三星將砸170億美元擴建美國新廠!手握大筆現金,下一步會大規模收購嗎?
三星將砸170億美元擴建美國新廠!手握大筆現金,下一步會大規模收購嗎?

據外媒報導,韓國三星集團第三代繼承人李在鎔正在美國訪問,投資者希望這是該公司尋求動用超過1000億美元現金儲備進行大規模收購的跡象。

今年8月份,韓國總統文在寅以「國家利益」為由,宣布提前釋放李在鎔。在他因賄賂韓國前總統朴槿惠而入獄期間,三星集團的現金儲備飆升,使其進行大規模收購的潛在能力與軟銀最初的科技投資工具——願景基金(Vision Fund)不相上下。三星上次進行重大收購是在2016年,當時斥資80億美元收購了美國汽車科技集團哈曼(Harman)。

三星電子李在鎔
三星電子李在鎔
圖/ Samsung 提供

不過,三星似乎沒有參與最近重塑科技行業的併購熱潮。 IC Insights的數據顯示,過去4年,半導體公司的併購總額超過2000億美元,2020年達到創紀錄的1180億美元,儘管Nvidia斥資540億美元收購英國晶片設計公司Arm的交易目前正受到監管機構的審查。SK證券(SK Securities)分析師Kim Young-woo表示:「近年來,科技行業出現了大量併購,但三星不在名單上。這本是公司最高領導人應該處理的事情,但李在鎔卻忙於處理其面臨的法律問題。」

近期,李在鎔已經會見了疫苗開發商Moderna和美國電信營運商Verizon的首席執行長,預計他將宣布耗資170億美元的新半導體設施在美國的新廠址,以確保更多的美國業務。在李在鎔獲釋後不久,三星宣布了一項2060億美元的三年投資計劃,以擴大其在半導體、生物製藥、人工智慧和機器人領域的足跡。

作為全球最大的儲存晶片和智慧手機生產商,三星樂觀地認為,該公司可以在三年內達成一筆「規模重大」的交易,並表示正在積極關注包括人工智慧、5G和汽車在內的快速成長領域。

三星最近幾年的收購交易包括:2014年8月收購物聯網平台公司SmartThings、2015年2月收購移動支付解決方案公司LoopPay、2016年11月收購互聯汽車解決方案、資訊娛樂和遠端資訊處理公司哈曼、2018年10月收購基於人工智慧的網路和服務分析公司Zhilabs、2019年1月收購相機技術和解決方案公司Corephotonics,以及2020年1月收購網路服務提供商TeleWorld Solutions。

但有投資者對於三星的未來表示擔心,認為三星已經輸給了競爭對手,並缺乏明確的成長戰略。三星現金儲備在第三季度達到1020億美元,高出競爭對手英特爾(79億美元)和台積電(310億美元)一大截。一位了解三星的行業長員表示:「三星的淨現金超過100萬億韓元,如果三星不打算將其現金用於擴張,股東們希望它返還更多現金。」

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圖/ Shutterstock

由於擔心2022年Nand儲存晶片和Dram晶片預計將在2022年供過於求,三星股價已下跌逾10%。美國對沖基金道爾頓投資公司(Dalton Investments)分析師詹姆斯·林(James Lim)表示:「三星現金太多,卻沒有有效地配置資本。有人擔心三星可能在儲存競賽中落後,而投資者似乎不相信三星能成為非RAM領域的領頭羊」。三星拒絕置評。但一位熟悉該公司發展規劃的人士表示,該集團有信心創造了足夠高的股東價值。

三星極為謹慎的做法,在一定程度上源於李在鎔自2014年掌管這家市值3570億美元的公司以來對穩定管理層的追求。該公司在交易方面的痛苦經歷,以及對潛在反壟斷問題的擔憂,也是導致其對大型收購猶豫不決的原因之一。

基金經理們表示,高級主管們被1995年三星收購AST的經歷所困擾,當時三星在努力將這家美國電腦公司融入自己的企業文化過程中失去了許多當地人才。最近,三星也始終在努力扭轉哈曼不斷下滑的盈利能力。

分析師表示,三星需要在代工領域進行收購,這是為其他公司生產非RAM處理器晶片的利潤豐厚的市場,但三星在這個領域落後於台積電。里昂證券(CLSA)駐首爾的研究主管Paul Choi表示:「對三星來說,收購一家非儲存公司非常重要。三星是儲存晶片的全球領先者,但非儲存市場要大得多。」

一位曾為出售多家科技企業提供諮詢的矽谷風險投資資深人士認為,創辦人不想與三星等聲譽保守的公司整合,這進一步加大了三星達成交易的難度。他說:「對很多創辦人來說,公司風投被視為最後的選擇,即使像三星這樣在科技領域擁有相當大知名度的企業也是如此。人們總是擔心不能與母公司保持一致,而且後者可能沒有真正考慮過如何在整個公司範圍內使用你的技術。」

本文授權轉載自:網易科技

責任編輯:傅珮晴、錢玉紘

關鍵字: #三星電子
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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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