爭中國市場 私募基金搶做投資先鋒
爭中國市場 私募基金搶做投資先鋒
2007.08.01 |

沒有人清楚,中國市場在歷經三十年的漸進改革後累積了多少財富。在這一輪價值發現到價值「變現」的大潮中,私募基金(PE)無疑是主力軍,外有凱雷、KKR、華平等外資巨頭,內有弘毅等生力軍。
他們能否成為中國價值「變現」市場的野蠻人?這是個問題。至少中國政府還是心存警戒,不論是凱雷收購徐工(徐州工程機械科技公司)不斷遭到擱置,還是外資進入的「潛規則」增多。根據法國投資銀行ADV統計,二○○七年第一季,新設立的十七支可投資於中國大陸地區的亞洲私募基金,募集總額達到七十六億美元,超過二○○六年全年一百四十二億美元的一半。而近幾年募集的資金合計起來,專門針對亞洲市場(主要針對中國大陸地區)投資的私募基金管理之可投資額超過五百億美元。預計二○○七年全年中國大陸的私募投資額將在一百億美元以上。
專做市場調查的清科集團總裁倪正東指出:「雖然當前中國私募基金投資政策環境還面臨不確定性,但活躍的資本市場不斷提升私募基金的熱忱。二○○七年是外資私募基金大舉進入中國的一年,私募基金投資將更活躍。」凱雷集團亞洲公司新聞發言人佩恩(Tim Payne)也說:「凱雷對於中國市場仍非常關注,適合的專案都會跟進。」

投資達一百三十億美元

根據清科集團〈二○○六年中國私募股權投資年度研究報告〉統計,截至二○○六年底,有四十支投資中國大陸地區的私募基金,成功募集一百四十二億美元資金,同期私募基金投資機構在中國大陸地區共投資一百二十九個案例,參與投資的機構數量達七十七家,整體投資規模達一百三十億美元。
二○○六年下半年針對中國的募集資金高達九十六億美元,比上半年增長一○六%。在本年度新募基金中,有二十一支屬於成長基金(Growth Capital),占新募基金數量的五二%;有八支重整基金(Buyout Fund)成功募集,占新募基金數量的二○%。就募資金額而言,重整基金以六十四億美元的募資金額高居榜首,占整體募資額的四五%;成長基金共募集四十四億美元資金,占整體募資額的三一%。另外,六支組合基金(Fund of Funds)募集資金達十六億美元,三支夾層基金(Mezzanine Fund)的募資金額為六億美元,還有兩支不良債權基金募集了十億美元。
中國人民大學金融研究所也發現,二○○六年傳統行業仍然是私募資金投資的重點領域。二○○六年傳統行業共發生七十三起私募基金投資案例,占年度投資案例總數的五六%;總投資金額為六十五億美元,占年度總投資額的五○%。二○○六年,服務業吸引了私募基金投資機構四十六億美元的投資,占年度總投資額的一八%。私募基金樂意為服務業少數的公司投入更多的資金,巨額的資金被投入到二十三家公司中,占年度投資案例數的一七%。
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IPO成市場首選
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投資即將上市的成長型企業,顯然是私募基金在中國市場的首選。二○○六年,私募基金對十一家即將上市(Pre-IPO)企業投入資金超過二十九億美元,位居第一,占年度投資額的二二%。屬於成長資本的投資共有六十六起,投資金額達二十八億美元,占年度投資額的二二%。私募基金為獲得十二家未上市企業的控制權,投入收購資金高達二十三億美元,占年度投資額的一八%。
法國投資銀行ADV投資經理鄭新剛認為,中國私募基金市場仍不夠開放,凱雷事件對私募基金的影響很大,如果沒有各方面的反彈,在投資策略上,私募基金投資上市或者未上市企業的控制權比例應該最大。這也是私募基金行業的精華所在。
隨著中國私募基金市場的火熱,人民幣升值預期愈來愈強烈,愈來愈多的外資陸續湧進。在這種背景下,一些國際私募基金加速進軍中國,也推升人民幣升值壓力。中國政府對於外資開始改變立場,從來者不拒變成態度中立。如何在政策變化下繼續淘金,正成為外資私募基金的必修課。
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私募基金變形求市場**

國際私募基金為爭奪市場,不得不「變形」。第一種變形就是中外機構共同發起的合資私募基金。進入二○○七年,合資私募基金興起,第一季有三家中國本土機構與外資機構共同發起設立合資私募基金,募集金額達到十四億美元,占第一季度基金募資總額的一八%,平均每支合資基金的募資額達到四億美元。
鄭新剛認為,中外合資基金能夠將外資的資金優勢與本土機構的資源優勢相結合,同時避開各種可能的政策限制,可能成為今後中國本土私募股權基金的主要發展方向。
第二種變形是「特殊目的購併公司」(Special Purpose Acquisition Corporation, SPAC)。
美國投資銀行馬凱集團合夥人李震說:「以操作策略而言,SPAC公司管理人先募集到管理資金,隨後在OTCBB(場外櫃檯交易系統)上市交易,成為一家『純現金』公司,然後再於規定時間內收購重組目標企業,達到合併上市目的。SPAC匯合私募資金、上市、合併、反向收購、私募投資等特徵於一體,其實是將私募基金和上市流程反過來做。」
李震認為,許多美國基金在尋找管理團隊與進入中國都需要花費許多時間,而SPAC相對於單獨成立私募基金而言,要方便與快捷很多。
中國第一起SPAC上市是北京奧瑞金種子公司透過美國公司Chardan China Acquisition在OTCBB上市。二○○五年十一月,奧瑞金與Chardan China Acquisition公司完成合併,獲得二千四百萬美元融資,並同時在那斯達克交易。二○○六年一月,奧瑞金發行認股權證,融資四千萬美元。原有包括對沖基金在內的投資者,投資報酬率達七○○%。

中國本土基金摩拳擦掌

在整個私募基金大潮中,鮮見中國本土選手。不過弘毅投資是其中的佼佼者。
弘毅投資是聯想創辦人柳傳志打通資本與實業界限的一招,有志成為中國本土私募基金領先者,故一開始就引起市場關注。近年更以中國玻璃、濟南汽配廠收購專案等迅速打響名號。
弘毅執行長趙令歡曾對媒體表示,一般投資週期都在三至五年,如果須持有五至十年,他們也會毫不猶豫堅持下去。以中國玻璃為例,之所以要控制權,是為了獲得創造價值的主動權。
但是並非所有本土私募基金都有弘毅這樣的機會。「溫州一些實業投資基金失敗過,現在股市好了,都從地下錢莊出來投資到股市了,沒有人再做私募股權投資了。其根源在於中國產權制度建設比較落後,市場還不能有效保護,所以做私募股權投資很艱難,只有柳傳志這樣長袖善舞的人,才能有條件做,」李震說。
不過在中國市場上,外資私募基金遭遇的是民族情緒和外資局限的雙重打壓,本土私募基金遭遇的是國資流失和制度缺失限制,誰能夠先走出成功的路徑,都需要關注。
別忘了,KKR和黑石還按兵不動呢。 

**2006年亞洲(含中國大陸)私募基金募集情況        **                                                                                 
夾層基金  6.45   億美元
不良債權 10.38  億美元
組合基金 15.91  億美元
成長基金 44.81  億美元
重整基金 64.40  億美元

資料來源:清科〈2006年中國私募股權年度研究報告〉 

**2006年私募基金投資行業分布  **

占總投資金額比率(%) 
1 傳統產業 50.2%
2 服務業 36.0%
3 生物/醫藥 8.2%
4 其他高科技 3.1%
5 廣義IT 2.5%  

占總投資案件比率(%) 
1 傳統產業 56.6%
2 服務業 17.8%
3 廣義IT 11.6%
4 其他高科技 9.3%
5 生物/醫藥 4.7%  

資料來源:中國人民大學金融研究所 

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AI NAS 何時才值得部署?QNAP 拆解地端 AI 的成本、算力與資料門檻
AI NAS 何時才值得部署?QNAP 拆解地端 AI 的成本、算力與資料門檻

當資料不能離開企業,運算就得靠近:AI 先改寫儲存架構

AI 帶來的第一個變化,不只是運算能力提高,而是企業必須重新決定資料放在哪裡。

儲存架構大致分為雲端與地端兩塊,QNAP 身為資料安全的守護者,長期發展的是地端網路儲存設備(NAS),並擴展至 25GbE、100GbE 高速網路交換器產品線,提供完整的儲存與高速網路基礎架構。威聯通科技(QNAP)總經理劉文義解釋,當資料因合規要求或敏感度不能上雲,就必須留在靠近使用者與應用的地方;運算需求一旦增加,承接資料的裝置也自然被推向地端 AI。

不能上雲的名單比想像中長。醫療業持有大量醫療個資,金融與保險業受到合規與法規限制,部分大學院校與設計公司也不希望資料被雲端存取。對這些組織而言,問題並不是雲端好不好用,而是一開始就沒有把核心資料全面上雲的選項。

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威聯通科技(QNAP)總經理暨威強電集團(IEI)董事長 劉文義
圖/ 數位時代

真正讓更多企業回頭計算的,則是長期成本。劉文義指出,資料上傳雲端可能免費,下載卻會按流量收費;當企業把一年、兩年、三年的費用加總回推,可能會發現,購買一台同等容量的 NAS,還能使用 7-10 年。資料規模愈大、存取愈頻繁,總持有成本的差距就愈值得評估。

這並不代表雲端與地端只能二選一。雲端仍適合模型訓練、程式開發與波動大的工作負載;地端則較適合高頻存取、對延遲敏感,或不能離開企業邊界的資料。企業真正要回答的,是每一類資料與任務應該放在哪裡。

依 QNAP 觀察,客戶過去關心的是需要幾 TB、幾 PB,或備份速度有多快;現在更常問的是,機器裡的資料要如何被 AI 活用。QNAP 也從 2021 年起,把公司發展定調在 AI 與高速網路的融合,試圖讓 NAS 從資料保存的位置,進一步成為資料被調用的位置。

當資料量持續擴大,搜尋與管理方式也會跟著改變。「在 NAS 裡放入 AI Agent 會越來越不可或缺。」劉文義舉例,當照片累積到 10 萬、20 萬張,要找出其中幾張特定畫面,已不可能只靠人工翻找。此時,能理解內容、接受自然語言指令的 AI 工具,會從加分功能逐漸變成必要條件。

從資料治理到地端推論:AI NAS 如何進入企業工作流?

AI NAS 不是「多了 AI 功能的 NAS」,而是 NAS 在企業工作流裡換了位置。
依 QNAP 觀察,目前客戶大致分布在一條導入光譜上。人數最多的一群,仍在把資料集中、分類、清理與建立權限。這一步看似與 AI 無關,卻決定後續系統能不能找到正確資料、辨識版本,並把答案交給有權限的人。

中間一群開始建置私有的檢索增強生成(RAG)知識庫。RAG 並不是重新訓練一個模型,而是在模型回答前,先從企業的 SOP、合約、法規或技術文件中取回相關內容,再產生附有來源依據的答案。QNAP 以 Qsirch 的語意搜尋能力協助建構這類應用,協助企業建立私有知識庫;而走在最前面的少數企業,則已經嘗試地端推論與 AI Agent。

模型的選擇權,QNAP 刻意留給客戶。知識庫背後採用哪一個模型,可由企業依需求決定,不綁定單一 AI 供應商。QNAP 也以 QuAgent AI 助理與模型情境協定(MCP)相關能力,讓管理者透過自然語言查詢狀態、調整設定,並讓 NAS 成為 AI Agent 可調用的資料節點。

不過,劉文義沒有把這條路說得太容易。他坦言,目前 NAS 硬體的 AI 運算能力仍有限。一般企業期待的應用,可能需要約 300 到 800 TOPS,甚至 1,000 TOPS,因此多數方案會以 NVIDIA 顯示卡補足算力;一張卡約需新台幣 10 萬至 12 萬元,一張算不完,就得配置 2 張或 4 張。

「整體成本可能是過去單獨一台 NAS 的 5 倍到 10 倍,並不是大部分中小企業都能接受。」除了硬體,使用者還需要 AI 應用的 Know-how、程式背景與開發資源,這些都是落地成本。

QNAP 則是透過算力分級讓各規模與需求的企業都可以有適合的解決方案。在 Computex 2026 搶先亮相的 QNAP AI NAS 中,一類是採用含有 iGPU 與專屬 NPU 的處理器平台,以一百多 TOPS 的範圍,可順暢使用 AI 應用程式;另一類機種則可安裝 1 張或 2 張 NVIDIA 顯示卡,處理更大的運算量。

同時 QNAP 也在軟體端也持續開發,目標是讓 NAS 裡的資料更有效率地被 AI 工具調用,讓資料成為有價值的知識。

從規格走到現場:能源公司如何導入私有 LLM?

本地 AI 實際落地部署會是什麼模樣?劉文義舉了一家約 50 多人的能源公司為例。這家公司原本想用 NAS 搭配雲端 AI 建置內部資料庫,但很快遇到兩個瓶頸:一是員工查詢時明顯出現卡頓;二是專利、技術與合約都高度敏感,高層不願上傳至公有雲,擔心機密資料會有外洩的疑慮。

後來,該公司導入 QNAP AI NAS 的旗艦機種 QAI-h1290FX,搭配顯示卡與全快閃 SSD,在地端部署私有大型語言模型,把數十年來封存的靜態檔案交給 AI 調用,進行跨檔案摘要與精準搜尋。員工因此省下翻找合約與報告的時間,核心機密也能留在企業內部。

這個案例說明,若任務範圍明確,有些應用不必動用雲端大型模型,地端運算量就可能足以支應。

但不同企業的資料量、查詢方式與模型大小不同,導入前仍需要概念驗證(POC)與技術人員評估。

而且,資料留在地端並不等於自動安全。企業仍要處理帳號權限、網路隔離、備份復原、漏洞修補與日常維運。地端的價值,是讓資料邊界與控制權回到企業手上;相對地,安全責任也會更直接地回到企業。

哪些企業現在該做,哪些再等?先看重複性與三個條件

能不能導入地端 AI,不只由產業標籤決定,也要看工作是否重複,以及場景能不能被清楚定義。劉文義觀察,第一批走進來的,除了受法規限制的醫療、金融與保險業,也包括利用地端 AI 加速資料處理的科技業,以及會計、律師等有大量重複文書工作的專業服務業,因為效益較容易被看見。

工廠也是可預期的場景。一條生產線可能有 10 台、20 台機器,每台處理與儲存資料的 Protocol 都不同,需要相對應的儲存裝置;生產過程累積的影像與紀錄可能要保存 3 年到 5 年。當企業要跨設備調用這些資料,AI Agent 與地端資料節點就有發揮空間。

「重複性資料處理越多,或重複性動作越多的產業,越容易透過導入 AI 提高工作效率。」反過來說,較傳統、人力密集,或仍高度依賴人工判斷的製造業,短期內未必能快速導入地端 AI。

依 QNAP 提供的資料,企業也可用「高頻、大量、敏感」三個條件做第一輪判斷:資料是否被頻繁調用?規模是否大到雲端傳輸與長期費用開始變得明顯?內容是否涉及個資、法規、智慧財產或商業機密?三個條件愈集中,地端部署愈值得評估;三者都不成立時,使用雲端 API 往往更簡單,也可能更划算。

可以先等的企業,大致也有三種。第一,資料仍分散、版本混亂、權限不清,急著上 AI 只會把混亂放大,先完成集中與治理,效率就可能先提升。第二,找不到一個具體且反覆發生的業務痛點,只因為「別人都在做」而採購,設備很可能變成昂貴的展示品。第三,使用量仍小、需求偶發,現階段雲端的彈性反而更有優勢。

因此,POC 不應只驗證「模型答不答得出來」,還要回答三個問題:資料由誰負責,誰可以存取?導入後能節省多少查找時間、傳輸成本或人工作業?正式上線後,誰負責資料、模型與資安維運?只有當效益與責任都能被量化,才適合從展示走向正式部署。

企業願意把部分資料留在自己的機房,動力最終仍回到資料主權。QNAP 的主要市場分布在歐洲、美洲與亞太,其中歐洲占比將近一半,而歐洲也正是全球推動資料主權的最大動力。

QNAP 的產品已取得 ISO 27001、ISO 27017 與 ISO 27018 等多項認證,並滿足 GDPR、HIPAA 等資料保護與法規遵循需求;累積至今,已售出約數百萬台裝置,協助企業打造智慧、安全的儲存方案。

至於普及時間點,劉文義提出一個明確的價格與效能交會點:地端應用若要順暢運作,運算量可能至少要達到 300 至 600 TOPS,甚至 800 TOPS,同時價格要落在新台幣 5 萬至 8 萬元。目前符合這些條件的硬體方案仍很有限。

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「AI NAS 不是多了 AI 功能,而是改寫了資料在工作流的位置。」威聯通科技總經理劉文義坦言,地端算力成本高昂,QNAP 透過「算力分級」與開放模型架構,助企業逐步建構私有 RAG 知識庫與 AI 團隊。
圖/ 數位時代

「預測約兩、三年後,應該很快會看到符合一般大眾期待、具備合理 CP 值的產品。那個時間點,就會是 AI 落地最蓬勃發展的時候。」在此之前,企業真正能先做的,不是搶著買最大的模型或最昂貴的顯示卡,而是把資料治理、使用權限與高價值場景準備好。

QNAP 以「資料煉油廠」比喻自己的角色:原油再多,沒有整理、提煉與配送的過程,也無法成為可用的能源。這個定位也點出地端 AI 的競賽條件——不是誰先買到算力,而是誰的資料先準備好被調用。模型會持續更換,但企業自己的資料層則會長期存在。

AI NAS 不是把模型塞進儲存設備,而是在資料必須留在企業內時,讓搜尋、推論與管理靠近資料的地端節點。

QNAP World Tour 2026 台北場將於 2026 年 9 月 18 日(五)舉行,現場將聚焦 AI 應用、儲存備份、網通產品、資安與監控,並安排 Live Demo,適合 IT 管理者、系統整合商與企業決策者參加。

活動地點:新板希爾頓酒店|如意 AB 廳

活動時間:09:20–16:00

地址:新北市板橋區民權路 88 號 2F

立即報名:https://bnex.tw/9f7my4

2026 QNAP 台灣企業資安韌性大調查,填問券抽好禮,倒數計時:https://www.surveycake.com/s/q4abw

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