連續20年投報率破4成,創投之神孫正義的投資訣竅:把事情變簡單
連續20年投報率破4成,創投之神孫正義的投資訣竅:把事情變簡單
2019.06.23 | 創投

第一次在台灣公開場合出現,孫正義先當起了歷史老師,替觀眾回憶人類百年來的變化。

他用紐約第五大道照片舉例,典範轉移(paradigm shift)如何對實際生活產生影響。1900年,整條街道上都是馬車,僅有一台汽車在街上;1913年,卻只剩一輛馬車,其餘99%都是汽車。原因是福特(ford)在1908年推出首台產品,推動了產業變化。

而進入工業革命時期,則是靠許多有熱情與夢想的人改變世界。

孫正義簡報
孫正義指出,每個時期的領先企業,能反映出當代趨勢,如美國1960的十大企業,僅有一間是食品公司,其餘九間都是石油、汽車公司。
圖/ 吳元熙/攝影

沒有石油大王洛克斐勒(John Rockefeller)創造石油業95%市占率,不會有現代工業出現;缺乏愛迪生(Thomas Edison)的發明,室內將是一片黑暗;摩根(J.P.Morgan)提供的貸款,則讓企業有機會能買設備、擴大廠房。

孫正義:關注每個時期的產業典範轉移

但世界會一直改變。

孫正義強調,1960年的美國企業排名中,有九家都跟石油有關;1994年,全球前十大公司之首是日本電信公司NTT ,僅有IBM一間科技公司;2019年,卻有高達七間科技公司占據全球企業榜。

他認為,用「失業」來看工作人口比率變化,並不夠準確,許多人或許是順應潮流去找別的工作。以美國為例,150年前曾有64%人口從事農業,現在剩下2%左右,其餘98%的人,流動到更符合趨勢的職業。

23日參加「G2 and Beyond:全球產業秩序的解構與創新」論壇,孫正義向台灣人分享他的投資心法,其實並不如外界想像複雜,僅僅是追逐典範轉移而已。

他用圖表舉例,過去25年來,全球網路流量成長了一百萬倍, 數字逼近156EB,其實上市網路公司的市值,幾乎有相同的成長曲線。

孫正義
各位投資股市不用看哪些小細節,因為很多人會因此迷失自己、迷失在細節中,在乎匯率、週一開盤表現、失業率等。這些都是雜訊,只要往宏觀的方向看,其實賺錢並不困難。

「我是個簡單的人,過去20年投資了很多網路公司,創造出每年投資報酬率突破44%表現。你們知道,平庸科學家會寫出很多複雜公式,但天才往往讓事情很簡單,如同愛因斯坦(Albert Einstein)專注在『E=mc2』,我也相信自己的觀點。」孫正義笑說。

「如果讓事情太複雜,表示你不了解這個世界。」 他用實際績效,證明自己過去的眼光精準,更表示 人類有史以來最重要的革命已經到來,在農業革命、工業革命、網路革命之後,AI會徹底顛覆世界。

他強調,IT產業在過去30年來有幾項變革,包含:CPU效率、記憶體大小與傳輸速度,每項都成長了一百萬倍,這就是網路與工業革命的不同,就像汽車引擎比馬車更快速,卻不是巨量改變。

壓寶AI,孫正義投資82間獨角獸企業

「AI最好的地方就是預測。」

軟銀集團創辦人孫正義
孫正義強調, 追對趨勢就能賺錢,而他的投資訣竅,是選擇符合趨勢的多間公司,藉此降低風險,「過去專注網路,現在壓寶AI。」
圖/ 吳元熙/攝影

孫正義說,AI當然不可能凡事都比人類強,人類具有創意、想像力,具有情感,懂得談判,但AI能完成許多提高生產力的事。到2040年時,全球人口約有100億,而晶片數量將超過1兆個,不管是物體到物體、物體到人,還是人和物體,裝置之間將需要彼此溝通,AI就能在其中發揮作用。

旗下軟銀願景基金(Softbank Vision Fund)共投資82間獨角獸企業,幾乎都藏有AI元素。孫正義舉例,像是Uber懂得做「搭車熱點預測」,分析不同時段差異,能判斷15分鐘後的叫車需求,提早通知駕駛移動。另外像是「動態訂價」,能在上下班時間、假期等車輛需求不足時調漲價格,都是透過AI提供分析。

「台灣有機會成為最好的AI案例。」

他強調,台灣人口2,300萬並非最多,若可以運用機器人協助製造業升級、加上台灣公司擁有電子元件設計、機電整合等強項,還是有機會成為全球製造中心。「就像愛迪生一樣改變世界,我期許自己,也期盼大家加入這項行列。」孫正義說。

關鍵字: #孫正義 #軟銀
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從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路
從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路

「代理式 AI 」(Agentic AI)的創新服務正在重新塑造企業對AI的想像:成為內部實際運行的數位員工,提升關鍵工作流程的效率。代理式AI的技術應用清楚指向一個核心趨勢:2025 年是 AI 邁向「代理式 AI」的起點,讓 AI 擁有決策自主權的技術轉型關鍵,2026 年這股浪潮將持續擴大並邁向規模化部署。

面對這股 AI Agent 浪潮,企業如何加速落地成為關鍵,博弘雲端以雲端與數據整合實力,結合零售、金融等產業經驗,提出 AI 系統整合商定位,協助企業從規劃、導入到維運,降低試錯風險,成為企業佈局 AI 的關鍵夥伴。

避開 AI 轉型冤枉路,企業該如何走對第一步?

博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題、生成內容的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工,應用場景也從單一任務延伸至多代理協作(Multi-Agent)模式。

「儘管 AI 前景看好,但這條導入之路並非一帆風順。」博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲綜合多份市場調查報告指出,到了 2028 年,高達 70% 的重複性工作將被 AI 取代,但同時也有約 40% 的生成式 AI 專案面臨失敗風險;關鍵原因在於,企業常常低估了導入 GenAI 的整體難度——挑戰不僅來自 AI 相關技術的快速更迭,更涉及流程變革與人員適應。

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博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工。面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時加速 AI 落地。
圖/ 數位時代

正因如此,企業在導入 AI 時,其實需要外部專業夥伴的協助,而博弘雲端不僅擁有導入 AI 應用所需的完整技術能力,涵蓋數據、雲端、應用開發、資安防禦與維運,可以一站式滿足企業需求,更能使企業在 AI 轉型過程中少走冤枉路。

宋青雲表示,許多企業在導入 AI 時,往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。

轉換率提升 50% 的關鍵:HAPPY GO 的 AI 落地實戰路徑

博弘雲端這套導入方法論,並非紙上談兵,而是已在多個實際場域中驗證成效;鼎鼎聯合行銷的 HAPPY GO 會員平台的 AI 轉型歷程,正是其最具代表性的案例之一。陳亭竹說明,HAPPY GO 過去曾面臨AI 落地應用的考驗:會員資料散落在不同部門與系統中,無法整合成完整的會員輪廓,亦難以對會員進行精準貼標與分眾行銷。

為此,博弘雲端先協助 HAPPY GO 進行會員資料的邏輯化與規格化,完成建置數據中台後,再依業務情境評估適合的 AI 模型,並且減少人工貼標的時間,逐步發展精準行銷、零售 MLOps(Machine Learning Operations,模型開發與維運管理)平台等 AI 應用。在穩固的數據基礎下,AI 應用成效也開始一一浮現:首先是 AI 市場調查應用,讓資料彙整與分析效率提升約 80%;透過 AI 個性化推薦機制,廣告點擊轉換率提升 50%。

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左、右為博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹及技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲。宋青雲分享企業導入案例,許多企業往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。
圖/ 數位時代

整合 Databricks 與雲端服務,打造彈性高效的數據平台

在協助鼎鼎聯合行銷與其他客戶的實務經驗中,博弘雲端發現,底層數據架構是真正影響 AI 落地速度的關鍵之一,因與 Databricks 合作協助企業打造更具彈性與擴充性的數據平台,作為 AI 長期發展的基礎。

Databricks 以分散式資料處理框架(Apache Spark)為核心,能同時整合結構化與非結構化資料,並支援分散式資料處理、機器學習與進階分析等多元工作負載,讓企業免於在多個平台間反覆搬移資料,省下大量重複開發與系統整合的時間,從而加速 AI 應用從概念驗證、使用者驗收測試(UAT),一路推進到正式上線(Production)的過程,還能確保資料治理策略的一致性,有助於降低資料外洩與合規風險;此對於金融等高度重視資安與法規遵循的產業而言,更顯關鍵。

陳亭竹認為,Databricks 是企業在擴展 AI 應用時「進可攻、退可守」的重要選項。企業可將數據收納在雲端平台,當需要啟動新型 AI 或 Agent 專案時,再切換至 Databricks 進行開發與部署,待服務趨於穩定後,再轉回雲端平台,不僅兼顧開發效率與成本控管,也讓數據平台真正成為 AI 持續放大價值的關鍵基礎。

企業強化 AI 資安防禦的三個維度

隨著 AI 與 Agent 應用逐步深入企業核心流程,資訊安全與治理的重要性也隨之同步提升。對此,宋青雲提出建立完整 AI 資安防禦體系的 3 個維度。第一是資料治理層,企業在導入 AI 應用初期,就應做好資料分級與建立資料治理政策(Policy),明確定義高風險與隱私資料的使用邊界,並規範 AI Agent「能看什麼、說什麼、做什麼」,防止 AI 因執行錯誤而造成的資安風險。

第二是權限管理層,當 AI Agent 角色升級為數位員工時,企業也須比照人員管理方式為其設定明確的職務角色與權限範圍,包括可存取的資料類型與可執行的操作行為,防止因權限過大,讓 AI 成為新的資安破口。

第三為技術應用層,除了導入多重身份驗證、DLP 防制資料外洩、定期修補應用程式漏洞等既有資安防禦措施外,還需導入專為生成式 AI 設計的防禦機制,對 AI 的輸入指令與輸出內容進行雙向管控,降低指令注入攻擊(Prompt Injection)或惡意內容傳遞的風險。

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博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲進一步說明「AI 應用下的資安考驗」,透過完善治理政策與角色權限,並設立專為生成式 AI 設計的防禦機制,降低 AI 安全隱私外洩的風險。
圖/ 數位時代

此外,博弘雲端也透過 MSSP 資安維運託管服務,從底層的 WAF、防火牆與入侵偵測,到針對 AI 模型特有弱點的持續掃描,提供 7×24 不間斷且即時的監控與防護。不僅能在系統出現漏洞時主動識別並修補漏洞,更可以即時監控活動,快速辨識潛在威脅。不僅如此,也能因應法規對 AI 可解釋性與可稽核性的要求,保留完整操作與決策紀錄,協助企業因應法規審查。

「AI Agent 已成為企業未來發展的必然方向,」陳亭竹強調,面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時,加速 AI 落地。在這波變革浪潮中,博弘雲端不只是提供雲端服務技術的領航家,更是企業推動 AI 轉型的策略戰友。透過深厚的雲端與數據技術實力、跨產業的AI導入實務經驗,以及完善的資安維運託管服務,博弘雲端將持續協助企業把數據轉化為行動力,在 AI Agent 時代助企業實踐永續穩健的 AI 落地應用。

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