蘋果為何想併購Perplexity?背後藏5大考量:砸逾4150億元吃下AI搜尋黑馬,值得嗎?
蘋果為何想併購Perplexity?背後藏5大考量:砸逾4150億元吃下AI搜尋黑馬,值得嗎?

重點一 :為因應與Google每年200億美元的搜尋合作協議可能生變,蘋果(Apple)內部正初步商議收購AI新創公司Perplexity AI,此舉或將成為蘋果史上最大規模的收購案。

重點二 :Perplexity AI近期估值已達140億美元,若蘋果以此價格收購,將遠超過2014年以30億美元收購Beats的紀錄,成為蘋果史上最大收購案。

重點三 :此收購討論仍處於早期階段,由蘋果併購主管Adrian Perica與服務業務主管Eddy Cue主導,尚未與Perplexity AI管理層接觸,時機可能取決於美國政府對Google反壟斷案的最終判決。

面對與Google長達多年、價值高達每年200億美元(約合新台幣5936億元)的搜尋引擎合作協議,因美國反壟斷官司而面臨不確定性,蘋果內部正嚴肅評估是否收購AI搜尋新創Perplexity AI。

據《彭博社》報導,這家AI新創近期估值已飆升至140億美元(約合新台幣4155億元),若收購成真,不僅將是蘋果有史以來最大規模的併購案,也標誌著蘋果意圖建立自家AI搜尋技術,以應對潛在的業務衝擊並強化其在AI時代的競爭力。

據了解,此次討論由蘋果的併購主管Adrian Perica、服務業務資深副總裁Eddy Cue及其他AI決策者共同參與,但目前仍處於極早期階段,尚未向Perplexity AI提出任何正式要約;據《路透社》報導,Perplexity回應「對收購之事並不知情」,並強調沒有進行任何討論。

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亞拉文·斯里尼瓦斯 (Aravind Srinivas)為Perplexity AI聯合創始人兼CEO。

蘋果為何著急於砸錢找即戰力?

Perplexity AI 以其作為「答案引擎」(answer engine) 的獨特定位而聞名,它結合了大型語言模型 (LLM) 與即時網路搜尋,旨在提供直接、準確且附有來源引用的回答,特別適合需要快速獲取特定知識或進行深度研究的場景,其技術能直接強化蘋果生態系統內的資訊搜尋能力。

但統合各家LLM的「答案引擎」的定位,同時也是Perplexity的劣勢。舉例而言,對於需要複雜推理、程式碼編寫、創意寫作(如劇本、行銷文案)、多模態互動(處理圖片、音訊)等任務,較不如 OpenAI 的 ChatGPT o3-pro、Google旗下Gemini 2.5 Pro等模型,導致Perplexity的應用場景相對受限。

Perplexity日前找來《魷魚遊戲》男星李政宰拍攝形象廣告,強調AI語音功能能回答諸多疑難雜症。

若蘋果最終決定推進收購,其潛在的140億美元出價,將遠遠超越該公司過去所有的併購紀錄。蘋果迄今為止最大宗的收購案,仍是2014年以30億美元(約合新台幣890億元)買下的耳機品牌Beats。儘管蘋果近年也完成了對英特爾(Intel)數據機部門的十億美元級交易,以及對中國叫車服務公司滴滴(DiDi)的投資,但收購Perplexity AI的規模無疑更大。

據《彭博社》知名科技記者馬克·古爾曼指出,儘管 Perplexity AI 沒有如 OpenAI 或 Anthropic PBC 般的頂級基礎模型,但它具備多項對蘋果極具吸引力的優勢:

1.成熟的消費級產品:Perplexity 的搜尋工具介面簡潔、支援語音控制,與蘋果的iOS高度契合,能輕易地整合為Safari瀏覽器、Spotlight搜尋,甚至Siri的預設AI搜尋引擎。

2.滿足明確需求:蘋果目前欠缺的正是強大的AI搜尋層和用於日常任務的對話介面,而這恰好是Perplexity的強項。

3.規模適中的團隊:Perplexity擁有約250名員工,其團隊規模便於蘋果進行整合,其AI 人才也能為Siri及蘋果的AI工程團隊注入新血。

4.相對合理的估值:與 OpenAI高達3000億美元或Anthropic約600億美元的估值相比,Perplexity的價格對蘋果而言風險較低,但潛在回報巨大。

5.絕佳時機:蘋果與Google長達多年的搜尋合作正受到美國反壟斷訴訟的威脅。收購 Perplexity將讓蘋果在「後Google搜尋時代」擁有自家的搜尋引擎品牌。

古爾曼表示,儘管 Perplexity 是最熱門的人選,但蘋果的收購雷達上還有其他估值較低的 AI 新創公司,如 Cohere、Sierra AI、Databricks 以及來自法國的 Mistral 也在蘋果的考慮範圍內。

其中,Mistral 對蘋果而言具有獨特的戰略價值。其高效能模型以運算效率和速度聞名,非常適合在裝置端或雲端運行,能直接彌補蘋果現有模型的不足。目前,蘋果的裝置端模型僅有30億個參數,而雲端版本也只有330億個,遠遠落後於競爭對手。

延伸閱讀:「智慧不能外包!」輝達合作法國Mistral AI:18,000顆BlackWell晶片助攻主權AI布局

併購時機未定,一切仍待「反壟斷案」結果

蘋果對Perplexity AI的興趣,被視為應對Google反壟斷案的策略後手。美國司法部已在針對Google與蘋果之間的搜尋預設協議的反壟斷訴訟中取得勝利,法院正研議後續處置措施,最壞的情況可能迫使兩家公司終止合作。

延伸閱讀:蘋果為何不做搜尋引擎?高層親揭3大原因,還牽涉與Google 200億美元天價交易

一旦失去這筆豐厚的收入,蘋果勢必須要找到替代方案。然而,蘋果在與Perplexity AI進行實質性談判前,很可能會等待該案的最終判決明朗化。屆時蘋果才能確切知道,是否需要以及何時需要徹底改變其搜尋服務策略。

對此,Perplexity AI發表聲明稱,對任何當前或未來的併購討論並不知情;蘋果官方則拒絕評論。值得注意的是,據傳臉書母公司Meta今年稍早也曾試圖收購Perplexity AI,顯示頂尖AI新創已成為科技巨頭爭搶的稀有資源。

延伸閱讀:蘋果被美國、歐盟兩面夾擊!反壟斷雪球越滾越大,一文看懂科技巨頭的「7大罪」
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本文初稿為AI編撰,整理.編輯/ 李先泰

資料來源:彭博社1彭博社2路透社

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數位時代 X 國泰金控 從百套系統上雲到 Cloud First:國泰如何把雲端變成AI成長引擎?
數位時代 X 國泰金控 從百套系統上雲到 Cloud First:國泰如何把雲端變成AI成長引擎?

2019年金融監理機關正式將雲端納入委外規範後,揭示金融業上雲時代來臨,國泰金控數數發中心成立雲端策略發展部,負責擬定集團上雲策略,並於2020年正式啟動7年集團雲端轉型計畫;在多數金融機構仍停留在單點遷移或IT現代化的現下,國泰金融集團在 2025 年即完成 100 套系統上雲,更將雲端轉型階段從 Cloud Ready、Cloud Adoption 推向 Cloud First,成為數據與人工智慧應用的關鍵引擎。

國泰金控資訊長|吳建興 James Wu
圖/ 數位時代

「百套系統上雲不僅僅是數字,更是讓國泰從『 IT 進化業務』邁向『 IT 驅動成長』的關鍵轉折。」國泰金控雲端策略發展部協理顏勝豪表示,上雲帶來的效益十分顯著,包括提升資源可用性與營運敏捷度、減輕 IT 維運負擔;同時,雲端業者多具備零碳排或綠能機房機制,亦有助於企業朝向 ESG 永續營運邁進。「金融上雲不是單純的現代化基礎設施或者是升級技術,而是為了換取速度與可靠度,讓集團可以加速創新腳步、彈性調配資源,以及培育所需人才與技能,為未來做最佳準備。」
為讓集團員工、金融同業以及有志上雲的夥伴可以進一步探討雲端轉型的各種可能,國泰金控舉辦雲端轉型成果發表會,會中除有集團子公司分享最新成果,三大公有雲平台業者也從不同技術視角共同探討在合規、資安與 AI 應用的可能。

七年、三階段,國泰金融集團將雲端內化為營運流程與創新引擎

國泰金控科技長|姚旭杰 Marcus Ya
圖/ 數位時代

為什麼國泰可以領先市場完成雲端轉型、數據與 AI 賦能業務?

顏勝豪認為,雲端轉型的起點不是直接遷移系統,而是從四個面向打底:應用系統盤點評估、雲端架構設計、雲端遷移藍圖規劃,以及組織治理框架建立,而這也是 Cloud Ready 階段最重要的事情。
「不同子公司有不同商業模式與節奏,若沒有共同語言與平台底座,上雲很容易各自為政。」顏勝豪表示,為讓所有員工可以齊步前行,國泰以雲端遷移方法論 Cathay 6R(註1)作為共同語言、用平台作為共同底座,讓轉型不只是技術選擇,而是集團行動。
完成單一系統的雲端遷移後,便進入 Cloud Adoption 階段。在這個階段中,要透過大規模遷移建立更成熟的上雲標準作業流程(SOP),透過 FinOps 機制控管與優化雲端營運成本,以及透過自動化與治理模型確認多雲環境與安全與維運穩定性,目標是將雲端內化為組織日常運營的一部分,進而邁向 Cloud First 階段:在合規前提下,新專案與系統升級預設在雲端環境開發,並善用雲原生優勢加速新產品功能開發速度。
「集團雲端策略只有一個核心原則:讓雲成為 AI 時代的成長引擎,而不是單純的基礎設施。」關於國泰的未來雲端布局,顏勝豪如是總結。

國泰金控 雲端策略發展部 協理|顏勝豪 Otto Yen
圖/ 數位時代

以雲端為 AI 資源引擎、發揮數據燃料價值,實現 AI 賦能業務應用

國泰不僅在2025年完成集團百套系統上雲,也啟動數據上雲計畫並為 GenAI 奠定基礎建設。
例如國泰金控實現數據上雲,打造資料湖倉與 GAIA 生態系統架構為 AI 賦能業務做準備:成立國泰風險聯防中心(CRC)攜手集團洗防人員強化風險控管與金融犯罪因應能力;釋出國泰員工 AI 助手–Agia–Beta
版,提供差勤、福利與權益、技術支援、職務職能與集團其他資訊等五大類別管理辦法等查詢服務;此外,亦推出集團數據共享平台、集團法規知識庫、 AI 評測中心等服務,更好發揮 Cloud First 與 AI 賦能業務應用的價值。
雲端是 AI 時代的關鍵底座、數據則是 AI 的燃料。顏勝豪指出,發展AI需要龐大的 GPU 算力,若自建 GPU 機房,不僅硬體設備昂貴、折舊速度快,光是散熱系統一年就高達兩、三千萬元的成本,若採取雲端資源,可以隨啟隨用,同時,大幅降低試錯成本。「當雲端打好基礎、AI成為能力模組,銀行、人壽、產險與證券的創新不再是單點突破,而是放大集團級綜效。」

國泰以 Cloud First + AI 持續領先市場、形塑未來樣貌

「雲端可以優化算力成本,資料則決定 AI 應用上限。」顏勝豪解釋,在 AI 新世代,AI 模型定調能力「下限」,集團子公司掌握的「獨特資料」則決定應用的「上限」,考量雲端有許多好用 AI 服務,唯有資料上雲才能發揮數據價值、用 AI 賦能集團各子公司業務。
例如國泰世華銀行將採取多公有雲策略,打造雲端智慧生態圈,並以現代化雲原生技術拓展應用場景;同時,運用 AI 與資料分析優化客戶服務體驗,並藉由跨雲整合機制支援多元業務模式,以充分發揮上雲效益。至於國泰產險,不僅在兩年半內完成13套核心系統上雲、優化營運流程,如以 Serverless 架構打造百萬級效果、萬元成本的短網址系統等,讓雲端成為產險驅動長期成長的核心引擎與標準配備。

國泰人壽則是透過雲端與 AI 滿足不同客戶需求,如以 AI Search 精準呈現關鍵字搜尋結果,讓客戶可以精準且快速的查找所需資料、大幅優化官網體驗與滿意度。至於國泰證券則是於2026年初推出「庫存管家」服務,以客戶持股為核心,應用 AI 技術打造個人化推播服務,協助投資人更有效率地掌握庫存狀況,提供更即時、系統化的投資管理體驗。
總的來說,國泰金控在集團的雲端轉型不僅是技術升級,更是思維革新,從百套系統上雲進展到 Cloud First 階段,可以預期在雲地基礎下,國泰將進一步引領 AI 時代變革,持續提升營運韌性與放大創新價值。

註1:Cathay 6R 國泰設計 Cathay 6R 雲端遷移方法論,將系統遷移方式依據上雲模式、系統開發成本分為 Rehost 、Replatform、Refactor、Rewrite、Replace 和 Retain 共6種遷移架構,並能對應到 IaaS、PaaS、SaaS 三種不同上雲模式。

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