人工智能領域的併購
全球人工智能（AI）領域的併購活動正迅速增長，科技巨頭和投資者爭相收購尖端技術、頂尖人才及寶貴數據。本文探討最新趨勢、重大交易及塑造AI未來的策略動向。
近年來，人工智能（AI）領域的併購活動急劇加速，企業爭相確保尖端人才和技術。數據顯示了引人注目的趨勢：與AI相關的交易在過去十年中翻倍增長，從2014年的225宗增至2023年的494宗。全球交易量更呈現陡峭上升趨勢——從2020年的約430宗增至2024年的1,277宗。
這場前所未有的熱潮主要由生成式AI革命推動。ChatGPT及類似技術的爆炸性成功引發全球收購熱潮，組織爭相將AI能力整合到核心業務中。
影響AI併購的主要趨勢
數據揭示了推動全球AI交易的多個強勁趨勢。近期勢頭不減——2025年第一季度單季即有381宗AI相關交易，較2024年同期增長21%。歐洲增長尤為迅速，2025年已宣布100宗AI初創企業收購，超越2024年全年85宗。
交易量翻倍
全球激增
2025年第一季度增長
跨境活動
歐洲退出
策略整合
為何AI併購熱潮持續
AI併購的爆炸性增長源於多重因素匯聚。各行業企業認識到AI能力已非可有可無，而是競爭生存與成長的關鍵。理解這些驅動力有助解釋交易量為何達到前所未有的高度。
競爭優勢
企業視AI為提升產品、加速創新及獲取市場優勢的關鍵差異化因素。收購AI初創企業使公司能迅速將尖端技術融入產品，而非從零開始研發。
害怕落後
商業領袖深怕在AI競賽中「落後」，這種FOMO推動積極併購，企業爭先恐後收購AI能力，形成自我強化的活躍循環。
快速創新節奏
AI技術迅速演進——新生成模型和功能頻繁出現。收購成熟初創企業通常比內部開發更快且風險更低，助企業技術領先。
人才收購
併購能立即引入專業AI團隊和研究人員。整合已有成功經驗的AI團隊通常比在競爭激烈的人才市場中從零招聘培訓更快且成本更低。
規模與合作
即使資金充足的AI初創企業也在尋求收購以擴展能力。領先AI公司如Mistral據報聘請投資銀行家推動交易，大型科技企業則與初創合作或收購以補充AI產品組合。
重要AI併購案例
AI領域的重大交易展示了整合趨勢及企業對AI能力的戰略重視。這些交易涵蓋軟件、硬件及服務領域，彰顯AI對整個科技生態系的廣泛影響。
| 收購方 | 目標公司 | 交易金額 | 策略重點 |
|---|---|---|---|
| ServiceNow | Moveworks | 28.5億美元 | 用於IT服務自動化的AI聊天機器人——ServiceNow迄今最大收購 |
| Workday | Sana | 約11億美元 | 用於人力資源任務及員工支持的AI助理 |
| Cisco | Splunk | 280億美元 | 用於網絡產品的數據分析及AI能力 |
| HPE | Juniper Networks | 140億美元 | 網絡基礎設施的AI與自動化整合 |
| SAP | WalkMe | 15億美元 | 基於AI的企業軟件用戶指導及輔助工具 |
| Nvidia | Run.ai | 7億美元 | 雲原生AI基礎設施及編排工具 |
| AMD | Silo AI | 約6.65億美元 | 專注大型語言模型的歐洲AI開發商 |
| NICE | Cognigy | 9.55億美元 | 用於客戶互動平台的對話式AI |
| Check Point | Lakera | 約3億美元 | 用於防禦新興威脅的AI安全能力 |
| 美團 | Light Year | 約3.04億美元 | 中國的生成式AI及大型語言模型開發 |
法律與監管考量
AI交易帶來獨特的法律與監管複雜性，遠超傳統併購盡職調查。隨著全球監管機構加強對AI能力集中及其社會影響的審查，收購方必須應對不斷演變的合規要求。
反壟斷與國家安全
監管機構對重大AI併購加強審查。法律分析師警告，領先科技公司間的整合可能引發廣泛反壟斷審查，尤其涉及市場領先的AI能力或基礎模型時。
- 美國、歐盟及其他司法管轄區的競爭機構正制定AI專門審查框架
- 部分交易因AI在國防及關鍵基礎設施中的戰略重要性，可能需國家安全審批
- 跨境交易面臨額外審查層級，特別涉及中國或其他戰略性外國投資
- 監管機構審視主導平台的AI收購是否可能阻礙競爭或鞏固市場權力
AI專屬盡職調查
收購方正開發針對AI資產的新盡職調查框架。傳統技術評估需補充AI特有的風險與不確定性評估。
- 明確聲明AI模型僅使用合法授權數據訓練
- 數據來源及訓練方法的文件記錄
- 模型性能、偏見及不同群體公平性的評估
- 訓練數據及模型架構的知識產權權利評估
- 開源依賴及授權合規性審查
- 計算基礎設施需求及成本分析
關於AI訓練數據抓取及版權的法律環境尚未明朗，合同保護尤為重要。買方越來越多要求針對訓練數據及模型輸出相關的知識產權索賠提供賠償保障。
數據隱私與合規
AI系統依賴龐大數據集，常包含個人信息，帶來複雜的隱私合規義務。併購團隊必須確保遵守現有隱私法規，並預見新興的AI專屬規範。
隱私法合規
跨境數據傳輸
新興AI法規
數據主體權利
未來展望
市場指標與專家情緒強烈表明，未來數年AI相關併購將保持強勁。技術成熟、競爭壓力及戰略需求的匯聚，預示交易活動將持續，儘管特徵將不斷演變。
2024-2025市場
- 以交易量驅動的增長，包含大量小型收購
- 聚焦收購特定AI能力及人才
- 大多數交易監管審查相對輕鬆
- 重點在生成式AI及大型語言模型
- 跨境活動限制較少
2026-2028展望
- 隨市場成熟，出現更大規模的策略整合
- AI整合至整個業務平台
- 監管審查加劇，批准時間延長
- 多元化發展至專門AI應用及垂直領域
- 交易結構中增加地緣政治考量
2024年一項科技交易者調查顯示，47%將AI/機器學習視為未來收購的最大領域，為所有科技領域中最高優先級。法律評論者亦指出，隨著AI生態系成熟及更多初創企業達到收購規模，交易活動「可能進一步增加」。
策略啟示
未來，有效整合AI能力，甚至在自身交易流程中利用AI驅動工具的企業，將獲得顯著競爭優勢。然而，成功需在積極併購策略與日益複雜的監管環境間取得平衡。
策略明確
制定與業務策略一致的明確AI收購標準。識別能力缺口，優先收購能填補特定需求的目標，而非機會主義式交易。
強化盡職調查
開發涵蓋技術性能、數據來源、知識產權、監管合規及整合需求的AI專屬盡職調查框架。
監管應對
及早與監管機構接觸重大交易。建立與反壟斷機構的關係，準備全面競爭分析以加快批准流程。
整合規劃
在交易完成前制定詳細整合路線圖。AI人才留任及文化契合尤為關鍵——許多AI交易因收購後人才流失而未能實現價值。
持續監控
追蹤市場動態、新興技術及監管變化。AI領域快速演變——昨日的策略收購可能需明日補充交易。
