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。

蘋果為何想併購Perplexity?

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。

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。

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。

本文合作轉載自:數位時代
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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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
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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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