空前絕後的軟銀願景基金,死於錢多?
空前絕後的軟銀願景基金,死於錢多?

軟銀第二期願景基金已經啟動投資,只是宏圖中的1,080億美元(約新台幣3.2兆元)規模,微軟、蘋果等投資夥伴都成了泡影。二期基金只剩下軟銀380億美元(約新台幣1.1兆元)自有資金,以及漸失擁躉的孫正義。

投資神話消散太快——2017年軟銀願景基金橫空出世,以1,000億美元(約新台幣2.9兆元)的壓倒性規模,碾壓式投資了88家公司,在科技界和金融界掀起了無數風浪。

然而願景基金近期披露了最新的投資結果——180億美元(約新台幣5,399億元)巨虧。它開創了前無古人的千億科技基金規模,而這同樣創下軟銀歷史紀錄的虧損,或許也讓這類基金再無後來者。

投資的15家公司可能破產

軟銀把1929年的經濟大蕭條放在了自己年報幻燈片的開篇,稱新冠疫情帶來了「前所未有的危機」,尤其帶來了旅行、汽車、餐飲行業的斷崖式下跌。危機行業也聚集了一批願景基金投資的公司。

在願景基金高達180億美元(約新台幣5,399億元)的年度巨虧中,新冠病毒危機只在最後一個季度登場,卻鋪墊好了天災緊接人禍而來,災難升級的續篇。

軟銀CEO孫正義今年給自己投資的一些公司判了死刑:「願景基金投資的88家公司中,大約有15家可能破產,另外15家將顯著成長,其餘的都將歸於平庸。」

軟銀
圖/ pingwest

據願景基金年報,出行行業的霸主Uber造成了基金51.79億美元(約新台幣1,553億元)的虧損,泥潭裡的共享辦公WeWork造成了45.82億美元(約新台幣1,373億元)的虧損,而願景基金其他投資的公司共計造成了75.02億美元(約新台幣2,249億元)的虧損。

作為虧損重頭,Uber的市值與去年相比縮水超過100億美元(約新台幣2999億元),部分原因是這家出行巨頭長年虧損,市場一直缺乏信心。雪上加霜的,則是新冠病毒毀掉了其80%的出行業務需求,復甦前景難測。

WeWork的倒下則屬於人禍。這個共享辦公前巨頭經歷了瘋狂斂財的CEO和估值泡沫。470億美元(約新台幣1.4兆元)估值被擠掉水分後,修正後的估值僅有120億美元(約新台幣3,599億元)。而關於WeWork的一系列糾紛、訴訟還在持續。

延伸閱讀:Uber扶不起、WeWork成殭屍企業⋯⋯軟銀孫正義的挫敗,將在2020年吹破科技泡沫?

如今軟銀將WeWork的估值從一年前的470億美元(約新台幣1.4兆元)減記到29億美元(約新台幣869億元),還不到之前的零頭。而軟銀的投入則達到100億美元(約新台幣2,999億元)左右。

投資公司的危機,逐漸演化成了軟銀自身財務的危機。孫正義選擇壯士斷腕,放任一些投資公司破產死去。

新冠疫情襲來之後,軟銀投資的衛星營運商OneWeb於3月下旬申請破產,這同樣是新冠病毒催化資金危機,而軟銀放棄繼續投資,幾乎是OneWeb的「直接死因」。

延伸閱讀:孫正義放手!討不到軟銀20億美元救命金,衛星網路獨角獸OneWeb宣告破產

孫正義已經預告15家企業可能破產,謎底卻還需要猜一猜。在這88家公司中,還有已經遭到重重質疑,大批裁員的連鎖酒店OYO;以機器人做披薩獲得投資,但已經關閉披薩業務、轉行做食品包裝又開始賣口罩的Zume⋯⋯

死於錢多?

2019年,軟銀宣布籌集第二支願景基金,規模更大,高達1080億美元(約新台幣3.2兆元)。預告的有限合夥人的名單中有微軟、蘋果、富士康。投資核心方向是人工智慧。

但千億美元科技基金可能再無來者了,如今軟銀只有自己的380億美元(約新台幣1.1兆元)資金。孫正義表示,第一期願景基金投資的公司一日表現不佳,他就一日不會向投資夥伴籌集二期基金。

軟銀財報顯示,2019財年,願景基金47筆投資的價值下跌共計140億美元(約新台幣4,198億元),被一期願景基金虧損震驚的投資人,也難以再套入二期基金。

在新冠病毒爆發之前,願景基金已經持續虧損。願景基金亮出成長最好的公司有Guardant Health、軟體公司Slack。但它們的體量和所帶來的成長,與願景基金重金押注的企業相比,比如投資了百億美元的WeWork,都難以改變局面。

孫正義樂於給新創企業開出遠高於需要的支票,推動它們擴張再擴張。但盤子越大,捲入的資金越多,自身又不能盈利,在危機中就格外脆弱。

願景基金不僅投資了Uber,還投資了Uber在全球其他地區的競爭對手,幾乎「包圓」了整個出行行業,也攬下了整個共享出行行業的風險。

而新冠疫情打倒了整個共享出行行業,對這88家創業企業中的其他許多來說,也是一場鬼門關。

孫正義個人也遭到了更多的質疑,從兩三年前的「投資神話」,被懷疑為最糟糕的基金經理和投資人。

願景基金如今難以吸引強有力的投資人,而現有的投資人要求軟銀回購股票,加強治理和監管,支撐股價。馬雲將在今年6月離開軟銀的董事會。

軟銀也在努力走出自己的泥潭,撤回30億美元(約新台幣899億元)收購WeWork股票的要約,決定出售阿里巴巴的股份,回購軟銀自己的股票,給疫情危機中的旗下創業公司繼續輸血。

願景基金的希望,在孫正義口中有望高速成長的15家公司裡。願景基金投資的也還有風頭正勁的晶片企業Arm,中國的新巨頭字節跳動。

畢竟在孫正義的籃子裡,做成了投資阿里巴巴這一項,就已經抵過了他無數的失敗。

新冠病毒永久改變了世界。在很長一段時間裡,那些大手筆、高風險的投資軌跡或許都很難出現了。高高興興入場,平平安安退出,就是最好的回報。

遺憾的是,我們或許再也看不到1,000億美元(約新台幣2.9兆元)規模的科技投資基金了。

責任編輯:林芳如

本文授權轉載自:pingwest

關鍵字: #孫正義 #軟銀
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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
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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。

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