軟銀出清輝達股票!曾經哭倒在黃仁勳肩膀,孫正義為什麼又下車了?
軟銀出清輝達股票!曾經哭倒在黃仁勳肩膀,孫正義為什麼又下車了?

重點一:軟銀集團(SoftBank)一次賣出 3,210 萬股輝達(NVIDIA)股票,套現約 58.3 億美元,用於 AI 投資與資金調度。

重點二:部分出售 T-Mobile 持股(91.7 億美元),並以 Arm(安謀)股份質押貸款,共同支應對 OpenAI 的 225 億美元投入。

重點三:即使退出股權,SoftBank 的 AI 專案(如 Stargate、美國資料中心、Ampere 等)仍仰賴 NVIDIA 技術生態。

外電報導,軟銀集團在 10 月賣出其持有所有輝達的 3,210 萬股,合計套現約 58.3 億美元(約新台幣 1,810 億元);同時亦處分部分 T-Mobile 持股,取得 91.7 億美元(約新台幣 2,848 億元)現金,並以持有的 Arm(安謀)股份辦理保證金貸款。

公司財務長後藤芳光(Yoshimitsu Goto)在投資人簡報中表示, 此舉屬「資產變現」策略,目的是在維持財務穩健的前提下,為大型投資籌措資金。

市場反應相對溫和,輝達股價周二跌約 3%,顯示投資人多解讀為軟銀資金配置的必然選擇,而非對 AI 估值的看空;但軟銀股價卻迎來6.23%跌幅。

據熟悉內情人士表示, 前述三項現金來源將共同用於軟銀對 OpenAI 的 225 億美元投資,以及包括收購 ABB 機器人事業等其他計畫。

軟銀「All in AI」不變,賣輝達股票重點是:籌錢!

消息人士強調,拋售輝達股份與對 AI 估值的擔憂無關;研調機構 New Street Research 的 Rolf Bulk 也指出,軟銀在 2025 年第四季(10–12 月)需動用至少 305 億美元資本,單季支出高於過去兩年合計,出售股權與借款屬務實籌資。

Morningstar 的 Dan Baker 亦認為,這並非策略上的根本改變,而是資金流向其他 AI 相關資產。事實上,軟銀與輝達在技術層面的連結仍然緊密:包括規模高達 5,000 億美元的「星際之門」(Stargate)美國資料中心計畫、與 Ampere 運算等生態夥伴的投資布局,都高度仰賴輝達的加速運算與軟硬體堆疊。

換言之,股權退出不等同於生態脫鉤。軟銀仍以「All in AI」為綱,透過資產重配與外部融資,加強在生成式 AI、機器人與資料中心的長期布局。

出清輝達錯了?孫正義未必這麼認為

軟銀旗下 Vision Fund(願景基金)曾在 2017 年早期布局輝達,據報持有約 40 億美元部位,並於 2019 年 1 月全數出清。

在 2024 年 6 月的軟銀年度股東大會上,孫正義回顧投資失誤時表示,願景基金太早出清輝達,錯過約 1,500 億美元的潛在獲利。之後在 2024 年 11 月 13 日東京的 AI Summit Japan 與黃仁勳同台時,他以「靠肩作哭」的肢體語言自嘲,形容早賣輝達如同「漏掉一條大魚」,讓他非常後悔。

延伸閱讀:太早賣輝達!軟銀孫正義坦承錯失4.8兆元「漏掉大魚」,當初為何賣NVIDIA?

但嚴格說來,2018 年末至 2019 年初,輝達曾因加密貨幣退潮與庫存問題,股價自 2018 年高點大幅回落,市場對資料中心與遊戲動能轉弱高度不確定;尤其願景基金以約 7 億美元(約新台幣 217 億元)成本買入,出清時套現約 33 億美元(約新台幣 1,025 億元),可視為當時「入袋為安」的審慎作法,並非下策。

因此,軟銀在 2025 年再度賣清輝達股票,依各界看法,屬延續其動態資產管理紀律。

另一方面,軟銀正推進收購 ABB 機器人事業,以鞏固「實體 AI」與自動化版圖;同時,Arm 的股權亦成資金槓桿工具,支援對 OpenAI 的巨額投入。

綜合來看,軟銀以「資產變現+生態協作」雙軌,將股權收益轉化為對 AI 基礎設施與應用公司的長期押注;輝達的短期股價波動未改變其於 AI 供應鏈的核心地位,軟銀也維持與其技術路線的連結,在資料中心與機器人等領域持續擴張。

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資料來源:CNBC彭博

本文初稿為AI編撰,整理.編輯/ 李先泰

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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
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

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。

有關更多 Data-DI 相關資訊,請查詢網站:https://www.data-di.com/

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