別再怪執政黨了
別再怪執政黨了
2005.11.15 |

敦化南路50坪老房子,市價大約2000萬,車位另計350萬,我想問本刊有孩子的讀者:房價跌回當初(民國73年)售價一坪15萬(車位50萬)、或孩子長大後自己賺錢買這樣的房子,二者中,你覺得哪個可能性比較大?
我用同樣問題問身邊朋友,在我不算狹小、自認往來無白丁的圈子裡,居然沒有一個人認為房價會跌回去(大家異口同聲:除非老共打來,跌一半都不可能)。 儘管如此,妙的是,自信孩子「不靠父母、憑自己能力就買得起」的家長卻也沒幾個(大部分是「我這房子留給他應該就行了」或「我們家就一個男的,多少要幫他一點嘛」)。

下一代面臨債比財富多的挑戰

我粗淺的看法是:沒有父母幫忙,這群伴著手機、iPod長大的下一代,成年後,恐怕沒幾個買得起台北市的房子。這還不包括,阿扁總統執政八年後,台灣每人身上要多負擔幾十萬、甚至上百萬的債;或是到了2030年,台灣每四人當中就有一個老年人造成的重擔。
可是,這一代生於憂患的台灣父母太厲害,個個都像超級機器人一樣:工作→賺錢→存錢→買房子、工作→賺錢→存錢→買房子、工作→賺錢→存錢→買房子……,使得銀行裡躺著二十幾兆現金,房價跟著翻兩番不說,全球所有名牌精品爭先恐後全擠到島上來兜售(例如連香港都沒賣的LAGERFELD,台灣北中南都買得到;全球限量55輛,台灣配額僅一輛的賓士CLS 55 AMG,公開3小時就被訂走……),生意還好得不得了。 這麼厲害的上一代,下一代卻買不起敦化南路50坪老房子?

未來不該是物質富裕、精神空虛

沒錯,對那些念台、清、交的孩子們而言,可能性也許不高,但對一般普羅大眾卻絕對有可能。在政府負債不斷增加、國民所得原地踏步、社會貧富持續擴大……這些問題無法改善下,我們下一代將面臨遠超過他們想像的嚴峻挑戰。
面對這樣結構性的無奈,除了等待2008年來臨外,每個人眼前能做的,似乎只能把家門前的雪掃乾淨,盡一切可能,把自己寵愛的、從小沒吃過什麼苦的孩子「教好一點」(例如不光教孩子如何當個有情有義的贏家,也要知道如何做個能屈能伸的輸家)。 午夜夢迴,我自己常惋惜:過去30年走出貧窮、邁向致富之路的台灣,最大的遺憾,其實是沒有在一邊走向富庶的過程中,一邊培養出新的人文素質與社會文化,例如一種「能富而好禮,也能安貧樂道」的自在,讓我們或我們的下一代,可以用坦然、健康的心態,去迎接不一定美好、更不一定有夢相隨的未來。
今天起,別再怪執政黨了(記得「大家要有過苦日子的準備」這句話嗎?他們早就警告過我們啦)。

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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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