鴻海揪蘋果、亞馬遜競標東芝半導體子公司,郭台銘:但不會和WD合作
鴻海揪蘋果、亞馬遜競標東芝半導體子公司,郭台銘:但不會和WD合作

日經新聞5日報導,東芝(Toshiba)半導體子公司「東芝記憶體(Toshiba Memory Corporation、以下簡稱TMC)」的出售協商將在本週(6月5日起的當週)迎來關鍵時刻,東芝最快有可能會在本週內敲定哪個陣營將獲得優先交涉權,而出價據傳最高的鴻海(2317)董事長郭台銘(見附圖)接受採訪時證實,將和美國蘋果(Apple)、亞馬遜(Amazon)合作、一同對 TMC 出資,且稱美國威騰電子 Western Digital(以下簡稱WD)為競爭對手、不會和WD進行合作。

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郭台銘
圖/ 何佩珊攝影

郭台銘在6月4日之前於大阪市接受日經新聞的採訪,而被記者問到是否會和蘋果、亞馬遜合作,參與 TMC 競標時表示,「蘋果、亞馬遜當然會進行出資。不過出資比重不能說、這是商業機密」;而被問到和美國 WD 合作的可能性時,郭台銘指出,「為什麼會有合作的可能性呢。他們是競爭對手」。

日經新聞指出,鴻海使用記憶體的伺服器產量號稱全球最大、且也生產蘋果 iPhone 等智慧手機產品,因此郭台銘表示,身為記憶體顧客的鴻海,若能收購 TMC 的話,一定能夠產生相乘效果。郭台銘指出,「我們生產使用記憶體的智慧手機、伺服器等產品,熟知技術研發的方向性,因此若能和擁有技術能力的 TMC 合作的話,就能研發出具競爭力的半導體產品。」

東芝 2 日於日股盤後發布新聞稿,痛批 WD 阻礙 TMC 出售手續的舉動(向國際仲裁法院訴請仲裁),並稱將在 6 月後半之前決定 TMC 買家,且目標在 6 月 28 日舉行定期股東會之前簽訂正式契約。

共同通信報導,東芝5月25日向主要往來銀行說明半導體事業的出售狀況時表示,總計有4陣營參與在5月19日截止的第2輪招標,而所有陣營出價都超過2兆日圓,但東芝考慮以由產業革新機構(INCJ)等所籌組的日美聯盟為優先考量對象。

據悉,參與競標的4個陣營分別為鴻海、美國半導體大廠博通(Broadcom)、SK Hynix 以及美國投資基金 KKR。其中,鴻海是攜手夏普參與競標、博通是和美國投資基金Silver Lake合作、SK 則是攜手貝恩資本。另外,WD未參與第2輪競標,但向東芝進行單獨提案。

每日新聞4月20日報導,鴻海向東芝出示的收購提案全貌曝光,鴻海自身僅計畫取得TMC 2成股權,其餘 8 成股權希望能由日、美陣營分食(各取得40%股權)。

其中,在日本陣營部分,鴻海希望東芝能持續持有TMC 2成股權、夏普持有1成、且將找來其他日本企業取得1成股權;美國陣營部分,鴻海希望蘋果能取得2成股權,亞馬遜、戴爾(Dell)各取得1成。

日經新聞5月16日報導,因日本政府憂心東芝半導體技術外流,因此不希望東芝半導體事業賣給鴻海等和中國走得很近的企業,而為了打開此種不利局面,鴻海計畫讓轉投資的夏普做先鋒,夏普考慮將出資比重上限提高至約 2 成左右水準。

本文授權轉載自:MoneyDJ

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健細胞科技攜手中興大學,推出「Cancell Insight」醫療AI 輔助決策平台,消弭醫療數位鴻溝
健細胞科技攜手中興大學,推出「Cancell Insight」醫療AI 輔助決策平台,消弭醫療數位鴻溝

為打破醫療 AI 高昂的算力與人力門檻,健細胞科技與國立中興大學資管系蔡孟勳教授團隊產學合作,正式推出「Cancell Insight 醫療 AI 模型平台」(https://insight.cancell.ai)。該平台以 SaaS(軟體即服務)模式提供一站式託管,讓先進的醫療 AI 資源不再侷限於大型醫學中心,有效消弭基層與城鄉間的醫療數位鴻溝。

軟體硬實力:打通 AI 落地最後一哩路

過去,許多由學術或生技單位開發的優秀模型因缺乏部署工具,往往淪為「實驗室孤兒」;而中小型醫院也常因 IT 建置成本對 AI 望之卻步。

健細胞科技創辦人周子堯Victor憑藉其UIUX規劃、程式開發技術背景,親自領軍AI 模型研發團隊,建構 Cancell Insight 平台。他強調,智慧醫療落地必須具備「無感化部署」、「持續性反覆運算」與「大眾化使用」三大要素。Cancell Insight 包辦了從數據清潔、標註到模型訓練與部署的底層工程,醫療機構僅需提供去識別化數據,繁瑣技術難題全由平台解決,讓 AI 真正回歸醫療「輔助」本質。

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健細胞科技
Cancell Insight提供涵蓋數據清洗、精準標註、模型訓練至部署託管的一站式解決方案
圖/ 健細胞科技

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健細胞科技
部署輕量化模型於地端,支援離線模式使用模型,完善保護企業敏感資料
圖/ 健細胞科技

展望未來,擴大智慧醫療生態圈

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醫療機構: 提供各級別醫院隨選即用的 AI 助理及地端部署選項。
學術/生技: 協助實驗室模型落地,並優化新藥研發與臨床試驗的數據處理效率。
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