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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從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路
從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路

「代理式 AI 」(Agentic AI)的創新服務正在重新塑造企業對AI的想像:成為內部實際運行的數位員工,提升關鍵工作流程的效率。代理式AI的技術應用清楚指向一個核心趨勢:2025 年是 AI 邁向「代理式 AI」的起點,讓 AI 擁有決策自主權的技術轉型關鍵,2026 年這股浪潮將持續擴大並邁向規模化部署。

面對這股 AI Agent 浪潮,企業如何加速落地成為關鍵,博弘雲端以雲端與數據整合實力,結合零售、金融等產業經驗,提出 AI 系統整合商定位,協助企業從規劃、導入到維運,降低試錯風險,成為企業佈局 AI 的關鍵夥伴。

避開 AI 轉型冤枉路,企業該如何走對第一步?

博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題、生成內容的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工,應用場景也從單一任務延伸至多代理協作(Multi-Agent)模式。

「儘管 AI 前景看好,但這條導入之路並非一帆風順。」博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲綜合多份市場調查報告指出,到了 2028 年,高達 70% 的重複性工作將被 AI 取代,但同時也有約 40% 的生成式 AI 專案面臨失敗風險;關鍵原因在於,企業常常低估了導入 GenAI 的整體難度——挑戰不僅來自 AI 相關技術的快速更迭,更涉及流程變革與人員適應。

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博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工。面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時加速 AI 落地。
圖/ 數位時代

正因如此,企業在導入 AI 時,其實需要外部專業夥伴的協助,而博弘雲端不僅擁有導入 AI 應用所需的完整技術能力,涵蓋數據、雲端、應用開發、資安防禦與維運,可以一站式滿足企業需求,更能使企業在 AI 轉型過程中少走冤枉路。

宋青雲表示,許多企業在導入 AI 時,往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。

轉換率提升 50% 的關鍵:HAPPY GO 的 AI 落地實戰路徑

博弘雲端這套導入方法論,並非紙上談兵,而是已在多個實際場域中驗證成效;鼎鼎聯合行銷的 HAPPY GO 會員平台的 AI 轉型歷程,正是其最具代表性的案例之一。陳亭竹說明,HAPPY GO 過去曾面臨AI 落地應用的考驗:會員資料散落在不同部門與系統中,無法整合成完整的會員輪廓,亦難以對會員進行精準貼標與分眾行銷。

為此,博弘雲端先協助 HAPPY GO 進行會員資料的邏輯化與規格化,完成建置數據中台後,再依業務情境評估適合的 AI 模型,並且減少人工貼標的時間,逐步發展精準行銷、零售 MLOps(Machine Learning Operations,模型開發與維運管理)平台等 AI 應用。在穩固的數據基礎下,AI 應用成效也開始一一浮現:首先是 AI 市場調查應用,讓資料彙整與分析效率提升約 80%;透過 AI 個性化推薦機制,廣告點擊轉換率提升 50%。

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左、右為博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹及技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲。宋青雲分享企業導入案例,許多企業往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。
圖/ 數位時代

整合 Databricks 與雲端服務,打造彈性高效的數據平台

在協助鼎鼎聯合行銷與其他客戶的實務經驗中,博弘雲端發現,底層數據架構是真正影響 AI 落地速度的關鍵之一,因與 Databricks 合作協助企業打造更具彈性與擴充性的數據平台,作為 AI 長期發展的基礎。

Databricks 以分散式資料處理框架(Apache Spark)為核心,能同時整合結構化與非結構化資料,並支援分散式資料處理、機器學習與進階分析等多元工作負載,讓企業免於在多個平台間反覆搬移資料,省下大量重複開發與系統整合的時間,從而加速 AI 應用從概念驗證、使用者驗收測試(UAT),一路推進到正式上線(Production)的過程,還能確保資料治理策略的一致性,有助於降低資料外洩與合規風險;此對於金融等高度重視資安與法規遵循的產業而言,更顯關鍵。

陳亭竹認為,Databricks 是企業在擴展 AI 應用時「進可攻、退可守」的重要選項。企業可將數據收納在雲端平台,當需要啟動新型 AI 或 Agent 專案時,再切換至 Databricks 進行開發與部署,待服務趨於穩定後,再轉回雲端平台,不僅兼顧開發效率與成本控管,也讓數據平台真正成為 AI 持續放大價值的關鍵基礎。

企業強化 AI 資安防禦的三個維度

隨著 AI 與 Agent 應用逐步深入企業核心流程,資訊安全與治理的重要性也隨之同步提升。對此,宋青雲提出建立完整 AI 資安防禦體系的 3 個維度。第一是資料治理層,企業在導入 AI 應用初期,就應做好資料分級與建立資料治理政策(Policy),明確定義高風險與隱私資料的使用邊界,並規範 AI Agent「能看什麼、說什麼、做什麼」,防止 AI 因執行錯誤而造成的資安風險。

第二是權限管理層,當 AI Agent 角色升級為數位員工時,企業也須比照人員管理方式為其設定明確的職務角色與權限範圍,包括可存取的資料類型與可執行的操作行為,防止因權限過大,讓 AI 成為新的資安破口。

第三為技術應用層,除了導入多重身份驗證、DLP 防制資料外洩、定期修補應用程式漏洞等既有資安防禦措施外,還需導入專為生成式 AI 設計的防禦機制,對 AI 的輸入指令與輸出內容進行雙向管控,降低指令注入攻擊(Prompt Injection)或惡意內容傳遞的風險。

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博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲進一步說明「AI 應用下的資安考驗」,透過完善治理政策與角色權限,並設立專為生成式 AI 設計的防禦機制,降低 AI 安全隱私外洩的風險。
圖/ 數位時代

此外,博弘雲端也透過 MSSP 資安維運託管服務,從底層的 WAF、防火牆與入侵偵測,到針對 AI 模型特有弱點的持續掃描,提供 7×24 不間斷且即時的監控與防護。不僅能在系統出現漏洞時主動識別並修補漏洞,更可以即時監控活動,快速辨識潛在威脅。不僅如此,也能因應法規對 AI 可解釋性與可稽核性的要求,保留完整操作與決策紀錄,協助企業因應法規審查。

「AI Agent 已成為企業未來發展的必然方向,」陳亭竹強調,面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時,加速 AI 落地。在這波變革浪潮中,博弘雲端不只是提供雲端服務技術的領航家,更是企業推動 AI 轉型的策略戰友。透過深厚的雲端與數據技術實力、跨產業的AI導入實務經驗,以及完善的資安維運託管服務,博弘雲端將持續協助企業把數據轉化為行動力,在 AI Agent 時代助企業實踐永續穩健的 AI 落地應用。

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