企業購併題材撐起歐股多頭續揚
企業購併題材撐起歐股多頭續揚
2007.06.01 | 創業

全球經濟景氣雖然成長趨緩,可是二○○七年一到五月,歐元區的歐洲證券市場卻有高達一成以上的漲幅,表現相當亮眼,也支撐了歐元的持續上漲。

以歐洲龍頭國家德國來說,今年經濟成長率的表現預估將達到三.一%,過去兩季也有三.六%的成長,讓歐洲市場的風華再現,吸引了不少全球投資人的目光。

支撐歐洲股市多頭能從去年延燒到今年而未衰的主要原因是什麼呢?保德信歐洲組合基金經理人張安君認為,全球發燒的企業購併題材,是支撐歐洲企業獲利成長強勁的最主要關鍵因素。

張安君認為,歐洲企業的全球化布局比起美、日國家來得久,也因此能與新興市場建立起臍帶關係,包括近在身旁的東歐地區、以及遠在天邊的拉丁美洲市場。由於與新興市場的企業連結度高,讓歐洲股市烽火連天,持續火紅。

另外,張安君指出,目前歐洲企業的購併方針已經放棄過去百貨公司式的多角化購併,而轉向專注本業的niche(利基)市場,這種購併會讓投資的現金流量取得比較快,也讓企業獲利的績效比較容易展現,支撐起歐股的多頭表現。以下是專訪張安君談投資歐洲股市的原則摘要:

Q  你為何持續看好今年歐洲股市的整體表現?

  我覺得一共有三個因素:第一,歐洲總體經濟表現,今年還是不錯;第二,是看投資價值。當我們提到投資價值時,通常是指本益比,也就是Price-Earnings Ratio(P∕E,股價∕每股盈餘)。目前歐洲股市的本益比是過去一段時間來的相對低點,大概是十三.九倍左右,最近一段期間股價漲了一些,但也只在十四倍左右。造成歐股本益比偏低的原因,是企業成長獲利高,所以股價下檔的風險就不大。

第三個,也是最重要的,就是購併題材。以二○○七年來說,今年的整個企業購併數字大大超乎預期,以Bloomberg最新的統計來看,今年一到五月中旬的全球購併數字快接近兩兆,其中歐洲就占了二分之一以上。

這個數字是超乎市場預期的,因為大家都知道購併很熱,但沒想到會這麼熱。以前購併很熱是在二○○○年.com的時候,但後來就泡沫化了。可是我們發現,現在的購併是跨區域,也跨產業,因此預估這樣的購併熱絡狀況,還會延續兩年左右。

Q  購併題材與股價上漲的投資關聯度在哪?歐洲所興盛的跨區域、跨產業購併,背後又代表什麼樣的投資價值?

  購併為何會刺激到股市?因為一開始,短期是for消息面,消息面當然是對被購併的一方比較有利,因為大部份的買方都會溢價去購併,這對整個股市會有一個支撐的效果。

當然還是要考量後來,當購併完成以後,對整個集團到底有沒有幫助?購併的產生,首先購併者會去考量這個產業的趨勢是不是有發展性?沒有發展性是不會去購併的;整體整合以後,它可能會去增加的經濟效益有多少?它是否合乎企業的營運邏輯?是否有助於全球化的布局?

我舉個例子好了,比如西班牙最近市場為什麼這麼熱?那是因為它過去十年在拉丁美洲深耕很久。為什麼它可以深耕拉丁美洲市場,別人不可以?除了具有語言優勢外,拉丁美洲比較排斥美國,也是原因。加上為了打入新興市場,一定是透過購併當地龍頭市場,是最快切入的方式。

這些(西班牙)有錢人一定是看好拉丁美洲當地有獲利的企業,加上因為購併而使西班牙與新興市場有連結,都導致了歐洲企業的獲利能力提升。

Q  新興市場是這兩年最熱的市場,歐洲市場卻因為購併而與這些熱門市場發生關係,也因此間接受惠嗎?

  對。我講個題外話好了,以二○○七年上半年來看,歐洲股市表現超乎市場預期的好,是因為受惠於新興市場最大的先進國家,比如美國、日本與歐洲來看,最大的獲利者就是歐洲。

為什麼?歐洲第一個有個好處,隔壁有個東歐,可以作為腹地。因為地緣接近、歷史背景接近的關係,西歐可以技術移轉過去,取得東歐的廉價勞動成本。

第二,歐洲企業的全球化經營是比較深的。比如說全球化、國際化的企業比重是滿高的。我們很多資訊的來源都是美國,所以忽略歐洲其實才是全球化企業比重頗高的地區,所以她受惠新興市場的能力也是比較高的。

Q  從產業觀點來看,我相信歐洲的全球化企業當中,有滿多是傳統產業的,所以當新興市場受惠原物料飆漲而行情看俏時,歐洲也因此受惠嗎?

  這種解讀沒錯,除此之外,歐洲金融業、科技業的輸出也滿強的。甚至是一些能源業,而能源是最近比較Hot的。

Q  講到歐洲的能源業,能深入解讀一下嗎?

  能源現在可以分兩塊來談,一個是傳統的石油、天然氣,另一個是所謂的替代能源。就傳統能源來談,我舉兩個國家,一個是俄羅斯,一個是挪威。挪威其實是全球第三大的石油生產國,但它並非石油輸出組織當中的國家,所以大家比較陌生。俄羅斯的天然氣,則是世界第一大。

現在全球暖化效應下,對屬於污染源比較大的石油,大家都希望減少,而替代的最快方法就是天然氣。為什麼俄羅斯企業最近這幾年成長很快?就是受惠於能源上頭。

另外一個題材是替代能源,以剛剛講的挪威來說,它們也希望到二○五○年時能成為全國無碳國,所以它們也在積極發展替代能源。

假如你最近有去歐洲玩,一定都可以看到那個風力發電的大風車。風力發電發展最好的國家,幾乎都在歐洲,德國是全球第一大,西班牙是全球第二大,丹麥是風力發電設備的全球第一個輸出國。

所以以全球能源產業一片欣欣向榮來看,歐洲市場受惠於此,也成了支撐股價上漲的重要題材。 

張安君Profile 
現 職   保德信歐洲組合基金經理人
經 歷   保德信投信投資管理部襄理、寶來投信新金融商品處研究員、KGI中信證券海外投資理財部資深襄理
學 歷   美國芝加哥大學財務數學碩士、美國愛荷華大學統計精算碩士 

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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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