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 Agent 時代來了!SUPER 8 Studio ORRA 如何讓企業快速招募、治理 AI 團隊?
AI Agent 時代來了!SUPER 8 Studio ORRA 如何讓企業快速招募、治理 AI 團隊?

隨著微軟、Google、AWS 等巨頭紛紛喊出「AI Agent將接管工作流程」,企業營運已正式宣告進入 AI 代理人時代。在可預見的未來,真人員工將與大量 AI Agent 協同工作,而企業也將面臨新的挑戰—如何規模化部署與管理這些 AI Agent。

對企業來說,打造一隻 AI Agent 並不難,但當企業需求的是數十、甚至數百隻 Agent 時,該如何快速招募、有效管理,並確保每位 AI 員工都遵循企業的權限規範與治理機制,成了普遍的落地痛點。對此,SUPER 8 Studio 雲發互動科技創辦人暨執行長陳子龍認為,解方就在於一套兼顧開發效率與治理能力的平台。

從招募一位 AI 員工,到管理一支 AI 團隊

陳子龍觀察,市面上的 AI Agent 開發工具多半要自行寫程式、設計工作流程或串接 API,且缺乏權限管理、流程控管與稽核追蹤等治理機制,導致企業無法大規模部署。

也因此,SUPER 8 Studio 推出能建立企業 AI 員工團隊的平台 – ORRA,使用者不需撰寫程式,只要以自然語言描述需求,例如:我需要一個每天整理競品動態、9 點前發到通訊軟體的 AI 員工,或依照 ORRA 平台引導回答三個問題,也就是 AI 員工的權責範圍、日常工作內容及角色定義,ORRA 就會生成一個已經設定好角色、權限與工作流程的 AI 員工,並於半小時內完成調校與部署,且每位 AI 員工都能在相同的治理框架下運作。

換句話說,ORRA 不是 Agent 開發工具,而是建立企業 AI 團隊的平台。企業需要什麼樣的 AI 人才,ORRA 就能快速打造符合需求的 AI 員工。

#2 AI Agent 時代來了!SUPER 8 Studio ORRA 如何讓企業快速打造、治理
SUPER 8 Studio 推出能建立企業 AI 員工團隊的平台 - ORRA,企業免程式,以自然語言描述需求,生成具治理機制的 AI 員工團隊並快速部署。左起 SUPER 8 Studio 資深產品總監王婕、SUPER 8 Studio 雲發互動科技創辦人暨執行長陳子龍、SUPER 8 Studio 商務長陳之逵
圖/ 數位時代

招募只是開始,AI 員工更需要管理

招募只是第一步。真正決定 AI 員工能否進入企業日常營運的關鍵,在於治理。為此,ORRA 將治理機制納入平台設計,建立一套涵蓋角色定義、權限設定、測試驗證到持續優化的 AI 員工管理五階段。

第一階段是定義角色,如同招募人才前必須先寫好職務說明(Job Description),企業在尋找 AI 隊友前,也必須先清楚界定它的工作內容、責任範圍與目標,再進入招募階段。

通常具備「高頻率、重複性高」、「有明確輸入與輸出」、「可用數據評估品質」及「可以設定清楚權限與邊界」四項特性的工作,最適合作為 AI 員工的第一個應用場景。相反地,涉及財務匯款、人際互動、情感信任,或美感判斷等高風險、難以標準化的工作,則不應完全交由 AI 執行,而應保留 Human in the Loop 機制,由人在關鍵節點負責把關與決策。

第二階段則是設定權限邊界,包括 AI 員工可以存取哪些資料、串接哪些系統、哪些動作必須經過人工核准、產出結果是草稿還是可以直接上線等,避免因權限設定不清而超出職責範圍。

第三階段是進入沙盒(Sandbox)環境測試,AI 員工開發完成後,不能直接進入正式環境,必須先在可控的測試環境裡驗證能力。陳子龍形容,沙盒就像 AI 員工的專屬訓練室,在接觸真實資料與工作流程前,企業可以先觀察它如何完成任務、沒有 AI 幻覺、提示詞注入(Prompt Injection)等風險,再加以調整與修正,確認符合預期後,再讓它進入正式環境。

第四階段則是指派一位員工,擔任正在招募的 AI 員工的直接負責人:就是這位 AI 員工的主管,雖然不必盯著這位 AI 員工的每一個動作,但要檢視其是否達成既定 KPI、何時需要真人介入,以及是否需要調整工作內容,而非放任它自行運作。

#1 AI Agent 時代來了!SUPER 8 Studio ORRA 如何讓企業快速打造、治理
陳子龍表示,招募只是第一步。真正決定 AI 員工能否進入企業日常營運的關鍵,在於治理。
圖/ 數位時代

與管理真人不同的是,AI 員工的每一次任務執行都會留下完整的數位軌跡與數據,以便負責人檢視 AI 員工的運作狀況與執行成果,了解 AI 員工 有沒有出錯或做了超出權限的行為,如果有,也能進一步找出原因再思考解決方法。

最後一個階段,企業還必須像管理員工績效一樣,定期檢視 AI 員工的表現,包括品質、用量、成本、延遲、失敗案例等,若表現未達預期,便透過調整能力、重新訓練,甚至汰換更適合的 AI 員工,持續優化整體運作品質。

只有 1 名員工,卻有一支 AI 團隊:SecureTalk 的營運新模式

「在目前的亞洲市場中,我還沒有看到像 ORRA 一樣,能夠同時兼顧快速招募 AI 員工並能嚴謹治理的平台,」陳子龍強調。

ORRA 的核心價值,不只是讓每個人都能快速招募 AI 員工,更重要的是,將開發與治理整合於同一個平台,讓企業可以快速招募、部署與管理大量 AI 員工,加速建構出一支能被信任、能被管理的 AI 團隊。

新創團隊 SecureTalk 只有一名員工,卻能同時處理產品研發、銷售、行銷、出貨與客服等作業,背後靠的就是這樣一支各司其職的 AI 團隊。

陳子龍分享,ORRA 在正式發表前,曾邀請部份企業試用,SecureTalk 便是最早導入 ORRA 的合作案例之一。該公司的核心產品為 AI 離線語音辨識與翻譯工具,初期在群眾募資平台上架,目前已順利達標並進入出貨階段。在這過程中,該公司運用 SUPER 8 Studio 的 ORRA 平台招募多個不同職責的 AI 員工,例如:專責回答客戶問題的 AI 客服、協助解決客戶使用問題的售後 AI 客服等,與 SecureTalk 創辦人並肩作戰,撐起日常營運作業。

「以前什麼都得自己做,現在,人不必親自處理每一項工作,只要管理 AI 員工、確認任務完成就可以。」陳子龍表示,透過 ORRA,企業能快速建立一支分工明確的 AI 團隊,讓真人員工可以從大量重複、繁瑣卻不得不做的工作中抽身,轉而專注於產品創新、策略思考、與 AI 員工的協作管理,以及真正需要創造力、同理心與判斷力的工作。

#3 AI Agent 時代來了!SUPER 8 Studio ORRA 如何讓企業快速打造、治理
陳子龍表示,AI 時代最值得追求的方向,就是人擁有更多時間與心力投入對企業、社會與未來做有價值的事情,這正是 ORRA 誕生的初衷。左起 SUPER 8 Studio 商務長陳之逵、SUPER 8 Studio 雲發互動科技創辦人暨執行長陳子龍、SUPER 8 Studio 資深產品總監王婕
圖/ 數位時代

這不僅是他希望 ORRA 能為企業帶來的價值,也是 SUPER 8 Studio 提出的品牌使命—Infinite Power for Infinite Good。陳子龍表示,當 AI 能無限放大每個人的能力,人就有更多時間與心力投入對企業、社會與未來更有價值的事情,這正是 ORRA 誕生的初衷,也是 AI 時代最值得追求的方向。 了解更多 https://no8.io/zh-tw/

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