謝國忠預測 熱錢將逃離中國
謝國忠預測 熱錢將逃離中國
2005.10.01 |

九月二十三日在華盛頓召開的G7(七大工業國)會議,因為中國財政部長金人慶和中國人民銀行行長周小川相偕受邀參加當日的午餐會談,被視為是一場西方國家向人民幣施壓的鴻門宴。 但是摩根士丹利亞太區首席經濟分析師謝國忠認為,G7會議不會再像過去那樣重點關注人民幣匯率,因為石油價格問題已經成為一個更嚴峻的問題「人民幣會在年底才面臨更大的壓力,因為屆時美國國會可能會對中國徵收二七.五%的關稅,以促使人民幣同步升值,」謝國忠判斷。
面對今年年底美國國會的施壓,是否會像過去那樣驅使更多的熱錢湧入中國?這一點謝國忠表示並不肯定。他分析,「經濟基本面已經發生改變。中國的經濟增長高峰期已經過去,而房地產行業正進入一個調整期。與中國相比,美元的利率相對變得更高,因此在這種情況下,也許並不是政治家們說了算。」

升息將使得熱錢逃離中國

謝國忠比較擔心的是,美國聯準會正不斷升息,以控制房地產泡沫,「我們並不清楚這種利率究竟會高到什麼地步,但是如果美國聯邦基金利率上升至五%,熱錢將逃離中國。」 謝國忠表示,中國的經濟發展很大程度上,是由政府和國營企業的固定資產投資拉動。當生產能力過剩時,各級政府就推動出口。
由於中國已經成為世界上巨大的經濟體,占有全球GDP的五%、全球貿易的八%,以及全球固定投資的一二%,因此中國的發展正不斷地對全球經濟發生實質性的影響,不斷吸引外國投資者把工廠搬到中國。
也正是因為這個原因,中國的貿易夥伴們才一再對人民幣施壓,來表達他們的不滿。謝國忠說:「西方國家對人民幣施壓的目的是為了減輕對本國就業的壓力,因此除非中國的出口停滯甚至倒退,否則他們決不會善罷甘休的。」

人民幣面臨反向的壓力

「中國在與世界打交道時應該靈活一些,」謝國忠說,與其他途徑相比,中國的發展更依賴外部世界,中國需要改變它的發展模式,以期在投資和消費之間尋找平衡點。「形勢表明,熱錢的流入速度已經開始放慢,」謝國忠指出。
他認為,目前人民幣的升值壓力主要是來自貿易順差的驅動而非熱錢的追捧。「由於固定投資的減速,一些順差轉成了貿易盈餘。」雖然中國官方資料沒有顯示,但是中國的固定資產投資已經有所緩和,每個月高達一百億美元的貿易盈餘足以支撐住人民幣的匯率。
事實上,下半年人民幣可能會面臨反向的壓力。FED仍然保持繼續加息的態度,所以人民幣未來幾個月的動態就更值得深思,而近期美元兌歐元和日元已經走強不少,如果中國真的以一籃子貨幣為參考,人民幣兌美元應往相反方向發展。

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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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