日本IPO 吸引民營企業|數位時代 BusinessNext

就在中國內地股權分置改革如火如荼的時候，中國企業和日本證券市場開始熱戀。「如果不出意外，我們會在今年十一月份左右去東京證券交易所上市，」華東地區一家從事節能環保型業務的企業高層向記者透露。同樣地處華東地區的一家從事網路安全方面的IT企業也在積極備戰日本上市，「像我們這類IT類高科技企業在日本上市還是比較受歡迎的，而且不需要排隊，比在國內排隊等候IPO開閘要快得多。」來自包括大和證券在內的幾家日本券商和東京、大阪證券交易所的消息顯示，在最近一至二年內將有至少十二家大陸民營企業會登陸日本。

百倍本益比誘人

「短時間出現這麼多企業去日本上市，和目前融資管道被暫時關閉有關。而日本幾個創業板的本益比一般高於其他證券交易所，尤其對於目前資金緊缺的大陸民營企業來說，來日本融資無疑是一個很好的選擇。」內藤證券的一位分析師表示。
一般來說，中國內地企業登陸日本資本市場可以通過三個管道，包括東交所的創業板（Mothers）、大阪所的創業板———大力神市場（Hercules）和佳斯達克（JASDAQ）。中國內地民營企業登陸日本，瞄準的是「Mothers」市場，因為那裏的誘惑更大。
美邁斯律師事務所的日本執業律師石川耕告訴記者，「目前東交所的本益比比較高，尤其是高科技行業，上市首日超過千倍很正常。」日本經過長時間的經濟停滯，具有發展潛力的企業不多，而中國企業的發展空間則比較大，因此容易受到追捧。
二○○四年十月，新華財經成為第一家到日本上市的中國企業，除去發行費用，新華財經IPO融入三十五億日元（折合成人民幣約為二‧四億元）。新華財經背後擁有不少日本股東成為其成功籌資的重要因素。

存在制度風險

目前中國民營企業海外上市主要選擇有香港創業板、美國納斯達克和新加坡證交所；少數企業選擇在紐交所和一些歐洲的證券交易所。日本資本市場對於中國企業來說一直比較陌生。但是而作為中國民企青睞的香港創業板和新加坡證交所近年來也開始出現投資不活躍的情形，香港的平均本益比在二十倍左右，新加坡還要稍低一些。因此在本益比上盡占便宜的日本資本市場成為中國企業海外上市的另外一個選擇。

同時，日本官方在致力於吸引外國企業前往日本上市，日本金融廳近日正在商討將上市公司資訊披露使用的語言擴展。以東交所為首的交易所也在近年來逐步放棄保守姿態，來到大陸進行宣傳；作為日本第二大證券公司大和證券也在積極為中國民企與日本股市牽線搭橋。不過，普華永道一位負責日本業務的合夥人也提醒稱，中國企業的會計制度正逐漸向國際準則靠近，而日本仍舊採用其自成體系的會計制度，「中國企業赴日上市存在著制度風險」。

從生成式AI訓練、推論，到代理式工作流程（Agentic Workflow）與未來的實體AI，資料流量正以指數級成長，讓記憶體從過去支援運算的配角躍升為決定AI效能與能源效率的關鍵角色。

全球知名的半導體與微電子技術分析機構TechInsights指出，AI競爭正逐漸從晶片算力擴展到記憶體架構設計能力，加速「Computational Memory」等新架構興起；在這波浪潮中，深耕記憶體與儲存技術數十年的美光科技，正與關鍵夥伴展開深度協同設計，包含攜手NVIDIA共同開發適用於新世代資料中心的低功耗記憶體技術，在AI基礎建設的新賽局中成為不可或缺的關鍵。

當GPU不再是唯一主角，記憶體為何躍上AI舞台中央？

過去，半導體的焦點多圍繞在晶片，例如CPU、GPU跟AI加速器等，市場普遍認為，晶片運算能力是左右科技產業發展速度的關鍵，但在進入生成式AI世代後，產業逐漸發現另一個事實：真正限制AI效能的瓶頸不是運算，而是資料能否快速被存取與傳輸。

從大型語言模型訓練，到AI推論、代理式工作流程（Agentic Workflow），甚至未來的機器人與自駕車，龐大的資料流量正持續推升對高頻寬、低延遲、高容量記憶體的需求，讓記憶體產業從過去相對標準化、以價格競爭為主的市場，逐漸轉變為AI基礎建設的重要核心。

「仔細觀察AI應用服務會發現，大多數工作負載都被頻寬限制。」美光科技全球業務執行副總裁Mike Cordano認為，記憶體是突破（頻寬）瓶頸的關鍵，也讓AI競賽從晶片算力升級到記憶體與儲存架構的系統級競爭。這樣的產業洞察，也正是Mike在歷經二十餘年的儲存產業資歷，加上四年半的創投生涯後，選擇加入美光的核心原因之一：在AI重塑產業結構的浪潮下，記憶體將成為這波成長最直接的動能所在。

從零組件供應商到策略夥伴，記憶體共創時代來臨

AI的崛起，正在改變記憶體廠商與客戶的關係。

過去，記憶體產品多是標準化元件，客戶關注的是價格、供貨與規格；合作模式也偏向短期採購與交易導向。然而隨著AI系統規模愈來愈大，從資料中心、雲端平台到終端裝置，記憶體已經成為決定系統效能的重要關鍵，也因如此，越來越多企業將記憶體視為「策略性資產」，而非單純零組件。

Mike表示：「現在，我們跟客戶合作的時間跨度改變了，在產品正式上市前三到四年便開始合作，從系統架構階段就共同規劃未來需求。」例如，美光科技與NVIDIA共同研發的資料中心所使用的低功耗記憶體，便是雙方提前多年展開深度合作（co-design）的成果。

值得特別注意的是，美光科技除從技術層面與晶片製造商等夥伴共創產品，也在需求層面與客戶進行密切合作，例如，將過去較無約束力、期限僅一年的長期協議（LTA）轉變成為期五年、條款更具約束力的策略性客戶協議（SCA），藉此掌握客戶的未來需求，進而在技術層面做更深度的合作。Mike坦言，深度協同設計是高成本的投入，美光的做法是先廣泛進行市場感知，理解不同場域的需求方向，再與生態系統中的夥伴們展開客製化合作。

從裝置導向轉為Token導向，AI浪潮重寫記憶體成長模式

除了合作模式改變，更大的典範轉移是需求的改變。

Mike解釋，過去記憶體需求跟PC、手機跟伺服器出貨量息息相關，但在AI新世代，推動記憶體需求成長的核心不再是設備數量，而是AI模型所產生的運算與資料消耗量。「AI產業逐漸走向以『Consumption』或『Token』為主的新經濟模式，每一次的模型運算都需要消耗大量的記憶體跟儲存資源，這意味著，即使設備銷量成長趨緩，記憶體需求仍可能持續上升。」

更重要的是，AI應用正從資料中心外擴至手機、PC、自駕車與機器人等場域，儘管不同場域對記憶體的需求不盡相同，但是，Mike認為：所有AI裝置都存在三項共同需求：更快的速度、更大的容量，以及更高的能源效率。

正如Mike在受訪時提到的：「我們最大的挑戰，是如何與客戶和整個生態系保持高度一致，一方面創造供給與產能，另一方面持續推動技術創新。」可以預期，在接下來的五年，記憶體產業面臨的挑戰不僅僅是擴展產能，而是如何與客戶共同規劃需求、同步投入技術創新，而這也是美光科技積極經營AI生態體系的原因。

總的來說，AI帶來的改變，不只是算力提升，而是重新定義整個運算架構：過去，記憶體被視為支援運算的基礎元件；現在，則是決定AI效能、能源效率與創新速度的關鍵資源；當產業競爭從晶片性能延伸到資料流動效率，從裝置數量轉向Token消耗量，記憶體的重要性也將隨之水漲船高，對美光科技來說，這將是其從供應商走向AI生態系核心夥伴的關鍵角色轉變。