泡沫餘生錄
泡沫餘生錄
2006.05.15 |

歷經網路泡沫的衝擊,大部分的人可能以為有生之年沒有機會目睹另一場泡沫經濟,或者自信地以為:就算有泡沫經濟發生,自己也聰明到足以置身事外。
事實是如此嗎?從去年以來,歐洲股市頻創新高,投資人說前景看好,日本房地產股市復甦,毫無異議地贏得《經濟學人》等雜誌一再吹捧。可是美國呢?聯準會一再調高利率,大小股神持續看衰美元,結果美股卻不斷上漲,原本還在爭議不動產是軟著陸或是硬著陸,結果根本沒有著陸。再看看台灣,投資人直接跳過兩年,凡事必稱2008年,果然股價一路攀升。對了,談到2008的還有北京,房地產在第一季狂飆了20%。四月份至少有十個交易日,全球三分之二以上的股市都出現上漲。
這如果不算泡沫,至少也該算是個警訊,全球經濟絕非一片榮景,政治上各國劍拔弩張的態勢不減,股市漲,能源漲,金屬也漲。全球私人銀行或財富管理的業務都蒸蒸日上,投資人已經重新燃起貪婪的習性,認為合理的投資報酬率是每年20%以上。

資產股將是最後一棒

其實歷史上泡沫經濟的來源,就是到處流竄的資金,包括財迷心竅的投資人把所有的家當拿出來,也包括在泡沫經濟過程中不斷累積的資產,這一波全球行情,最主要也是來自豐沛的資金在全球輪轉,這個現象,從台幣伴隨台股起飛不斷升值可見一斑。
當泡沫經濟的初期症候群出現時,投資人開始要做好準備,目前看起來最好的方法,是逐步提升資產組合中投資在被低估價值資產的比例,這種作法就是所謂的「價值投資術」。其實台灣在政治經濟前景仍然渾沌不明的狀況下所出現的股市榮景,最後一棒就是由價值投資接下來的,因為台灣這波股市從電子股漲到金融股,最後延燒到資產股。而現今台灣的資產股,其實就是價值投資,也就是無論股市如何變化,資產股依然有其最基本的價值。

股價和獲利已經脫鉤

台灣以往也流行過資產股,但是這次資產類股飆升,和以往因為台灣經濟基本面一片火熱,大家預期資產類股要不斷攀升的想法略有不同:過去投資資產股強調漲價空間,如今的資產股價值在於保值能力,也就是就算資產價值不再上漲,目前買進的成本還是相對較低。 過去泡沫經濟的幾個現象之一,就是股價與獲利脫鉤,這個狀況在台灣已經出現,但是全球股市到底是不是已經走向泡沫,還有討論空間。但價值投資術可以避免衝擊,因為股價如果不是跟獲利有關,就得和淨值有關,無論選擇價值相對被低估的日本股市,或是許多資產都以成本入帳的台灣資產股,都是預防在泡沫經濟下受傷的好方法,如果覺得股票漲得有點嚇人,價值投資術是最好的防身術。

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OpenAI 重磅講者親臨高雄|掌握前瞻 AI 與產業轉型關鍵趨勢
OpenAI 重磅講者親臨高雄|掌握前瞻 AI 與產業轉型關鍵趨勢

隨著 AI 工具逐漸普及,真正拉開差距的,已不只是技術或算力的強弱,是企業能否整理資料、重新設計流程,並把 AI 融合既有工作方式,持續轉化為營運價值。

Amazon Web Services(AWS)將於10月23日於高雄舉辦「2026 亞馬遜港都 AI 創新日」邀請 OpenAI 與製造、金融、交通、零售及運動育樂等領域的實務代表,從技術趨勢、資料治理、流程設計與組織轉型等面向,拆解 AI 落地前必須處理的現實問題,協助企業重新檢視自身的導入條件與下一步布局。

企業下一步,不只是再導入一套 AI 工具,而是讓 AI 進入日常營運

模型可以採購,系統可以建置,但資料是否整理到位、流程能否重新設計、組織是否清楚由誰負責,才是決定技術能否持續發揮價值的關鍵。

高雄近年推動數位轉型,同樣面對這項核心課題。亞灣周邊聚集扣件、石化、鋼鐵等傳統產業,場域複雜、既有系統眾多,正因如此,更能檢驗一套 AI 導入方法是否具備複製與擴大的條件。城市發展也從建置算力基礎,進一步走向讓技術真正進入產業與治理現場。

AWS 連續六年深耕高雄,今年以「雲騰智慧大南方 齊創 AI 好未來」為主軸,將討論重心從雲端與算力基礎,推進到應用全面升級,協助城市從「有 AI」走向「AI 有感」。

政府治理是否更即時、產業流程是否真正改變、市民與使用者能否感受到服務提升,才是「AI 有感」的具體檢驗。延續「高雄試點、全臺普及、雲端出海國際」的發展路徑,10月 23 日登場的亞馬遜港都 AI 創新日要談的不只是企業「有沒有 AI」,而是導入之後企業的真實改變。

2025 亞馬遜港都 AI 創新日現場,資料照
圖/ AWS

OpenAI 重磅講者親臨高雄,從技術前沿看見企業的關鍵課題

今年活動特別邀請 OpenAI 東南亞暨台灣合作夥伴總監 Mark Jeffrey,以「前瞻 AI 如何助力產業領袖開創新局」為題,分享在 AI 技術快速演進之下,企業應如何重新思考未來布局。

面對 AI 能力邊界持續擴張,哪些應用已具備規模化條件?哪些仍需要更完整的資料、治理與組織準備?這是正在規畫下一階段 AI 投資的企業必須先回答的關鍵課題。

上午議程將從資料、組織與金融三個面向,拆解 AI 落地前必須處理的現實問題。「數據為本,AI 啟航」先回到資料基礎:外部模型跑得再快,若企業自身的欄位定義、存取權限與資料品質尚未整理到位,技術仍難以轉化為可靠判斷。

「打造 AI-Ready 組織的關鍵布局」論壇則聚焦組織當責。AI 專案通常橫跨資訊、營運與管理部門,真正困難的不只是把系統建起來,而是由誰推動流程改造、由誰認列成果,以及當 AI 產出的判斷出現問題時,責任最後應由誰承擔。公部門、製造業與雲端服務業者如何從不同角色處理這些問題,對其他組織同樣具有參考價值。

金融創新論壇將討論 AI、虛擬資產與企業轉型。金融場域對資料安全、合規、風控與可追溯性的高度要求,也提醒企業:效率不能取代治理,AI 更不能成為責任模糊的理由。能否在高監管、高風險環境中建立清楚邊界,將直接影響 AI 應用能不能被長期採用。

2025 年活動論壇現場,資料照
圖/ AWS

從六種產業場景,看 AI 如何走進真實流程

真正具備參考價值的 AI 案例,不只要說明「做了什麼」,還要回答幾個更實際的問題:解決哪一段流程、使用哪些資料、在哪個節點交給 AI、誰負責最後判斷,又如何確認投入確實產生價值。

下午議程規劃橫跨智慧支付、製造、媒體科技、智慧交通、零售製造與運動育樂六種產業場景。每個場景面對的資料條件、即時要求與風險門檻都不相同。

產業場景 議程規劃與關鍵課題
智慧支付 藍新金流運用 AWS AI 自建智能 KYC 與交易監控;處理身份辨識、交易監控與風險判斷
製造 以語意層串接資料孤島,讓 AI Agent 正確理解分散在不同系統的資料
媒體科技 會說台語的 AI Agent:從醫院櫃台到第一線的落地實戰
零售製造 零售製造轉型;把技術接進實際營運與使用者體驗

這些差異進一步說明,AI 沒有一套可以直接複製到所有產業的標準答案。企業真正需要的,不只是更多案例,而是看見不同產業如何依資料條件、即時要求與風險門檻,把 AI 融入實際營運與使用者體驗。

現場同步打造「產業賦能走廊」,邀集超過 15 組雲端生態系夥伴設置展示攤位,聚焦智慧製造、金融科技與城市治理的真實痛點與解法。無論企業目前卡在技術、資料、治理,還是組織協作,不同問題點,都能找到對應的解方。

10 月 23 日,從智慧製造的產線優化、金融科技的風控升級,到運動產業的會員體驗創新,看 AI 如何從概念走進產業現場,成為百工百業轉型升級的實際動能。

10/23高雄展覽館盛大舉行
圖/ AWS

「2026 亞馬遜港都 AI 創新日」,掌握 AI 賦能百工百業、領航產業升級的實務趨勢
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