事能夠把企業的技術優勢、市場定位、商業模式以及未來成長路徑有機地串聯起來,展現企業的長期價值。”

  未來已來,估值體系亟待升級

  面對不少大數據企業估值虛高的現象,周明子呼吁:“回歸理性、強化治理、提升數據使用質量,是大數據企業獲得真實價值的重要路徑。” 馬杰還提到,未來在數據估值中,“主權”和“邊界”將成為重點。“你的數據在哪里采集、存儲在哪國服務器、是否能合法跨境流動……這些不僅決定法律風險,也直接影響估值模型的可信度。”

  在這場高質量對話中,我們看到了數據估值從“理念”向“工具”的過渡,也看到了數據價值從“敘述”走向“結構化表達”的趨勢,為大數據估值這一復雜話題提供了全新解法。可以預見,隨著AI與數據治理框架的不斷完善,一個更科學、更具包容性的估值體系將逐步建立。而在此過程中,像周明子與馬杰這樣既懂專業又能看清行業格局的思想者,正是推動這一變革的關鍵力量,二者共同描繪出一個更真實、更審慎、更具可操作性的“數據資本化”路徑。


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