#include<iostream>
#include<cstdint>
using namespace std; // 575

const int64_t INF2 = 4611686018427387903; // 10^62-1、使わない辺とかに用いる
int main() {
	int64_t N, M, A, B;
	cin >> N >> M;
	int64_t dp[3] = {-INF2, -INF2, -INF2};
	while (N--) {
		cin >> A >> B;
		dp[2] = max(max(dp[0], dp[1]), dp[2]);
		dp[1] = max(dp[0], dp[1]) + max(A, B);
		dp[0] = dp[0] + max(max(M * A, (M - 1) * A + B), B);
	}
	cout << max(max(dp[0], dp[1]), dp[2]) << endl;
	return 0;
}
/*
31536000のコメント解説欄
ここテンプレで用意してるから、A問題とかだとこの先空欄の危険あり
また、コンテスト後に https://31536000.hatenablog.com/ で解説していると思うので、良かったら読んでねー

まず、各鶏についてとれる行動を列挙してみる
1. M日間卵を産ませる
2. M-1日間卵を産ませ、M日目に鶏肉にする
3. 1日目に卵を産ませる
4. 1日目に鶏肉にする
5. 選ばない
これ以外は最適ではないため、常にこの行動になる
よって、各鶏についてはこう考えることができる
1. 毎日選ばれる (max(MA, (M-1)A+B, B))
2. 1日目だけ選ばれる (max(A, B))
3. 選ばれない (0)
ということで、これを状態に動的計画法を考えることができる
dp1[i]はiが毎日選ばれる鶏の時の美味しさの最大値、
dp2[i]はiが1日目だけ選ばれる鶏の時の美味しさの最大値、
dp3[i]はiが選ばれない鶏の時の美味しさの最大値
dp1[i]=dp1[i-1]+max(MA, (M-1)A+B, B)
dp2[i]=max(dp1[i-1], dp2[i-1])+max(A, B)
dp3[i]=max(dp1[i-1], dp2[i-1], dp3[i-1])
よし、遷移が組めました
計算量はO(N)です
*/