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。

ARM Strategy_軟銀提供.png
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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AI 成為企業新基礎設施,勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合
AI 成為企業新基礎設施,勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合

因應生成式 AI、代理式 AI 與實體 AI 的崛起,模型成為企業資訊基礎設施的一環,企業不僅需要算力、還必須具備同時管理多個 AI 模型、優化營運成本,以及確保 AI 基礎設施的安全與穩定;有鑑於此,服務超過 2,000 家企業客戶上雲的勤英科技(ELITE CLOUD)將業務範疇從雲端代理延伸到 AI 基礎設施整合商,協助企業整合多元模型資源、因應不同應用場景彈性調度算力資源,在 AI 新世代建立可規模化的 AI Infra 能力。

「隨著 AI 從單一聊天機器人進化到多模型、多代理協作,企業的核心競爭力不再僅是擁有 AI,而是建立一套可管理、多模型共存、穩定、安全且可持續擴充的 AI Infra 環境。」勤英科技區域總經理黃士培表示,為協助更多企業推進 AI 創新實務,勤英科技從原本的 AWS、Google Cloud、Azure 雲端代理角色,進一步轉型為 AI 基礎設施整合服務商,透過多語言模型平台 MixRoute、代理式 AI 導入與企業資料治理服務,協助企業建立真正可落地、可管理、可擴展的 AI 應用架構。

從 IT Infra 到 AI Infra,企業最大挑戰不是模型、算力而是管理

過去幾年,許多企業透過生成式 AI 實現「問問題」、「摘要文件」、「生成簡報」,提升員工工作績效,而代理式 AI 的崛起與普及,則讓「內嵌 AI 的企業應用」快速成為新常態,從企業資源規劃(ERP)、顧客關係管理(CRM)、人力資源(HR),到客服、研發甚至製造系統,AI 開始深度嵌入各類企業應用,AI 扮演的角色也從單純的輔助工具,逐漸進化為企業營運與決策流程的重要核心。

也因此,企業保持未來競爭力的關鍵,不再是「有沒有導入 AI」,而是「是否具備管理 AI 的能力」,包括如何讓多模型共存、如何控管 Token 成本、如何確保資料品質與一致性、如何依不同部門需求配置 Agent,以及如何避免 AI 成為新的資訊孤島,都是企業導入 AI 後的新挑戰。

「Gemini、Claude、OpenAI、Mistral 等模型快速迭代,意味著企業若只押注單一模型,未來很可能在成本、效能與彈性上失去優勢。」勤英科技區域總經理黃士培表示,企業接下來更需要以「Models as Infrastructure(模型即基礎建設)」的思維,將大型語言模型視為與運算、儲存、網路同等重要的基礎資源來規劃、治理以及進行成本管理,將資訊系統架構重塑為 AI 基礎建設。

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圖/ 數位時代

勤英科技服務的客戶數超過 2,000 家,不少客戶已導入 AI 應用服務,正積極建置 AI Infra 與管理環境,因此,勤英科技自 2025 年積極轉型,將 AI Infra 視為企業長期競爭力的基礎建設來經營,業務範疇從傳統雲端代理擴展至 AI Infra 整合服務商,例如與多模型平台 MixRoute 合作,並開發可支援單一登入(SSO)、彈性調度不同大型語言模型 Token 的管理平台,協助企業簡化模型管理與成本控管,將更多資源與心力聚焦於核心業務與創新應用。

從雲端代理走向 AI Infra 整合,勤英科技從三面向協助企業發揮 AI 綜效

有鑑於 AI 應用與雲端環境息息相關,勤英科技除因應企業客戶的多雲策略協助管理多雲環境、優化成本,以及落實資安治理,更因應不同使用情境推出三種 AI 方案助力企業:

第一:提供開箱即用的 AI 服務。

黃士培以 Google Cloud 的產品為例解釋,透過整合 Gemini 的 Google Workspace,企業可直接在 Gmail、Meet、Docs、Sheets、Slides 中使用 AI 功能,包括會議摘要、文件生成、簡報整理等,快速提升員工生產力,同時,增強企業對 AI 應用的信心,為之後的應用深化做準備。

第二:協助企業規劃、打造與導入代理式 AI 應用服務。

「對於擁有豐沛結構化數據資料、知識庫的企業來說,除以生成式 AI 打造企業大腦,還會透過代理式 AI 提升自動化執行能力,重塑工作效率。」黃士培表示,勤英科技可以基於 Google Gemini Enterprise,提供含括底層雲端架構、AI 模型調度、資料治理與 AI Agent 串接等服務,讓企業員工可以自然語言安全調用企業資料,讓 Agent 進一步執行任務與推動流程。

舉例來說,勤英科技協助在台灣成立超過 50 年的製造業品牌商將 Gemini Enterprise 介接 SAP 與 Salesforce 訓練模型、建立可供 AI 調用的企業知識中樞;另在影音內容生成領域,勤英科技亦協助客戶導入 AI 自動化技術,將內容產製成本縮減達 90%。

第三:提供多模型聚合管理平台,滿足企業以 API 串連各種模型的需求。

勤英科技與新加坡 MixRoute 合作,提供企業客戶多模型管理平台,讓企業可以視需求彈性敏捷的調度 Gemini、Claude、OpenAI 等不同模型,並透過單一帳號、單一帳單與 Budget Alert 機制,管理 token 使用量與 AI 成本。

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圖/ 數位時代

「透過我們提供的多模型管理平台,企業客戶不會被單一模型綁定,可以在模型快速疊代的環境下,更靈活地管理成本與算力資源。」黃士培如是說道。

總的來說,隨著 AI 應用從單點工具走向大規模企業部署,下一波競爭核心將從模型能力延伸至 AI 基礎設施管理能力,而這也是勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合服務商背後的核心原因:當 AI 開始成為企業營運的一部分,企業需要的,已不只是模型供應商,而是能協助串接雲端、資料、Agent 與應用場景的長期技術夥伴。

有關更多勤英科技相關資訊,請查詢網站:https://www.elite.cloud/zh/

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