Yahoo出售交易或因用戶資料洩露事件流產,賣不出去的Twitter有伴了
Yahoo出售交易或因用戶資料洩露事件流產,賣不出去的Twitter有伴了
2016.10.14 | Yahoo

一心求賣,無人想買的Twitter有伴了。

據路透報導,Yahoo的大規模用戶數據洩露事件可能會對Verizon收購Yahoo的交易產生「實質性」影響,好不容易把自己賣出去的Yahoo,現在臨時又要生變。

Marissa Mayer
Yahoo執行長Marissa Mayer

Verizon總法律顧問克雷格·西里曼(Craig Silliman)表示,這一事件可觸發交易中的一項條款,允許Verizon不完成交易。

他在致媒體的一份聲明中表示,「我認為,目前我們有合理的理由相信,這一影響是實質性的,我們將要求Yahoo向我們展示全部的影響。如果他們認為情況並非這樣的話,那他們就需要向我們展示實際情況。」

Yahoo已將此事初步告知Verizon,但西里曼表示,Verizon仍需要獲得來自Yahoo的「重要訊息」,隨後才能對這起駭客事件的嚴重性做出判斷。目前Verizon正在評估該起事件,將根據對嚴重性來決定如何推進交易。但他拒絕透露,Verizon和Yahoo是否正在就收購價格展開重新談判。

此前7月,Verizon已經和Yahoo簽署了併購協議,將會花費48億美元收購Yahoo的核心資產業務,並將其和之前收購的AOL門戶網站進行合併。

西里曼表示,美國聯邦貿易委員會(FTC)已經批准了這筆交易,但交易仍需得到歐盟委員會和美國證券交易委員會(SEC)的批准。

Yahoo發言人回應:「我們對Yahoo的價值很有信心,我們將繼續推進與Verizon的整合。」

當地事件週四,Yahoo股價收跌跌1.75%,Verizon股價基本維持持平。

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圖/ 36 kr
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圖/ 36 kr

據36氪報導,今年9月23日,Yahoo證實,有至少5億用戶帳號資料被駭客盜取,包括姓名、電郵地址、電話號碼、生日、密碼,有些情況下甚至還包括加密或未加密的安全問題及答案。這可能是史上最大的單一網站訊息遭竊的案例。此次事件發生在2014年,而Yahoo卻在今年9月公佈。Yahoo還強調,這是一次得到國家級支援的有預謀的網路攻擊。

美國證監會(SEC)目前已經介入調查Yahoo2014年的帳號洩漏事件。證監會主要的調查方向是為什麼這樁在兩年前發生的事件到最近才被曝光,以及Yahoo公司在事件的處理上是否存在違反美國法律的行為。

據36氪此前報導,Verizon聲稱,在Yahoo9月公佈駭客事件之前的兩天內才被告知此事。因此,在交易推進之時,Yahoo執行長梅爾可能隱瞞不報此事,以免轉讓Yahoo資產的談判和交易受到其影響。

10月7日,《紐約郵報》曾經報導,因為這起攻擊事件,Verizon已經向Yahoo提出要求,將之前談妥的收購價格降低十億美元。不過後來,Verizon高階主管否認了這一說法,並表示收購Yahoo的交易仍在正常推進當中。週一,Verizon執行長麥克亞當(Lowell McAdam)也回應,降低收購價的新聞純屬臆測,對於Verizon而言,Yahoo的核心資產仍然具有收購價值。

然而實際上,電信巨頭的Verizon收購Yahoo和AOL兩家老牌網站,引發了業界的質疑。

Verizon表示,因為電信市場逐漸出現了飽和,因此未來需要進入網路服務領域,提供媒體內容,同時通過網絡廣告獲利。據Business Insider報導,5天前(10月8日),美國第三大行動營運商T-Mobile公司CEO John Legere,甚至直言,Verizon收購Yahoo這樣的行為十分可笑,通信才是Verizon真正需要投入資源的業務,但是他們已經本末倒置。

本文授權轉載自:36 氪

關鍵字: #Verizon #Yahoo
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從模型競爭走向算力經濟,INFINITIX 助客戶打造軟體定義 AI 基礎建設
從模型競爭走向算力經濟,INFINITIX 助客戶打造軟體定義 AI 基礎建設

過去兩年,人工智慧技術以史無前例的速度翻轉企業營運與競爭態勢,從客服、知識管理到軟體開發,越來越多企業將大型語言模型(LLM)導入企業營運流程,隨著應用程度的深化與廣化,越來越多發現,真正的挑戰早已不只是「選擇哪個模型」,而是如何管理算力、控制成本、確保資料安全,以及讓不同世代GPU、模型與AI應用可以持續共存與調度。

代理式AI崛起後,AI應用從回答問題進展為執行任務、操作系統以及串接流程,連帶拉升對AI基礎設施的需求與架構複雜度,而這意味著,想要發揮AI綜效,光只有模型與技術尚不夠,必須將整體IT環境逐步升級為AI基礎建設(AI Infra)。

深耕AI管理領域多年的數位無限(INFINITIX),近年積極布局軟體定應AI基礎建設(Software Defined AI Infrastructure)市場,除持續深化與GPU、伺服器與AI硬體生態系的合作關係,如於2021年取得NVIDIA Solution Advisor全球夥伴資格,2025年亦獲AMD GPU生態建設夥伴獎,也因應市場需求推出AI-Stack與ixCSP兩大產品線,協助企業、雲端服務供應商(CSP)與新世代AI雲端業者,更有效率地管理跨世代AI算力資源。

數位無限執行長陳文裕表示:「我們的目標是協助客戶打造軟體定義AI基礎架構,讓其可以視需求向下整合不同世代GPU、儲存與網路設備,同時,向上鏈結模型、Token跟AI應用,加速企業的AI創新轉型腳步。」

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數位無限執行長陳文裕
圖/ 數位時代

從AI模型到AI經濟,企業競爭焦點轉向算力與Token調度能力

過去市場談AI,焦點多半放在模型參數、推論效能與模型能力,但在大型語言模型推論需求暴增的現下,AI Infra早已從單純GPU採購演變成涵蓋機櫃、網路、儲存、散熱與電力的整體工程;企業真正需要的,不是更多GPU、而是如何更有效率地調度與利用算力。

尤其在NVIDIA提出Token Factory概念後,全球AI產業正逐步從模型競賽轉向「AI經濟」,亦即,影響企業AI決策的再也不是使用哪個模型、部署多少GPU,而是消耗多少Token、產生多少AI服務,以及算力是否能被有效共享與調度。

換言之,在AI新世界,算力調度能力的重要水漲船高。對此,陳文裕十分認同的說:「企業想要提升AI競爭力,不僅要掌握模型與應用,還必須進一步思考如何有效切割GPU資源、讓不同部門甚至集團子公司共享算力、延長舊世代GPU的使用壽命,甚至是如何將閒置算力轉變成可交易的資源等。」

事實上,這也是大量AI資料中心(AIDC)跟新世代AI雲端服務(Neo Cloud)業者出現的原因,包括CoreWeave、Nebius、Lambda Labs、GMI Cloud等業者皆試圖以更具彈性的方式,提供企業所需的GPU服務與AI算力平台。

看準這波趨勢,數位無限除透過AI-Stack提供GPU切片、模型部署、模型管理與MLOps等服務,協助客戶提升GPU使用率,更進一步推出ixCSP平台,讓雲端服務供應商與新世代AI雲端業者,能從過去單純販售GPU資源轉型為提供GPU as a Service、Token as a Service與Model as a Service等創新AI服務。

以Software Defined AI Infrastructure助企業以「通用化、鬆耦合」迎戰瞬變AI世代

因應AI新世代帶來的挑戰:模型快速升級、算力需求攀升、GPU世代交替迅速,企業在追逐AI落地的同時,勢必得面臨基礎建設更新速度過快、硬體投資壓力升高,以及資源利用效率難以最佳化等挑戰。

為協助企業在AI快速演進與基礎建設投資之間取得平衡,數位無限的作法是,透過AI-Stack將底層硬體抽象化,以Token或模型服務形式提供,讓企業客戶、AIDC與Neo Cloud業者可以延長不同世代與不同品牌的AI硬體設備的生命週期、創造更高的使用價值、甚至是展開更多元的營收模式。

例如,高雄醫學大學附設中和紀念醫院便透過數位無限的AI-Stack解決GPU資源調度效率不彰問題,加速39項AI模型進入臨床應用階段,成功建立起「從模型開發到臨床落地」的完整生態系統。而日本精密製造大廠–Union Tool Co.–則是透過AI-Stack簡化GPU資源共享、加速AI模型的開發與測試腳步,為提升生產效率做最佳準備。

「如果大型企業或AIDC業者擁有閒置資源,也可以透過ixCSP平台,把算力共享或調度給集團內部團隊、子公司,甚至上下游合作夥伴使用,進一步提升整體資源利用率。」數位無限執行長陳文裕如是說道。

隨著AI從工具演變成企業核心基礎建設,企業真正需要的,也不再只是單一模型,而是一套能持續適應AI快速演進的AI Infra,而這與數位無限近年來的重要轉型方向一致:從AI管理軟體提供者轉型為軟體定義AI基礎建設供應商,更好協助客戶打造具備「通用化」與「鬆耦合」特性的AI基礎建設。

除以AI-Stack與ixCSP協助客戶提升算力使用效率與價值,數位無限亦計畫與硬體合作夥伴推出Agentic AI一體機方案,協助企業快速建立可驗證、可部署、可切割、可共享的AI運算環境,降低企業從PoC走向實際導入的門檻,加速AI落地。

總的來說,隨著AI競爭從模型能力延伸到算力治理,企業比拚的不僅是導入速度,而是能否建立一套足夠彈性、可持續演進的AI Infra,而這與數位無限的發展目標一致,將持續不斷優化產品服務,化身企業搶進AI新世代的關鍵合作夥伴。

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