股票分拆是什麼?為何企業要「拆股」?一文看懂背後3種考量
股票分拆是什麼?為何企業要「拆股」?一文看懂背後3種考量

第三方支付龍頭綠界科技(6763)董事會決議,擬進行股票分拆,將每股面額從 10 元改為 1 元,原已發行總股數 1,840 萬 3,913 股,變更為 1 億 8,403 萬 9,130 股。綠界透過類似拆股、股票分割的方式,投資人的股票價值與庫存金額不變,但原先一張股票被拆成十張,有望增加市場流通性,也帶動股價上漲。

從股價來看,雖然綠界首季獲利因傳統淡季影響而有所衰退,但董事會決議拆股的舉動,仍助攻綠界股價 8 日漲停,重返 400 元大關。事實上,不只綠界科技,知名外商如亞馬遜、特斯拉(Tesla),Google、蘋果(Apple)和輝達(Nvidia)等大企業,也曾做過股票分割,此舉常被華爾街市場視為釋出利多。

為什麼這麼多企業要拆股?透過分割讓自家股票「變便宜」,對經營、管理有何幫助?分割前就持有股票的投資人,權益會有哪些改變嗎?以下逐點解說股票分割對公司、投資人究竟會產生哪些影響:

為何大企業需要分割股票?

股票分割大多發生在價格非常高的企業身上,透過拆分每一股為多個股數,降低股價、增加公司在外流通的股數。而各企業敲定的拆分比例都不一樣,假設某間企業採用 5:1 的方式,那持有 1 股的投資人,最後即擁有 5 股;每股成本則會降低,總體持有價值不變、只是帳面上持有股數變多了而已。

通常執行此計畫的企業,不只獲得更多投資人青睞,股價也都會迎來漲幅。亞馬遜股票分割於 2022年 6 月正式生效時,美股盤中上漲 2.3%至 125.11 美元。以其分割方式計算,未分割的前一日(6 月 3 日)收盤價為 122.35 美元。

除此之外,企業之所以分割股票,還有 3 項可能原因:

3種拆股可能原因

1. 內部管理:薪酬更具彈性,能作為搶人、留才手段

招募市場愈來愈競爭,各大企業都爭相網羅關鍵人才,薪酬便是最容易被應徵者,拿來比較和評估的項目。

《華爾街日報》就提到,亞馬遜發言人的聲明中,認為股票分割之後,更有利於員工管理自己的薪酬,反過來說組織也受惠於股價變低,能更彈性地設計股票組合,給予他們認為有價值的員工,而不一定是薪水或獎金

特斯拉也公開表示過,具有競爭力的薪酬能幫助吸引並留住優秀人才,為每位員工提供股票期權,是特斯拉的成功原因之一。自 2020 年特斯拉拆股以來,股價已上漲 43.5%,股票拆分將有助於特斯拉重置普通股的市場價格,以便員工在管理股權時有更大的靈活性。

2. 外部市場:進入道瓊工業指數,獲取更多投資人加入

資產管理公司 Boston Partners 全球市場研究部主管邁克爾.穆蘭尼(Michael Mullaney)認為,股價高達 4 位數的企業,把股票分割是「明智之舉」。因為過去一年半來,散戶成交量急速增加,在股市裡的重要性再次提高。拆股有利於降低股價,吸引更多投資人買進,進而活絡交易量,帶動買氣。

《CNBC》指出,亞馬遜現階段仍非道瓊工業指數(the Dow Jones Industrial Average)的一員,而股票分割之後,有可能提高他們加入的機率。原因在於該指數目前是以「價格加權」的形式決定其組成,即股價愈高的企業,占比會愈高。

然而亞馬遜過去股價太高,若真的進入道瓊工業指數,會使其成分股比例失衡,因此才被該指數排除在外,藉由分割、股價下降的方式,才有機會讓亞馬遜獲取門票

蘋果(Apple)的例子讓不少人認同此原因,他們在 2014 年時宣布以 7:1 的比例分割股票,隔(2015)年道瓊工業指數就將蘋果加入指數當中,同樣是考量到原本其價格過高,會完全超越其餘 29 支成分股的權重。

3. 外部經營:為轉型、併購鋪路,提高自身議價籌碼

觀察科技業的併購實務,經常是採「以股換股」,對收購方的好處是毋須動用現金,或額外籌措資金。正是因為股票分割,能高機率推動股價上漲,自然就可以較少的股票,換得對方同樣的股權,不少企業以換股併購其他公司之前,都曾執行股票分割

凱洛格管理學院(Kellogg School of Management)教授艾非・賓美利奇(Effi Benmelech)在《富比士》(Forbes)就以專文推測,亞馬遜也許在籌備大型併購案。

巴菲特為何堅持不拆股?

盤點美國近年來,不少大企業都陸續分割股票,就在亞馬遜宣布的前一個月,Google 母公司也公布其 20:1 的拆分計畫,而包含蘋果、特斯拉等知名企業,也都採取過此方法。不過也有少數企業拒絕採取這樣的分割來降低股價,股神巴菲特擁有的跨國控股公司波克夏海瑟威(Berkshire Hathaway)即為一例

波克夏海瑟威發行的 A 類股(BRKA-US)多年來始終位列價格高昂、多數投資人難以入手的「夢幻類股」,目前每股持有價格超過 50 萬美元。巴菲特多年來面對市場要求分割股票的呼聲始終不願鬆手,認為波克夏股票尋求的是以長期投資持有為導向、而非短期炒作為基礎的優質股東,並且堅持:「如果無法為投資人創造內在價值,那些相對低廉且大量流通的股票就不值得擁有。」

A 類股長期被外界批評「欠缺流通性」正好就是巴菲特希望的結果。雖然在 1996 年,巴菲特還是推出了 B 類股(BRKB-US)來滿足市場的買賣需求(目前每股持有價格約 350 美元),但對於 A 類股至今仍是堅持不分割原則,正如他的友人間所流傳的那則玩笑話:「願你能活到 A 類股分割之時。」

整體而言,雖然股票分割不必然是股價上揚的保證,但無論企業是基於哪些原因而做出決定,都需要再一段時間的觀察才可看出能否從此策略中獲益。

資料來源 / The Wall Street JournalCNBC1CNBC2CNBC3Wall Street JournalForbesCNN

延伸閱讀:17LIVE、綠界爭議懶人包|金流系統出包,「消失的1300萬」到底誰的錯?誰要賠?

責任編輯:李先泰

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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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