作者:MIKE WHEATLEY
更新时间:2018年1月26日 美国东部时间00:33
据报道,在通过股票回购实现私有化的不到五年之后,戴尔技术公司(Dell Technologies Inc.)正在考虑再次成为上市公司。
包括彭博和《华尔街日报》在内的媒体引用知情人士的说法称,戴尔正在“考虑战略选择”,其中包括上市,因为它正在寻求筹集资金以偿还因为私有化欠下的债务。该公司目前负担的债务超过500亿美元,每年为了这些债务支付的利息为20亿美元。
该知情人士透露,戴尔董事会本月将举行一次会议,以讨论可能的选择,但可能暂时不会做出任何决定。
自从创始人兼首席执行官Michael Dell(如图所示)在2013年决定将公司私有化之后,这家公司发生了巨大的改变。这一举措旨在帮助戴尔摆脱作为上市公司要在聚光灯下接受股票投资人审视的局面,加速成为更大的、为企业提供硬件和软件的供应商。戴尔在2016年以戏剧性的方式玩起了企业游戏,以高达670亿美元的价格收购了存储巨头EMC公司,这是科技行业至今为止最大的一起并购。
但是为了给这笔交易提供资金,戴尔被迫承担了大约460亿美元的债务,其中约有43.5亿美元的债务将于明年到期。彭博社表示,该公司还有其他的贷款。
彭博社表示,因此,上市(IPO)可能有助于筹集现金以偿还该公司的部分债务。《华尔街日报》指出,美国国会于去年年底通过的、新的税收法案限制了企业按照纳税、利息、折旧和摊销前收入的30%的比例在纳税中扣除资本支出的能力。
研究公司Wikibon和SiliconANGLE隶属于同一家公司,该公司的首席分析师Dave Vellante表示:“利率上升的威胁已经隐隐浮现,并可能给筹集更多现金带来更大的压力。”
更少的债务,更多的收购?
Vellante补充表示,戴尔可能也希望迅速还清债务,这样可以腾出资金为进一步收购做好准备。他说:“由于债务的影响,对于可能帮助其增长的收购,戴尔可能无法如同自身期望的一样激进。”
除了上市(IPO)之外,戴尔正在考虑的另一种可能性是出售戴尔子公司Pivotal Software Inc.的股份,这家公司销售云计算产品——诸如构建云原生软件应用程序的Cloud Foundry平台等。彭博社表示这种可能性是在去年首次被讨论的,Pivotal的市值大约在50亿美元至70亿美元之间。
Constellation Research Inc.的首席分析师兼副总裁Holger Mueller表示,目前科技公司在股票市场的高估值意味着这两个可选方案对戴尔来说都是非常有吸引力的。不过,他表示,客户最好询问一下这对戴尔能否继续转型有什么影响。
Mueller表示:“对于要在IT基础架构方面做决策的首席信息官们来说,戴尔要怎么做并不是什么大不了的事,但是聪明人会问一问,作为一家公开上市的公司,他们是否能够将其产品组合的必要转型继续下去,而且是否能够做得像它是私营公司的时候一样快,也一样好。”
通过上市(IPO)或出售Pivotal股份筹集到的现金也可以用于购买戴尔目前尚未拥有的VMware Inc.的股份。据报道,在EMC的交易时,戴尔拥有VMware大约80%的股份,剩余20%的股份则继续保持公开交易。
仅仅在戴尔宣布对其基础架构解决方案集团(Infrastructure Solutions Group)进行重大重组的几个小时之后,戴尔可能改组的消息就出现了。戴尔于周四宣布,作为重组工作的一部分,将解散基础架构集团的融合平台和解决方案部门(Converged Platforms and Solutions Division),戴尔的几位老将获得了更多的影响力,而前EMC的高管们则为此付出了代价。Vellante指出:“重组将帮助简化EMC遗留下来的业务,并改善利润状况。”
好文章,需要你的鼓励
微软近年来频繁出现技术故障和服务中断,从Windows更新删除用户文件到Azure云服务因配置错误而崩溃,质量控制问题愈发突出。2014年公司大幅裁减测试团队后,采用敏捷开发模式替代传统测试方法,但结果并不理想。虽然Windows生态系统庞大复杂,某些问题在所难免,但Azure作为微软核心云服务,反复因配置变更导致客户服务中断,已不仅仅是质量控制问题,更是对公司技术能力的质疑。
Meta研究团队发现仅仅改变AI示例间的分隔符号就能导致模型性能产生高达45%的巨大差异,甚至可以操纵AI排行榜排名。这个看似微不足道的格式选择问题普遍存在于所有主流AI模型中,包括最先进的GPT-4o,揭示了当前AI评测体系的根本性缺陷。研究提出通过明确说明分隔符类型等方法可以部分缓解这一问题。
当团队准备部署大语言模型时,面临开源与闭源的选择。专家讨论显示,美国在开源AI领域相对落后,而中国有更多开源模型。开源系统建立在信任基础上,需要开放数据、模型架构和参数。然而,即使是被称为"开源"的DeepSeek也并非完全开源。企业客户往往倾向于闭源系统,但开源权重模型仍能提供基础设施选择自由。AI主权成为国家安全考量,各国希望控制本地化AI发展命运。
香港中文大学研究团队开发出CALM训练框架和STORM模型,通过轻量化干预方式让40亿参数小模型在优化建模任务上达到6710亿参数大模型的性能。该方法保护模型原生推理能力,仅修改2.6%内容就实现显著提升,为AI优化建模应用大幅降低了技术门槛和成本。