消滅地方保護主義 中國當務之急
消滅地方保護主義 中國當務之急
2006.12.15 |

將近五年前就在中國入世後的沒幾天,《遠東經濟評論》發表專題評論「到達您想去的市場,不僅僅是距離的問題」,開頭第一句話就是:「如果您是一家外國公司,打算將產品銷售到擁有十三億人口的中國市場,請一定要慎重考慮。」作者隨後指出,在中國各省之間高高豎起的貿易壁壘,很可能使許多國際企業懷抱的中國夢,變成一場災難。

**地方政府各自為政重複建設

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上世紀八○年代開始,以鄧小平「讓一部份人先富起來」為指導基礎的「傾斜發展」模式,造就出東南沿海區域的繁榮增長,卻也導致中國區域經濟發展的不平衡格局,自東部、中部以至西部,無論經濟總量、人均水平、吸引外資量、投資規模等都呈現逐步減弱的趨勢。
這種區域間差距的不正常拉大,使得地方政府紛紛伸出「無形之手」,從各地設立的非法攔路檢查站,到各個地區自行規定的保護性產品質量標準,地方保護主義痕跡隨處可見。他們競相投入「價高利大、投資周期短」的加工業,雖然在短期內引進了大量資金,但是也造成各種問題。
其中最嚴重的是重複建設。市場機制的一個重要功能,是使經濟資源得以優化配置,然而在地方保護主義的大旗下,企業只能在自家門口生產、銷售。以近來蓬勃發展的汽車產業為例,據調查,僅北京一個地區就有十一家已建成和正在建的汽車交易市,另外還有九家正在規劃興建當中。弔詭的是,北京地區新車的年銷售量還不到二十萬輛。
上海正在規劃建設的「上海國際汽車城」占地更大,投資高達三百多億元。其他包括一些二線、三線城市,也急起直追規劃建設汽車城,而且還要互相比較,投資一定要比鄰縣的多,造成資源大量浪費。

**中國省與省之間的關稅高得離譜

**安永華明會計師事務所聯席董事洪文昌指出,許多地方政府不管本身是否有足夠的條件,一窩蜂地生產和其他地區相同的商品,八○年代中後期一些盛行的家電及組裝加工專案,如彩電、電風扇、洗衣機等,以及九○年代初以來的汽車、電子、石油化工等產業,先後成為各地方競相引進的項目。然而缺乏規模經濟再加上過度競爭,這些產業最終只能在低水平、低效率的層面上打轉。
地方政府在保護本地經濟利益的同時,也損害了普通消費者的權益。對於消費者而言,市場競爭的好處之一,是他們可以根據商品價格、服務品質以及自己的喜好來選擇。然而由於地方保護傘的存在,外地的產品和服務無法跨越市場壁壘自由進入,使得消費者經常為了選擇自己喜好的東西,付出不合理的高昂代價。
根據法國經濟學家龐賽的研究發現,一九九七年中國各省之間貿易商品的平均關稅為四六%,比十年前提高了整整十一個百分點。這個數字相當於美國和加拿大之間的貿易關稅,並且超過了同期歐盟成員之間的關稅。
因此,在北京生產、只賣人民幣二元的燕京啤酒,到了上海卻因為地方性的關稅,價格上漲到二十元,競爭力當然遠遜於只一罐不到二元的的本地品牌「力波」啤酒。而現代(Hyndai)汽車可以在北京當計程車滿街跑,到了上海以後,就是不敵上海一汽生產的福斯(VW)汽車,也是一樣的道理。
地方保護主義不僅戕害了消費者的權益,同時也是中國企業發展國內市場的最大障礙。靠著關稅壁壘和各種人為操作的制度,地方企業無需競爭便可以輕鬆生存,導致真正有競爭力的企業無法打造出全國性的品牌。中國最大建築公司上海建築集團的主席史立文在全國人民代表大會上憤慨地指出,正是地方保護主義,限制了他的集團在上海之外的業務拓展。

**中央政府對地方保護主義開刀

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隨著入世日期接近,中國政府正在計畫新一輪對地方保護主義宣戰的措施。其中包括對稅收制度的改革,規定地方政府把轄區內國有大中型企業的稅收直接上繳國庫,而不是由地方政府代管。
未來對官員的升遷任免,將不僅僅考察其任期內轄區的經濟發展比率,還要綜合考察該地區的整體經濟實力。整體來說,中國政府正在透過完善法律機制,以及建立法制的公平經濟環境,來整治各地方盤根錯節的保護主義。
中國曾經流傳一句笑話:全國有多少個政府,就有多少個市場。雖說是玩笑,卻也反映了地方保護主義的嚴重程度。在加入世貿組織後,來自「體制外」的壓力或許能幫助中國盡快實現這個目標。「這可能是中國加入世貿組織目前所能看到的最好回報。」香港城市銀行經濟學家張安明表示。

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從模型競爭走向算力經濟,INFINITIX 助客戶打造軟體定義 AI 基礎建設
從模型競爭走向算力經濟,INFINITIX 助客戶打造軟體定義 AI 基礎建設

過去兩年,人工智慧技術以史無前例的速度翻轉企業營運與競爭態勢,從客服、知識管理到軟體開發,越來越多企業將大型語言模型(LLM)導入企業營運流程,隨著應用程度的深化與廣化,越來越多發現,真正的挑戰早已不只是「選擇哪個模型」,而是如何管理算力、控制成本、確保資料安全,以及讓不同世代GPU、模型與AI應用可以持續共存與調度。

代理式AI崛起後,AI應用從回答問題進展為執行任務、操作系統以及串接流程,連帶拉升對AI基礎設施的需求與架構複雜度,而這意味著,想要發揮AI綜效,光只有模型與技術尚不夠,必須將整體IT環境逐步升級為AI基礎建設(AI Infra)。

深耕AI管理領域多年的數位無限(INFINITIX),近年積極布局軟體定應AI基礎建設(Software Defined AI Infrastructure)市場,除持續深化與GPU、伺服器與AI硬體生態系的合作關係,如於2021年取得NVIDIA Solution Advisor全球夥伴資格,2025年亦獲AMD GPU生態建設夥伴獎,也因應市場需求推出AI-Stack與ixCSP兩大產品線,協助企業、雲端服務供應商(CSP)與新世代AI雲端業者,更有效率地管理跨世代AI算力資源。

數位無限執行長陳文裕表示:「我們的目標是協助客戶打造軟體定義AI基礎架構,讓其可以視需求向下整合不同世代GPU、儲存與網路設備,同時,向上鏈結模型、Token跟AI應用,加速企業的AI創新轉型腳步。」

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數位無限執行長陳文裕
圖/ 數位時代

從AI模型到AI經濟,企業競爭焦點轉向算力與Token調度能力

過去市場談AI,焦點多半放在模型參數、推論效能與模型能力,但在大型語言模型推論需求暴增的現下,AI Infra早已從單純GPU採購演變成涵蓋機櫃、網路、儲存、散熱與電力的整體工程;企業真正需要的,不是更多GPU、而是如何更有效率地調度與利用算力。

尤其在NVIDIA提出Token Factory概念後,全球AI產業正逐步從模型競賽轉向「AI經濟」,亦即,影響企業AI決策的再也不是使用哪個模型、部署多少GPU,而是消耗多少Token、產生多少AI服務,以及算力是否能被有效共享與調度。

換言之,在AI新世界,算力調度能力的重要水漲船高。對此,陳文裕十分認同的說:「企業想要提升AI競爭力,不僅要掌握模型與應用,還必須進一步思考如何有效切割GPU資源、讓不同部門甚至集團子公司共享算力、延長舊世代GPU的使用壽命,甚至是如何將閒置算力轉變成可交易的資源等。」

事實上,這也是大量AI資料中心(AIDC)跟新世代AI雲端服務(Neo Cloud)業者出現的原因,包括CoreWeave、Nebius、Lambda Labs、GMI Cloud等業者皆試圖以更具彈性的方式,提供企業所需的GPU服務與AI算力平台。

看準這波趨勢,數位無限除透過AI-Stack提供GPU切片、模型部署、模型管理與MLOps等服務,協助客戶提升GPU使用率,更進一步推出ixCSP平台,讓雲端服務供應商與新世代AI雲端業者,能從過去單純販售GPU資源轉型為提供GPU as a Service、Token as a Service與Model as a Service等創新AI服務。

以Software Defined AI Infrastructure助企業以「通用化、鬆耦合」迎戰瞬變AI世代

因應AI新世代帶來的挑戰:模型快速升級、算力需求攀升、GPU世代交替迅速,企業在追逐AI落地的同時,勢必得面臨基礎建設更新速度過快、硬體投資壓力升高,以及資源利用效率難以最佳化等挑戰。

為協助企業在AI快速演進與基礎建設投資之間取得平衡,數位無限的作法是,透過AI-Stack將底層硬體抽象化,以Token或模型服務形式提供,讓企業客戶、AIDC與Neo Cloud業者可以延長不同世代與不同品牌的AI硬體設備的生命週期、創造更高的使用價值、甚至是展開更多元的營收模式。

例如,高雄醫學大學附設中和紀念醫院便透過數位無限的AI-Stack解決GPU資源調度效率不彰問題,加速39項AI模型進入臨床應用階段,成功建立起「從模型開發到臨床落地」的完整生態系統。而日本精密製造大廠–Union Tool Co.–則是透過AI-Stack簡化GPU資源共享、加速AI模型的開發與測試腳步,為提升生產效率做最佳準備。

「如果大型企業或AIDC業者擁有閒置資源,也可以透過ixCSP平台,把算力共享或調度給集團內部團隊、子公司,甚至上下游合作夥伴使用,進一步提升整體資源利用率。」數位無限執行長陳文裕如是說道。

隨著AI從工具演變成企業核心基礎建設,企業真正需要的,也不再只是單一模型,而是一套能持續適應AI快速演進的AI Infra,而這與數位無限近年來的重要轉型方向一致:從AI管理軟體提供者轉型為軟體定義AI基礎建設供應商,更好協助客戶打造具備「通用化」與「鬆耦合」特性的AI基礎建設。

除以AI-Stack與ixCSP協助客戶提升算力使用效率與價值,數位無限亦計畫與硬體合作夥伴推出Agentic AI一體機方案,協助企業快速建立可驗證、可部署、可切割、可共享的AI運算環境,降低企業從PoC走向實際導入的門檻,加速AI落地。

總的來說,隨著AI競爭從模型能力延伸到算力治理,企業比拚的不僅是導入速度,而是能否建立一套足夠彈性、可持續演進的AI Infra,而這與數位無限的發展目標一致,將持續不斷優化產品服務,化身企業搶進AI新世代的關鍵合作夥伴。

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