IPO鋪路陷兩難!OpenAI傳有意上市,大金主微軟是否點頭成關鍵?雙方合作暗藏哪些變數?
IPO鋪路陷兩難!OpenAI傳有意上市,大金主微軟是否點頭成關鍵?雙方合作暗藏哪些變數?
OpenAI傳有意上市

根據《金融時報》報導,OpenAI和微軟(Microsoft)正在進行談判,要重新修訂價值數十億美元的合作夥伴關係條款。微軟一直是OpenAI最大投資者,截至目前已經出手挹注OpenAI逾130億美元資金,此次談判除了是軟體巨頭確保投資獲利之道,也被視作為OpenAI未來上市鋪路。

OpenAI轉舵非營利組織,仍埋伏筆為IPO鋪路?

OpenAI於2015年由奧特曼(Sam Altman)、馬斯克(Elon Musk)、蘇茨克維(Ilya Sutskever)和布羅克曼(Greg Brockman)等人創立時,定位為非營利組織,目標是 「確保人工通用智慧(AGI)能夠惠及全人類」 。

然而,隨著AI研究的資金需求不斷增加,OpenAI在2019年做出重大結構調整,引入了「利潤上限(capped-profit)」模式,成立營利性質的子公司「OpenAI Global LLC」以吸引投資。微軟同年向OpenAI投資10億美元,雙方並擬定截至2030年有效的合作夥伴關係條款,內容涵蓋微軟對OpenAI模型和產品的使用權限,以及產品銷售的收入分成。

5月初,OpenAI再度轉向,要讓非營利性董事會重掌最終控制權,但同時將OpenAI Global LLC轉為公益法人公司 (Public Benefit Corporation⁠,PBC),必須在法律上承諾實現公共利益目標,但也意味著OpenAI在社會公益之外,仍保有賺取利潤的空間。

一位接近OpenAI的人向《金融時報》表示,設立公益法人公司,既維持面向市場的營利選項,也進一步確保「未來IPO(首次公開發行)的可能性」。

微軟的兩難抉擇:要獲利還是要技術?

OpenAI與微軟的最新審議隨重組消息而來,最大命題不外乎是微軟如何在OpenAI結構調整之後,確保「投資回本」。

除此之外,兩家公司也有密切往來的合作關係。微軟提供OpenAI訓練模型所需的算力和Azure雲端等基礎設施,以OpenAI技術的優先使用權作為回報,並將ChatGPT深度整合至其軟體服務中。

3名了解談判情況的人便向《金融時報》表示,微軟提出放棄其在OpenAI新營利性業務中的部分股權,以換取OpenAI在原訂合約到期日2030年之後開發的新技術。

這個兩難抉擇,也一定程度反應了OpenAI的IPO計畫,讓微軟陷入了微妙的境地。

首先,若支持OpenAI上市,微軟作為最大股東將獲得財務回報,但公開發行後將吸引更多元的股東結構,代表微軟可能失去部分控制權,未來在技術使用、發展方向上的影響力會被稀釋。

這從OpenAI過去動態可見端倪,像是與日本軟銀(SoftBank)和甲骨文(Oracle) 等全球金融與科技巨頭聯手,建構大型AI計算基礎設施「星際之門計畫(簡稱星門計畫,Stargate Project)」;今年3月,OpenAI也在軟銀領投的新一輪募資中又籌集了400億美元,再再彰顯更多玩家深入到OpenAI的營運之中。

另一方面,微軟也可能考慮維持現狀或尋求更大控制權,延緩或阻止OpenAI的IPO,以維持現有的緊密合作關係和技術優先權。

這場AI前鋒之間的談判,不僅將決定OpenAI的命運,也左右微軟的AI戰略。無論OpenAI最終是否選擇上市,這場已經拉開序幕的博弈,都注定精彩。

本文合作轉載自:數位時代

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資料來源:金融時報路透社

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AI 競爭全新戰場!美光 Mike Cordano:記憶體將成下一個企業戰略制高點
AI 競爭全新戰場!美光 Mike Cordano:記憶體將成下一個企業戰略制高點

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。

美光 x 數位時代
美光科技全球業務執行副總裁 Mike Cordano
圖/ 數位時代

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。

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