[洪士灝] 淪落到只能靠削價競爭?
[洪士灝] 淪落到只能靠削價競爭?

上週拜讀了臉友台大化工系藍崇文教授寫的「慘業」一文,說到台灣四大慘業,應是給台灣一個教訓,走俗又大碗的時代已經過去了,只要中國可以做的東西,在台灣就不值得做了。藍教授的評論深得我心,尤其是他這個極為生動的比喻:「小家碧玉要跟人家比,是得靠清純與氣質,要走妖豔脂粉路線,脫光了也不是人家的對手。」

看到比喻,想起去年我到荷蘭阿姆斯特丹開會,跟著人群到頗負盛名的紅燈區觀光。「性工作」在當地是合法的,工作者當街脫衣展示其傲人身材,有尊嚴而不怕人看。所謂職業無貴賤,我不反對任何合法的職業,包括代工和性工作,但我認為工作要有尊嚴,如果一路淪落到只能靠削價與人競爭,價值越來越低,這樣的社會是否會成為「悲慘世界」的翻版?

阿姆斯特丹紅燈區

阿姆斯特丹紅燈區。照片來自:Rungbachduong分享於Wikipedia, cc by 3.0

上週四(7/21)到資策會新成立的開源軟體技術服務中心給Keynote演講,演講前我跟資策會的長官和朋友說抱歉,上週幫經濟部審查計畫時扮黑臉,今天又要來講點比較刺耳的話,請多包涵。長官說沒問題,有些事情也到了該轉變的時候了。顧及長官的面子,我沒有直白講的是,如果法人和廠商仍舊用降低成本來賺錢、或是靠政府補助營運的概念,只會把原本有機會的產業越做越小,搞成「慘業」

我在演講中說:各位推動開源軟體是件好事,但如果只是因為政府沒錢買不起國外的軟體才來做這件事,或是因為想要包攬政府資訊系統預算才來呼籲政府各單位採用開源軟體,那不免把當代開源軟體的意義和未來性看得太小了,實際上開源軟體遠遠不止於此,我們可以以開源軟體為基礎挖掘新資訊時代中的金礦,提升技術競爭力,站上世界舞台

我長期與業界朋友探究資訊產業的研發方向,由於產業的類別甚多,技術深淺有別,研發的速度又非常快,而每個人的位置不同,目標可能也不同,所以想法和做法差異甚大。然而由於高科技的天性,政府官僚看不懂、追不上,我不認為可以靠政府來大力推動,然而某些政府官員和民眾還停留在三十多年前政府設立工研院和新竹科學園區大力扶植電子產業的成功故事,殊不知今天的大環境和資通訊產業研發策略已經與三十多年前大不同,而近年政府的產業推動策略和研發補助計畫有多少成功的案例

新竹科學園區管理大樓

資訊產業變化快速,想靠政府推動,但許多政府官員和民眾還停留在三十多年前設立工研院和新竹科學園區大力扶植電子產業的成功故事,不知現在的大環境與發展策略早已不同了。圖為新竹科學園區管理大樓,照片來自:Peellden分享於Wikipedia, cc by 4.0

我如果說政府不要補助產業的話,可能會被那些長期靠政府補助過日子的業界和同行罵。但我們這樣搞下去,這麼多年來淪落到只能靠低廉的勞動成本與國際競爭,難道是有識之士所樂見的嗎?如果大多數人只是醉心於賺入大把鈔票、滿足自家生活、獲得個人地位、或是鑽研一己的學術領域,那麼要如何避免繼續沉淪下去呢?其實我自己這些年過得不差,但正如同我這篇網誌 所說的,我看見諸多有能力、薪水還不錯的人也深陷此漩渦之中,痛苦不堪。因此,光靠壓低物價,遲早會出大問題。要創造價值,需要的是突破和躍昇,有能力的人或許可以思考如何做點不同的事情

然而好比停留在上個世代成功的經驗,有些人還在寄望於研發市場大、泛用性高的技術和產品。我想,現在做這個不容易,你沒有夠大的資本,只能為人代工,運氣好賺一票之後,不出幾年,就得再找下一個賺錢的技術和產品,因為無法累積技術,所以只能找技術門檻低的東西來做,老闆要數鈔票,靠的是廉價技術勞工的辛勞,我們暫且稱此為路線A

台灣有很多公司,說自己有做高科技研發,其實只是買現成的技術和機具來幫人代工,就是標準的路線A,其中不乏一些有品牌的公司,但產品品質或品牌價值不出眾,只能靠低價爭取市場。不過,我們也不要隨便批評某某公司做代工產業不好。舉鴻海和台積電為例,雖然是代工,但他們在代工的技術上長期耕耘,研發了一些獨門技術,所以能在世界舞台上成為一方之霸。但我不諱言,這兩家公司仍然有相當重的代工習氣,談前瞻產學研發案的時候過於算計,還有改進的空間,否則可能在新領域的研發上縛手縛腳。

另一個方向,稱為路線B好了,是市場規模小、需要頗多客製化的專業領域技術和產品,例如醫院用、航空航海用、軍用的設備,必須花很多功夫與專家合作,通過某些規範認證,所以門檻高,但進去之後不會有很多人來惡性削價競爭。然而因為能進來的人不多,同時因為公司需要高水準的技術、行銷人才,所以公司很難大幅擴張。舉最近我使用Garmin智慧運動手錶的例案例報告,以及我與一些以技術為基礎做專門領域事業的中小型科技公司談合作的經驗,我相信這是現階段台灣要走上國際的路線,以技術立身,如以色列、荷蘭、芬蘭等國的例子。

然而政府似乎老是以泱泱大國的思維去談研究發展,以那些大國的名校和大型企業為目標,搞得我們做學術的常常要跟頂尖大學拚排名,發表一大堆世界級的學術論文來證明自己能與先進國家並駕齊驅,但我們的經濟力量、本國市場規模、產業水準其實並不適合走這條我稱之為路線C,去追逐那些市場規模大、高技術門檻的研發項目。以資訊科技來說,除非是像中國那樣用本國市場來保護和扶植自身的公司,像韓國那樣敢拚敢賭把國家力量灌注在Samsung如此大的公司,否則很難與矽谷大公司競爭。

首爾街景

以資訊科技來說,除非是像中國那樣用本國市場來保護和扶植自身的公司,像韓國那樣敢拚敢賭把國家力量灌注在Samsung如此大的公司,否則很難與矽谷大公司競爭。圖為韓國首爾街景。攝影/蔡仁譯

上述三條路線比較起來,如果我是沒技術、不想冒險的老闆,我想我會走市場大、泛用性高、低技術門檻的路線A。當然,走這條路的也有雄才大略的,請勿過度引申。因為市場和技術容易懂,所以當老闆的我在看了幾本書之後,可以滔滔不絕向身邊的人吹噓自己的智慧和眼光,重點在於看準切入的時機以及有辦法找一群願意賣肝的團隊在最短時間把產品做出來,最好是拿政府的補助、藉由金融操作、預支員工的薪資來做這件事,降低自己的風險。所以我們看到台灣的老闆們時常要政府給好處,掏空某家公司來支助私人的公司,給員工非常低的基本薪資但承諾賺一票之後分紅。

由於台灣在上世紀末走路線A的公司大賺其錢,連帶產生許多英明的老闆和科技新貴,於是這些人被捧上天了, 把自己講得像是走路線C的企業,讓一般的民眾以為台灣真的是世界一流的科技島,跟著玩起了金錢遊戲,缺乏居安思危、突破創新的想法。於是一些產業,在技術沒有深耕和累積,加上中國、印度的崛起,自己人削價競爭,逐漸失去競爭力和利潤,成為慘業。

另一方面,如果要做市場規模小、需要頗多客製化的專業領域技術和產品的路線B,老闆自己得真的懂,或是勇於做高風險的投資,同時得提高薪資,僱用具備國際競爭力的高級人才作為領導群和研發團隊,談何容易?而且,在路線A的公司產生許多科技新貴的年代,學生們被洗腦的很厲害,只嚮往去那些分紅多的公司,而這些公司還很拿翹,只收第一流的年輕人,能在最短時間內被訓練成高效率的生財工具,所以即使我這個老闆想走路線B,我也不容易募到資金、找到好人才

說到人才,我們有多少第一流的人才走在路線A上,而目前深陷於慘業之中,但仍舊企圖苟延殘喘?別的不說,政府和產業往往是打著要發展新興產業或是產業轉型的口號爭取資源,卻只是將資源導入既有的產業,因為主導者還是那一批人,變不出新把戲。於是檯面上的看起來戰功彪炳,卻難以扭轉頹勢,反而屢屢耽誤國家產業轉型的契機

國家轉型不成,有許多藉口和假議題,幾年前還抱怨員工分紅費用化讓台灣產業失去競爭力,指責年輕人偷懶不抗壓,說學界訓練不扎實,歸罪於國際金融風暴和政府不補助,實際上是產業長期接收了許多台灣最優秀的一批年輕人,卻讓他們從事低門檻的研發,技術難以累積提升而喪失競爭力

圖說明

國家轉型不成,就歸罪於國際金融風暴和政府不補助,實際上是產業長期接收了許多台灣最優秀的一批年輕人,卻讓他們從事低門檻的研發,技術難以累積提升而喪失競爭力。照片來自:Wpcpey分享於Wikipedia,cc by 2.0

然而台灣是民主國家,我們有什麼理由去要求這些檯面上的資本家用他們的錢去投資在他們看不懂的高風險的高科技產業上呢?錢是他們的,那些大公司要不要轉型,也是他們的自由,他們有些人覺得把錢投資在炒房和炒股,或是投資國外比較容易賺大錢,只要合法,也是他們的自由。所以我從不指名道姓罵那些慣老闆,因為他們不需要為台灣負責。有句話叫做「商人無祖國」,我們本來就不應該把未來植基於這些商人的良知與資源上,勞工本身要自立自強

我想,如果想要台灣的高科技業永續發展,我們可透過意見表達和實際行動,讓政府不要再繼續支持這那些無法轉型的企業,個人不要支持炒房和炒股的行為,而多去支持那些能夠提升本國技術競爭力的企業和機構。其實國內有不少致力於走路線B的企業,如果能集結一流人才,是大有可為的。過程中可能會有陣痛,但重要的是去做自己深切認為是對的事情

有人問,那具體來說該怎麼做呢?唉呀,我都說自立自強了,在問我之前,是否能自己先多想想呢?我也不是神,所知和智力有限,只能概述。 大體來說,只要政府不去補助路線A,就幫到路線B的公司了,所以政府決策的思維和機制要重建。然而,重點在於民間和人才的意願,大多數人只看到大公司和消費市場,所以我才要在此幫高調,提倡路線B,讓多些人看到另外的路線。如果輿論不改,那麼民粹政府也只會隨眾去補助路線A的公司吧。另外,政府也不是沒有能幹的人,不過需要一些論述來支持,否則很難對抗既得利益團體的。當然,沉淪到最後總是會觸底反彈的,只是遲早而已

原文刊載於洪士灝的Facebook,《數位時代》獲授權轉載。

代表圖來自:電影《悲慘世界》

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五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承
五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承

1973 年,良興從台北光華商場一間 50 坪的電子零件行起家,半個世紀後蛻變為年營收破十億、毛利率 18% 的全通路 3C 品牌。不過,伴隨規模擴張帶來的不只是成長,還有日益加劇的管理摩擦。門市遍布全台、品項高達近萬筆,加上跨部門協作頻繁,行政耗損與知識傳承的缺口,成為這家老字號邁向下一階段的隱形天花板。

良興總經理賴志達回顧,從電子零件跨入電商、從線下擴張到 OMO 全通路、再到會員深度經營,作為 3C 零售業者,良興每一波轉型都走在同業前面。「現在輪到 AI 了。如何做到人機協作、AI 賦能,就是良興第五波轉型的核心命題。」

AI 自動化,從行政細節釋放組織戰力

轉型需要夥伴,而賴志達評估合作夥伴的標準很明確:技術能力是基本,產業知識(Domain Know-how)的深度是關鍵,回饋速度更是最終決定因素。2025 年的未來商務展上,良興選擇攜手 Data-DI,看重的正是其「策略諮詢 + AI 產品 + 落地陪跑」三軌並行的實施能力。

很快的,良興與 Data-DI 合作的第一個專案,就落在最耗費人力、卻最常被忽視的環節:會議記錄。「會議如果沒有產值、沒有效果,對企業很傷!」賴志達說,他每天參加許多會議,但跨單位協作的會議記錄長期依賴人工聆聽與逐字整理,常出現人名誤植、決策遺漏、行動項目無人追蹤,讓會議效果大打折扣。

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良興總經理賴志達
圖/ 數位時代

為了解決會議記錄的痛點,Data-DI 業務副總包威棣指出,在導入工具以前,團隊須先釐清三件事:場景是否具備落地價值、哪些流程節點適合 AI 介入,以及以終為始地掌握客戶真正想要的輸出樣貌。這些看似基本的提問,都決定 AI 能否精準落地。

確認方向後,良興與 Data-DI 成功導入 AI 會議記錄自動化系統,透過模糊比對技術校正語音辨識誤差,並將生成的雙版本報告直接回存至既有資料庫,不僅將行政人員從重複性作業中釋放,也為後續的 AI 應用奠定扎實的系統整合基礎。

賴志達分享,現在他去外部開會也會用這個工具,運用 AI 把錄音轉文字、再整理成簡報,很快就能完成,更令外部夥伴驚艷。「我認為這是很成功的案子!也提醒想做 AI 的老闆們,與其急著搞大架構,不如先從小工具讓公司嘗試 AI,建立理解和認同。」

AI 把資深員工大腦轉化為資產

補完行政效率的缺口後,良興接著切入更深層的營運核心:知識傳承。過去,頂尖銷售經驗長期鎖在少數資深員工身上,新人培訓耗時三個月,員工離職即帶走知識資本。與此同時,網路資訊發達,消費者進店前早已掌握基本規格,3C 通路門市人員要如何發揮更多價值?「我要門市的人不是死背規格,而是面對客人時,能用客人能理解的方式對話。」賴志達說。

為此,Data-DI 協助良興建置 AI 門市教育訓練系統。系統透過六大自動化關卡,串接教材生成、審核上架、AI 銷售對練與成績回報,主管僅需在核心節點審核;員工透過手機語音對練,系統依口吻、專業度、回應力等維度自動評分。賴志達表示,目標是將新人培訓期縮短至一個月,讓數十年累積的銷售智慧轉化為可複製、可傳承的企業資產。

然而,要讓這套系統真正運作,得先解決兩個根本問題:資料從哪裡來?以及訓練如何更準確?

「以前大數據時代,講的是資料要大、全、細、實;現在 AI 要做到的是準(準確)、合(合乎場景)。」包威棣說。良興不同廠商提供的素材品質參差不齊,Data-DI 除了整合內部資料,也補充加入外部市場評測內容以填補空缺,再透過人員審核機制過濾雜訊,搭配 agent 架構的多層步驟與知識限定,確保系統能精準提煉對應品類的訓練素材。

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Data-DI 業務副總包威棣
圖/ 數位時代

賴志達則看得更遠:「這些教育訓練的內容,也將成為公司未來訓練機器人很好的原料。」

Data-DI 陪跑型顧問,帶領企業 AI 轉型

良興與 Data-DI 合作的兩個專案中,雙方共同克服了長提示詞邏輯混亂、AI 幻覺污染知識庫、逐字稿讀取逾時等技術難題。邁向下一步,賴志達表示,公司各部門很早就建置 Power BI 報表,但數據豐富不等於決策清晰。「數據是土壤,如果沒有梳理,就沒有用了。」因此,他的下一個目標是活化數據資本、推動行銷自動流,以精實的人力持續驅動成長。

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良興攜手 Data-DI 推動 AI 落地,以小步快跑模式為企業創造變革。
圖/ 數位時代

包威棣則從顧問視角歸納兩個觀察:AI 導入需要高層認同、由上而下推進,像賴志達這樣持續引領良興走在業界前端的決策者,就是不可或缺的推手;而單點工具的價值,終究要累積成組織體質的轉變才算真正落地。「就像會議記錄改變了會議當責的結構,人員訓練改變了知識傳承的方式。從點狀應用走向企業變革,這種決策思路才是 AI 真正深入落地產生價值的關鍵。」

最後,對於仍在觀望AI應用的企業,他則建議:「未來 AI 導致的落差只會愈來愈大,人會變成超級工作者,企業會變成超級企業。開始做就對了,先做一個三個月的小任務,降低落差、再急起追上。」從痛點切入、小步快跑,讓組織在實作中累積對 AI 的理解與信任,這正是 Data-DI 的陪跑哲學。

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