弱勢美元時代,全亞洲頭疼!
弱勢美元時代,全亞洲頭疼!
2004.12.01 | 科技

上個月下旬,全球關注的G20財經首長會議在柏林閉幕,由全球主要國家財經官員背書的G20公報確認了全球眾所矚目的美元趨勢:美國不但成功地抗拒歐洲與亞洲各國要求阻止美元續貶的呼聲,更將紓緩美國貿易失衡的壓力歸諸於亞洲新興國家。
美國財政部長斯諾更坦率要求中國加速金融改革,促使人民幣匯率更加彈性化。消息一出,11月22日週一台北匯市新台幣再升值1.25角,來到32.442兌一美元的價位;自9月初以來,不僅新台幣兌美元升值幅度已將近5%,韓圜的升值幅度更高達8%,日圓的幅度則為6%。
「最近包括新台幣在內的亞洲貨幣升值,只是一個大趨勢剛要開始的發展而已!」
專研國際經貿的台灣經濟研究院第二所所長龔明鑫斷言,美國的對外貿易赤字與政府財政赤字已沉痾多年,從去年開始,即便美國政府聲稱仍要維持強勢美元,但美元走貶的趨勢已相當清楚,美國長年不解決雙赤字問題,其間的缺口全靠對享有對美巨額貿易順差的亞洲國家買單(以貿易盈餘購買以美元計價的美國公債與國庫券),「美國是靠印鈔票來解決赤字,但印那麼多美元,長期來看價格還是會走貶。」

**美元貶值利於全球經濟?

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「倘若發展沒有失控,在情況持續且可被管理的情況下,弱勢美元對全球經濟與金融市場是件好事,」摩根士丹利首席經濟學家羅奇(Stephen Roach)在11月19日一份給全球客戶的報告中指出,「美元的貶值」不是對當前全球經濟失衡(unbalance)的完全解藥,但卻是讓總值高達40兆美元的全球經濟體獲得重新平衡的的重要一步。羅奇認為,各國政府與金融當局只有兩個選擇,一是繼續否認這個轉折的發展趨勢、毫無準備地看著美元幣值崩盤(collapse),二是走在市場發展之前,有計畫地管理可能而來的測底(downside)走勢,「美元的回貶,對全球經濟應該是希望多於絕望。」
新台幣的升值因此勢不可擋。台經院龔明鑫判斷,新台幣的走勢將會跟隨其他亞洲貨幣的發展,尤其是韓圜與日圓。當日圓對美元升值,由於台、日之間的貿易金額龐大,台灣必須向日本採購許多產品,新台幣有不得不升值的壓力;但台灣與韓國在許多產業上呈現相互競爭態勢,新台幣即使升值,也要考慮與韓圜之間維持一定的合理區間,「最適當的狀態是新台幣對美元升值的幅度不超過韓圜,但又可以跟的上日圓的走勢,才能維持台灣的競爭力,」龔明鑫認為目前的升值態勢尚稱合理。

**人民幣短期內不會升值?

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但隨著亞洲貨幣對美元相繼升值,幣值固定盯住美元的人民幣,便成為眾矢之的。龔明鑫進一步分析,由於亞洲國家對美出口其實具備高度競爭態勢,如果包括日、韓、台與東南亞各國在內的亞洲貨幣對美元升值,人民幣卻紋風不動,其他亞洲國家將因出口報價提高而吃不消,這會造成嚴重國際經貿問題,「日本其實對美國相當不滿,認為美元貶值多由日本買單,但人民幣不動,日本受傷相當嚴重,」但中國的金融體制仍相當不健全,人民幣在近期不可能會自由化兌換,然而全世界有許多熱錢湧入中國投機,加上享有龐大對美貿易順差,人民幣以固定匯率升值的壓力會越來越大,「中國人民銀行的升息,其實可以看成要人民幣升值的前兆訊號,」龔明鑫指出,但人民幣升值幅度是否能一步到位,考驗中國政府的智慧。
摩根士丹利董事謝國忠信誓旦旦認為,人民幣在短期內不會升值,但中國政府的升息動作會繼續,在中國經濟沒有成功降溫著陸之前,中國當局不會貿然採取任何貨幣升值的手段;由於全世界游資湧入中國,中國政府如果放手讓人民幣升值一小段,卻無法滿足市場預期,將會引來更多的熱錢,這會為已經過熱且許多部門都有產能過剩疑慮的中國經濟,帶來更大的風險。
但龔明鑫更擔心,如果人民幣不升值、或升值幅度不若亞洲其他國家,相較之下新台幣升值較大,將吸引更多熱錢擁進台灣,但結果卻是跑到中國投資,這對台灣的經濟發展不利。

**需要花更多錢消費度日?

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更為強勢的新台幣,對台灣的經濟會有什麼影響?羅奇認為,在弱勢美元不可逆轉的情況下,過去以發展「對外貿易」作為經濟引擎的亞洲國家,必須改弦易轍:隨著亞洲各國幣值對美元升值,這些國家必須「鼓勵更多的國內消費,以國內需求取代對外貿易對經濟的貢獻」。
過去數十載以高儲蓄率和高貿易順差作為政策主軸的亞洲各國,將面臨劇烈調整,與亞洲貨幣升值同時到來的,是亞洲各國必須鼓勵更多的消費與降低儲蓄水位—亞洲不能再廉價地出口自身的儲蓄與資本讓美國揮霍,也必須改變「勤儉持家」的傳統經濟發展模式,而如何改變過去三四十年習以為常的思維,正是亞洲最大的挑戰。
美元落、亞元起,這不只是短暫時期的幣值變化而已,未來亞洲國家衡量財經政策,將不再只看吸引外來資本、提升貿易出口的成果。
在接下來的數十年,如何更進一步發展內需型態的國內產業、說服人民花更多的錢消費度日,並且不再視讓舉世讚嘆的高美元外匯存底為傲人的經濟成就(事實上,這是全球失衡的惡性循環源頭,也將隨著美元貶值成為台灣的負擔),將是台灣政府必須努力學習的新財經政策。

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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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