美超微陷「假帳」風暴!分析師為何降評?解讀興登堡報告:是黑歷史重演,或虛驚一場?
美超微陷「假帳」風暴!分析師為何降評?解讀興登堡報告:是黑歷史重演,或虛驚一場?

(2024/9/9更新)
美超微(Super Micro Computer)近來已因毛利率下降、遭放空機構狙擊而暴跌,近日又遭分析師調降投資評等!

據《MarketWatch》報導,摩根大通(JPMorgan)分析師Samik Chatterjee將對美超微的投資評等,從「加碼」降至「中立」,認為公司遲交年報帶來不確定性,在恢復合規和遵守申報要求方面的透明度仍不明朗。

知名做空機構興登堡研究,指控美超微又做假帳,還把六年前因做假帳而離開的高層都找回來,無視美國政府禁令,任由客戶將美超微產品輾轉運往俄國。

斗大的標題,寫著「美超微:操控會計項目、兄弟間自我交易,和規避制裁禁令的全新證據。」

美國時間8月27日上午,知名做空機構「興登堡研究」(Hindenburg Research)發表調查報告,指控AI伺服器大廠美超微(Super Micro)是標題所述行為的「連續累犯」,並揭露該機構正在做空美超微。

當天美股一開盤,美超微股價應聲下挫8%,但隨著各投資機構認定報告中的事證,不如興登堡宣稱的「新鮮」,美超微股價也開始回彈,收盤時僅小跌2.6%。

市場原以為空襲警報已經解除,未料美超微隔天宣布,2024年會計年度(2023年7月1日至2024年6月30日)年報(10-K報表),因為「管理階層需要更多時間針對內控的設計和運作有效性,進行評估」,無法如期在8月底期限前繳交。

美超微上回遲交,遭勒令下市

交不出財報,猶如一枚證實興登堡調查恐非空穴來風的震撼彈,不安的投資人因此大砍手中持股。8月28日美超微早盤一度重挫近28%,最終以大跌19%作收,單日市值蒸發逾60億美元。

興登堡敢毫不留情地以「連續累犯」定義美超微,是因為這家公司的財報,過去就曾出現嚴重瑕疵,甚至一度從那斯達克交易所摘牌下市。

2017年8月,美超微坦承2017年會計年度年報無法在期限內繳交,兩度向美國證券交易委員會(SEC)展延180天,卻依舊難產;此外,2018年會計年度前三個季度,都沒有上繳季報(10-Q報表),因此在2018年8月被SEC勒令自那斯達克下市。

直到該公司在2019年5月總算補繳出重新編製的2017會計年度年報,並且在當中更正了2015年與2016年的財務數字,也對2017年會計年度前三季的季報內容做出更正,SEC才終於在2020年1月認可美超微加強內控、調整管理階層等補救措施,允許美超微重返那斯達克交易。

但美超微當年的財報風波,並沒有因為重新上市而徹底落幕。

罰款換和解,高層相繼走人

面對種種指控,美超微不置可否,但很快以支付1750萬美元罰款條件,與SEC達成和解。美超微執行長梁見後雖未受指控,但仍被SEC要求償還會計行為不當期間收到的210萬美元股息。

財報交不出來的這段期間,美超微為徹底擺脫「不當會計行為」陰影,不僅賠上時任財務長Howard Hideshima,身兼美超微創辦人之一的全球銷售資深副總裁廖益賢(Wally Liaw),以及全球行銷資深副總裁周政賢(Phidias Chou)都在2018年1月辭職。

2020年以後,美超微不曾再傳出負面訊息,股價也乘著AI浪潮水漲船高,正當投資人都認為這家公司已改頭換面,美超微卻又再一次遲交年報,讓人不得不更認真檢視興登堡在報告中提出的論點。

興登堡曾狙擊卡車界特斯拉

深入興登堡報告前,不妨先認識這家創立於2017年的做空機構。

它的名稱,取自於1937年的德國興登堡號空難,寓意是「可避免的人為災難」。創辦人奈森.安德森(Nathan Anderson)認為,基於調查揭發會計違規、管理階層的不當行為、未公開的關係人交易而發表的做空報告,「在揭露詐欺與保護投資人上,發揮關鍵作用。」

2020年9月,興登堡在被譽為「卡車界特斯拉」的美國汽車商尼古拉(Nikola)聲勢如日中天時,提出該公司做假帳的明確證據,讓尼古拉股價狂瀉,創辦人也因此鋃鐺入獄,興登堡一戰成名。

創立7年來,興登堡雖非每次狙擊都能成功,但整體而言勝率極高,例如2022年曾公開放空馬斯克經營的社群媒體X,也以獲利收場。

回到這次挑戰美超微,興登堡最直接的指控是,2020年與SEC和解不到3個月,美超微就已陸續回聘當初因財報作假而辭職的員工。

其中,廖益賢是2021年5月以顧問身分回鍋,隔年8月轉正擔任業務發展資深副總裁,2023年12月出任董事時,美超微還特地發了新聞稿。

相較之下,周政賢與Hideshima的回歸姿態低調許多,前者今年3月才以副執行長身分,陪同梁見後會見亞洲大學校長蔡進發;後者則被梁見後胞弟梁見發開設的美超微供應商大訊,聘為兼職顧問。

「正常來說,企業深陷重大會計醜聞後,會解雇並且徹底遠離造成問題的員工,以顯示認真看待公司治理。」興登堡報告強調,但多位美超微前員工透露,梁見後對員工忠誠度的重視勝過一切,幾位回鍋高層都與他關係深厚。

至於在美超微爆發財報遲繳與不實問題後,從嚴控管帳目、讓美超微回到那斯達克掛牌,並讓美超微與SEC和解的前財務長Kevin Bauer,反倒已經在2021年1月離職。

對此,美超微回應,回聘離職高層並不違法。

不過,更嚴重的指控是,美超微又開始為了衝高營收而造假。

興登堡以美超微前任全球維修負責人Bob Luong多次「吹哨」行為而遭解聘,於今年4月控告美超微的訴狀,作為美超微再次做假帳的證據之一。

興登堡整理訴狀內容,將美超微的不當會計手段歸納成兩類,例如,2020年底美超微又將不屬於營業收入的維修服務,故意認列成營收,以及提前認列根本還沒出貨給客戶的產品銷售收入,甚至連瑕疵品、半成品都沒放過。這些和當年遭SEC糾舉的手法幾乎是複製貼上。

興登堡以Luong訴狀內容向其他美超微前員工查證,得到的回答是「美超微的行為與訴狀中差不多。」

美超微前員工加碼向興登堡爆料,每一季到了季底,為了達到營收目標,美超微會拜託大型通路夥伴接受塞貨,45天後通路夥伴再找理由將這些庫存退回,反觀同樣經營品牌伺服器業務的戴爾完全沒有這類問題。

興登堡甚至指控美超微,未篩選客戶、確認客戶的意圖,導致大量產品流入俄國,違反美國禁令。

俄羅斯在2022年入侵烏克蘭後,美國禁止約3千項內含美國技術的產品輸俄,美超微也宣告,俄烏戰爭開打至今,皆不曾「直接」對俄羅斯出貨。

然而,興登堡分析海關數據平台超過4萬5千筆資料,卻發現在2022年2月24日至2024年6月底,美超微產品最終出口至俄國的金額大增至2.1億美元,是2020年初至俄烏戰爭前夕,美超微來自俄國營收的逾3倍。

興登堡分析海關資料指出,俄烏戰爭開打後,以往不曾與美超微有生意往來的貿易商客戶,數量明顯增加,而這些貿易商當中,最少有46家不是與遭到美國「外國資產控制辦公室」(OFAC)制裁的單位有關,就是在美國政府的觀察清單上,可能經第三地將產品輸往俄羅斯。

興登堡在報告中指證歷歷,不過就美超微的年報遲交問題來看,不是沒有曙光。比起上一次財報遲交,揭開美超微會計不當、逼使美超微更正了連續兩年的季報與年報數字,這一次的遲交,美超微特別強調,2024年年報與第四季業績不會有重大變化,將會與8月6日新聞稿所公布內容相同。美超微也對台媒表示,預計於9月中提交年報。

美超微:興登堡在翻舊帳

其他指控,如假帳再起,美超微認為興登堡僅是在翻舊帳,針對這些舊帳,美超微已與SEC和解,並且在今年4月反告前雇員Bob Luong,惟反告內容不明。可是,美超微對於間接輸俄產品的營收大增一事,未給予任何解釋。

再一次遲交年報、配合空頭大軍興登堡報告狙擊,將是重寫「黑歷史」的序章,還是單純虛驚一場?或許要等美超微9月中補交年報之後,才能見分曉。

本文授權轉載自:今周刊

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關鍵字: #資料中心 #AI
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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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