賽門鐵克併購Veritas,全球軟體業另一個6.2級強震
賽門鐵克併購Veritas,全球軟體業另一個6.2級強震
2005.01.01 | 科技

有如年終大拍賣一般,年關交替之際,資訊產業大規模的併購不斷出現,繼IBM出售PC部門給聯想、甲骨文(Oracle)成功併購仁科(PeopleSoft)之後,另一樁重量級的併購案,也浮上檯面。資訊安全龍頭賽門鐵克(Symantec)宣布,將以價值一百二十五億美元的股票交換,併購儲存軟體第二大廠Veritas,整個併購程序,預計將在第二季完成。

**一加一大於二的併購案

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賽門鐵克併購Veritas,可算是為堪稱科技併購年的二○○四年,譜下一道驚奇的句點。從兩家併購公司的產業地位與發展前景來看,這樁併購被重視的層度,遠超過早三天宣布的甲骨文併購仁科。根據IDC估計,二○○四年至二○○八年全球軟體產業規模的年複合成長率為六‧九%,但「資訊安全」與「儲存管理」兩大領域,則分別高達一四‧三%、一○%,高達兩位數的成長,讓這兩塊領域成為軟體產業的成長明星,受重視的程度,遠超過資料庫、系統管理、協同作業、ERP(企業資源規劃)等只有個位數成長率的領域,而賽門鐵克則是資訊安全龍頭,市占率達一六‧六%;Veritas則以二○‧一%的市占率,高居儲存管理第二大廠商,僅次於龍頭EMC。若以二○○三年軟體營業額來看,Veritas與賽門鐵克分別占軟體產業整體的一%與○‧九%,分居第十一大與十二大廠商,合併後的一‧九%占有率,則可達第五大位置,僅次於微軟、IBM、甲骨文、德國思愛普(SAP)。
「這將是非常有機會創造一加一大於二效果的併購案,」針對這樁併購案,IDC的研究報告指出。來自資訊安全領域的賽門鐵克,約有六成的營收來自個人消費者市場,而來自儲存管理的Veritas,營收則幾乎完全來自企業市場,兩家廠商的客戶,幾乎完全沒有重疊,擁有高度的互補性,藉由併購,賽門鐵克可因此由流血競爭的個人消費者市場,加速進軍毛利更高的企業市場,合併後的新公司,企業與個人消費者的銷售比重,約分別為七成五、兩成五。

**揮別大廠併小廠的模式

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新賽門鐵克也將因此併購案,成為第一家完整涵蓋資訊安全與儲存管理兩大領域的軟體廠商。在這兩塊新興高成長的軟體市場中,這幾年的發展正逐漸接軌,其中,最重要的就是資料備援(back-up)與回復(recovery)的應用。對現在企業來說,一旦儲存在伺服器或是網路的資料遺失、損毀,將直接影響到日常營運,而來自網路各個層面的駭客,也將盜取、損毀企業的儲存資料視為重要的攻擊動機,使得在儲存管理、資訊安全領域,同時開始重視資料備援與回復的應用,如今,新賽門鐵克可以同時滿足企業在資訊安全以及儲存管理的需求。
儘管併購案的前景可期,但對新賽門鐵克來說,挑戰仍然不少,在併購案宣布的一週內,賽門鐵克的股價重挫超過兩成,代表投資者普遍不支持這樁併購案。其中,主要來自這是軟體產業史上少見的「大併大」、兩家規模相近的廠商併購,無論在留住人才、整合產品上,難度都遠高於常見的「大併小」軟體併購,如何同時維持在原本兩大領域頂尖的領先優勢,難度極高;此外,就在這樁併購案宣布同一天,傳出微軟將併購反間諜病毒廠商Giant,具體併購內容尚未明確,但「微軟進軍資訊安全市場」的衝擊,也讓未來的新賽門鐵克,充滿更多考驗與變數。
賽門鐵克併購Veritas,象徵在進行多年大廠併小廠之後,軟體產業併購將朝向前十大軟體廠商彼此併購的趨勢前進,對軟體廠商而言,除非能夠提供完整齊全的產品線,否則,專注利基市場的廠商,無論規模大小、技術高低,都有可能成為巨人下一個併購的目標,由九○年代出發跡的軟體業小公司微型創業年代,也正式由輝煌步入殞落!

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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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