[國際經濟觀察] 網路皇帝孫正義為何開始拋售阿里巴巴股票？|數位時代 BusinessNext

作為阿里巴巴最大股東（32%）的Softbank軟體銀行，在上週宣布將出售4%價值約80億美金的阿里巴巴股份，孫正義的行動也引發投資人恐慌，覺得是不是看壞阿里巴巴未來的發展而引發拋售潮。但其實孫正義很明顯是另有所圖，否則不會只小賣4%這個讓他產生超過千倍報酬的神級投資，事實上賣完阿里股份軟銀仍然是阿里巴巴最大的單一股東，比Yahoo(16%)和馬雲個人（7%）都還要多。

圖說：軟銀社長孫正義。

除了賣阿里的股票，孫正義還打算賣了另一個現金流大奶牛Supercell的股份（目前軟銀佔了Supercell 73%），Supercell是全世界最賺錢的遊戲公司，他們所開發的知名手遊「部落衝突」（Clash of Clans）長年佔據熱門遊戲排行榜前列，軟銀打算出售Supercell吸引了遊戲為主業之一的中國廠商騰訊，消息指出雙方正在洽談收購事宜中。

為什麼孫正義會開始兜售阿里巴巴和Supercell這兩個為軟銀賺大錢的資產，大家可以看到軟銀財報中的利息負擔債務近年增加的幅度。

而這個大包袱主要是來自於2013年取得美國電信商Sprint控股權所累積的龐大債務，信評機構穆迪甚至因此將軟銀的長期債信降至垃圾級。美國電信業燒錢競爭但Sprint的營運卻難見好轉，在市佔率上連保有老三地位都很吃力（美國四大電信商AT&T和Verizon各佔約33%，而Sprint和T-Mobile則各佔約15%）。軟銀光是利息支出就吃掉了營業利潤的40%，在收購Sprint之前利息支出只佔8%。這次出售軟銀價值連城的投資也是套現來優化自己的資產負債表。

另有一說則是因為近期雅虎也在兜售自己的核心資產，Yahoo Japan正是待售的資產之一。而軟銀是Yahoo Japan最大的股東，不希望Yahoo母公司手上的Yahoo Japan股份落到不對的人手上，因此籌措現金來準備進行收購更多Yahoo Japan的股份。

事實上，軟銀在今年三月就宣布要分拆日本國內事業與海外投資事業成為兩家公司，海外投資事業近年雖然有Sprint這個大包袱，但也投了非常多具有潛力的網路公司，像是印度電商市佔率第二的Snapdeal最大股東也是軟銀，軟銀更投資了印度市場排行第二、用戶破億的即時通訊軟體Hike（軟銀佔40%股份），印度和東南亞的叫車軟體Ola和GrabTaxi、韓國第一名的移動電商Coupang等等。孫正義搜尋具有高速成長潛力的海外投資腳步未曾停歇，因此套現過去精準投資產生的鉅額收益，來進一步投資未來更具成長潛力的市場、領域和公司也是非常合理的推斷。

要說孫正義賣了阿里巴巴的股份就說是對阿里的未來投下了反對票，是市場跳太快的結論，畢竟他不是像伊坎那樣一次砍光蘋果所有持股，軟銀至今都還是阿里的最大股東，對阿里的投資買低賣高套現部分股份，將來轉投資其他公司或是優化軟銀的資產負債表，會是比較合理的解釋。

曾是台灣製造業重要根基的塑膠射出產業，如今正面臨人才斷層危機。尤其桃園聚集大量工業區與製造業者，老師傅退休、新人才接不上的現況，更是許多工廠正在面對的現實難題。

從汽車零組件、網通設備、醫療器材到半導體載具，許多產品都離不開射出成型。智穎智能創辦人暨執行長張詠翔指出，全球塑膠射出市場規模超過 3000 億美元，每年仍以約 3% 至 4% 的幅度成長。需求並未消失，只是製造基地從台灣、中國逐步往東南亞等地移動。但機器可以搬、訂單可以轉，老師傅數十年累積的經驗卻很難複製。

這道人才缺口，正是 2020 年成立的智穎智能切入市場的機會。團隊從桃園中原大學的研究能量出發，歷經近十年研究與工廠驗證，嘗試把老師傅腦中的射出經驗，轉化成可以計算、保存與持續學習的 AI 模型，解決產業第一線面對到的挑戰。

把老師傅經驗交給 AI，射出成型從「導航」走向「自駕」

「餐廳沒有廚師是不行的。有再好的設備，不會做的人還是會把它做失敗。」張詠翔如此比喻射出成型的技術門檻。當模具完成後，生產現場仍得依產品、材料與機台特性，調整溫度、速度、壓力、位置等條件；即使使用同一種塑料，不同產品的調整方式也可能完全不同。

而老師傅的珍貴之處，不只是記住參數，而是知道面對材料、機台與環境變化時如何修正。智穎智能要做的，就是把這些難以傳承的「火候」拆解成可以運算的製程邏輯。目前其 AI 解決方案已應用於超過 200 種材料、50 多種產品類型。

把老師傅的經驗轉化為製程邏輯後，第一步就是讓 AI 協助操作人員找到合適的成型條件。智穎智能為此開發智能成型導引系統，工廠只要輸入材料、機台規格、產品尺寸等資訊，sMolding 便能計算第一組成型參數；若試模後出現產品缺陷，再由 sTroubleshooting 提供修正建議。

「它就像導航。我今天告訴你要從 A 點到 B 點，但不知道路怎麼走，導航會把路徑算給你。」張詠翔說。對射出成型而言，這條「路徑」就是溫度、速度、壓力與位置等參數如何組合。以半導體載具試模為例，傳統方式需 7.5 小時，導入系統後縮短至 2 小時，材料使用量從 23 公斤降至 8.7 公斤，整體試模成本降低 64%。

但找到正確參數只是第一步，真正進入量產後，工廠面對的「路況」還會持續改變。溫溼度、材料批次與機台耗損，都可能讓原本設定好的製程條件產生偏移。智穎智能因此進一步開發 StabMolding 成型穩定模組，透過射出壓力數據持續監控品質，並依生產狀態自動補償關鍵參數。換言之，AI 不只在試模階段提供一條正確的「導航路徑」，進入量產後還能因應製程變化持續修正，進一步朝「自駕」邁進。

從產線驗證到海外布局，桃園如何助攻智穎智能跨過0到1？

但要讓 AI 真正走進工廠，智穎智能採取 SaaS 訂閱模式，將核心運算留在雲端持續學習與更新，降低中小型製造商一次投入大量資金的門檻。另一項差異則是「跨廠牌」。現實中的射出工廠往往同時擁有台灣、日本、歐洲不同品牌與年份的設備，因此智穎智能的方案既能導入既有設備，也能與射出機、控制器業者合作，在新機出廠時直接整合。「一個工廠不會只有一個廠牌，就像你家的車庫不會永遠只放同一品牌的車。」張詠翔說。

對智穎智能而言，AI 真正走進製造現場的關鍵，在於不同世代、不同品牌的設備都能導入。只是對工業 AI 而言，降低導入門檻還不夠，更關鍵的是能否取得真實產線反覆驗證。對從中原大學研究成果衍生創立的智穎智能而言，桃園不只是公司所在地，也提供了技術走向市場的第一塊試驗場。「對新創來說，第一個就是要經費、要人才、要場域，再來就是客戶與合作夥伴資源。」張詠翔說。

成立初期，團隊透過桃園市政府研發補助、新創競賽與基地進駐等資源，降低早期研發與營運負擔。更重要的是，桃園密集的製造業聚落，本身就是智穎智能最直接的潛在市場。透過市府串聯工業區與在地企業，智穎智能在創業初期接觸到位於桃園的「良器」，成為公司第一個客戶。從概念驗證、產品調整到實際導入，合作一路延續至今。對必須進入產線反覆驗證才能成熟的工業 AI 而言，第一個願意開放場域的客戶，意義遠超過第一筆營收。

如今，從桃園製造現場磨出的解決方案也開始往海外走。「日本這一次，完完全全都是桃園市政府帶著我們去做這件事情。」張詠翔表示，透過市府帶領團隊前往日本神戶，智穎智能接觸當地官方與企業資源。在市府引薦下，團隊成功對接了神戶知名加速器，更取得日方針對外資新創設立公司與拓展市場的兩階段實質補助資訊。目前團隊正籌備日本布局，為下一階段海外市場拓展做準備。

AI 解決「怎麼生產」後，下一步是「替誰生產」

當 AI 開始解決「怎麼生產」，張詠翔看到的下一個問題，是「替誰生產」。部分製造商提高生產效率後反過來問他，如果我的產能多了 20%，但沒有多 20% 的訂單，我何必要做那麼快？

這個問題催生了智穎智能下一階段的製造媒合平台構想。隨著供應鏈分散至不同國家，品牌要在海外重新尋找符合特定規範與製程能力的供應商，也愈來愈困難。團隊因此希望串聯既有使用 AI 方案的製造商，讓品牌端能依條件尋找供應商，也讓製造端的閒置產能有機會被看見。團隊預計 2027 年上半年推進平台服務，初期規劃串聯超過 200 家製造商與破千台機器。

從中原大學的研究，到桃園工廠提供第一個實際驗證場域；從把老師傅經驗變成 AI「導航」，再走向能自行修正製程的「自駕」，智穎智能試圖數位化的，是製造業最難被保存的資產：人的經驗。而當全球供應鏈持續移動、製造基地愈來愈分散，這套從桃園工廠磨出的 AI，下一步不只要替老師傅找到數位接班人，也要重新連結散落全球的製造能力。
而「Meet 桃園+」也期盼持續透過計畫的媒體報導與宣傳資源，將更多像智穎智能這樣扎根在地、走出海外的創業故事傳遞出去，讓外界看見桃園豐沛且具實戰力的創新動能。