IBM專注雲端、AI運算發展，將拆分IT基礎設備業務成立獨立公司NewCo上市|數位時代 BusinessNext

IBM專注雲端、AI運算發展，將拆分IT基礎設備業務成立獨立公司上市

IBM日前宣布，將把傳統IT基礎設備部門獨立成為一家新的上市公司NewCo，以便投注更多資源推動雲端、AI運算業務，協助企業加速器數位化轉型。

歷史超過百年藍色巨人美國科技公司IBM日前宣布，將把傳統IT基礎設備部門獨立成為一家新的上市公司，以便投注更多資源推動雲端運算業務，協助企業加速器數位化轉型，進而提升收入。IBM拆分IT設備及雲端軟體業務成兩家公司的消息一出，其股價即上漲6%，市場態度可見一斑。

今年四月才接任IBM執行長的阿文德·克里希納（Arvind Krishna）說，將在2021年底之前，完成託管基礎設備服務部門拆分獨立，成立新公司NewCo。克里希納強調拆分策略將為IBM的收益帶來強勁的成長動能和財務彈性，而軟體及相關解決方案的業務將是IBM未來主要的營收來源。

克里希納更指出，IBM將專注開發混合雲平台和AI運算，而NewCo的發展則更具敏捷力，將致力為全球企業設計、運行、現代化企業的IT基礎架構。這兩家公司在合作夥伴和掌握機商機上，都將大幅提升盈利的能力，為客戶和股東創造更高價值。

NewCo將負責託管及現代化客戶的基礎架構，專注開發約5000億美元價值的市場。NewCo未來將擁有約90,000名員工，收入估計為190億美元。在明年底之前分拆完成後，NewCo將成為全球領先的「託管基礎設施服務提供商」，其列出約4,600家客戶中，涵蓋《財星》100強中超過75％的企業。

IBM在過去幾年來已逐漸減少在硬體架構等傳統業務的投資，轉而以雲端、軟體、大型伺服器的業務為主，專注拓展約1兆美元的混合雲平台市場。IBM強調，拆分之後的IBM，將由一家以服務收入超過一半的公司，轉型為高價值雲端軟體和解決方案為主要收入來源的公司。

克里希納在去年7月帶領IBM，正式以340億美元收購開源軟體公司紅帽（Red Hat），並成為IBM混合雲部門的重要戰力。克里希納強調，紅帽加入後所帶來的成功，對IBM來說是「重要轉變」（significant shift），不僅帶給IBM更多信心也更確認未來發展方向。

IBM預期第三季收入為176億美元，調整後的預期收益為2.58美元，與華爾街的預期相符。此外，IBM的雲端及認知軟體部門（包含紅帽），在2020年第二季達到57.5億美元的收入，略高於分析師的預期，而其中一部分將被獨立拆分的全球技術服務部門，第二季度收入為63.2億美元，較去年同期下降8％。

責任編輯：蕭閔云

資料來源：IBM、CNBC、The Verge

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。