3年間脫胎換骨身價翻3倍,國巨陳泰銘砸220億元收購美商普思電子的囊中計是?
3年間脫胎換骨身價翻3倍,國巨陳泰銘砸220億元收購美商普思電子的囊中計是?

正值MLCC價格漲得火熱,被動元件大廠國巨今(22)日宣布斥資7.4億美元(約新台幣220億元)併購美國零組件廠商普思電子(Pulse Electronics),這個金額,比起3年前美國橡樹資本管理公司(Oaktree)首次收購普思股票下市花費1700萬美元(約新台幣5億元)相比,顯然金額高得多,國巨為壯大天線模組業務而出重金,究竟值不值得?

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無線天線模組需求隨物聯網商機躍升,成為零組件廠布局重點。
圖/ 翻攝自COTODAMA官網

普思3年間身價脫胎換骨,國巨:Oaktree成本數億美元

時間回到2015年4月,Oaktree以1700萬美元(約新台幣5億元)收購普思電子讓其私有化營運,然而三年後的今天,國巨卻以新台幣220億元現金豪氣干雲的出手向Oaktree買下普思電子所有股權,從普思下市收購價來看,這家元件廠3年內價值翻了44倍,Oaktree投資普思顯然賺翻了!然而國巨不可能不知道賣家的成本,國巨老董陳泰銘打的是什麼算盤?

對於220億元金額的計算,國巨表示,由於普思是未上市公司,購併價格是參考普思財報、上市櫃同業企業價值和資產價格等相關資料,委請獨立專家評估價格合理意見書。

國巨補充強調,Oaktree雖在2015年以1700萬美元買下普思流通股數,讓其下市私有化,但更早在2012~2015年期間,就已陸續投資數億美元、取得普思債權,在收購普思後,以債做股調整普思資本結構,並延攬前Amphenol資深副總裁Mark Twaalfhoven帶領團隊,才成功讓普思轉骨,所以總投資成本並非單筆1700萬美元金額。

而從Oaktree年報資料推敲,合計債權跟收購股票價金,Oaktree投資普思成本粗估在2~3億美元,國巨收購價是成本的2~3倍。

普思成立於1947年,儘管這是一家歷史悠久的知名美系電子零組件領導供應商,主力產品包括無線元件、網路設備、電源供應器及電纜系統、工業及汽車電子、高頻晶片電感,但當Oaktree在2015年併購普思時,普思不僅負債、員工僅900人,但在Oaktree併購、下市、私有化營運後,普思顯然脫胎換骨。

根據國巨提供資料,普思2017年營收3.98億美元(約新台幣120億元),營業利益13億元,全球員工人數達到6000人,其中研發人員270人,業務約200人,不僅全球有16個研發設計中心,還有8個生產據點分別位於中國、捷克、印度。

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電動車需求帶動MLCC業者轉移產能。
圖/ 官網

年初併購奧地利同業打入電動車大廠

為何3年內,普思從營運不振,員工才900人,快速擴張到6000人規模?《數位時代》搜尋普思近幾年商業活動,發現普思剛剛在今年1月出手併購了奧地利電感元件及電纜系統廠Egston,這家零件商主要客戶以電動車、汽車電子、工業及電力磁性材料領域為主,在通訊、智慧能源及車用電子都有布局。

Egston在澳洲、捷克、中國跟印度總計有6座工廠,2017年營收8700萬美元(約新台幣25.66億元)。不過該公司也宣布營運喜訊,除獲得數個關鍵大案,也拿下北美電動車領導大廠合約,2018年將加速成長。

而普思在2016~2017年私有化後營運也大幅改善,根據普思提供的未經會計師核閱財報,2017年營收年增率約10.1%,淨利達到3460萬美元,相比2016年虧損1390萬美元而言,不僅正式轉虧為盈,且EBITDA(Earnings Before Interest, Taxes;稅前、息前、折舊攤銷前淨利)也達到4510萬美元,相當一年未計算攤銷折舊前可賺13.3億台幣獲利。

然而國巨看好的不只是普思由虧轉盈的轉機,更看好普思在無線元件業務的價值,並期望整併後加速集團朝車用及工規領域邁進,拉高國巨在高階利基市場地位。

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國巨舉行重大訊息記者會,由財務部財務協理張明菁(左)及企業發展部協理宋志翔(右)主持。
圖/ 王郁倫攝影

為電動車、5G發展鋪路

國巨企業發展部經理宋志翔在重大訊息記者會中表示,決定併購普思主要有3個考量,包括:看好普思合格供應商(AVL)設計能力、業務組合、在車用及工規的市占率,為未來5G發展做準備。

根據國巨提供資料,普思2017年營收中,網路設備營收33%、無線元件22%、電源供應器及線纜21%、工業規格18%,汽車電子占比約6%。

而國巨本身雖期望多角化發展,但2017年無線網路營收占比也僅2%,換算僅6.4億元,買下普思,等於立刻補上26.4億元無線網路業績,以今年國巨600億元以上營業額推算,無線元件營收占比瞬間超過5%以上。

國巨靠不斷併購,逐漸成為零組件大盤商,在被動元件供應吃緊的時刻,不少系統組裝都派出採購人員親自在國巨大陸廠駐廠盯料催料,隨國巨併購更多元件供應商,不僅能更緊緊綁住客戶,提供一次購足的服務,或許下一回當其他電子元件發生供貨緊張,組裝大廠追料的對象,仍然是國巨集團。

關鍵字: #電動車
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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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