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。

往下滑看下一篇文章
AI讓軟體開發更快,誰來接住「上線之後」?諾德資訊以Production as a Service補上最後一哩
AI讓軟體開發更快,誰來接住「上線之後」?諾德資訊以Production as a Service補上最後一哩

2026台灣設計展於9月24日至10月11日在桃園登場,以「桃園流」為主題,結合千塘之鄉的水文地景、國門之都的航空與物流優勢、多元族群文化匯流,以及 AI 科技應用,展現城市運轉的動態美學。

其中,為提供民眾不同於以往的互動體驗,AIoT 智慧感知大數據平台服務商棋苓(Chylyng)推出全展區 AI 穿戴互動體驗「FLOW CHECK」。參觀者配戴主辦單位提供的智慧手環後,可沿著展場動線於不同站點進行互動。即使多人同時參與,每位參觀者仍可依照不同的路徑、選擇與互動節奏完成體驗;系統並依據互動過程與結果,即時生成專屬的 Flowmomo 數位卡牌,讓參觀者儲存並帶走屬於自己的展覽體驗紀錄。

看似簡單的手環互動,背後其實是一套整合穿戴裝置、即時感測、場域互動、資料處理與雲端服務的完整系統。尤其在大型公開展覽環境中,不僅必須因應大量參觀者於短時間內同時使用,也必須確保從手環感測、站點互動、資料傳輸到最終結果產出的每一個環節,都能維持即時且穩定的服務品質。

棋苓以自主開發的 Eleplo AIoT Platform 為技術核心,整合穿戴裝置、感測設備、人員與資產定位,以及即時事件與資料管理,並負責建構 FLOW CHECK 的手環互動邏輯、站點應用、卡牌生成及參觀者操作介面。

專業分工合作:諾德資訊坐鎮後端,撐住大型公開展覽的服務韌性

為了讓系統從開發與測試環境順利進入大型公開場域,並進一步提升正式服務的可用性、資安與系統韌性,諾德資訊與棋苓採取專業分工合作。棋苓聚焦於 AIoT 平台、穿戴應用及使用者體驗;諾德資訊則負責後端基礎架構、正式環境部署、壓力測試、高可用性驗證,以及服務上線後的系統與流量監控。

由於展場現地部署時間僅有兩天,雙方將大量驗證工作提前至開展前完成。諾德資訊於正式開展前約一個月即建置專用測試環境,讓棋苓的應用服務提早與正式營運架構整合,並進行壓力測試、高可用性驗證及異常情境測試,使原本必須於現場進行的系統驗證工作大幅提前完成。

諾德資訊業務開發經理邱柏瑞表示:「FLOW CHECK 的挑戰在於大量參觀者可能集中於同一時段使用手環,因此除了確保服務穩定之外,也必須辨識進入系統的流量究竟來自真人使用者、合法自動化程式、AI Bot 或惡意攻擊,並透過即時監控及早發現異常。」為此,諾德資訊導入 IntelliFend Bot Management,協助辨識真人使用者、合法自動化及異常機器人流量,並於展覽公開服務期間透過遠端監控,持續掌握主機、資料庫、應用服務及外部流量狀態。

此外,為驗證系統在大型展覽情境下的承載能力,正式展出前,諾德資訊亦協助棋苓進行大規模壓力測試,模擬最高約 3 萬人同時使用的流量情境,提前觀察系統資源使用狀況、服務反應與可能的效能臨界點,並據此進行相關調校。

透過棋苓在 AIoT、智慧穿戴與互動應用上的技術能力,以及諾德資訊在正式營運環境、資安、壓力測試與維運監控上的經驗,雙方在展覽正式開放前,即完成從應用層到基礎架構的完整驗證,讓 FLOW CHECK 能夠在大型公開場域中穩定提供即時的 AI 穿戴互動體驗。

諾德資訊
諾德資訊業務開發經理邱柏瑞表示,FLOW CHECK展前模擬約3萬人同時在線情境,並即時辨識流量來自真人、Bot、AI或惡意攻擊,提前掌握系統臨界值。
圖/ 數位時代

AI加速開發腳步,但也增加「上線」考驗

從生成式AI到代理式AI,軟體開發速度快速提升,過去需要長時間才能完成的產品原型(Prototype)與概念性驗證(PoC)專案,現在可以很快完成驗證,讓軟體商有更多時間跟資源投入客戶需求、產品創意與使用體驗。

但是,從PoC走到Production,面對的是完全不同的考驗。
諾德資訊技術長張家榮解釋,進入正式環境(Production)後,軟體服務必須面對真實使用者的流量、不同客戶的IT環境、計算資源擴充、資料庫負載、網路連線、資安攻擊,以及服務異常時的切換與處理,就算在壓力測試時表現正常的系統,也可能在Production的時候出現問題。

更值得特別注意的是,AI不只讓開發者更快,也讓攻擊者發現漏洞的速度加快;過去,服務上線後還有時間慢慢觀察、修正,現在,服務一上線,可能很快就遭到掃描甚至攻擊。

也因如此,軟體商、系統整合商選擇基礎架構夥伴的條件開始改變,從過去關注功能與價格轉向:產品能不能順利上線?出了問題誰來處理?面對流量變化與資安風險,服務能不能持續運作?

張家榮表示:「諾德資訊可以提供從公有雲、私有雲、地端、邊緣運算、主機代管、網路,到維運與監控等服務,讓軟體夥伴可以將資源集中在應用與客戶需求,無須擔憂Production議題。」

諾德資訊
諾德資訊技術長張家榮指出,公司可提供從公有雲、私有雲、地端、邊緣運算、主機代管到維運監控的完整服務,讓軟體夥伴無須擔憂Production議題。
圖/ 數位時代

不僅提供資源,諾德資訊將Production變成一項服務

而這也是諾德資訊會提出「Production as a Service」的原因:不是在提供另一種雲端或主機服務,而是將軟體從開發走向正式營運所需的Production流程,轉化成可以被專業分工、驗證與持續維運的一項服務。

「Production as a Service不是單純把主機或雲端資源租給客戶,而是共同檢視這套軟體能不能順利上線與正常營運。」邱柏瑞表示。

實際做法包括,在上線前協助檢視架構,建立與正式環境相近的測試環境,確認系統正常狀態、最大承載量與資源需求,並驗證高可用性、資安、備援及服務切換機制;上線後則持續監看服務狀態、容量與流量,及早發現異常並處理。

諾德資訊之所以有這樣的服務能力,可以歸結為三點:

第一,長期累積的基礎架構與維運經驗,目前,諾德資訊同時服務的客戶數近30家,應用情境涵蓋IoT、購物平台、遊戲、音樂等不同類型的軟體服務。

第二,諾德資訊將每一個客戶遇到的問題與解決方案收攏至知識庫,讓團隊成員可以快速處理、借鏡,滿足客戶需求。

第三,依循ITIL的維運精神,並具備ISO 27001等資安相關認證,將服務流程、操作紀錄、備份、監控與異常處理等機制內化到服務之中。

這也是諾德資訊與單純提供雲端、IDC或主機代管服務的業者之間的最大差異:交付的不僅是基礎設施,而是讓服務持續運作的能力。面對客戶同時使用公有雲、私有雲、地端與邊緣運算環境,諾德資訊另以 MQloud 提供統一管理,把網路、防火牆、流量、監控與帳務收進同一套平台,降低跨環境營運的複雜度。

「軟體商負責開發,就像晶片設計公司;諾德資訊則負責協助完成測試、製程調整與正式生產,讓產品真正走向市場,希望成為『軟體界的台積電』。」張家榮如是說道。

展望未來,諾德資訊將持續深化 Production as a Service,成為軟體公司從上線到長期營運的夥伴。自構想階段起即與軟體商共同討論架構,於測試階段協助驗證,於準備上市時承接正式環境,上線後則持續守住流量、資安與服務韌性。軟體開發者與 SaaS 業者可將資源集中於產品與客戶,完整基礎架構與 24×7 維運則由諾德資訊端到端承接。

登入數位時代會員

開啟專屬自己的主題內容,

每日推播重點文章

閱讀會員專屬文章

請先登入數位時代會員

看更多獨享內容

請先登入數位時代會員

開啟收藏文章功能,

請先登入數位時代會員

開啟訂閱文章分類功能,

請先登入數位時代會員

我還不是會員, 註冊去!
追蹤我們
一次搞懂工業AI
© 2026 Business Next Media Corp. All Rights Reserved. 本網站內容未經允許,不得轉載。
106 台北市大安區光復南路102號9樓