孫正義看AI:電腦智慧化堪稱是人類有史以來最大的計畫
孫正義看AI:電腦智慧化堪稱是人類有史以來最大的計畫
2016.11.08 | 人物

軟體銀行(SoftBank)收購ARM,全球科技業都在觀察後續發展,軟體銀行董事長孫正義在公布財報的線上會議指出,電腦智慧化發展堪稱是人類有史以來最大的計畫,身處在這個時代,軟體銀行不可能獨自面對這些挑戰,收購ARM是SoftBank 2.0的第一步。

軟體銀行公佈會計年度2016年上半年財報,受惠美國Sprint經營轉佳,及日本電信業務表現強勁,交出優於市場預期的好數字,上半年獲利7,662億日圓,比去年同期的4,266億日圓大幅成長近80%。

收購ARM是為典範轉移做準備

軟體銀行宣布收購ARM,引發產業震撼,也成為電話會議上投資銀行及媒體提問的焦點,孫正義表示,ARM將加速SoftBank 2.0轉型計畫,收購ARM後,每個月至少一次與管理高層面對面的會議,他也和ARM執行長Simon Segars一同拜訪了7~8個重要的客戶,客戶都透露希望跟ARM簽署10年的合作合約,一起迎向未來。

科技產業正走向新一輪競賽,孫正義口中指的典範轉移就是指電腦的智能化,電腦的智慧將超越人類,不只是棋賽贏了人類,也不是一項產品、一個產業或是一種商業模式,「這是一種基礎的改變,很多產業都將被重新定義,應用的規模也會越來越大,甚至可以說是人類有史以來最大的計畫,」「身處在這個時代,SoftBank不可能獨自面對這些挑戰,因此內部啟動了SoftBank 2.0計畫,並收購ARM。」

ARM在未來物聯網及人工智慧的佈局,就是軟體銀行看中的價值,孫正義表示,IoT是個具備一兆個裝置的龐大市場,這就是ARM產品發展的方向,但ARM不只是做小東西,還會有網路架構、伺服器、電信基地台等大型設備。他強調,ARM核心將提供更多服務及超級電腦使用,例如日本的國家級計畫Post-K超級電腦,就已經點頭將以ARM架構進行重新設計,未來ARM的技術將被運用在大型專案或設備中。

此外,他也點名汽車及聯網安全是ARM的機會,目前多數的汽車使用的微電腦晶片鮮少有加密機制,「可以說是,一點安全性都沒有。」由於現階段汽車的通訊都是在汽車「內部」執行,為晶片對晶片的對話,所以不太需要加密,但是,當未來的聯網汽車是會連接到網際網路,跟外部連結時,就得煩惱病毒、被駭、國家安全等問題,因此在不遠的將來,可以預料法令制定—沒有加密機制就不能被連結,這就是ARM的優勢,「收購ARM是SoftBank 2.0計畫的第一步,也就是為什麼SoftBank要售出遊戲公司Supercell的股份來投資ARM,因為我們要為典範轉移做好充分準備。」

他也透露ARM的五年計畫,希望在伺服器領域,要從1%的市佔率希望提升到20%,在IoT微電腦領域,ARM已經掌握接近80%的市佔率。

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ARM策略。
圖/ 取自軟體銀行簡報

要當科技界巴菲特

對於軟體銀行未來的定位,孫正義已有明確的目標,他先繞個彎說:人有左腦跟右腦,左腦偏邏輯及運算,右腦偏直覺跟創造,直到現在,他多是使用左腦在思考理論,經營SoftBank、Sprint,但另一方面,他習慣用右腦來決定投資,如果以時間來區分,運用左腦的時間還是比較多, 不過,「我想成為科技界的巴菲特,」科技界的Berkshire Hathaway公司(巴菲特的公司),一方面有保險業務創造現金流,另一方面則是投資,「他們將兩者完善的結合兩者成為一種商業模式,我希望SoftBank就是這樣的公司。」

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五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承
五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承

1973 年,良興從台北光華商場一間 50 坪的電子零件行起家,半個世紀後蛻變為年營收破十億、毛利率 18% 的全通路 3C 品牌。不過,伴隨規模擴張帶來的不只是成長,還有日益加劇的管理摩擦。門市遍布全台、品項高達近萬筆,加上跨部門協作頻繁,行政耗損與知識傳承的缺口,成為這家老字號邁向下一階段的隱形天花板。

良興總經理賴志達回顧,從電子零件跨入電商、從線下擴張到 OMO 全通路、再到會員深度經營,作為 3C 零售業者,良興每一波轉型都走在同業前面。「現在輪到 AI 了。如何做到人機協作、AI 賦能,就是良興第五波轉型的核心命題。」

AI 自動化,從行政細節釋放組織戰力

轉型需要夥伴,而賴志達評估合作夥伴的標準很明確:技術能力是基本,產業知識(Domain Know-how)的深度是關鍵,回饋速度更是最終決定因素。2025 年的未來商務展上,良興選擇攜手 Data-DI,看重的正是其「策略諮詢 + AI 產品 + 落地陪跑」三軌並行的實施能力。

很快的,良興與 Data-DI 合作的第一個專案,就落在最耗費人力、卻最常被忽視的環節:會議記錄。「會議如果沒有產值、沒有效果,對企業很傷!」賴志達說,他每天參加許多會議,但跨單位協作的會議記錄長期依賴人工聆聽與逐字整理,常出現人名誤植、決策遺漏、行動項目無人追蹤,讓會議效果大打折扣。

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良興總經理賴志達
圖/ 數位時代

為了解決會議記錄的痛點,Data-DI 業務副總包威棣指出,在導入工具以前,團隊須先釐清三件事:場景是否具備落地價值、哪些流程節點適合 AI 介入,以及以終為始地掌握客戶真正想要的輸出樣貌。這些看似基本的提問,都決定 AI 能否精準落地。

確認方向後,良興與 Data-DI 成功導入 AI 會議記錄自動化系統,透過模糊比對技術校正語音辨識誤差,並將生成的雙版本報告直接回存至既有資料庫,不僅將行政人員從重複性作業中釋放,也為後續的 AI 應用奠定扎實的系統整合基礎。

賴志達分享,現在他去外部開會也會用這個工具,運用 AI 把錄音轉文字、再整理成簡報,很快就能完成,更令外部夥伴驚艷。「我認為這是很成功的案子!也提醒想做 AI 的老闆們,與其急著搞大架構,不如先從小工具讓公司嘗試 AI,建立理解和認同。」

AI 把資深員工大腦轉化為資產

補完行政效率的缺口後,良興接著切入更深層的營運核心:知識傳承。過去,頂尖銷售經驗長期鎖在少數資深員工身上,新人培訓耗時三個月,員工離職即帶走知識資本。與此同時,網路資訊發達,消費者進店前早已掌握基本規格,3C 通路門市人員要如何發揮更多價值?「我要門市的人不是死背規格,而是面對客人時,能用客人能理解的方式對話。」賴志達說。

為此,Data-DI 協助良興建置 AI 門市教育訓練系統。系統透過六大自動化關卡,串接教材生成、審核上架、AI 銷售對練與成績回報,主管僅需在核心節點審核;員工透過手機語音對練,系統依口吻、專業度、回應力等維度自動評分。賴志達表示,目標是將新人培訓期縮短至一個月,讓數十年累積的銷售智慧轉化為可複製、可傳承的企業資產。

然而,要讓這套系統真正運作,得先解決兩個根本問題:資料從哪裡來?以及訓練如何更準確?

「以前大數據時代,講的是資料要大、全、細、實;現在 AI 要做到的是準(準確)、合(合乎場景)。」包威棣說。良興不同廠商提供的素材品質參差不齊,Data-DI 除了整合內部資料,也補充加入外部市場評測內容以填補空缺,再透過人員審核機制過濾雜訊,搭配 agent 架構的多層步驟與知識限定,確保系統能精準提煉對應品類的訓練素材。

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Data-DI 業務副總包威棣
圖/ 數位時代

賴志達則看得更遠:「這些教育訓練的內容,也將成為公司未來訓練機器人很好的原料。」

Data-DI 陪跑型顧問,帶領企業 AI 轉型

良興與 Data-DI 合作的兩個專案中,雙方共同克服了長提示詞邏輯混亂、AI 幻覺污染知識庫、逐字稿讀取逾時等技術難題。邁向下一步,賴志達表示,公司各部門很早就建置 Power BI 報表,但數據豐富不等於決策清晰。「數據是土壤,如果沒有梳理,就沒有用了。」因此,他的下一個目標是活化數據資本、推動行銷自動流,以精實的人力持續驅動成長。

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良興攜手 Data-DI 推動 AI 落地,以小步快跑模式為企業創造變革。
圖/ 數位時代

包威棣則從顧問視角歸納兩個觀察:AI 導入需要高層認同、由上而下推進,像賴志達這樣持續引領良興走在業界前端的決策者,就是不可或缺的推手;而單點工具的價值,終究要累積成組織體質的轉變才算真正落地。「就像會議記錄改變了會議當責的結構,人員訓練改變了知識傳承的方式。從點狀應用走向企業變革,這種決策思路才是 AI 真正深入落地產生價值的關鍵。」

最後,對於仍在觀望AI應用的企業,他則建議:「未來 AI 導致的落差只會愈來愈大,人會變成超級工作者,企業會變成超級企業。開始做就對了,先做一個三個月的小任務,降低落差、再急起追上。」從痛點切入、小步快跑,讓組織在實作中累積對 AI 的理解與信任,這正是 Data-DI 的陪跑哲學。

有關更多 Data-DI 相關資訊,請查詢網站:https://www.data-di.com/

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