全球併購潮襲來,獨缺台灣?
全球併購潮襲來,獨缺台灣?
2015.02.23 | 創業

過去一年併購風潮席捲全球,Google、蘋果、雅虎、中國與韓國等網路巨頭競相展開併購新創團隊大戰,並期望藉此帶來創新能量。相較之下,台灣的高科技龍頭企業卻在這場併購大戰中緩步不前,甚為可惜。

2014年是矽谷與中國科技業併購豐收的一年。「這一年科技業的併購總額,占全球併購總額的7.6%,全球科技業併購金額已增加至1,744億美元。和2013年比較之下,2014年的科技業購併金額增加54%,2014年的全球累計科技併購金額,更是2000年網路泡沫以後的最高點。」英國《金融時報》在2014年10月的一篇文章中點出。其中Facebook在2014年2月以190億美元買下通訊軟體WhatsApp一案,更成為近10年來最高價的網路公司併購案。

台灣併購界王牌律師黃日燦分析,Facebook的併購案是為了取得WhatsApp的4億名用戶。「若把WhatsApp的4億名用戶除以190億美元(也就是一個用戶約47.5美元),得出來的結果並不昂貴。另一種說法,是Facebook擔心中國騰訊把WhatsApp買去,因此先下手為強,「假如有一家公司講中文已經有4億用戶,不講中文也有5億用戶,還有誰可以打倒這間公司呢?有人說Facebook怕等騰訊買去了才發現就太晚了。」

中美迎來最熱科技併購潮

不僅矽谷迎來科技業的併購熱潮,中國科技創業圈也熱衷併購,網路新創團隊被併購的價格不斷刷新紀錄。2013年7月百度以19億美元併購91無線,創下當時的歷史新高。但不到1年的時間,這紀錄馬上就被阿里巴巴打破,2014年6月阿里巴巴宣布以約40億∼50億美元的價格併購UC優視。2014年以來,中國上市公司併購數量大幅增加,截至2014年10月已經有2,821次併購,累計金額約1.7兆人民幣,已經超過2013年全年1,633次併購與1.46兆人民幣的規模。

「過去這一年網路併購的金額或數量都十分驚人,相當於過去10年的總和。投資人與創業圈都非常熱心介接資本,網路購併潮在整個併購市場也最熱絡。談併購,最先要關注的當然是網路公司的併購,而談中國經濟轉型,最需要關注的也是中國網路經濟。」中國國信證券總經理陳鴻橋在一場演講中分析。

黃日燦強調,當一個產業還沒有到成熟期,正處於萬馬奔騰狀態時,當然就很難看清楚這些馬的樣貌,因此企業抓到(指併購)的馬不一定是好馬。但若等馬停下來再挑選,那就來不及了,因為好的馬匹上面都已經有人。「因此企業要有大格局,趁股價高的時候,拿股票去買一些對未來發展有意義的公司,而不是等到股價下跌或營運狀態不佳的時候,才來思考併購。」

「就以行動裝置來說,智慧型手機越來越普及之際,究竟哪些App開發商具有潛在價值?一旦價值浮現,科技大廠就要快點出手併購,以免被其他企業捷足先登,才能藉由併購提升競爭力。另外,基於O2O延伸的併購也是另一種可能的選擇,誰可以掌握住線上使用者,未來就可以掌握線下商機,所以瘋狂併購。」Gogolook共同創辦人鄭勝丰分析。

台灣無感於併購潮

併購潮間接推升了新創團隊的估值,「近年矽谷種子期的投資價格已經因此提高2到3成。」矽谷知名創投First Round Capital合夥人科佩爾曼(Josh Kopelman)表示。「在金融海嘯後,全球股市陸續復甦,上市櫃公司股價上漲,公司越來越值錢,併購的籌碼增加了。加上網路公司IPO不斷,優秀的新創團隊估值從種子輪開始就水漲船高。」之初創投共同創辦人林之晨分析。

過去以「10億美元俱樂部」來衡量優秀新創團隊的標準已經被拉高。「Uber、Dropbox等還沒有上市前,就已經達到百億美元的市值,幾十億甚至幾百億的併購案如WhatsApp與Oculus等也頻繁出現在今天的美國。」中國經緯創始管理合夥人張穎在〈泡沫就在那裡──致經緯系CEO們的公開信〉一文中指出。

在中國,這個現象依舊。張穎不諱言中國新創團隊的高估值現象,「僅僅幾年前,我們衡量一家企業上市後的價值指標還是10億美元俱樂部,可是今天你會發現眾多的非上市公司已經輕鬆到達這個量級。

經緯這幾年關注的無線領域,就有7家公司在2014年上市或市值超過10億美元。」中國新創高估值現象甚至比美國還要明顯,越來越多的中國新創團隊A輪融資估值就破千萬美元,遠遠超過美國新創團隊A輪估值百萬美元等級。

雖然美國與中國紛紛形成併購熱潮,並推升新創團隊估值,但這波新創團隊的估值推升浪潮,並沒有明顯席捲台灣創業圈,台灣團隊被孤立於矽谷與中國等投資熱點之外。「矽谷的資金流向台灣的不多,過去5年台灣網創圈IPO與併購案沒有像矽谷這麼好。」林之晨說。創業家兄弟共同創辦人郭書齊也坦言:「雖然矽谷新創團隊估值水漲船高,但這股浪潮對台灣新創團隊來說,並沒有太大關聯性,因為台灣的創業圈沒有進入矽谷的投資買賣市場。」

究其原因,一方面是因為台灣團隊在成立之初就以國際市場(Born Global)為目標出發的團隊不夠多,不容易引起國際創投注意,另一方面,台灣本土企業併購台灣網創公司也不盛行。「台灣大型企業並沒有形成『併購新公司,放棄成熟舊產業』的文化,美國人強調的『開放式創新』精神,其實最主要的核心不是自家研發的開放,而是企業走出去併購新公司。而在放棄舊有產業的部分,台灣很多企業已經在走下坡,但還是不願意退出,連割捨的勇氣都沒有。美國有很多大企業都是在產業發展成熟後就把公司賣掉,例如奇異(GE),為什麼台灣的公司不願意在更早階段退出呢?」前鴻海法務長、現任世博法律顧問執行長周延鵬感嘆。

「台灣的產業結構還是以電子硬體代工為主,面臨轉型時大多選擇依靠自己,並沒有藉由併購創造前瞻利基的野心。」FlyingV創辦人林弘全說。

像Facebook併購WhatsApp的邏輯,台灣企業並不一定會接受與認同。「對於這樣的案子,台灣企業會捨不得花這麼多錢,企業會覺得WhatsApp哪有這麼多行情?190億美元最後買到什麼?只買用戶數量,其他什麼都空空的,台灣企業不太接受,還是會覺得『不踏實』。這個想法是需要與時俱進的。不過,台灣的有線電視公司已經接受這樣的想法,開始計算,而不會去算公司資產有多少。」黃日燦形容。

對於台灣企業來說,還需要不少的時間,才能突破目前的種種關卡,利用併購讓企業持續創新。

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2014年科技巨頭併購清單

Google

1月:英國人工智慧科技公司DeepMind/智慧家庭品牌Nest

2月:網路安全公司Spider.io/手機聲波密碼認證SlickLogin

3月:衛星攝影服務Skybox Imaging/擴增實境翻譯技術Quest Visual/雲端效能監控軟體Stackdriver/餐飲業快速建構網站Appetas/廣告追蹤公司Adometry/大數據公司Rangespan/太陽能無人飛機公司Titan Aerospace/遊戲開發商Green Throttle Games

5月:影音廣告串流技術mDialog

6月:IP Camera Dropcam

7月:串流音樂平台Songza

8月:硬體產品設計公司Gecko Design/網站加密技術Directr/行動通訊App Emu

Facebook

2月:行動通訊軟體WhatsApp/對話及分享技術Branch Media/Android應用提供測試Little Eye Labs

3月:擴增實境技術Oculus

6月:芬蘭行動解決方案Pryte

7月:線上影音廣告公司LiveRail

Amazon

4月:數位漫畫平台comiXology

8月:動漫直播網Twitch

Apple

5月:串流音樂及配件Beats/應用程式測試工具Burstly/生產消費電子專用低耗電微型LED顯示器LuxVue/客製化推薦用戶前往地點的搜尋服務Spotsetter

7月:圖書分析服務BookLamp/個性化網路電台App公司Swell

資料整理:詹子嫻

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(尊重智慧財產權,如需轉載請註明資料來源:《數位時代》第249期)
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一文看懂 AI 電視可以幹嘛?不只有 AI 演算法,頂級硬體帶來高畫質表現
一文看懂 AI 電視可以幹嘛?不只有 AI 演算法,頂級硬體帶來高畫質表現

火熱的 AI 風潮掀起客廳革命,到底 AI 電視可以幹嘛?簡單來說,AI 電視透過 AI 處理器與演算法,即時進行 AI 畫質優化、音效調整、智慧語音搜尋和極致的個人化推薦,全面顛覆傳統智慧電視。在 AI 電視功能中,最讓消費者有感的是 AI 畫質優化,但許多人往往忽略了,畫質提升不只關乎演算法,更取決於底層的背光、色彩與控光技術。Sony BRAVIA True RGB LED 電視,正是將軟體思維與硬體工藝深度結合的最好示範。透過創新的 XR 認知智慧處理器搭配 True RGB 技術,精準呈現 AI 電視的畫質優化能力。

AI 電視是什麼?不只是能上網看串流的智慧電視

要理解 AI 電視可以幹嘛,首先必須釐清 AI 電視與一般智慧電視的差異。傳統智慧電視是為電視接上網路,讓使用者單向觀看連網影音。AI 電視則是在智慧電視的基礎上,導入了 AI 處理器與先進演算法,讓智慧電視具備「主動分析與學習」的能力,可即時判斷每一幀影像的畫質特徵、聲音頻率、觀看環境(如白天強光或夜晚暗光),甚至是家庭成員的使用習慣,進而動態調整視聽呈現。簡單來說,傳統智慧電視解決的是「能不能連網看內容」的問題,而 AI 電視解決的是「如何讓內容呈現得最好」的體驗問題。

但當 AI 演算法分析出最佳的畫面設定後,如果硬體無法精準跟上,優化效果就會大打折扣。這也是為什麼高階顯示技術 True RGB 開始受到市場矚目,確保 AI 算出的極致色彩與對比,能精準落地在觀眾眼前。

傳統電視容易出現暗部發灰或亮處過曝。Sony BRAVIA 9 II 透過 True RGB 三色獨立背光,能將 AI 算出的極致對比與飽和色彩精準落地。
傳統電視容易出現暗部發灰或亮處過曝。Sony BRAVIA 9 II 透過 True RGB 三色獨立背光,能將 AI 算出的極致對比與飽和色彩精準落地。
圖/ 數位時代

AI 電視可以幹嘛?從畫質、場景、音效到個人化推薦的四大核心進化

面對消費者的核心疑問「AI 電視可以幹嘛?」,可從四大 AI 電視功能深入拆解。

AI 畫質升頻與降噪:讓低解析度內容更清晰

透過 AI 升頻與降噪技術,可分析解析度較低或經過壓縮的影音內容,改善線條、紋理與雜訊,使畫面在 4K 螢幕上呈現得更清晰。True RGB 則能協助 AI 優化後的畫面亮度、色彩與對比度精準呈現。不過實際效果仍會受到原始片源解析度與壓縮品質影響。

智慧場景辨識:依電影、球賽、遊戲自動調整畫面

AI 電視能即時辨識播放內容,自動調整畫面呈現,比如看電影時調整為劇院感色溫、看球賽即時插幀消除動態殘影、玩遊戲時自動切換至低延遲模式。在不同場景轉換時,True RGB 讓亮度與色彩對比表現依然精準自然。

左圖為電影模式,右圖為遊戲模式。智慧場景辨識功能會根據電影、球賽或遊戲自動切換最佳模式。搭配 True RGB 技術,即使在動態或暗部場景下,色彩依然自然不失真。
左圖為電影模式,右圖為遊戲模式。智慧場景辨識功能會根據電影、球賽或遊戲自動切換最佳模式。搭配 True RGB 技術,即使在動態或暗部場景下,色彩依然自然不失真。
圖/ 數位時代

AI 音效優化:讓人聲與環境音更清楚

AI 音效演算法能分離出人聲對白與背景音效。看動作大片時,能放大環繞立體感;看新聞時,則優化人聲頻率,甚至能根據客廳結構進行空間音效校正。

除了頂級畫質,Sony 將 AI 音效演算法與機身背部揚聲器深度結合,能根據客廳結構進行空間校正,分離出清晰人聲與震撼環繞音效。
除了頂級畫質,Sony 將 AI 音效演算法與機身背部揚聲器深度結合,能根據客廳結構進行空間校正,分離出清晰人聲與震撼環繞音效。
圖/ 數位時代

語音互動與個人化推薦:減少尋找內容時間

AI 語音互動更能理解複雜語意,當你說出「我想看適合週末晚上的搞笑電影」時,AI 便會結合使用者的觀看偏好推薦清單,真正做到懂你所想。

整體而言,在眾多 AI 電視功能中,消費者最能直觀感受到的是 AI 畫質升頻與場景優化。但不論軟體演算法如何強大,都需要有對應的硬體執行力,而 True RGB 正是讓這些高階 AI 畫質能精準落地的關鍵技術。

AI 畫質優化的關鍵:不只靠演算法,硬體也是決勝點

在討論 AI 電視時,大眾常有一種迷思,認為只要電視內建強大的 AI 處理器和演算法就行,事實上,AI 電視的畫質優化不是靠單一演算法完成,而是包含「AI 判斷」與「硬體呈現」兩大層次:

首先由 AI 負責辨識畫面中的主體物件、人眼焦點、光影分佈及動態物體的移動軌跡等。根據 AI 判斷結果,演算法在底層即時計算出一套優化藍圖,決定哪些區域需要進行 AI 升頻、降噪、提高畫質、調整亮度、對比或色彩飽和度等。而硬體則負責最終畫面呈現,包含電視的背光、面板、控光技術與色彩控制技術,才是真正決定這張優化藍圖能被實現到什麼程度的關鍵。

而 Sony BRAVIA True RGB LED 電視便精準示範,硬體如何賦予 AI 電視極致表現。傳統 LED 電視使用單一藍色 LED,再搭配濾光片混色的方式,容易產生色彩混濁或亮度減損,True RGB 技術則以獨立驅動紅(Red)、綠(Green)、藍(Blue)三原色 LED 作為背光源,當 XR 認知智慧處理器分析影像內容,發出畫面調整指令後,True RGB 能精準響應,讓紅、綠、藍三色背光以極高精度進行獨立控光,將 AI 畫面調整的判斷精準呈現。

一般智慧電視、AI 電視、搭載 True RGB 的 AI 電視差在哪?

跳脫複雜的規格參數,一次搞懂三代智慧電視有何不同。簡單來說,一般 AI 電視可以做到升頻、降噪與場景辨識;搭載 True RGB 的 AI 電視則進一步把 AI 判斷延伸到背光與色彩控制,真實還原亮度、色彩與對比。

一般智慧電視 AI電視 搭載 True RGB 的 AI 電視
核心定位 解決「連網與內容獲取」 解決「基礎畫面自動優化」 解決「極致高階畫質精準執行」
畫質處理能力 支援基本的數位降噪,無法因應訊號源差而改善 具備 AI 升頻技術,能動態辨識場景並優化低解析度影片 結合 XR 認知智慧處理器與硬體優勢,進行深度的 AI 畫面優化
背光技術 傳統常亮背光,容易產生漏光與局部發灰現象 具備區域控光,但演算法與硬體匹配度較為普遍 採用 True RGB 三色獨立背光,控光精準度極高,無溢光與色偏
色彩與亮度表現 色彩表現較為平淡,高亮處易過曝,暗部細節容易丟失 色彩飽和度高,但有時因演算法過度補償而顯得不夠自然 實現豐富飽和的色彩表現層次,精準還原真實色彩
主要適合情境 看第四台、日常追劇 看 4K 串流,希望電視能自動適應不同影音內容 追求劇院級體驗,喜歡高畫質影音、球賽、遊戲的用戶
跳脫傳統電視容易漏光與發灰的痛點,Sony BRAVIA 9 II 結合旗艦級 XR 認知智慧處理器與 True RGB 背光技術,從底座美學到內在核心,皆為追求劇院級體驗的頂級用戶而生。
跳脫傳統電視容易漏光與發灰的痛點,Sony BRAVIA 9 II 結合旗艦級 XR 認知智慧處理器與 True RGB 背光技術,從底座美學到內在核心,皆為追求劇院級體驗的頂級用戶而生。
圖/ 數位時代

買 AI 電視時,真正該看哪些規格?

當你準備為家裡添購 AI 電視時,除了關心它是否支援智慧語音、刷新率有多高、個人化推薦好不好用之外,以下四個核心 AI 電視功能才是決定長期觀看品質的關鍵指標:

AI 處理器

大腦優劣決定電視表現,挑選時認準旗艦級的 AI 處理器,如 Sony 的 XR 認知智慧處理器,不只單純堆疊算力,而能模擬人類大腦的認知方式,打造身歷其境的畫面真實感。

AI 升頻能力

優秀的 AI 升頻能力應能精準區分「影像噪訊」與「畫面原生紋理」,在去除雜訊的同時保留皮膚毛孔、衣服編織等細節,而非一味抹平。

背光與控光技術

若重視高階畫質,True RGB 可作為判斷 AI 畫質能否精準呈現的重要顯示技術,徹底告別傳統畫面暗部發灰、亮部慘白的通病。

色彩與亮度表現

不能只看標榜的 HDR 規格,更要檢視硬體能否真實呈現。True RGB 能賦予 AI 電視更強悍的畫面執行力,銳利呈現 AI 算出的明暗對比與色彩飽和度。

關於 AI 電視與 True RGB 的常見問答

Q1:AI 電視適合哪些人?
AI 電視適合所有對影音品質有追求的人。不論你是愛看高畫質影音的追劇族、追求畫面流暢不殘影的運動迷、重視高刷新率與低延遲的遊戲玩家,AI 電視都能大幅提升觀影體驗。

Q2:AI 升頻會把影片變成 4K 嗎?
無法完全等同原生 4K,但能讓畫面更接近高解析度的觀看效果。AI 升頻利用比對與像素補插,將原本模糊線條變得銳利清晰,結合 True RGB 的高精細控光後,視覺表現會非常接近 4K 原生畫質。

Q3:買 AI 電視時,只看 AI 處理器夠嗎?
絕對不夠。演算法算出的完美畫面需要顯示硬體來執行,電視的背光技術、控光與色彩管理能力(如 True RGB)同樣重要。軟硬完美結合,才是高畫質的保障。

Q4:AI 電視對看球賽或玩遊戲有什麼差別?
AI 電視能根據不同場景優化畫面表現,觀看球賽時,能動態識別高速移動對象,即時插幀消除動態殘影;玩遊戲時,能自動切換至低延遲模式和強化暗部細節。

Q5:白天和晚上看電視,AI 電視會自動切換不同的畫質設定嗎?
Sony 搭載 True RGB 的 AI 電視內建環境光感測器,能根據環境光線變化動態調節畫面呈現,在白天明亮時自動增亮、晚上變暗時調降亮度並柔化對比,省去手動切換的麻煩。

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