揭開螞蟻集團上市夭折幕後,《華爾街日報》:習近平親自喊停
揭開螞蟻集團上市夭折幕後,《華爾街日報》:習近平親自喊停

眾所矚目,原先被期望將締造地表IPO的螞蟻集團,卻因中國政府的壓力愕然中止。如今《華爾街日報》揭露,喊停這間金融巨頭上市的不是別人,正是中國國家主席習近平。

螞蟻集團原訂11月5日於香港、上海兩地交易所上市,估計募集資金可達370億美元,一旦IPO市值將突破3,100億美元,取代沙烏地阿美石油創下最大IPO紀錄。

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馬雲批評成導火線,習近平親自下令喊停螞蟻集團IPO

《華爾街日報》指出,馬雲與中國政府早已存在緊張關係,政府對這位中國首富的影響力及日益擴張的螞蟻集團感到擔憂。依照螞蟻集團去年公佈的資料,支付寶在中國擁有多達9億用戶,換言之超過6成中國人都在使用其服務。

螞蟻集團的服務已經改變了中國民眾消費付款的方式,且按照募股書中的資料,旗下小額貸款服務花唄及借唄年活躍用戶也高達5億人,總計放款金額達2.1兆人民幣。

尤其今年10月下旬舉辦的第二屆外灘金融峰會上, 馬雲對中國的金融環境大肆批評,稱中國銀行仍存有以抵押與擔保為融資依據的當舖思想,以及中國政府監管過於嚴苛,直言真正的創新是從錯誤中修正,更說中國金融沒有系統性風險,因為根本沒有系統,也缺乏健康的金融系統。

馬雲
馬雲在前陣子的金融峰會上大肆批評中國金融環境,成為阻斷螞蟻集團上市計畫的導火線。
圖/ shutterstock

雖然馬雲的批判在網路上引發熱烈迴響,但中共高層卻對此非常震怒。有中國官員透露,習近平閱讀了有關這番批評的政府報告,隨後便下令要求監管單位進行調查,中止了螞蟻集團的上市計畫。

就在馬雲這番針對中國金融環境的批評後不久,中國監管單位也編寫了一份報告,直指花唄及借唄等服務促使窮人及年輕人背負債務,因此短時間催生出《網絡小額貸款業務管理暫行辦法》,對小額貸款施加層層限制,例如螞蟻集團在每筆貸款中的出資額度至少達到30%,然而現行狀況只有2%。

馬雲遭四單位約談,外界估再次IPO市值恐受挫

《華爾街日報》指出,由於螞蟻集團的背後金主包括江志成(江澤民之孫)參與的博裕資本、國家開發銀行、中金公司等政經界巨頭,對螞蟻集團加強監管一直受到強烈反對。

康乃爾大學教授艾斯瓦.普拉薩德(Eswar Prasad)指出,「螞蟻集團與政府的關係一直以來都很複雜。」但現在這間金融巨擘已不再被認定大到無法被政府掌控,馬雲10月下旬的言論是促使中國政府採取行動的導火線。

馬雲這番話不單被認為有損中國金融領域的形象,更被視為對中央政權威信的挑戰。中國國家副主席王岐山被當場打臉,連帶否定了習近平的指示,原先被看作中國驕傲的這位企業家,也因此被中國政府給盯上。

包括創辦人馬雲、螞蟻集團董事長井賢棟等多位高管,便在11月2日被政府約談,與中國人民銀行、中國證監會、中國銀保監會及國家外匯管理局等四單位召開會議,隨後螞蟻集團的上市計畫被迫喊停。

儘管螞蟻集團可以努力合規、重新籌備上市,但外界預估中國政府的干預將大大影響其營利能力,屆時估值恐怕無法再如先前好看,甚至原先估計籌措的370億美元資金也可能因此減少。

責任編輯:蕭閔云

資料來源:華爾街日報Reuter

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為何台灣製造業在「智慧製造」卡關?AWS白皮書點出問題,提供實踐最佳解
為何台灣製造業在「智慧製造」卡關?AWS白皮書點出問題,提供實踐最佳解
2025.08.13 |

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擔心無法回本、缺乏知識技術,台灣升級「智慧製造」卡關中

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AWS
圖/ AWS

此外,勞動力老化也是台灣製造業的問題。以國發會數據估算,2030 年台灣 50 歲以上就業人口將達 23.8%,導致技術傳承與產線穩定性受衝擊;同時 2050 年淨零碳排目標,迫使製造業必須進行碳盤查與能源優化;加上雖然 9 成企業已啟動數位化,但多數仍停留在營運系統,生產端 IoT 與 AI 應用不足,數據價值未被充分釋放。上述都恐將成台灣製造業升級的阻礙。

全球製造業大變局,智慧製造成關鍵突破口

根據媒體《DIGITIMES》研究,全球智慧製造市場規模將從 2024 年的 3,212 億美元,快速成長至 2033 年的 1 兆 1,583 億美元,年複合成長率高達 13.7%。在社會和全球趨勢的推動下,不只對台灣的製造業帶來新的壓力和挑戰,同時也催生了產業升級需求。

所幸,隨著智慧製造的 4 大技術日益成熟,替台灣製造業帶來更多可能。目前,IoT 透過連接感測器與生產設備,已實現即時監控與資料收集,並支援預測性維護與生產最佳化。世界製造業基金會報告顯示,IoT 已成企業智慧製造的首要投資項目;此外,智慧製造上,AI 現已被廣泛應用於品質檢測、生產流程優化與預測性維護,企業若結合機器學習、深度學習與生成式 AI,即能以數據驅動決策,提升生產靈活性並降低成本。

同時,隨著「數位雙生」的發展,企業可藉其進行「虛擬試錯」與「情境模擬」,在導入新技術前,先模擬其對現有產線的影響,或預測潛在風險與資源耗損,避免浪費;另外,在 AI 大規模應用下,數據隱私、安全風險成為顧慮。「主權 AI」確保企業在可信的基礎架構中進行數據分析與模型訓練,降低數據外流風險,並支援在地資料中心部署,以滿足低延遲、高安全需求。企業若在產業升級中,將智慧製造的 4 大技術整合,即能在自家領域有效推進。

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