中國企業海外上市 山雨欲來?
中國企業海外上市 山雨欲來?
2004.07.15 |

2004年7月2日,國際投資銀行界透露,瑞士信貸第一波士頓(以下簡稱「瑞士一波」)中國投資銀行董事總經理孫瑋已經辭職。孫瑋將於8月底離開,在此期間,亞太區主席兼首席執行官柯磊洛(Paul Calello)將與她合作,以便移交公司在中國的業務。
孫瑋的辭職看來並非個案,近一段時間以來,跨國投行在中國的高層頻頻發生地震:幾天前,花旗環球解聘中國投資銀行總裁任克英及其屬下一名主管。近日,又有傳聞稱高盛亦有人事變動。

**不幸的巧合? 金融女掌門突然辭職

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1998年,在麥晉桁(John Mack)擔任摩根士丹利總裁期間,孫瑋加盟摩根士丹利,開始成為麥晉桁手下拓展中國業務的幹將,參與了中國聯通、中石化和中國鋁業等一系列國企的海外上市項目。
2001年3月,麥晉桁從摩根士丹利離任後,於當年7月出任瑞士一波首席執行官。2002年2月,麥晉桁將舊部屬孫瑋挖到瑞士一波,出任董事總經理、中國業務主管及中國投資銀行業務部主管。
兩年多以前在中國的投行業務幾乎還是零的瑞士一波,在連續參與中外運、中國人壽以及中芯國際等大單IPO後,其投行業務在中國已初具規模;同時,近期申請增加QFII的投資額度以及衍生品交易的牌照也使得瑞士一波正在向全方位的金融機構轉變。
尤其是2003年年底的中國人壽IPO項目,使得瑞士一波在中國及香港地區股票發行方面排名當年第二。而今年上半年,瑞士一波已經完成了中芯國際和掌上靈通兩個大的IPO項目。
2004年6月24日,花旗集團向其高管發出內部備忘錄,宣布花旗環球金融亞洲有限公司副主席、投資銀行(中國)總裁任克英及其下屬一名主管即刻停職。原因是「兩人曾對公司及監管部門提供虛假資訊」。
坊間諸多傳言認為,此事極有可能與前不久中國人壽項目有關,因為任克英正是此項目負責人;隨後中國人壽發表聲明,稱任克英被停職與其無關。而花旗的通告以及新聞發言人王力表示,兩人的行為並不涉及用戶事務。
值得注意的是,瑞士一波孫瑋以及花旗任克英這兩位國際投行的中國「女掌門」,都是中國人壽IPO項目的投行負責人。此外,孫瑋還是中芯國際IPO項目大的投行負責人。瑞士一波香港發言人強調孫瑋的辭職確實出於個人原因,至於時間上的接近,實在是「不幸的巧合」;而外界「與中國人壽的麻煩有關」的說法可能是競爭對手散布的謠言。

**國有銀行上市生變?

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中國人壽IPO項目其他投行負責人的動向值得關注。據了解,中國人壽IPO項目的全球協調人為瑞士一波、德意志銀行、中金公司以及花旗美邦。2003年12月上市的中國人壽,也是第一家在香港、美國兩地同時上市的中國金融企業。負責中國人壽海外上市的兩家國際投行中國區高管相繼辭職,它留給市場的另一個想法就是,國際投行是否已經受到來自監管層和市場的壓力?
有跡象表明,美國國內對中國國有銀行海外上市甚為關注。美中經濟與安全委員會6月份向美國國會提交的一份報告說,中國國有銀行在全球資本市場上市,對投資者的「含義」是嚴重的。該報告指出,中國工商銀行、中國建設銀行、中國銀行計畫今後兩年內在紐約證交所上市。購買這些銀行股票的投資者,可能會被「重組了的財務報表」誤導,購買了一大堆可能無法收回的新增貸款。
報告進一步煽動說,國有銀行以優惠利率以及毫無還貸希望的情況下發放的貸款,可能構成了有悖於WTO精神的政府補貼。貸款的去向,則是中國的出口商以及與外國公司競爭的國內廠家,例如2003年金融機構被要求按照產業政策進行發放貸款,「這些補貼使中國公司與外國公司競爭時處於不公正的優勢地位,因此,它似乎不符合WTO的有關規定。」該報告說。

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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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