【陳平專欄】誰是投資人眼中的蘋果
【陳平專欄】誰是投資人眼中的蘋果

以前蘋果大好時,大家都不願意看其他的族群,現在蘋果光環減弱了,也許整個股市會變得比較健康,其他產業的投資價值也比較能被看見。

那天在看蘋果的新聞時,突然有個有趣的想法,覺得蘋果現在就好像神仙下凡一樣,過去高高在上,每推出新品都讓市場驚訝的情況,現在已經有所改變。蘋果的產品失去了創新力,而且銷售情況也進入高原期,因此接下來,蘋果只能改變策略,尋找新動能。

在還沒有推出另一個革命性新產品前,蘋果會進入比較尷尬的狀況,目前它的因應策略就是不斷在原有產品上推陳出新,但實際上卻大同小異。

這樣的情況對台灣廠商也帶來衝擊,對應在投資操作上就是要開始慎選。比如對鏡頭龍頭廠等無可取代的廠商來說,蘋果目前的策略對它是好的,因為新產品不斷推出,有助於維持它的毛利率。但除此之外,其他多數的蘋果供應鏈獲利其實都會受到影響,因此不像去年的投資方式就是把網撒出去,買下整個蘋果的部位,現在可以選擇的已經沒剩幾家。

以前蘋果大好時,大家都不願意看其他的族群,所以換個角度想,現在蘋果下來了,也許整個股市會變得比較健康,其他產業的投資價值也比較能被看見。

比如現在全世界都在布建LTE,過去歐美在走時我們沒有感覺,因為根本沒有機會跟那些歐美大廠合作。但現在中國切入這塊市場,台廠機會就多了,因為中國網通大廠配合的對象是台廠,所以法人今年會非常注意這一塊。

網通族群已經休息了很久,它們的業績從去年第四季就開始攀升,加上中國的十二五計畫把LTE放成重點發展項目,同時也是全球的趨勢,所以我們對網通族群有一個持續性的展望,甚至覺得它可以取代蘋果的光環。

另外,大尺寸電視也是個越來越明顯的趨勢,從過去的37吋慢慢提升到60吋。大尺寸電視以現在這個價格來看一定會大賣,一旦銷售量大增之後,對於整體面板的消化就會很明顯。剛好這幾年面板的產能並沒有增加,廠商的折舊也提得差不多了,所以面板廠今年也是可以期待的。

這個從美國帶起的大尺寸趨勢,未來滲透率一定會越來越高。而電視尺寸變大後,因為要求更高的解析度、更好的畫面,帶動的將不只有面板需求而已,對於一些零組件,包括驅動IC等,台廠都有機會。

其實對於蘋果,我們從去年底就開始看得比較保守,所以現在投資的方向也已經慢慢轉到LET、大尺寸電視、低價智慧型手機等相關族群。雖然如此,蘋果也還沒有死,對於1月發布的財報不如預期的利空,市場也早已提前反應。所以短期內,對蘋果供應鏈的股價不會有太大的影響。接下來就期待蘋果計畫將於今年推出的iTV,能否再帶領蘋果族群創造另一波高峰了。(口述/陳平 整理/楊欣霖。數位時代雜誌2013年2月號

[陳平]紐約大學政治系國際關係所碩士,曾任大眾投信投資處經理、日盛投信專戶管理部主管,現為日盛投信投資長。

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AI 智慧代理人時代來臨!三大導入階段, AI 落地企業不卡關
AI 智慧代理人時代來臨!三大導入階段, AI 落地企業不卡關

生成式 AI 帶動企業數位轉型浪潮持續升溫,各界不再滿足單一任務型的 AI 應用,而是期盼 AI 能真正成為具備主動決策與多工能力的「智慧代理人」(Agentic AI),在最少人為干預的情況下,自主推進工作流程、完成複雜任務。

但企業導入AI並非一蹴可幾,而是需要對AI有正確認識,並制訂循序漸進的導入流程,才能真正發揮AI功效。在2025台灣人工智慧年會中,cacaFly 聖洋科技技術副總吳振和提出三大導入關鍵階段,深入剖析企業如何從概念驗證(PoC)階段,逐步推進到實際上線(Production),並分享實務經驗與觀察。

延伸閱讀:生成式AI可以怎麼用?cacaFly現身說法,助企業應用GCP服務智慧轉型

解鎖 Agentic AI,企業邁向多任務智慧代理

「很多公司會問,One AI 要做什麼事?但實際上,若要讓 AI 回答公司內部政策或新法條的相關問題,僅靠基礎模型並不足夠。」吳振和指出,要讓 AI 真正成為能「做事」的智慧代理人,前提是它必須理解企業內部的脈絡與知識,並即時掌握外部變動的資訊。

企業必須先釐清內部規範是否與最新法規相符,這意味著系統必須具備持續爬取與解析最新資料的能力。為此,企業必須先截取與整理內容,再建構成專屬的知識庫(Knowledge Base),確保資料品質達到可用標準後,再透過檢索增強生成(Retrieval-Augmented Generation, RAG)技術,使 AI 能夠即時動態查詢並生成符合企業語境的回答。

延伸閱讀:從資料清洗到 RAG,大型語言模型的必需品,做出專屬企業的 AI 知識庫!

吳振和強調,這是一個動態循環的過程:從資料蒐集、品質控管、知識庫建構到生成應用,每一環節都息息相關,任何一處鬆動都會影響最終產出的準確性與可信度。

cacaFly 聖洋科技技術副總吳振和
圖/ cacaFly

破除「一次到位」迷思,從驗證到落地的三大關鍵階段

許多企業對 AI 寄予厚望,因此常將 PoC 視為年度計畫的重點,希望能「一次到位」做出具體成果。但吳振和提醒,若缺乏清楚的系統工程思維,PoC 容易淪為「概念展示」,難以真正走入組織的日常營運。

他將導入 Agentic 系統工程的歷程,分為三個關鍵階段:

1.第一階段:可行性評估(Feasibility Study)
企業必須在投入資源前,先明確界定「最需要被 AI 解決的關鍵問題」是什麼,並進一步設計可量化的驗證指標。這不僅包括評估技術實作的可行性,更要從商業目標出發,釐清導入 AI 的具體使用情境、預期成效與風險邊界,如此才能確保後續模型選型與資料蒐集方向正確對齊業務需求。

2.第二階段:系統設計與驗證(Design & PoC)
在確定導入方向後,必須規劃清楚資料蒐集與整理流程,確保知識庫的內容具備正確性、完整性與時效性。吳振和特別強調,這個階段不能只追求展示效果,而應以「產品化思維」來構築 PoC,使其具備可擴充性、可維護性及安全性,才能為後續上線打下基礎。

3.第三階段:產品化與營運(Production & Operation)
當 PoC 驗證完成後,進入正式上線階段,挑戰也隨之而來。除了需要整合企業內部系統與流程,還必須建立持續監控與維運機制,確保模型表現隨時間演進不會劣化,並能快速回應法規變動或資料更新的需求。吳振和指出,這往往是最容易被低估、但也是最考驗企業組織能力的關鍵環節。

cacaFly 聖洋科技技術副總吳振和
圖/ cacaFly

建立模型優化根基,打造高品質的黃金資料集

吳振和特別強調,要讓 Agentic 系統工程真正發揮效益,企業必須先建立一套高品質的「黃金資料集」(Golden Dataset),作為模型評估與優化根基。他指出,黃金資料集的價值在於能為模型選擇與前測提供客觀依據,讓團隊能針對不同任務挑選最適合的模型,避免導入初期就誤踩方向。

同時,黃金資料集也能協助團隊辨識模型的常見錯誤與脆弱點,進而快速回應「模型飄移」(Model Drift)的風險。吳振和說明,所謂模型飄移,指的是即使模型本身未經改版,效能也可能隨著環境與資料變動而突然下降,導致原本表現良好的模型出現偏差。透過持續比對模型預測與黃金資料集結果,團隊才能即時察覺效能衰退,並進行迭代更新,確保系統長期穩定運作。

從小規模應用起步,漸進擴展至核心業務

吳振和分享,在實際輔導企業導入 AI 的經驗中,最常見的挑戰來自於「期待落差」。許多企業誤認為概念驗證(PoC)階段即可呈現完整的產品原型,然而實際情況顯示,若企業未能建立完善的資料架構與流程基礎設施,即使短期內展現亮眼成效,也難以確保長期營運的穩定性與可持續性。

也因此他建議企業在規劃 AI 導入時,應採取漸進式策略,從小規模應用場景著手,逐步擴展至核心業務領域。企業應將 PoC 定位為整體產品開發生命週期的重要環節,而非獨立的一次性專案。

AI 的導入不僅是一場技術升級,更是企業組織文化與決策流程的轉型工程。唯有從資料治理、流程優化到人才培訓同步布局,才能確保 AI 能在企業內部真正「落地生根」,創造長期商業價值,成為真正的智慧代理人。

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