市值只有3分之1的列印機小蝦米全錄，想靠背債吃下大鯨魚HP|數位時代 BusinessNext

市值只有3分之1的列印機小蝦米全錄，想靠背債吃下大鯨魚HP

百年列印品牌全錄（Xerox）近期向HP提交了併購申請，這起「小吃大」的收購案也受到外界注目。

雙劍合璧發揮綜效，全錄邀HP力抗市場衰退

企業併購幾乎每天都在上演，或許不是什麼稀奇事，然而通常都是大吃小，鮮少由規模較小的一方發起併購。

全錄的市值約80億美元，相較之下HP則高達270億美元，兩者價值相差逾3倍。全錄若想小蝦米吞下大鯨魚，勢必得孤注一擲背負200億美元的債務。

《華爾街日報》指出，目前已有一間金融機構願意承擔本次交易，當然前提是HP允諾全錄提出的收購案。

全錄估計若兩家公司合併，將可為彼此節省20億美元的開銷，在日益衰退的影印市場中，兩者的整合將能發揮綜效，開創新的契機。全錄意圖收購HP消息走漏當日，全錄股價上漲3%，HP則上漲6%。

針對全錄提出的收購請求，HP在新聞稿中表示，「如果有一條更好的道路，他們便會採取行動，且一切決定都會深思熟慮、格守準則，著眼於最大化股東們的利益。」

不過有消息人士指出，表面上HP對收購案不置可否，實際他們並不認同全錄提出的雙劍合璧論，也害怕全錄背負龐大債務將會拖垮公司。即便退後一步認同合併有益，他們擔心對方處理不來如此規模的併購案，甚至不該由全錄擔任買方。

大裁員、銷售衰退……兩者皆面臨轉型之際

事實上，兩間公司的確都面臨著改革的時刻。雖然2015年與企業級業務HPE拆分後，HP以超出外界預期的速度成長，但最近卻開始陷入停滯。8月公佈的財報中，HP營收同比成長僅0.1%，而印刷業務則同比下降5%。

10月初，HP更宣佈大型裁員計畫，預計未來3年內以自願離職及提前退休的形式，縮減7,000至9,000名人力。官方估計，這項措施將為公司每年節省10億美元的支出。

當時HP新上任的CEO恩里克．羅爾斯（Enrique Lores）表示，這是一個「大膽而果斷」的決定，將幫助公司步入下個篇章。

與此同時，全錄也正在進行一項節流計畫「Project Own It」，計畫今年藉此省下6.4億美元的支出。全錄賴以維生的列印業務如今已是夕陽產業，根據《CNN》報導，過去7個季度每季的銷售額都在下滑。

在與HP合併的消息外，全錄最近還宣佈以23億美元的價碼，出售與日本富士軟片合資成立的富士全錄25%股份。去年初富士軟片曾計畫收購全錄，但最終在股東的反對下，全錄拒絕了這項提案。

責任編輯：蕭閔云

從生成式AI訓練、推論，到代理式工作流程（Agentic Workflow）與未來的實體AI，資料流量正以指數級成長，讓記憶體從過去支援運算的配角躍升為決定AI效能與能源效率的關鍵角色。

全球知名的半導體與微電子技術分析機構TechInsights指出，AI競爭正逐漸從晶片算力擴展到記憶體架構設計能力，加速「Computational Memory」等新架構興起；在這波浪潮中，深耕記憶體與儲存技術數十年的美光科技，正與關鍵夥伴展開深度協同設計，包含攜手NVIDIA共同開發適用於新世代資料中心的低功耗記憶體技術，在AI基礎建設的新賽局中成為不可或缺的關鍵。

當GPU不再是唯一主角，記憶體為何躍上AI舞台中央？

過去，半導體的焦點多圍繞在晶片，例如CPU、GPU跟AI加速器等，市場普遍認為，晶片運算能力是左右科技產業發展速度的關鍵，但在進入生成式AI世代後，產業逐漸發現另一個事實：真正限制AI效能的瓶頸不是運算，而是資料能否快速被存取與傳輸。

從大型語言模型訓練，到AI推論、代理式工作流程（Agentic Workflow），甚至未來的機器人與自駕車，龐大的資料流量正持續推升對高頻寬、低延遲、高容量記憶體的需求，讓記憶體產業從過去相對標準化、以價格競爭為主的市場，逐漸轉變為AI基礎建設的重要核心。

「仔細觀察AI應用服務會發現，大多數工作負載都被頻寬限制。」美光科技全球業務執行副總裁Mike Cordano認為，記憶體是突破（頻寬）瓶頸的關鍵，也讓AI競賽從晶片算力升級到記憶體與儲存架構的系統級競爭。這樣的產業洞察，也正是Mike在歷經二十餘年的儲存產業資歷，加上四年半的創投生涯後，選擇加入美光的核心原因之一：在AI重塑產業結構的浪潮下，記憶體將成為這波成長最直接的動能所在。

從零組件供應商到策略夥伴，記憶體共創時代來臨

AI的崛起，正在改變記憶體廠商與客戶的關係。

過去，記憶體產品多是標準化元件，客戶關注的是價格、供貨與規格；合作模式也偏向短期採購與交易導向。然而隨著AI系統規模愈來愈大，從資料中心、雲端平台到終端裝置，記憶體已經成為決定系統效能的重要關鍵，也因如此，越來越多企業將記憶體視為「策略性資產」，而非單純零組件。

Mike表示：「現在，我們跟客戶合作的時間跨度改變了，在產品正式上市前三到四年便開始合作，從系統架構階段就共同規劃未來需求。」例如，美光科技與NVIDIA共同研發的資料中心所使用的低功耗記憶體，便是雙方提前多年展開深度合作（co-design）的成果。

值得特別注意的是，美光科技除從技術層面與晶片製造商等夥伴共創產品，也在需求層面與客戶進行密切合作，例如，將過去較無約束力、期限僅一年的長期協議（LTA）轉變成為期五年、條款更具約束力的策略性客戶協議（SCA），藉此掌握客戶的未來需求，進而在技術層面做更深度的合作。Mike坦言，深度協同設計是高成本的投入，美光的做法是先廣泛進行市場感知，理解不同場域的需求方向，再與生態系統中的夥伴們展開客製化合作。

從裝置導向轉為Token導向，AI浪潮重寫記憶體成長模式

除了合作模式改變，更大的典範轉移是需求的改變。

Mike解釋，過去記憶體需求跟PC、手機跟伺服器出貨量息息相關，但在AI新世代，推動記憶體需求成長的核心不再是設備數量，而是AI模型所產生的運算與資料消耗量。「AI產業逐漸走向以『Consumption』或『Token』為主的新經濟模式，每一次的模型運算都需要消耗大量的記憶體跟儲存資源，這意味著，即使設備銷量成長趨緩，記憶體需求仍可能持續上升。」

更重要的是，AI應用正從資料中心外擴至手機、PC、自駕車與機器人等場域，儘管不同場域對記憶體的需求不盡相同，但是，Mike認為：所有AI裝置都存在三項共同需求：更快的速度、更大的容量，以及更高的能源效率。

正如Mike在受訪時提到的：「我們最大的挑戰，是如何與客戶和整個生態系保持高度一致，一方面創造供給與產能，另一方面持續推動技術創新。」可以預期，在接下來的五年，記憶體產業面臨的挑戰不僅僅是擴展產能，而是如何與客戶共同規劃需求、同步投入技術創新，而這也是美光科技積極經營AI生態體系的原因。

總的來說，AI帶來的改變，不只是算力提升，而是重新定義整個運算架構：過去，記憶體被視為支援運算的基礎元件；現在，則是決定AI效能、能源效率與創新速度的關鍵資源；當產業競爭從晶片性能延伸到資料流動效率，從裝置數量轉向Token消耗量，記憶體的重要性也將隨之水漲船高，對美光科技來說，這將是其從供應商走向AI生態系核心夥伴的關鍵角色轉變。