軟銀上半年獲利大漲347%！組織重整、資產出售已有效止血？|數位時代 BusinessNext

軟銀上半年獲利大漲347%！組織重整、資產出售已有效止血？

軟銀發布2020財年上年半財報，其淨收入大漲347％達180億美元，顯示經歷組織調整並出售部分資產及持股後，已開始扭轉去年投資失利造成的大幅虧損。

日本軟銀（Softbank）發布2020財年上年半財報，其上半年的淨收入（純益）大漲347％達180億美元（1.88兆日元），遠高於去年同期的4,216億日元，表示在經歷組織和管理層調整，並調整且出售部分資產後，已逐漸扭轉去年投資失利造成的大幅虧損的窘境。

在軟銀大賣資產的推動下，股票回購將軟銀的股票推高至近20年高位，使該公司的市值推升至1,430億美元（14.8兆）日元。軟銀本財年迄今已出售約965億美元（10兆日元）的資產，包括出售日本移動的持股，以及計畫將晶片設計龍頭Arm給NVIDIA，但晶片公司的銷售影響產業甚廣，目前尚未獲得相關監管機構的批准。

然而，軟銀在今年上半年大買超過40億美元的美國科技股買進買權（buy call），其中包括亞馬遜、微軟、和Netflix等知名科技公司的，被市場認為企圖炒短線帶動科技股漲勢達到獲利的目的，而稱之為「那斯達克巨鯨」，從財報上顯示，軟銀上半年在「因對上市股票和其他工具的投資」而出現13億美元的虧損。

延伸閱讀：軟銀走鋼索？大買美股炒短線成「那斯達克巨鯨」，科技股泡沫化風險飆漲

軟銀董事長孫正義在財報會議中，駁斥華爾街市場的指控，表示對這些高流動性藍籌股和衍生產品的投資是軟銀的試點計劃，並說明這個計畫僅佔所持資產總值的1%，就算是投資失敗也僅佔軟銀總股本的1％-2％，將不會對軟銀總體資產造成太多影響。

此外，在出售部分投資之後，軟銀旗下主導科技創新投資的願景基金（Vision Fund）再度恢復獲利，受惠於今年上半年科技股飆升，其對83家公司的投資價值750億美元，至9月底價值已達764億美元。從軟銀的財報也看到，願景基金出售四家公司的股票並套現了六家公司，共收入14億美元（1,414億日元），但並未註名是哪些公司。

財報會議中，軟銀也宣布了董事會的變動，將董事會減少至9名成員並增加外部董事的比例，希望藉以提升公司的管理效率，包括沙烏地阿拉伯營運長馬塞洛·克勞雷（Marcelo Claure）、戰略長佐護勝紀（Katsunori Sago）、執行副總裁拉傑夫·米斯拉（Rajeev Misra）、以及沙烏地阿拉伯公共投資基金的州長暨董事會成員亞西爾·魯邁揚（Yasir Al-Rumayyan）均在本週一辭職下台。

責任編輯：蕭閔云

資料來源：軟銀、Japan Times、CNN、Bloomberg

從生成式AI訓練、推論，到代理式工作流程（Agentic Workflow）與未來的實體AI，資料流量正以指數級成長，讓記憶體從過去支援運算的配角躍升為決定AI效能與能源效率的關鍵角色。

全球知名的半導體與微電子技術分析機構TechInsights指出，AI競爭正逐漸從晶片算力擴展到記憶體架構設計能力，加速「Computational Memory」等新架構興起；在這波浪潮中，深耕記憶體與儲存技術數十年的美光科技，正與關鍵夥伴展開深度協同設計，包含攜手NVIDIA共同開發適用於新世代資料中心的低功耗記憶體技術，在AI基礎建設的新賽局中成為不可或缺的關鍵。

當GPU不再是唯一主角，記憶體為何躍上AI舞台中央？

過去，半導體的焦點多圍繞在晶片，例如CPU、GPU跟AI加速器等，市場普遍認為，晶片運算能力是左右科技產業發展速度的關鍵，但在進入生成式AI世代後，產業逐漸發現另一個事實：真正限制AI效能的瓶頸不是運算，而是資料能否快速被存取與傳輸。

從大型語言模型訓練，到AI推論、代理式工作流程（Agentic Workflow），甚至未來的機器人與自駕車，龐大的資料流量正持續推升對高頻寬、低延遲、高容量記憶體的需求，讓記憶體產業從過去相對標準化、以價格競爭為主的市場，逐漸轉變為AI基礎建設的重要核心。

「仔細觀察AI應用服務會發現，大多數工作負載都被頻寬限制。」美光科技全球業務執行副總裁Mike Cordano認為，記憶體是突破（頻寬）瓶頸的關鍵，也讓AI競賽從晶片算力升級到記憶體與儲存架構的系統級競爭。這樣的產業洞察，也正是Mike在歷經二十餘年的儲存產業資歷，加上四年半的創投生涯後，選擇加入美光的核心原因之一：在AI重塑產業結構的浪潮下，記憶體將成為這波成長最直接的動能所在。

從零組件供應商到策略夥伴，記憶體共創時代來臨

AI的崛起，正在改變記憶體廠商與客戶的關係。

過去，記憶體產品多是標準化元件，客戶關注的是價格、供貨與規格；合作模式也偏向短期採購與交易導向。然而隨著AI系統規模愈來愈大，從資料中心、雲端平台到終端裝置，記憶體已經成為決定系統效能的重要關鍵，也因如此，越來越多企業將記憶體視為「策略性資產」，而非單純零組件。

Mike表示：「現在，我們跟客戶合作的時間跨度改變了，在產品正式上市前三到四年便開始合作，從系統架構階段就共同規劃未來需求。」例如，美光科技與NVIDIA共同研發的資料中心所使用的低功耗記憶體，便是雙方提前多年展開深度合作（co-design）的成果。

值得特別注意的是，美光科技除從技術層面與晶片製造商等夥伴共創產品，也在需求層面與客戶進行密切合作，例如，將過去較無約束力、期限僅一年的長期協議（LTA）轉變成為期五年、條款更具約束力的策略性客戶協議（SCA），藉此掌握客戶的未來需求，進而在技術層面做更深度的合作。Mike坦言，深度協同設計是高成本的投入，美光的做法是先廣泛進行市場感知，理解不同場域的需求方向，再與生態系統中的夥伴們展開客製化合作。

從裝置導向轉為Token導向，AI浪潮重寫記憶體成長模式

除了合作模式改變，更大的典範轉移是需求的改變。

Mike解釋，過去記憶體需求跟PC、手機跟伺服器出貨量息息相關，但在AI新世代，推動記憶體需求成長的核心不再是設備數量，而是AI模型所產生的運算與資料消耗量。「AI產業逐漸走向以『Consumption』或『Token』為主的新經濟模式，每一次的模型運算都需要消耗大量的記憶體跟儲存資源，這意味著，即使設備銷量成長趨緩，記憶體需求仍可能持續上升。」

更重要的是，AI應用正從資料中心外擴至手機、PC、自駕車與機器人等場域，儘管不同場域對記憶體的需求不盡相同，但是，Mike認為：所有AI裝置都存在三項共同需求：更快的速度、更大的容量，以及更高的能源效率。

正如Mike在受訪時提到的：「我們最大的挑戰，是如何與客戶和整個生態系保持高度一致，一方面創造供給與產能，另一方面持續推動技術創新。」可以預期，在接下來的五年，記憶體產業面臨的挑戰不僅僅是擴展產能，而是如何與客戶共同規劃需求、同步投入技術創新，而這也是美光科技積極經營AI生態體系的原因。

總的來說，AI帶來的改變，不只是算力提升，而是重新定義整個運算架構：過去，記憶體被視為支援運算的基礎元件；現在，則是決定AI效能、能源效率與創新速度的關鍵資源；當產業競爭從晶片性能延伸到資料流動效率，從裝置數量轉向Token消耗量，記憶體的重要性也將隨之水漲船高，對美光科技來說，這將是其從供應商走向AI生態系核心夥伴的關鍵角色轉變。