科技媒體TechCrunch：最小化併購混亂的 5 個因素
背景
近年來人工智慧（AI）已成為投資者和企業家的興趣所在，不過面臨了高昂的成本和專業人才的短缺等挑戰。《TechCrunch》最新文章報導，AI 投資是否因恐懼錯失機會（FOMO）而迅速攻佔市場，調查了四名投資者的看法。此外同樣報導了開放原始碼和專有 AI 模型的不同執行模式以及企業併購時需要注意的五個關鍵因素。
最小化併購混亂的 5 個因素
人工智慧領域的併購風潮激增，而成功進行併購的公司卻寥寥無幾。《TechCrunch》最新一篇文章探討了如何成功處理併購事宜，指出五個關鍵問題需要特別注意：
- 確保清晰的策略和目標
- 適時高效、創意化地體現企業文化
- 精確評估合併物件的價值和風險，並思考如何預測和解決可能出現的問題
- 聘任經驗豐富、持有法律和技術專業知識的領導團隊和顧問
- 執行完善的計畫和過程，特別是資訊科技和資訊安全方面
以上策略可以幫助公司在併購風險和投入的情況下更有效地完成併購。
開放原始碼與專有 AI 模型的不同執行模式
製作人工智慧型態需要大量的資料，其成本高昂，而尋找優秀的 GPU 和科學家/工程師來管理這些資料更是必要的費用。由於進入門檻很高，開放原始碼的基礎模型是否可以打破這一模式，使市場更加公平，並解決對隱私和偏見的擔憂？Twelve Labs 的 CEO 和共同創始人 Jae Lee 表示：「我們現在已進入了人工智慧的關鍵階段，在這個階段中，誰能建立和服務這些強大的模型已成爲一個重要的討論點，特別是倫理問題開始浮現。」開放原始碼模型提供了更多的透明度和自由，可以讓更多的人參與 AI 的建設，但也可能存在遺漏和安全威脅，因此需要更加慎重的分析。
結論與建議
技術的飛速發展和領域的賽局化使得先手和龍頭企業更具優勢，而開放原始碼和專有模型的選擇也帶來不同的成本和安全考量。因此企業家們需要更加理性地分析和判斷市場，找到最適合自己的投資/研發模式，實現人工智慧技術和商業價值的雙贏。在進行併購的時候，公司需要全面評估目標公司的商業價值和風險，選擇良好的領導團隊和顧問，並詳細制定併購計畫，實施科學、有效的風險管理策略，以實現成功的併購交易。
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