中企海外受挫 併購策略停看聽
中企海外受挫 併購策略停看聽
2005.11.01 |

是時候反思中國海外併購了。以一百八十五億美元現金收購美國優尼科石油公司(UnocalCorporation),功敗垂成的中海油總經理傅成玉滿腹委屈地說:「中海油在市場上的每一步操作都被華爾街充分認可,可惜受到美國政治的影響,最終功虧一簣。」傅成玉是於九月底在滬港青年經濟發展論壇上說這番話的。
「真正地走出去是近幾年才開始的,卻是一個說不清的話題,」中國證監會的前任副主席史美倫,則對海外併購「大潑冷水」,她認為海外併購並非一帆風順,比如「TCL收購湯姆遜在十八個月後還未實現盈利,TCL、阿爾卡特與盈利還有距離。」
根據摩根大通近日完成的全球產業併購報告,今年中國企業的跨國併購總額是六十二億美元,這個數字在去年是近四十八億美元。自二○○三年下半年開始,中國企業開始成為國際市場一系列重大併購的買家,引得外界一片震驚。包括TCL、上汽集團、聯想、海爾等一大批名企成為此中主角,其中報價超過十億美元的有八起之多。
對於像TCL、聯想等立志成為國際一流的企業來說,史美倫認為海外併購將是其發展中的必經過程。走出去不單是企業個體行為,更多的是對中國經濟發展有深遠意義,尤其在中國企業屢遭受反傾銷調查情況下,對出口、配置資源等皆有正面作用。

大舉向海外砸銀彈

儘管如此,史美倫卻建議中國企業先消除海外收購的障礙,而並非盲目推進。她說,企業本身是否有良好的公司治理,將在很大程度上決定了中國企業能否跨過海外收購的門檻。上海匯豐銀行企業投資銀行及科技業務環球主管艾國誠認為,在所有國家的併購案例中,跨國併購都只占很小一部分,會受到公司、國家文化等多重因素影響。「去年中國國內五十四億美元資產被海外併購,但中國併購海外的只有十六億美元,比例是三比一;但到了今年,比例大概是十比一,這是奇怪的現象,」艾國誠說。

多觀望,切莫操之過急

現在是好的收購時機嗎?上海社會科學院院長助理屠啟宇則表示,目前在海外收購市場上出現了一個明顯的中國溢價。「不僅是資源行業,跟中國收購有關的公司都明顯出現價格虛高的情況。」至於中國企業的海外收購時機,屠啟宇認為,現在中國企業除了成本方面有競爭優勢,並不適宜大舉的海外收購。
麥肯錫大中華區董事長歐高敦的建議是,「分析資產價值的時候,必須看未來十年的情況,尤其是現金購買,最終的決策需要由公司取捨,」歐高敦說。「全世界都有公司希望賣給中國企業,很多人都想借機甩包袱,中國企業不能操之過急,」歐高敦進一步指出,必須要有充分理由來支持收購,技術、材料等要素也是需要重點考慮的。對於海外併購策略,大企業不能好大喜功,需要考慮諸多因素。他贊同史美倫所說,國內併購做好了,才能考慮跨國併購的觀點。

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OpenAI 重磅講者親臨高雄|掌握前瞻 AI 與產業轉型關鍵趨勢
OpenAI 重磅講者親臨高雄|掌握前瞻 AI 與產業轉型關鍵趨勢

隨著 AI 工具逐漸普及,真正拉開差距的,已不只是技術或算力的強弱,是企業能否整理資料、重新設計流程,並把 AI 融合既有工作方式,持續轉化為營運價值。

Amazon Web Services(AWS)將於10月23日於高雄舉辦「2026 亞馬遜港都 AI 創新日」邀請 OpenAI 與製造、金融、交通、零售及運動育樂等領域的實務代表,從技術趨勢、資料治理、流程設計與組織轉型等面向,拆解 AI 落地前必須處理的現實問題,協助企業重新檢視自身的導入條件與下一步布局。

企業下一步,不只是再導入一套 AI 工具,而是讓 AI 進入日常營運

模型可以採購,系統可以建置,但資料是否整理到位、流程能否重新設計、組織是否清楚由誰負責,才是決定技術能否持續發揮價值的關鍵。

高雄近年推動數位轉型,同樣面對這項核心課題。亞灣周邊聚集扣件、石化、鋼鐵等傳統產業,場域複雜、既有系統眾多,正因如此,更能檢驗一套 AI 導入方法是否具備複製與擴大的條件。城市發展也從建置算力基礎,進一步走向讓技術真正進入產業與治理現場。

AWS 連續六年深耕高雄,今年以「雲騰智慧大南方 齊創 AI 好未來」為主軸,將討論重心從雲端與算力基礎,推進到應用全面升級,協助城市從「有 AI」走向「AI 有感」。

政府治理是否更即時、產業流程是否真正改變、市民與使用者能否感受到服務提升,才是「AI 有感」的具體檢驗。延續「高雄試點、全臺普及、雲端出海國際」的發展路徑,10月 23 日登場的亞馬遜港都 AI 創新日要談的不只是企業「有沒有 AI」,而是導入之後企業的真實改變。

2025 亞馬遜港都 AI 創新日現場,資料照
圖/ AWS

OpenAI 重磅講者親臨高雄,從技術前沿看見企業的關鍵課題

今年活動特別邀請 OpenAI 東南亞暨台灣合作夥伴總監 Mark Jeffrey,以「前瞻 AI 如何助力產業領袖開創新局」為題,分享在 AI 技術快速演進之下,企業應如何重新思考未來布局。

面對 AI 能力邊界持續擴張,哪些應用已具備規模化條件?哪些仍需要更完整的資料、治理與組織準備?這是正在規畫下一階段 AI 投資的企業必須先回答的關鍵課題。

上午議程將從資料、組織與金融三個面向,拆解 AI 落地前必須處理的現實問題。「數據為本,AI 啟航」先回到資料基礎:外部模型跑得再快,若企業自身的欄位定義、存取權限與資料品質尚未整理到位,技術仍難以轉化為可靠判斷。

「打造 AI-Ready 組織的關鍵布局」論壇則聚焦組織當責。AI 專案通常橫跨資訊、營運與管理部門,真正困難的不只是把系統建起來,而是由誰推動流程改造、由誰認列成果,以及當 AI 產出的判斷出現問題時,責任最後應由誰承擔。公部門、製造業與雲端服務業者如何從不同角色處理這些問題,對其他組織同樣具有參考價值。

金融創新論壇將討論 AI、虛擬資產與企業轉型。金融場域對資料安全、合規、風控與可追溯性的高度要求,也提醒企業:效率不能取代治理,AI 更不能成為責任模糊的理由。能否在高監管、高風險環境中建立清楚邊界,將直接影響 AI 應用能不能被長期採用。

2025 年活動論壇現場,資料照
圖/ AWS

從六種產業場景,看 AI 如何走進真實流程

真正具備參考價值的 AI 案例,不只要說明「做了什麼」,還要回答幾個更實際的問題:解決哪一段流程、使用哪些資料、在哪個節點交給 AI、誰負責最後判斷,又如何確認投入確實產生價值。

下午議程規劃橫跨智慧支付、製造、媒體科技、智慧交通、零售製造與運動育樂六種產業場景。每個場景面對的資料條件、即時要求與風險門檻都不相同。

產業場景 議程規劃與關鍵課題
智慧支付 藍新金流運用 AWS AI 自建智能 KYC 與交易監控;處理身份辨識、交易監控與風險判斷
製造 以語意層串接資料孤島,讓 AI Agent 正確理解分散在不同系統的資料
媒體科技 會說台語的 AI Agent:從醫院櫃台到第一線的落地實戰
零售製造 零售製造轉型;把技術接進實際營運與使用者體驗

這些差異進一步說明,AI 沒有一套可以直接複製到所有產業的標準答案。企業真正需要的,不只是更多案例,而是看見不同產業如何依資料條件、即時要求與風險門檻,把 AI 融入實際營運與使用者體驗。

現場同步打造「產業賦能走廊」,邀集超過 15 組雲端生態系夥伴設置展示攤位,聚焦智慧製造、金融科技與城市治理的真實痛點與解法。無論企業目前卡在技術、資料、治理,還是組織協作,不同問題點,都能找到對應的解方。

10 月 23 日,從智慧製造的產線優化、金融科技的風控升級,到運動產業的會員體驗創新,看 AI 如何從概念走進產業現場,成為百工百業轉型升級的實際動能。

10/23高雄展覽館盛大舉行
圖/ AWS

「2026 亞馬遜港都 AI 創新日」,掌握 AI 賦能百工百業、領航產業升級的實務趨勢
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