全球房價今年開始反漲為跌
全球房價今年開始反漲為跌
2005.08.15 | 科技

全球房價今年開始反漲為跌

在《經濟學人》最新公布的〈全球房價指數〉(House Price Index)中,在被納入指數的二十個國家中,今年第一季房價漲幅超過10%的國家超過半數,而去年漲幅最高的美國全國平均漲幅為50.5%,今年第一季則又增長了12.5%,事實上,美國房價上漲並不是短期現象,從1997年到今年第一季,美國房價漲幅為73%,創下近十年來的高點。在HPI指數調查中,南非以高達224%的漲幅名列第一,而西班牙、愛爾蘭、英國、澳洲漲幅都超過一倍。
國際貨幣基金會(IMF)的研究指出,這波房價上漲因為利率、經濟活動、政策調整而成為全球現象,尤其利率引發的資金流動與購屋需求最為強勁。低利率使得投資人認為償還房屋貸款的利息比租金來得便宜,但是現在的房價是否真的合理?從《經濟學人》統計的房價租金比來看,房價與租金之間已經出現了巨大差異,美國的房價租金比率比1975到2000年的平均值提高了35%,甚至英國,澳大利亞和西班牙的房地產價格都高估了50%。
然而根據美國商務部最新的資料顯示,美國房市今年3月份的房價下跌17.6%,這一數字創下了1991年以來房價的最高月度跌幅。房價開始下跌的國家還包括英國、澳洲、愛爾蘭等,以英國為例,儘管今年第一季的房價漲幅還有5.5%,但是交易量比去年同期減少29%,經濟學家預估,美國在接下來的一年內也會開始下滑。
房價出現的反轉訊號讓IMF提出警告,全球房價不會同步下跌,但是所產生的影響將會非常大,一旦房價暴跌發生之後,所產生的傷害是股市崩盤的兩倍大,甚至會導致經濟衰退。

房價上漲背後的隱憂供需失衡

房價上漲的現象在全球各地發生,儘管經濟學者認為,過去幾年房價漲得太高,降低了人們的支付能力,而且利率的上漲也會影響購屋意願,因此保守預估今年全年的漲幅約在15%到20%之間,但是今年第一季仍上漲了28%。
從1995年至2004年,愛爾蘭的都柏林房價漲幅為273%,居全球之冠。英國倫敦房價從1996年起漲,點燃了全球各大城市的地產熱,房價從1997年到去年,幾乎年年都已近20%的漲幅繼續推高房價,使得倫敦去年的平均房價為27.8萬英鎊(約新台幣1600萬元),為全球之冠。主要原因是歐洲經濟成長穩定,上漲時間與漲幅超前其他地區。不過今年第一季倫敦房價漲幅已經降到比前年同期只增加12%,房價漲幅逐漸趨緩。
西班牙首都馬德里過去一年新屋平均價格漲幅為14%,西班牙全國房價過去二十年年均漲幅是10%,而現在新屋的平均價格是1985年時的七倍。西班牙人認為,購買房屋的利潤比公債高,也比股票獲利穩定,不過受到房價上漲的鼓舞,西班牙建設開發部統計去年已有60萬戶新屋開工。
南非則是過去三年房價漲幅最高的國家,南非首都約翰尼斯堡去年一年的漲幅為32%。不過,南非與整個國際市場房價上漲的原因並不相同,主要是因為南非黑人中產階級數量持續增加,並且經濟能力增長,造成房價上漲。
美國過去一年房價漲幅只有12.5%,其中以南加州Bakersfield的33.7%漲幅最高,而觀光大城拉斯維加斯去年的漲幅也有33%。過去五年則以華盛頓DC特區的平均房價漲幅最高,高達108%。
相較之下,亞洲地區大城市的房價漲幅表現相對弱勢,香港去年第四季房價漲幅相較前年同期漲了29%。而根據摩根士丹利的統計,1998至2003年中國房地產銷售量每年以24.5%高速增長,中國官方統計,現在房地產市場最熱的上海,去年房價平均漲幅僅14.6%,只有在市中心內環線以內的房價漲幅較高為27.5%。
至於台北的房市,過去五年到今年上半年為止,新推個案標準每坪單價漲幅約15%,但是整體台灣地區的漲幅卻只有2.1%。
房屋銷售速度下降使得價格漲幅萎縮,正在各城市同步發生,各國政府積極採取升息、採取調高房屋稅、增值稅,企圖減緩投資客炒作房市。房地產目前最大的隱憂在於供需失衡,當消費者的購屋力因為房價、利率的高漲而下降,各地大量正在興建或待售的房屋,將會因為供過於求,使得房價面臨嚴重考驗。

全球流動性泡沫創造高油價幻影

自去年第三季來油價一路攀升,主要是供給與需求之間的緊張關係以及人為炒作因素。近期因為沙烏地阿拉伯可能遭受恐怖攻擊以及美國煉油廠的停工,引發了市場對石油供應的憂慮,八月上旬原油期貨價格創下每桶逼近65美元的歷史新高。
儘管供需失衡的情況提供石油價格飆漲的好理由,但是摩根士丹利首席經濟分析師謝國忠卻認為,高油價是一個泡沫,因為全球經濟對石油的強勁需求反映的是全球流動性泡沫,在原油期貨與油品市場中最大的買單,幾乎是來自於對沖基金,創造出投機性的需求。
中國是目前全球最大的原油進口國,印度對進口原油的依存度高於中國,未來預估15年內原油消費會比目前再成長一倍。全球最大的能源集團埃克森美孚(ExxonMobil)預測,石油輸出國組織(OPEC)以外的石油產量5年後就將達到最高點,未來供給面顯得吃緊。為了解決高油價對於經濟帶來的衝擊,亞洲國家對原油的需求量正在逐步降低。今年上半年,中國的原油進口量雖然小幅增加3.9%,但是遠低於去年同期的34.8%。其他如韓國下降7.6%,印度也下降了4%。此外,許多國家開始積極尋找替代能源,像是中國上半年煤炭進口量增長58%。日本石油進口量下降2.1%,但是天然氣進口量卻增長7.1%。
從高油價獲利最多的莫過於石油生產商,對於亞洲經濟成長以及中國需求寄予厚望,但是謝國忠提醒,亞洲與中國的經濟成長都以慢速進行,當能源市場認清亞洲或中國需求並非無止境時,油價便會開始大幅下跌。

中國印度大量需求造成貴金屬上漲

在貴金屬市場中產品交易量最大的是黃金與白銀,而貴金屬在國際交易平台上都以美元為主要計價單位,因此美元匯率的走勢影響價格波動。世界黃金協會研究顯示,由於新礦的準備作業時間長達七到十年,而主要的產金國家如南非、美國、澳洲等國,都嚴格管制產量,可預見未來數年全球黃金產量難以大增,而去年黃金需求量,受到印度與中國對於消費金飾需求大幅增加,價格維持在420美元以上。
在黃金市場裡最受矚目的,就屬中國市場的需求大幅攀升,因為個人收入增加與政府鼓勵消費刺激內需的雙重因素下,今年第一季中國的黃金珠寶需求增加13%,而投資用途的黃金更是增加36%。美林證券預估,人民幣若逐步升值,增加對美元計價商品的購買力,到2010年時,中國將取代印度成為全球最大黃金消費國,而金價甚至由現在每盎司437美元上升至725美元。
此外,當1944年黃金被列為國際貨幣系統的一部分後,黃金的價格就成為和固定匯兌下的轉換因子,美元走勢對非美元國家的貴金屬價格影響頗大,如果美元上升,非美元國家對黃金購買力將會下降,打擊黃金價格;反之,隨著美元走勢長期呈現疲弱,黃金的價值則相對強勢。
在白銀市場上,主要受到中國對外出口白銀的數量增加,使得價格表現不如黃金,但是從過去五年的價格波動來看,電子工業用的銅、鉛、鎳、白銀、白金漲幅都在四成以上。整體而言,全球經濟若能持續成長,貴金屬的消費與工業需求將會持續增加;反之,如果經濟情況逆轉,將對需求造成打擊,使得價格失去持續上漲的支撐。

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AI 成為企業新基礎設施,勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合
AI 成為企業新基礎設施,勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合

因應生成式 AI、代理式 AI 與實體 AI 的崛起,模型成為企業資訊基礎設施的一環,企業不僅需要算力、還必須具備同時管理多個 AI 模型、優化營運成本,以及確保 AI 基礎設施的安全與穩定;有鑑於此,服務超過 2,000 家企業客戶上雲的勤英科技(ELITE CLOUD)將業務範疇從雲端代理延伸到 AI 基礎設施整合商,協助企業整合多元模型資源、因應不同應用場景彈性調度算力資源,在 AI 新世代建立可規模化的 AI Infra 能力。

「隨著 AI 從單一聊天機器人進化到多模型、多代理協作,企業的核心競爭力不再僅是擁有 AI,而是建立一套可管理、多模型共存、穩定、安全且可持續擴充的 AI Infra 環境。」勤英科技區域總經理黃士培表示,為協助更多企業推進 AI 創新實務,勤英科技從原本的 AWS、Google Cloud、Azure 雲端代理角色,進一步轉型為 AI 基礎設施整合服務商,透過多語言模型平台 MixRoute、代理式 AI 導入與企業資料治理服務,協助企業建立真正可落地、可管理、可擴展的 AI 應用架構。

從 IT Infra 到 AI Infra,企業最大挑戰不是模型、算力而是管理

過去幾年,許多企業透過生成式 AI 實現「問問題」、「摘要文件」、「生成簡報」,提升員工工作績效,而代理式 AI 的崛起與普及,則讓「內嵌 AI 的企業應用」快速成為新常態,從企業資源規劃(ERP)、顧客關係管理(CRM)、人力資源(HR),到客服、研發甚至製造系統,AI 開始深度嵌入各類企業應用,AI 扮演的角色也從單純的輔助工具,逐漸進化為企業營運與決策流程的重要核心。

也因此,企業保持未來競爭力的關鍵,不再是「有沒有導入 AI」,而是「是否具備管理 AI 的能力」,包括如何讓多模型共存、如何控管 Token 成本、如何確保資料品質與一致性、如何依不同部門需求配置 Agent,以及如何避免 AI 成為新的資訊孤島,都是企業導入 AI 後的新挑戰。

「Gemini、Claude、OpenAI、Mistral 等模型快速迭代,意味著企業若只押注單一模型,未來很可能在成本、效能與彈性上失去優勢。」勤英科技區域總經理黃士培表示,企業接下來更需要以「Models as Infrastructure(模型即基礎建設)」的思維,將大型語言模型視為與運算、儲存、網路同等重要的基礎資源來規劃、治理以及進行成本管理,將資訊系統架構重塑為 AI 基礎建設。

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圖/ 數位時代

勤英科技服務的客戶數超過 2,000 家,不少客戶已導入 AI 應用服務,正積極建置 AI Infra 與管理環境,因此,勤英科技自 2025 年積極轉型,將 AI Infra 視為企業長期競爭力的基礎建設來經營,業務範疇從傳統雲端代理擴展至 AI Infra 整合服務商,例如與多模型平台 MixRoute 合作,並開發可支援單一登入(SSO)、彈性調度不同大型語言模型 Token 的管理平台,協助企業簡化模型管理與成本控管,將更多資源與心力聚焦於核心業務與創新應用。

從雲端代理走向 AI Infra 整合,勤英科技從三面向協助企業發揮 AI 綜效

有鑑於 AI 應用與雲端環境息息相關,勤英科技除因應企業客戶的多雲策略協助管理多雲環境、優化成本,以及落實資安治理,更因應不同使用情境推出三種 AI 方案助力企業:

第一:提供開箱即用的 AI 服務。

黃士培以 Google Cloud 的產品為例解釋,透過整合 Gemini 的 Google Workspace,企業可直接在 Gmail、Meet、Docs、Sheets、Slides 中使用 AI 功能,包括會議摘要、文件生成、簡報整理等,快速提升員工生產力,同時,增強企業對 AI 應用的信心,為之後的應用深化做準備。

第二:協助企業規劃、打造與導入代理式 AI 應用服務。

「對於擁有豐沛結構化數據資料、知識庫的企業來說,除以生成式 AI 打造企業大腦,還會透過代理式 AI 提升自動化執行能力,重塑工作效率。」黃士培表示,勤英科技可以基於 Google Gemini Enterprise,提供含括底層雲端架構、AI 模型調度、資料治理與 AI Agent 串接等服務,讓企業員工可以自然語言安全調用企業資料,讓 Agent 進一步執行任務與推動流程。

舉例來說,勤英科技協助在台灣成立超過 50 年的製造業品牌商將 Gemini Enterprise 介接 SAP 與 Salesforce 訓練模型、建立可供 AI 調用的企業知識中樞;另在影音內容生成領域,勤英科技亦協助客戶導入 AI 自動化技術,將內容產製成本縮減達 90%。

第三:提供多模型聚合管理平台,滿足企業以 API 串連各種模型的需求。

勤英科技與新加坡 MixRoute 合作,提供企業客戶多模型管理平台,讓企業可以視需求彈性敏捷的調度 Gemini、Claude、OpenAI 等不同模型,並透過單一帳號、單一帳單與 Budget Alert 機制,管理 token 使用量與 AI 成本。

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圖/ 數位時代

「透過我們提供的多模型管理平台,企業客戶不會被單一模型綁定,可以在模型快速疊代的環境下,更靈活地管理成本與算力資源。」黃士培如是說道。

總的來說,隨著 AI 應用從單點工具走向大規模企業部署,下一波競爭核心將從模型能力延伸至 AI 基礎設施管理能力,而這也是勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合服務商背後的核心原因:當 AI 開始成為企業營運的一部分,企業需要的,已不只是模型供應商,而是能協助串接雲端、資料、Agent 與應用場景的長期技術夥伴。

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