看看我们共同的朋友Imation,其同样拥有一支优秀的董事会队伍。
Violin公司需要准备迎接"调音"。
早在去年7月,激进派投资方Clinton集团就表达了其对于Violin Memory公司的观点,指出:"如果该公司的销售执行能力仍然无法得到显著改进,而我们的呼声又继续遭到漠视,那么我们将认真考虑在下一次公司年会当中更换其董事会中的部分成员。"
Clinton方面进一步补充称:"我们将乐于将情况向股东汇报,并立足于该公司的运营记录进行辩论。"
这已经是六个月之前的事了,而如今Violin公司的销售状况一直未能实现突破性改进。其2016财年第二季度遭遇营收下滑与持续亏损,而2015年12月的2016财年第三季度则遇上了更为糟糕的环比表现。
这一系列可怕的财季营收水平意味着此前努力推进的销售团队管理层变更、强化市场营销以及巩固产品线调整等工作初步宣告失败。由此带来的结果则顺理成章,即Violin公司董事会授权进行一项旨在提升股东价值的战略替代方案,具体内容包括保留一位来自投资银行的董事会成员并着手寻求将全部或者部分业务进行销售的机会。
而这也正是Clinton集团于去年7月发布的结论,而作为Imation业务的实际控制者,Clinton方面进一步加大了参与力度,并强行要求在Violin公司董事会当中安排三位提名董事,他们分别为:
" Ralph Schmitt,多家创新型技术厂商前任首席执行官兼转型专家,最近促成了东芝收购OCZ Technology公司。
" Michael Wall,曾于多个技术领域的企业当中担任首席执行官,拥有丰富的存储行业从业经验,转型专家并于最近促成了西部数据公司对Amplidata的收购。
" Alex Spiro,Brafman and Associates事务所律师,哈佛大学法学院教师,同时亦是Imation公司的董事会成员之一。
评论意见
Imation公司董事会成员Alex Spiro提供的这份名单可以视为指向Violin公司高管团队、董事会以及股东的一份通告:不要违背我们的意志,否则我们就会以对付Imation的手段对付你们。这意味着其可能发起一场代理战争并接管整家公司--正如其在去年彻底操控Imation那样。
Clinton集团高级资产组合经理、激进派系的代表人物Joseph De Perio则发布了一份声明:
特此做出明确解释,Clinton集团与Imation公司认为Violin Memory公司应当在2016年年会之前将自身业务出售给战略性买家,而我们在此过程当中不会以任何方式对各类销售工作做出妨碍。立足于这一点,我们认为战略性业务出售应当成为一项为董事会及高管团队所全力支持的决策。
用De Perio的话来说,这份通牒做出了"明确解释"; 如果Violin公司董事会在下一次股东全体大会之前动手进行公司出售,那么Clinton方面将发动一场内部政变,并在必要时组织股东委托投票--其在Imation方面已经成功完成了这项举措。
那么Violin公司的下一次股东大会将于何时召开?照理来讲具体时间点应该在今年6月初。这意味着企业整体出售时间应该在今年第二季度之内或者之初即正式开始。
De Perio在声明中表示:"我们提名Schmitt先生、Wall先生以及Spiro先生作为意愿表达代表,负责在必要时向现有管理团队及公司董事会成员表达股东的不满情绪。我们的被提名人将保证完成该过程的执行工作并帮助企业股东实现其投资所应得的全部回报。"
这些股东所持有的股票目前售价0.67美元每股,远低于2015年1月的每股4.66美元、7月的每股2.52美元以及11月的每股1.76美元; 这是一场灾难性的投资贬值,也意味着Clinton集团的主张很可能受到投资者们的热烈欢迎。
我们预计Violin公司2016财年第四季度及全年财报将于今年3月初正式发布。其实际表现也许相当理想,并预示着一场翻身仗即将拉开序幕。但即使如此恐怕也无法改变什么。Violin公司的未来命运基本已经确定,而整体出售的势头也几乎无法逆转。
另外,如果那时业务销售尚未开始,那么Clinton集团的通牒将变成真正的战书。而在我们看来,此举将得到各位投资者们的积极响应。
好文章,需要你的鼓励
OpenAI CEO描绘了AI温和变革人类生活的愿景,但现实可能更复杂。AI发展将带来真正收益,但也会造成社会错位。随着AI系统日益影响知识获取和信念形成,共同认知基础面临分裂风险。个性化算法加剧信息茧房,民主对话变得困难。我们需要学会在认知群岛化的新地形中智慧生存,建立基于共同责任而非意识形态纯洁性的社区。
杜克大学等机构研究团队通过三种互补方法分析了大语言模型推理过程,发现存在"思维锚点"现象——某些关键句子对整个推理过程具有决定性影响。研究表明,计划生成和错误检查等高层次句子比具体计算步骤更重要,推理模型还进化出专门的注意力机制来跟踪这些关键节点。该发现为AI可解释性和安全性研究提供了新工具和视角。
传统数据中心基础设施虽然对企业至关重要,但也是预算和房地产的重大负担。模块化数据中心正成为强有力的替代方案,解决企业面临的运营、财务和环境复杂性问题。这种模块化方法在印度日益流行,有助于解决环境问题、满足人工智能的电力需求、降低成本并支持新一代分布式应用。相比传统建设需要数年时间,工厂预制的模块化数据中心基础设施可在数周内部署完成。
法国索邦大学团队开发出智能医学文献管理系统Biomed-Enriched,通过AI自动从PubMed数据库中识别和提取高质量临床案例及教育内容。该系统采用两步注释策略,先用大型AI模型评估40万段落质量,再训练小型模型处理全库1.33亿段落。实验显示该方法仅用三分之一训练数据即可达到传统方法效果,为医学AI发展提供了高效可持续的解决方案。