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傳 Arm 將在 9 月 IPO,就連台積電也可能入股?為何蘋果、亞馬遜等科技巨頭都想投資

2023-08-10 數位時代 邱品蓉、陳建鈞
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軟銀旗下晶片設計公司安謀(Arm)傳出 9 月將在納斯達克上市,屆時估值可能將超越 600 億美元,而蘋果、三星、輝達、英特爾、亞馬遜甚至是台積電等眾多科技公司,也都蠢蠢欲動做好了投資 Arm 的打算。

延伸閱讀:在亞馬遜、Google 工作是什麼感覺?前員工:從「面試題」就能看出差異

根據《日經亞洲》報導,軟銀預計將在 8 月稍晚的時候向美國證券交易委員會提出上市申請,然後等待納斯達克的批准。不過關於確切的上市時間,目前還有多種說法,《路透社》聲稱消息人士透露 Arm 將在 9 月初上市,而《日經亞洲》給出的時間點則是 9 月下旬。

Arm 也希望藉著上市的機會,邀請各大科技公司成為長期股東,各自向他們出售幾 % 的股份,也幫助 Arm 穩定上市時的股價,提高 IPO 的吸引力。早在今年 4 月底,也有消息傳出 Arm 想趁這次上市募集 80 億至 100 億美元的資金,並在 6 月時傳出開始與 10 家以上的科技公司接觸,協商投資事宜。

多家科技公司傳投資 Arm,台積電也是傳聞一員

依照目前已知的消息,蘋果、三星、輝達、英特爾、亞馬遜甚至是台積電都計畫在 Arm 上市時入股 ,至於各家公司各自收購多少股份,目前則還沒有相關細節。不過現在知道的是,認購 Arm 股份的公司,將不會獲得 Arm 任何董事會席位或控制權。

TSMC
在Arm傳出將於9月上市的此刻,台積電也被爆料將會入股這間晶片設計公司。
AFP

雖然各家科技公司不會獲得席位或實質控制權,但大股東的身份勢必也會對公司營運有一定的影響力,對於投身自研晶片浪潮、高度仰賴 Arm 設計的公司來說,也可說是多了一層保險,好比說旗下手機、電腦均採用 Arm 架構晶片的蘋果。

而亞馬遜也有採用 Arm 架構的自研處理器 Graviton,這款處理器已經全面應用在旗下資料中心。亞馬遜曾聲稱,Arm 架構處理器較 x86 能節省高達 30% 的成本,2022 年時曾預計年內在其資料中心佔據 20% 的比率。

英特爾則一直對投資 Arm 興致勃勃,在輝達投資告吹後,英特爾執行長基辛格(Pat Gelsinger)曾表示,假如出現投資 Arm 的聯合財團,他們很有興趣加入這個行列,「雖然我們不是 Arm 的大客戶,但我們的確有用 Arm,我們已經將這納入代工規劃,未來合作關係會更深入。」

另外,今年 6 月,《路透社》就曾經報導,安謀在籌備上市期間,邀請台積電成主要投資人,不過當時台積電就曾回應不評論市場傳聞。雙方實際上合作已久,在 2000 年時就已經簽署合作協議,倘台積電真入股安謀,無疑是親上加親。

《路透社》引述業內人士的解讀指出,雙方合作可以強化台積電的晶圓代工能量,加上安謀架構為全球晶片業者重要的 IC 設計基礎,包含高通(Qualcomm)、蘋果(Apple)和聯發科等重要的業者都是基於安謀架構所設計,投資案若能成局,將有助於台積電後續的接單優勢。

2022 年,三星集團會長李在鎔曾數度與日本軟銀(Softbank)執行長孫正義會面,當時就有業界人士解讀,李在鎔此行是為商討入股安謀事宜,不過並未獲得證實。

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除了台積電外,三星、蘋果、亞馬遜、英特爾、輝達等多家公司都傳出有意入股Arm。
unsplash

業界人士告訴《路透社》,無論最終誰投資安謀,台積電目前已經是全球晶圓代工龍頭,市佔過半,與對手三星、英特爾平起平坐,也無需擔心安謀會怠慢台積電,若蘋果最終也出手投資,對台積電來說則是喜上加喜。

延伸閱讀:Nvidia 買下 ARM 計畫告吹!半導體史上最大收購案,為何引發各國反對聲浪?

不受與輝達交易失敗影響,Arm 近年營收快速成長

目前 Arm 的股份 75% 由軟銀集團持有,另外 25% 則有軟銀願景基金持有,Arm 上市時願景基金將在公開市場出售 10% 至 15% 的份。軟銀最近的財報會議上,雖然暫時沒有透露估值或上市時間的消息,不過聲稱「Arm 的 IPO 計畫非常順利」,可望為願景基金帶來巨大的回報。

Arm 在 2016 年被軟銀以 240 億英鎊收購,時至今日他們憑借低耗能的優勢,使得其設計佔領了超過 90% 的手機晶片市場,2022 財年裡營收達到 28 億美元,足足比被收購時成長了 70%,並且採用 Arm 設計的產品出貨量達到 2500 億以上,軟銀執行長孫正義更喊出,未來這個數字將達到 1 兆以上。

軟銀曾在 2020 年計畫以 400 億美元的價格,將 Arm 出售給 GPU 大廠輝達,但最終礙於各國監管機構的反對沒能達成。當時 Nvidia 向軟銀支付了 12.5 億美元的分手費,雖然無法收購 Arm,但有消息人士透露 Nvidia 也藉由這次機會獲得了 Arm 的一些技術經驗。

自交易失敗後,軟銀便積極推動 Arm 的上市計畫,而隨著雲端技術的興盛,以及 Arm 聚焦高授權費的資料中心伺服器與電腦業務,都讓 Arm 的表現扶搖直上,估值更是看好水漲船高至 600 億美元的規模。

資料來源:Nikkei Asia、Reuters、9to5mac;本文出自數位時代

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經理人

AI 不只要懂數據,更要懂企業!Teradata 如何加速實現自主型企業?

2026-11-09 經理人 X 擎昊科技 X Teradata
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隨著生成式 AI 快速發展,AI 的角色正從回答問題、生成內容,進一步走向執行工作、參與決策,這也讓「自主型企業(Autonomous Enterprise)」成為企業數位轉型的新願景。在這樣的企業中,AI 不再只是被動等待人下指令的工具,而是可以在授權範圍內自主做出決策、執行任務,且會持續學習與優化的數位員工,而人則肩負起監督與審核的責任,確保 AI Agent 的決策與行動符合企業目標及治理要求。

然而,要實現自主型企業的願景,除了依靠強大的 AI 模型外,企業還需要掌握兩個關鍵:一是釐清自身希望透過 AI 解決哪些業務問題、達成什麼目標;二是讓 AI 真正理解企業的業務脈絡。這兩個關鍵,不僅決定 AI 能否從概念驗證(PoC)走向實際營運,更是企業朝自主型企業邁進的重要基礎。

邁向自主型企業,企業必須掌握的兩大關鍵

Teradata 首席營收長 Richard Petley 指出,企業在定義 AI 導入目標時,不能只著眼於技術是否可行,更應該從實際業務需求出發,設定明確且可衡量的成果與投資報酬。

舉例來說,金融業可能希望提高詐欺偵測率、降低風險;零售業則想要藉由個人化推薦提升轉換率與顧客體驗;製造業也許會將縮短生產週期、提升供應鏈效率列為目標。雖然不同產業對 AI 的期待各有不同,但共同點都是希望解決具體的業務問題,而不只是驗證 AI 能做到什麼。

第二個關鍵則是讓 AI 理解企業的業務脈絡。即使企業已經將所有資料集中在同一個平台,也不代表 AI 就能理解這些資料。例如,AI 可能知道某位客戶的交易金額下降,卻不知道背後究竟是受到合約條件改變、採購週期等哪一項因素影響。

換句話說,若 AI 不清楚數據背後的意義,以及企業實際的業務流程與決策依據,即便數據量再多、模型能力再強,仍難以做出適當判斷。因為真正影響企業決策的資訊,往往不只存在於數據本身,也可能藏在不同部門的作業流程、內部文件,甚至資深員工長年累積的經驗之中。

因此,企業不只要整合散落在不同系統、資料庫與文件中的數據,還必須建立資料之間的關聯,讓 AI 不只看得懂數據,更能理解數據背後的業務意義與決策邏輯。如此一來,AI 才不會像一名對公司業務一無所知的新進員工,而是能夠根據企業的實際情境做出適當判斷、執行任務。

Teradata 兩大解決方案,打造由知識與脈絡驅動的 AI

Teradata 首席產品長 Sumeet Arora 認為,邁向自主型企業是一段漸進式的轉型歷程,若能讓 AI 充分理解業務脈絡,就有機會加快轉型腳步。為此,Teradata 推出 Tera Context Engine 與 Tera Harness 兩項解決方案,協助企業打造由知識與脈絡驅動的 AI 應用,讓 AI 不只理解企業的業務邏輯,更能將這些理解運用在實際任務中。

舉例來說,歐洲某醫療研究機構運用 Teradata 解決方案及自家資料庫,開發出一套僅有 200 萬個參數的輕量化 AI 模型,可預測不同病患族群未來 10 年內的疾病發生情況,提供相關單位及早做好醫療需求與資源規劃。美國某大型醫院透過 Teradata 平台整合病患數據,進而開發出可直接在資料庫內執行的病患風險分層模型,可從病患特徵去辨識其風險程度與照護需求,讓醫師據此規劃更精準的照護計畫。

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Teradata 首席產品長 Sumeet Arora 表示,Teradata 推出 Tera Context Engine 與 Tera Harness 兩項解決方案,協助企業打造由知識與脈絡驅動的 AI 應用。
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首先,Tera Context Engine 扮演的是企業知識整合與轉譯者。它能整合企業分散在四處的數據與內容,並納入內部專家長年累積的經驗,在符合數據治理規範的前提下,轉化為 AI 能夠理解與運用的企業智慧。換句話說,Context Engine 的價值不只是提供更多資料,而是讓 AI 理解資料背後的商業意涵,以及如何運用在實際情境中。

有了業務脈絡,下一步就是讓 AI 真正採取行動,這正是Tera Harness 所扮演的角色。它會結合 Context Engine 提供的知識與脈絡、企業設定的目標,如:提升客戶滿意度,讓 AI 去執行對應任務,並依據結果持續調整行動策略。而在涉及重要決策或較高風險的應用情境中,Harness 也能導入人機協作機制,由人介入決策、提供回饋,降低 AI 自主決策可能帶來的風險。

然而,當 AI 開始自主執行更多任務,企業也面臨另一項挑戰:如何在擴大 AI 應用的同時,兼顧主權 AI 與資安需求?對此,Sumeet Arora 指出,Tera Harness 支援地端、雲端及混合部署等不同 IT 架構,能夠配合資料所在位置去執行任務,企業可依據自身的治理與法遵要求彈性部署,將重要知識與商業機密留在內部可控的環境中。

此外,當 AI 開始承擔更複雜、執行時間更長的任務,如何避免因意外而導致任務中斷,也是企業相當關注的課題。為此,Teradata 在 Harness 中導入檢查點與記錄機制,倘若 AI 因意外而中斷正在執行的任務,Tera Harness 會從最近一次的檢查點接續執行,不必從頭再來,減少不必要的時間與成本浪費。同時,Harness 也具備高併發處理能力,可同時處理多個 AI 任務,提升 AI 參與日常營運的穩定性與可靠性。

從資料倉儲走向 AI 知識平台,Teradata 3.0 攜手擎昊加速企業轉型

Tera Context Engine 與 Tera Harness 的推出,不只協助企業加速 AI 應用落地,也反映 Teradata 對自身定位的轉變,正從傳統資料倉儲供應商,轉型為企業 AI 知識與 AI 執行能力的供應商,協助企業將分散的資料轉化為 AI 可理解的脈絡資訊,進而驅動智慧決策與自動化執行。

Richard Petley 進一步說明,Teradata 的發展可分為三個階段,在最初的 Teradata 1.0 時期,以軟硬體整合的資料倉儲設備為主,到 2.0 則轉向支援地端與雲端部署的現代化軟體,如今進入 3.0 階段,客戶不一定要採購整套資料倉儲解決方案,也能依需求導入 Context Engine 或 Harness。這樣的轉變,顯示 Teradata 正以更開放、彈性的合作模式,讓企業能夠在既有技術架構上導入所需的 AI 能力,而不必全面汰換原有系統。

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Teradata 攜手台灣代理商擎昊科技,結合原廠 AI 技術與在地系統整合經驗,協助企業加速 AI 應用落地,邁向自主型企業。圖中由左至右,依序為 Teradata 首席產品長 Sumeet Arora、擎昊科技總經理劉宗坤及Teradata 首席營收長 Richard Petley。
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然而,再先進的技術架構,仍需要在地專業夥伴協助落地。而擎昊科技作為 Teradata 台灣代理商,不僅與原廠保持密切互動,更擁有深厚的技術實力,及豐富的企業級系統規劃、建置與整合經驗,協助企業打造穩定可靠的 IT 環境,讓 AI 應用能夠順利導入並持續運作。此次 Teradata 兩位高階管理者 Richard Petley 與 Sumeet Arora 來台,除了與企業客戶交流 AI 發展與應用需求,也攜手擎昊科技深化在地合作,共同拓展台灣市場。

面對缺工、高齡化與市場競爭加劇等挑戰,如何運用 AI 提升營運效率並強化決策能力,已是企業的當務之急,這也讓自主型企業成為未來必然的發展方向。在這條智慧轉型的路上,Teradata 將持續攜手擎昊科技,融合 AI 技術、企業知識與系統整合能力,協助企業加速 AI 應用落地,朝自主決策與智慧營運的新階段邁進。

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Teradata 首席營收長 Richard Petley 指出,Teradata 正以更開放、彈性的合作模式,讓企業能夠在既有技術架構上導入所需的 AI 能力,而不必全面汰換原有系統。
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