螞蟻集團IPO喊卡，可能會讓支付寶先上市？分析師：氣勢不夠但也不會太糟|數位時代 BusinessNext

中國政府出手干預，螞蟻集團怎麼了？

過去螞蟻集團始終將自己包裝成一間科技公司，2017年更曾對外表示，「未來只做Tech，幫金融機構做好Fin」，為自己抹上「科技公司」的色彩，也從而避免對金融機構的嚴格管制。

但顯然這樣的定位，並無法消除中國金融監管單位的疑慮。且就如《經濟學人》所提到，螞蟻集團只從交易手續費抽取薄薄的費用，真正關鍵的營收來源，在於平台上提供了各式金融服務。

今年8月，螞蟻集團為申請上市首度公開財報，顯示2019年1,206億人民幣的營收中，小額貸款、保險、理財商品等業務占比已達到56%，超越數位支付的貢獻。

這不容忽視的地位，迫使中國政府在本週一發布《網絡小額貸款業務管理暫行辦法》，正式對螞蟻集團出手。這項規定對小額放貸業務進行更嚴格的管理，不僅限制了公司的出資比例、融資額度，也對放貸金額有所規範。

螞蟻集團想重返IPO，可能得做哪些事？

螞蟻集團若要重返IPO，可能必須做出哪些改變？有分析師指出，在新的規定下，螞蟻集團旗下借貸產品「花唄」及「借唄」將無法再出售理財產品。花唄及借唄目前約有5億用戶，是螞蟻集團營收的重要來源。

小額貸款業務也必須符合新規定。8月披露的數據顯示，螞蟻集團放貸的2.1兆人民幣中，高達98%資金是由合作銀行提供，螞蟻集團形容這是「不利用自身資產負債表開展信貸業務，且不提供擔保，由金融機構合作伙伴進行實際放款或已實現資產證券化。」

然而新規定中要求，貸款公司的出資比例不得低於30%，與當前出資僅2%相比，這勢必將大大限縮螞蟻集團的放款規模及營利能力。

同時，螞蟻集團必須為其放貸業務申請新的證照，並符合新規按照金融公司的方式納入監管，無法再自詡為一家「科技公司」，但申請證照無疑得花上相當長的時間，這也意謂著短時間內IPO無望。

艾媒諮詢公司執行長張毅向《路透社》表示，若要滿足監管規範盡快上市，螞蟻集團最好的作法可能是拆分業務分批上市，意即將負責貸款的金融部門，以及經營支付業務的技術部門（如支付寶）分開上市，分別獲得估值認定。

無論如何，螞蟻集團都並未取消IPO，而是以暫停的名義擱置，一旦能夠滿足監管單位要求，便會立刻重返軌道。中國科技分析師Li Chengdong認為，屆時螞蟻集團的估值可能不如當前壯觀，但在政府投資及馬雲光環下，「螞蟻集團的IPO可能不如最初預期，但不會太糟糕。」

責任編輯：錢玉紘

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。