2015年，Google 借助空殼公司全球避稅，金額高達36億美元|數位時代 BusinessNext

2015年，Google 借助空殼公司全球避稅，金額高達36億美元

現在，Google 因為繳稅金額不足而面臨著來自世界各地監管機構和稅務機構的壓力。

據《彭博社》12 月 21 日報導，據最新獲得的荷蘭監管檔顯示，Google 2015 年向百慕達空殼公司轉移149億歐元（155 億美元），避稅額達36億美元。

Google 此次是透過一種漏洞系統，也是被稱為「雙層愛爾蘭夾荷蘭三明治（Double Irish with a Dutch Sandwich）」的一種避稅方式來進行操作。這一避稅方式在美國企業當中可謂聲名狼藉，像 Google 這樣規模大、盈利高的企業可以利用這一方式在荷蘭及愛爾蘭這樣的低稅率國家的子公司來轉移利潤，然後轉移到像百慕達和開曼群島這樣的避稅場所。

2015 年，Google 將大部分國際廣告收入轉移給 Google 愛爾蘭有限公司，而後流向 Google 荷蘭分公司。然後，荷蘭分公司將這筆款項轉移到 Google 在愛爾蘭的另一家分公司 Google 愛爾蘭控股有限公司，該公司可以授權 Google 智慧財產權，因而也就能夠主張對利潤的所有權。與此同時，這家公司位於百慕達，眾所周知那裡不需要繳納企業所得稅。Google 的這兩家愛爾蘭公司也就形成了所謂的「雙層愛爾蘭」模式。

據 Google 在 12 月 12 日向荷蘭商會提交的檔顯示，Google 通過荷蘭子公司 Google Netherlands Holdings BV 轉移到百慕達的資金較 2014 年增加了 40%。另據 Google 母公司 Alphabet 向美國證券交易委員會提交的檔顯示，Google 2015 年海外總利潤增長至 583 億美元，其中大部分國際利潤都被轉移到百慕達空殼公司，Google 2015 年在美國之外的有效稅率也降至 6.4%。

愛爾蘭政府在 2015 年封堵了「雙層愛爾蘭」這一稅務漏洞，但已經採取這種結構的公司可以繼續使用至 2020 年年底。

Google 發言人在聲明中表示：「Google遵守每個運營國家及地區的稅務法律。」今年2月份，Google方面曾表示，這種有效稅率計算方式並不能反映其在每個司法管轄區中國際稅率的實際計算方法。

現在，Google 因為繳稅金額不足而面臨著來自世界各地監管機構和稅務機構的壓力。本週二，印尼相關機構要求 Google 在 12 月 31 日之前解決當地稅務糾紛， Google 可能需要繳納 2.23 億美元的罰款。除此之外，Google 在西班牙和法國的辦事處在過去一年時間裡也都曾接受過稅務調查。

2013 年 5 月，蘋果公司 CEO 庫克曾出席美國參議院聽證會，因為參議院認為，蘋果將大量收入轉移到其在愛爾蘭的子公司，利用兩國的稅制漏洞避稅。今年 8 月份，歐盟反壟斷機構裁決，蘋果公司需要向愛爾蘭補繳 145 億美元稅款，因為蘋果公司在過去 13 年間一直沒有向愛爾蘭繳稅。愛爾蘭方面表示反對歐盟的這一決定，認為歐盟的這一干預超越了其監管許可全，並錯誤解讀了愛爾蘭的相關法律。蘋果公司也於近日表示將就此事正式向盧森堡歐盟普通法院提起上訴。

值得一提的是，本月中旬，美國當選總統川普會見了包括庫克在內的多名科技企業領導人，討論主題也包括美國企業稅率問題。川普在此之前也曾多次表示會採取措施促進蘋果和 Google 這樣的科技企業遣返海外利潤，從而創造更多的國內就業機會。據 2015 年 SEC 年度報告顯示，大型科技公司海外利潤較高，其中蘋果擁有海外利潤為 1810 億美元，微軟為 944 億美元。

本文授權轉載自：36 氪

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。