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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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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