郭台銘找孫正義挺新創,目標3至5年內培養台灣「迷你獨角獸」群
郭台銘找孫正義挺新創,目標3至5年內培養台灣「迷你獨角獸」群

「我希望借重孫正義經驗,把獨角獸公司帶到台灣!」

前鴻海董事長、國民黨總統初選參選人郭台銘表示,政府四大基金資產超過3兆5千億新台幣,但每年投資報酬率僅有2%至3%,是一件很可惜的事,「台灣因為市場與人口限制,難以打造出獨角獸公司,如果當上總統,將找孫正義協助,培養出幾十家市值超過1億美元的迷你獨角獸企業。」

「獨角獸」泛指估值超過10億美元的未上市公司。根據研究機構CBinsights統計,目前全球共有362家獨角獸企業,如中國的滴滴出行、今日頭條;美國Airbnb和WeWork。

孫正義談台灣優勢:有人才、硬體和教育水準

經過一個月來回討論,軟銀集團創辦人孫正義(Masayoshi Son)答應郭台銘邀請,來台參加「G2 and Beyond:全球產業秩序的解構與創新」論壇,分享自己的投資心法,更在會後受訪時拋出話題,表示「樂意協助台灣管理基金,提供新創團隊成功機會。」

孫正義、郭台銘接受訪談
軟銀集團創辦人孫正義(圖右)受鴻海董事長郭台銘(圖右)邀請首次在台公開亮相,兩人表示一直在投資領域有許多交流。
圖/ 吳元熙/攝影

孫正義在演講中提到,軟銀願景基金(Softbank Vision Fund)規模約一千億美元,至去年為止約消耗870億,投資了82家獨角獸企業,他們的資金量比全球的風險創投(VC)相加還要多,但投資報酬率卻能超過40%,比多數VC的平均(13%)高。「自己曾經錯過亞馬遜(Amazon)、百度等投資機會,現在手上有了銀彈,就不會再錯過機會。」他說。

孫正義看好台灣有人才、教育水準等優勢,也維持與世界頂尖企業的合作關係,如果從人工智慧出發,半導體、硬體製造等優勢,將很有機會增加GDP、提升經濟規模並改善民眾收入。

他再舉新加坡淡馬錫(Temasek)主權基金為例,強調這個國家與其他地方不同,願意勇敢面對風險,換取高報酬,「因為若只想打安全牌,將永遠無法有好的回報。」

他指出,願景基金能成功幫沙烏地阿拉伯、阿布達比創造不錯投資績效,關鍵在於,他對每一筆投資都很看重;如果失敗,對於整個軟銀集團和他個人都會有巨大損失;相較之下,中東當地的基金管理人和VC,即便失敗不需負擔任何責任,多數人還是不敢冒險。

「中華民國是一間即將破產的公司。」郭台銘強調,自己一直在思考,如何讓健保、勞退等基金的報酬率最大化,如果現在的投報率只有2至3%,第一步要想如何提升兩倍,而孫正義就是最好的請益與管理對象。未來若能當上總統,不排除以「包底抽成」的方式,請孫正義協助台灣。

郭台銘說,他不希望只有談政見,而沒有做事,因此這趟找孫正義來,還會去拜訪台積電創辦人張忠謀,討論如何帶動台灣經濟。他表示,願景基金專門投資獨角獸企業,因此另外找了前特斯拉執行長、偉創力(Flextronics)董事長,目前負責硬體新創投資的麥可‧馬克斯(Michael E. Marks)來台,替早期新創團隊搭建交流平台。

「不管軍公教退休基金、勞退基金,甚至健保,遲早都會面臨財務壓力,我認為解決辦法就是思考如何把餅做大。」他強調,淡馬錫過去30年的投資報酬率有8%,他身為候選人要端出牛肉,不會亂開支票,會朝能實際達成的方向努力。

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AI 同事愈來愈多怎麼管?Going Cloud 用「多代理系統」,助企業打造最強營運大腦
AI 同事愈來愈多怎麼管?Going Cloud 用「多代理系統」,助企業打造最強營運大腦

ChatGPT、Gemini、Claude 等 AI 通用工具問世後,「AI」無疑成了現今全球最熱門的關鍵字。儘管許多企業已經開始導入相關應用,多數卻仍停留在文書輔助、單一聊天機器人(Chatbot)運用等單點階段。但隨著商業環境快速變化、缺工日益嚴峻,企業需要的不再只是一個會回答問題的對話框,而是具備「自主決策與行動執行」能力的「代理式 AI」(Agentic AI)。

Going Cloud 和 IDC 合作發布的《多代理系統崛起 打造敏捷韌性企業》報告便指出,如今「AI First」時代來臨,企業的 AI 應用正從輔助性質走向自主營運,有 80% 的企業期望藉此提升生產力,70% 的企業希望能更輕鬆處理複雜任務,還有 66% 的企業期望透過多模型來提升整體效能。

代理式 AI 愈來愈多,必須納入組織管理

但究竟什麼是「代理式 AI」?

「過去人們使用生成式 AI 時,需要一步步下達明確指令,但現在使用者只要賦予代理式 AI(Agentic AI)明確目標,它就能自己理解前因後果、進行推演,甚至能去呼叫 API 完成任務。」Going Cloud 總經理黃柏淞點出差異。
而當企業內部的代理式 AI 日益增加,比方說,人資部門有專屬 AI、業務部門有報價 AI、法務部門有合約審閱 AI,跨部門協作的複雜度也隨之飆升,「如果你是管理者,你就會意識到,必須把 AI 當成一個人,納入組織裡來管理。」黃柏淞強調,能統籌、指揮多個 AI 代理協作的「多代理系統」(Multi-Agent System, MAS),正是為了解決這個痛點而生。

簡單來說,MAS 就像虛擬的企業總部,負責協調、治理負責不同任務的 AI 代理、工具和功能模組。在讓 AI 自主決策的同時,各個 AI 代理間也能共享資訊、協調分工。MAS 還具備極佳的擴展性和分散性,企業可以依照業務需求,隨時新增、更改 AI 代理,能大幅提升營運韌性。

雖然企業普遍意識到,代理式 AI 已經蔚為風潮,但實際部署時,仍面臨諸多挑戰。《多代理系統崛起 打造敏捷韌性企業》報告便顯示,資安疑慮、預算限制、缺乏 IT 支援分別是企業最擔憂的三大問題,「企業最擔心串聯多個 AI 代理時,要是權限沒控管好,很容易有機敏資料外洩的風險。」黃柏淞提到,在此情形下,Going Cloud 推出了以「分層式多代理架構」為核心的解決方案。系統會由一個「主管代理」(Supervisor Agent)作為主要決策層,底層則串聯了各個負責單一任務的「任務代理」(Task Agents)。

以 Going Cloud 服務的大型金融企業為例,假設一位 VIP 客戶登入銀行 APP,詢問 AI 客服:「我想申請房貸,請問現在利率多少?另外,請幫我評估把我目前的科技股基金贖回當作頭期款適不適合?」如果是傳統的聊天機器人,可能會因為問題太複雜直接轉接人工客服。但在 Going Cloud 的分層式 MAS 架構裡,「主管代理」接收到任務後,會先拆解再指派負責「房貸利率」的「任務代理」,去後台抓取客戶的信用評分和最新房貸專案。同時,這位虛擬主管還會指派「理財分析」的「任務代理」,去檢視客戶最近科技股基金的績效並預測市場。最後,再由「主管代理」統整資訊,一併給出一份完整且客製的財務建議,「分層式 MAS 能確保整個過程的指令被清楚傳遞,而且因為權限分層管理,房貸 Agent 不會碰到不該碰的理財資料,符合金融業的風險控管與合規要求。」黃柏淞說。

目前 Going Cloud 已經協助知名金融機構導入 MAS 架構。以實際成效來看,多代理客服平台能降低 50% 以上的人工客服工作負擔,並讓回覆使用者問題的平均時間減少 60% 以上;FAQ 知識導向與 API 資料調用的正確率,在調用得當的情況下,也都達到9成以上的成功率。黃柏淞指出,金融、製造、顧問等有複雜跨部門協作需求的大型企業,都是亟需採用代理式 AI 的產業。

#0 AI同事愈來愈多怎麼管?Going Cloud用「多代理系統」,助企業打造最強營運大腦
提到目前與台灣領先金融集團的合作進程,黃柏淞表示因為金融機構的特殊性,需要縝密的全方位服務,從前期討論到技術導入,大約需要半年到九個月的時間。
圖/ 數位時代

懂雲也懂企業痛點,助員工無痛升級「AI 小組長」

但為什麼 Going Cloud 能為企業打造出如此高效的代理式 AI 底層架構?一方面,Going Cloud 先前服務過亞洲最大 AI 多媒體科技集團科科科技(KKCompany Technologies),奠定具備理解和服務大型企業的經驗,且自 2022 年創立起,就鎖定服務架構最複雜的大型企業市場。同時,Going Cloud 是全台首家榮獲 AWS 生成式 AI 服務能力認證及 ISO27001、ISO27701 雙重國際驗證的雲端產業專家,此成就彰顯 Going Cloud 在堅實的資訊安全基礎上,深化了對個人資料保護的承諾,為客戶提供符合國際標準的資料保障,強化雲端服務領導地位。另外,Going Cloud 還能為企業量身打造底層 AI 平台,提供 AI 策略方針定調、雲端架構設計、Agent 任務規劃、效能優化等一站式服務。

對於準備跨入「AI 商用階段」的企業,黃柏淞建議,釐清應用場景,比追求最新技術更重要,「唯有清晰定義痛點,才能讓強大的 MAS 平台真正落地。」
他特別提到,導入 MAS 系統不只是 IT 部門的責任,其實更像企業的升級轉型,「未來的知識工作者,不能只是單純『接球就打』,每個人都將成為『小組長』或『專案經理』。」例如員工不必再親自打開 excel 敲公式、解讀報表,應該要學著指派手下的「數位同事」去執行。員工的核心價值,將從過去繁瑣、重複性任務的執行,轉移到前期的目標定義、流程規劃,以及後期的決策判斷和審核把關。

AI 技術飛速推進,企業間的競爭已從「要不要用 AI?」,升級成「如何管理與協作多個 AI?」。透過建構靈活、安全且具高擴展性的多代理系統,企業不僅能解放員工的生產力,更能在瞬息萬變的市場中,打造敏捷、韌性兼具的營運大腦。

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