戴尔的还债与投资之旅

简介:

戴尔欲花30亿美元回购VMware追踪股票,再次背负天价债务。

戴尔的还债与投资之旅1

一直以来,戴尔在个人电脑市场做的还是相当不错的。但是由于智能手机等移动终端的出现,整个PC市场都出现了巨大的下滑现象,因此必须采取新的技术创新来迎合新的市场需求。

VMware一直是一家由EMC控股的专门做虚拟化软件开发的公司,但是最近却入了戴尔的法眼,并表示将使用回购等方式对它进行30亿美元的资金投入。以EMC一股对应VMware追踪股票0.111股的比例进行追踪股票的收购,甚至于会随着该公司的净利润提升而增加额度,可见戴尔对它的看好。

此举无疑让市场看到了VMware的巨大潜力,但是追踪股票的发行无疑也对普通股票造成了巨大的威胁。从十月份戴尔宣布将收购EMC以后,VMware的股价直接减少了近四分之一。而且一旦这样的回购计划正式执行,戴尔将要负担495亿美元的债务。

其实从戴尔私有化了之后,已经减少了25亿美元的债务;私募公司Silver Lake Partners和迈克尔·戴尔共同拥有的控股公司Denali Holdings又将其下降了45亿美元。原计划则是在前18个月到24个月之内大幅降低公司的债务,以便达到投资级评级。

而此次回购之后,戴尔将全面专注于债务的降低工作,以便于将现金更多地用于公司的经营活动和去杠杆事物,让业务管理起来更加灵活。

个人电脑市场的结构性改革已经是不可避免的了,要想永葆活力必须加大创新力度,拓宽市场,以应对更繁多的用户需求。


原文发布时间: 2015-12-16 15:20
本文作者: 陈阳
本文来自云栖社区合作伙伴镁客网,了解相关信息可以关注镁客网。
相关文章
|
8天前
|
数据采集 人工智能 安全
|
4天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 前端开发
构建AI智能体:七十、小树成林,聚沙成塔:随机森林与大模型的协同进化
随机森林是一种基于决策树的集成学习算法,通过构建多棵决策树并结合它们的预测结果来提高准确性和稳定性。其核心思想包括两个随机性:Bootstrap采样(每棵树使用不同的训练子集)和特征随机选择(每棵树分裂时只考虑部分特征)。这种方法能有效处理大规模高维数据,避免过拟合,并评估特征重要性。随机森林的超参数如树的数量、最大深度等可通过网格搜索优化。该算法兼具强大预测能力和工程化优势,是机器学习中的常用基础模型。
298 164
|
3天前
|
机器学习/深度学习 自然语言处理 机器人
阿里云百炼大模型赋能|打造企业级电话智能体与智能呼叫中心完整方案
畅信达基于阿里云百炼大模型推出MVB2000V5智能呼叫中心方案,融合LLM与MRCP+WebSocket技术,实现语音识别率超95%、低延迟交互。通过电话智能体与座席助手协同,自动化处理80%咨询,降本增效显著,适配金融、电商、医疗等多行业场景。
311 155
|
11天前
|
SQL 自然语言处理 调度
Agent Skills 的一次工程实践
**本文采用 Agent Skills 实现整体智能体**,开发框架采用 AgentScope,模型使用 **qwen3-max**。Agent Skills 是 Anthropic 新推出的一种有别于mcp server的一种开发方式,用于为 AI **引入可共享的专业技能**。经验封装到**可发现、可复用的能力单元**中,每个技能以文件夹形式存在,包含特定任务的指导性说明(SKILL.md 文件)、脚本代码和资源等 。大模型可以根据需要动态加载这些技能,从而扩展自身的功能。目前不少国内外的一些框架也开始支持此种的开发方式,详细介绍如下。
854 6
|
5天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 前端开发
构建AI智能体:六十九、Bootstrap采样在大模型评估中的应用:从置信区间到模型稳定性
Bootstrap采样是一种通过有放回重抽样来评估模型性能的统计方法。它通过从原始数据集中随机抽取样本形成多个Bootstrap数据集,计算统计量(如均值、标准差)的分布,适用于小样本和非参数场景。该方法能估计标准误、构建置信区间,并量化模型不确定性,但对计算资源要求较高。Bootstrap特别适合评估大模型的泛化能力和稳定性,在集成学习、假设检验等领域也有广泛应用。与传统方法相比,Bootstrap不依赖分布假设,在非正态数据中表现更稳健。
247 113