軟銀願景基金營收創新高,孫正義卻仍扼腕錯失Airbnb,暗示將從旗下企業家挑選接班人
軟銀願景基金營收創新高,孫正義卻仍扼腕錯失Airbnb,暗示將從旗下企業家挑選接班人

在軟銀繳出史上最佳獲利的財報後,執行長孫正義發出豪語,目標讓願景基金投資的新創總數擴大至500家公司以上,同時也暗示了這位創投之神的接班人,將從旗下新創中挑選。

軟銀本週公佈的財報中,財年獲利達到4.9兆日圓,創下日本史上最高紀錄,並超越微軟成為全球獲利第三高企業,而如此斐然的成績主要歸功於願景基金的良好表現。尤其韓國電商新創Coupang在第一季赴美上市,更為軟銀創造接近2.6兆日圓獲利。

不過,在與《日經》訪談中,孫正義對創紀錄的獲利沒有太大感觸,僅聲稱這是一連串有利事件的結果,並表示他們會繼續加大新創投資、擴大投資的新創總數,也會加快旗下新創的上市腳步。

透露錯失Airbnb遺憾,孫正義喊出投資500間新創

目前軟銀一、二期願景基金旗下總共管理125間新創,再加上一個聚焦拉丁美洲的創投基金,總數達到接近200間公司。孫正義透露,他們正持續努力將這個數字增加至300、400甚至500。

儘管1年前WeWork上市的挫敗,造成軟銀有史以來最嚴重的虧損,迫使投資策略轉趨保守,不再給予新創大方的金援,但軟銀沒有打算因此停下物色潛力新創的腳步。

孫正義強調,投資時沒辦法預測到結局,「當我們投資阿里巴巴時,他們仍是間處於虧損的公司,走錯一步就可能完全潰敗。」最終阿里巴巴卻成為孫正義名留青史的一戰,目前市值超過4兆人民幣,而軟銀擁有其25%股份。

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孫正義透露,當年投資阿里巴巴時,對方仍是一間處於虧損的公司,然而現在卻成為他們最成功的一項投資。
圖/ testing via Shutterstock

但比起投資失敗的扼腕,孫正義更在意錯失潛力新創的懊悔,好比說過去因價格太高而放手的Airbnb等獨角獸。即使疫情使旅遊業大受打擊,Airbnb目前市值仍高達800億美元以上。

「我認為他們是一間很傑出的公司,擁有非常棒的商業模式及人才,但我覺得價格有點太高了,當時的我沒有足夠智慧接受他們的開價。」孫正義表示。

孫正義指出,軟銀決定投資一間新創時,通常只有5%的新創已經獲利,其餘95%皆處於虧損,且虧損還不斷擴大,挑選投資標的時關鍵在於長遠的目光,以及足夠的想像力,勇敢想像這些公司能否獲得客戶青睞。

而對於日益龐大、陷入壟斷疑慮的科技巨頭,孫正義則相當泰然,他並不擔心科技巨頭會壓縮新創的生存空間,「我認為這些公司還在合理範圍內,許多新創仍有自己的發展機會,沒有太多抱怨。」

加快旗下新創上市腳步,SPAC成軟銀新歡

孫正義形容,願景基金的商業模式是「金蛋製造者」,藉由一次次的上市程序,將璞玉般的普通雞蛋變成金蛋。上個財年中,旗下新創上市總計為一、二期願景基金創造近5兆日圓的收益。

軟銀正逐漸加快旗下新創的上市腳步,過去一年裡,有14間願景基金旗下新創透過IPO等形式退場,而再前一年只有8間。孫正義表示,他們正計畫建立一個生態系,未來一年可以有數十間新創透過上市等管道退場。

近期掀起浪潮的SPAC也受到軟銀青睞。旗下投資的東南亞乘車新創Grab已經宣佈與空殼公司合併,預計將以350億美元的估值創下SPAC史上最大規模紀錄;去年導致軟銀滑鐵盧的WeWork,雖然估值從470億美元大幅衰退,也宣佈將透過SPAC上市,估值約90億美元。

Grab
軟銀所投資的東南亞乘車新創Grab,預計將以SPAC的形式上市,估值上看350億美元。
圖/ shutterstock

延伸閱讀:7張圖,看懂SPAC怎麼運作!Grab、WeWork都靠它掛牌,如何掀起美股IPO狂潮?

另外,線上貸款公司Better也預計將以SPAC方式,估值約77億美元,地圖繪製工具新創Mapbox也傳出正在與SVF Investment協商SPAC上市,估值約20億美元。

不過SPAC上市有利有弊。孫正義認為,SPAC的好處是能夠提供商業預測,以及較為明確的報價,但IPO可以接觸到更多投資者,且新創們也大多偏好透過IPO上市。

孫正義談接班人議題,暗示可能從旗下新創中挑選

而年屆63歲的孫正義,也難得談及接班人話題,透露在挑選出接班人之後,預計會與對方共同長跑約10年時間,才會放手交棒給下一代,「所以我必須盡快找到接班人,已經沒有太多時間。」

至於接班人可能是誰,孫正義並未給出明確的答案,僅透露旗下新創可能會有合適的人選,「我們有多達200名企業家,如果這個數字增加至500甚至1,000,那其中肯定有一個適合的人選。」

資料來源:日經CNBC

責任編輯:蕭閔云

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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
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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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