微信扫一扫,关注公众号

  • 科技行者

  • 算力行者

见证连接与计算的「力量」

首页 美电视业合并:Charter将以550亿美元收购时代华纳有线

美电视业合并:Charter将以550亿美元收购时代华纳有线

2015-05-26 09:36
分享至:
----..---.-...-/--...-.-......./-...-....-..--../-............-.- ----..---.-...-/--...-.-......./-...-....-..--../-............-.- ----..---.-...-/--...-.-......./-...-....-..--../-............-.- ----..---.-...-/--...-.-......./-...-....-..--../-............-.-
2015-05-26 09:36 凤凰网

北京时间5月26日消息,据路透社报道,知情人士称,美国第三大有线电视运营商Charter Communications正接近达成一项协议,以大约550亿美元收购美国第二大有线电视运营商时代华纳有线。

知情人士称,交易将使用现金加股票的形式进行,对时代华纳有线的估值为每股195美元。Charter CEO汤姆·拉特里奇(Tom Rutledge)预计将成为合并后新公司的CEO。就在1个月前,康卡斯特因反垄断担忧放弃以452亿美元收购时代华纳有线,该交易在去年2月达成。时代华纳有线上周五的收盘价为171.18美元,较康卡斯特去年宣布收购交易时的前一个交易日的135.31美元已大幅上涨。

知情人士称,该收购交易预计将在周二宣布。时代华纳有线股东在交易方式上有两种选择:一种是每股100美元现金加剩余Charter股票,另一种是每股115美元现金加剩余Charter股票。另外,Charter还将以104亿美元收购美国第六大有线电视运营商Bright House Networks。

报道称,这桩交易将为美国有线电视和宽带市场最大运营商康卡斯特创造一个强有力的竞争对手。对于Charter来说,这将是一次胜利,该公司曾在去年尝试收购时代华纳有线,但提议被驳回。

报道称,时代华纳有线和Charter合并后的总用户量将达到2300万,仅落后于康卡斯特的2720万,将控制美国20%以上的宽带市场。目前,这桩交易面临的监管阻碍还不明朗。不过据《华尔街日报》报道,美国联邦通讯委员会(FCC)主席汤姆·惠勒(Tom Wheeler)上周已与时代华纳有线和Charter的CEO接触,告诉他们FCC并不是反对所有有线电视交易。

投资公司Wunderlich Securities分析师马修·哈里根(Matthew Harrigan)表示,他相信时代华纳有线和Charter的合并交易“极有可能获得监管部门的批准”,因为这两家公司合并后的规模所带来的担忧并没有康卡斯特收购时代华纳有线的交易那么大。

分享至
0赞

好文章,需要你的鼓励

推荐文章
  • 奖励设计:让AI学会智能使用工具的关键
    2025-04-23 17:39

    奖励设计:让AI学会智能使用工具的关键

    想象一下,你有一个非常聪明的朋友,他知道很多知识,但每当需要使用计算器、搜索引擎或查询最新天气时,却变得像个笨手笨脚的孩子。这正是当前大语言模型(简称LLMs,如ChatGPT这类AI系统)面临的尴尬处境。

  • ToolRL:奖励设计是工具学习所需的全部
    2025-04-23 17:34

    ToolRL:奖励设计是工具学习所需的全部

    想象一下,你拥有一个聪明的助手,它知道很多知识,但在面对需要使用计算器、搜索引擎或查询最新信息时却显得笨手笨脚。这正是当前大语言模型(LLMs)面临的困境。虽然这些模型已经通过监督微调(SFT)学会了使用工具的基本能力,但它们常常在面对复杂或不熟悉的场景时表现不佳。

  • X-Teaming:使用自适应多智能体进行多轮越狱攻击和防御
    2025-04-23 14:08

    X-Teaming:使用自适应多智能体进行多轮越狱攻击和防御

    想象你正在和一个智能助手聊天。如果你直接要求它提供有害信息,它很可能会礼貌拒绝。但如果你通过一系列看似无害的对话,逐步引导它走向你的真实目标呢?这就是当前AI安全领域面临的一个严峻挑战——多轮对话中的安全漏洞。

  • "思考操纵":用外部思考让大型推理模型更高效
    2025-04-22 16:43

    "思考操纵":用外部思考让大型推理模型更高效

    想象你在使用一个非常聪明的AI助手完成一项复杂任务,比如解决一道数学难题。你可能注意到这个助手会花很长时间"思考",一步一步写下大量推理过程,最后才给出答案。虽然这种详细的思考过程确实帮助AI做出了更准确的判断,但同时也带来了一个明显的问题:它太"啰嗦"了,消耗了大量的计算资源和时间。

----..---.-...-/--...-.-......./-...-....-..--../-............-.- ----..---.-...-/--...-.-......./-...-....-..--../-............-.- ----..---.-...-/--...-.-......./-...-....-..--../-............-.- ----..---.-...-/--...-.-......./-...-....-..--../-............-.-