中國經濟還要熱多久?
中國經濟還要熱多久?
2005.05.15 |

四月二十日,中國國家統計局公布了今年第一季及三月份國民經濟有關統計資料,發言人鄭京平指出,「投資規模依然偏大,調控任務依然繁重。」
因此特別邀請中國宏觀經濟學會常務副秘書長王建、經濟學家張曙光、中國社科院數量經濟技術研究所所長汪同三、國家開發銀行專家委員會常務副主任王大用、瑞士信貸第一波士頓亞洲區首席經濟學家陶冬以及哈繼銘,就過熱問題進行探討。

(二十一世紀):各位認為當前經濟是否過熱?
哈繼銘:去年第一季經濟增長速度很快,超過九.五%,外貿貿易赤字八十六億美元,消費增長一○.七%,今年GDP的各個分量都比去年大很多,而且是平衡快速地增長,所以我對今年經濟形勢的判斷,是宏觀經濟已經不再是結構性過熱,而是全面過熱。結構性過熱尚可用行政手段調整,全面過熱則需用總量調控。
陶冬:我認為過熱是由幾方面因素造成的,一是貨幣政策沒有隨著經濟的加速、通膨的重現而變化;二是地方政府的GDP本位主義和銀行的結構性缺陷,導致投資持續過熱;三是房地產有過熱的現象。但我認為中國消費沒有過熱現象,城市收入增長相當迅速,而且農村收入也出現轉機。出口則有另類的過熱現象,主要是由人民幣匯率的長期缺乏彈性以及出口商間的彼此競價造成。
張曙光:就第一季的情況來看,有些地方存在過熱的問題,但說經濟過熱有點聳人聽聞。在去年GDP達到九.八%的基礎之上,今年我國第一季度GDP增長達到九.五%,確實是較快,但並不是所有領域都是這種情況。
王大用:判斷當前經濟是否過熱是有一個標準的,如果說過熱是「病」,那麼就要判斷增長是不是偏快、通脹壓力是不是過大,而不是指別的毛病。美國的經濟增長達到五%就過熱了,中國經濟在現階段達到九%也不怎麼過熱,因為通膨率並不高。
王建:去年經濟增長九%和今年增長的九%並不一樣,去年我國面臨的是生產資料和能源的瓶頸。但是今年我國大概增長了五千萬噸鋼的生產能力,煤炭生產差不多增長了三千多億噸,這個瓶頸已經緩解很多。我特別強調的一點,就是去年宏觀調控中,已經把新開工的項目壓下來了,但因為在建項目不能停下來,所以高峰還要持續一段時間。
汪同三:還是要注意新問題,這對於搞好宏觀調控是最重要的:第一,中國自改革開放以來到現在,投資扮演了「成也簫何,敗也簫何」的角色,所以現在要特別注意投資反彈的問題;第二要注意價格問題。現在講價格不是大問題,但是更應該提的口號是要化解價格上漲的因素,為二○○六年、二○○七年的發展創造好的條件。
王建:在物價問題上,現在可能有很多人擔心會出現「輸入型通貨膨脹」,因為今年鐵礦石、石油價格都有了驚人的走高,問題集中在進口的上游產品價格方面。
另外就是有相當一部分壓力可以通過出口轉移出去,因為現在出口已經占到我國GDP的三五%左右。去年是貿易的一個轉捩點,第一次出現機電產品出口順差。也就是說中國的價格提升速度要快,這樣對進口上游產品的價格上漲有消化壓力的作用。

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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。

有關更多勤英科技相關資訊,請查詢網站:https://www.elite.cloud/zh/

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