京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据时代 迅雷突显云加速商业模式
大数据时代已经来临,各大互联网公司都在争分夺秒抢占这一黄金机遇。2013年8月13日,中国互联网大会在京召开。国内云加速领军者迅雷吹响大数据时代的新号角,将依托全球领先的云加速技术,构建一个新的商业版图:大数据时代,迅雷云加速服务为全网加速。
大数据亟待跨越"数据鸿沟"
信息爆炸,大数据时代已经来临。IDC最近的报告预测称,到2020年,全球数据量将扩大50倍。目前我国网民数量 5.91 亿,居世界之首,但互联网普及率仅为 44.1%。可以预计,随着普及率的提及,用户生产和分享的内容呈指数级增长,中国将成为世界上最大的“数据中心”。
迅雷创始人、CEO邹胜龙认为,持续增长的网民、多端融合的设备、数据特别是大容量数据频繁流动以及网络宽带环境提升的趋势将共同交织成全新的大互联网时代。
在这个时代,用户规模数量不断刷新,数字信息消费需求急速增长。数据规模越大,处理的难度也越大。作为基础的大数据传输的重要性就不言自明。不过,令人尴尬的是,中国整体的宽带网络水平存在一定差距。“在大数据时代,受制中国网络环境利用率低,数据传输瓶颈的问题将越来越尖锐,严重影响用户的体验。尽管中国启动了宽带中国战略,网络提升的速度依然赶不上大数据的增长。”互联网分析师贾敬华指出。
对中国这个全球最具规模和增长潜力的市场而言,大数据时代亟待跨越"数据鸿沟"。一方面,是疯狂生长的用户数量和大数据,另一方面,用户对信息的获取要求更加高效、便捷和安全。以视频下载为例,蓝光、高清等大数据需求急增,而用户即期消费心理越发强烈。可以说,大数据加速传输服务必将成为一种消费趋势,如何破解“瓶颈”成为业界共同面临的新课题。
迅雷云加速的发力之道
目前国内相关企业正加快在这一领域的投入和布局,国内互联网三巨头BAT坐拥数据金矿,已陆续踏上了大数据掘金之路。和BAT所不同的是,拥有全球领先的云加速技术的迅雷,围绕实时的数据收集和流通积极展开多项布署,率先解决了大数据加速与共享难题。
邹胜龙认为,迅雷云加速具备三个制高点,一是大数据的处理能力,能够高效挖掘资源站点、用户行为的算法,可智能得出热点资源库,为用户提供最近、最优、最快的资源;二是基于上万台云加速服务器的部署,迅雷云加速既可以满足网民快速获取数据内容的需求,也可以帮助互联网服务提供者实现数据内容的低成本高效分发,商业潜力巨大;三是数据分享的众包模式,用户参与,人人为我,我为人人,迅雷每年为4.6亿用户提供服务,这些用户都成为分布式网络的节点,而超过400万的付费用户则更为这一模式提供了竞争力。
目前迅雷云加速已经拥有高速通道、离线下载、迅雷云播、迅雷网游加速器、手机迅雷等多个产品,覆盖PC、手机、平板、TV四屏,基本完成了多终端布局。而在用户体验方面,为了确保用户在不同终端也能获得流畅、连贯的体验,迅雷还推出了根据账号实现云端同步的功能。迅雷云加速的产品布局基本完成,这为启航云加速服务的全新探索提供了坚实的基础。
经过三年多的实践和探索,迅雷云加速已经建立起成熟的增值服务商业模式,即Freemium模式。据邹胜龙介绍,在3年的时间里,迅雷培养了超过400万的付费用户为云加速服务买单,这是经过验证可以持续的商业模式。他表示,迅雷云加速的目标是能够为千万级的付费用户提供云加速服务。目前迅雷已对大数据云加速服务拓展进行了清晰的规划,未来云加速不仅会支持公司产品和服务,更可以开放核心技术,为整个大互联网加速。
迅雷的新商业版图
对于迅雷未来的发展,邹胜龙表示,在云加速技术的支撑下,迅雷具有无可比拟的成本优势,同时已经初具规模的freemium商业模式,让我们也有成熟的用户群,最容易直接孵化出的增值服务是云存储和数字发行。
事实上,云存储行业一直被业界广泛看好。艾瑞咨询数据表明,云计算技术的成熟、移动互联网的发展、智能手机的普及带来了个人云存储业务的繁荣。预计2013年中国个人云存储用户规模将达到2 .23亿,网民渗透率达到36.7%。市场研究机构gartner发布的报告显示,预计到2016年将有36%的数字内容存储至云端,而在2011年这一比例仅为7%。
跨平台的个人云存储服务也得到了市场的验证。美国Dropbox就是一家提供同步本地文件的网络存储应用公司。Dropbox提供免费和收费服务,收费体系是10美金一个月。目前大约有近2亿的注册用户,付费用户比例约为4%即 200万付费用户,估值高达75亿美元。
邹胜龙表示,“同时,我们通过与硬件厂商、应用市场、软件厂商紧密合作,来实现更为高效的内容分发服务,这一块迅雷也有很大的增长潜力。”记者了解到,美国的Netflix是一家在线影片租赁提供商,有千万级的订户,2011年网上电影营收超过了苹果,网络电影销量占据美国用户在线电影总销量的45%。
业内人士认为,在大互联网时代,来自于对产业节奏和消费趋势的变化,让迅雷云加速的价值和优势更加突显;而多年来技术实力和用户的积累,也将给迅雷带来新的发展空间。内外合力,它所激发的能量必将引发磁场效应。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
主讲人简介 张冲,海归统计学硕士,CDA 认证数据分析师,前云南白药集团资深数据分析师,自媒体 Python 讲师,全网课程播放量破 ...
2026-04-10在数据可视化与业务分析中,同比分析是衡量业务发展趋势、识别周期波动的核心手段,其核心逻辑是将当前周期数据与上年同期数据进 ...
2026-04-10在机器学习模型的落地应用中,预测精度并非衡量模型可靠性的唯一标准,不确定性分析同样不可或缺。尤其是在医疗诊断、自动驾驶、 ...
2026-04-10数据本身是沉默的,唯有通过有效的呈现方式,才能让其背后的规律、趋势与价值被看见、被理解、被运用。统计制图(数据可视化)作 ...
2026-04-10在全球化深度发展的今天,跨文化传播已成为连接不同文明、促进多元共生的核心纽带,其研究核心围绕“信息传递、文化解读、意义建 ...
2026-04-09在数据可视化领域,折线图是展示时序数据、趋势变化的核心图表类型之一,其简洁的线条的能够清晰呈现数据的起伏规律。Python ECh ...
2026-04-09在数据驱动的时代,数据分析早已不是“凭经验、靠感觉”的零散操作,而是一套具备固定逻辑、标准化流程的系统方法——这就是数据 ...
2026-04-09长短期记忆网络(LSTM)作为循环神经网络(RNN)的重要改进模型,凭借其独特的门控机制(遗忘门、输入门、输出门),有效解决了 ...
2026-04-08在数据分析全流程中,数据质量是决定分析结论可靠性的核心前提,而异常值作为数据集中的“异类”,往往会干扰统计检验、模型训练 ...
2026-04-08在数字经济飞速发展的今天,数据已渗透到各行各业的核心场景,成为解读趋势、优化决策、创造价值的核心载体。而数据分析,作为挖 ...
2026-04-08在数据分析全流程中,数据处理是基础,图形可视化是核心呈现手段——前者负责将杂乱无章的原始数据转化为干净、规范、可分析的格 ...
2026-04-07在数据分析与统计推断中,p值是衡量假设检验结果显著性的核心指标,其本质是在原假设(通常为“无效应”“无差异”)成立的前提 ...
2026-04-07在数字经济深度渗透的今天,数据已成为企业生存发展的核心资产,企业的竞争本质已转变为数据利用能力的竞争。然而,大量来自生产 ...
2026-04-07Python凭借简洁的语法、丰富的生态库,成为算法开发、数据处理、机器学习等领域的首选语言。但受限于动态类型、解释性执行的特性 ...
2026-04-03在深度学习神经网络中,卷积操作是实现数据特征提取的核心引擎,更是让模型“看懂”数据、“解读”数据的关键所在。不同于传统机 ...
2026-04-03当数字化转型从企业的“战略口号”落地为“生存之战”,越来越多的企业意识到,转型的核心并非技术的堆砌,而是数据价值的深度挖 ...
2026-04-03在日常办公数据分析中,数据透视表凭借高效的汇总、分组功能,成为Excel、WPS等办公软件中最常用的数据分析工具之一。其中,“计 ...
2026-04-02在数字化交互的全场景中,用户的每一次操作都在生成动态的行为轨迹——电商用户的“浏览商品→点击详情→加入购物车”,内容APP ...
2026-04-02在数字化转型深度推进的今天,企业数据已成为驱动业务增长、构建核心竞争力的战略资产,而数据安全则是守护这份资产的“生命线” ...
2026-04-02在数据驱动决策的浪潮中,数据挖掘与数据分析是两个高频出现且极易被混淆的概念。有人将二者等同看待,认为“做数据分析就是做数 ...
2026-04-01