數位化社會,台灣經濟模擬戰
數位化社會,台灣經濟模擬戰

數位化時代的訊息,就像物理學粒子一般,高速地被產製及消費、被流通及撞擊、被演算及演化;身處其中的人類社會個體與群體、企業與國家的機會成本因此更大、更複雜,且難以逃避這個現實:人處理訊息的時間與認知能力都不足,行為就漸漸趨向冷漠、壓抑,或更激進、極端;也常會更非理性、或泛政治化。

譬如說:中美大國經貿開戰,小國只能坐以待斃?美國對中國進口加徵關稅,又點名中興通訊、華為、聯想是間諜企業,將以「國際緊急狀態經濟權力法」限制對中國的投資,三角貿易要角的台灣資通訊供應鏈因此只能挫咧等?另外,南北韓對戰關係半世紀後或許將解除,但據研判,北韓以高反差的挑釁與討好並用來求和,以免因近年來發展核武遭到國際社會經濟制裁;卻也造成日本戰略地位被邊緣化,所以台灣和美、日的政經聯盟籌碼已經玩完?

這些屬於總體經濟範疇的言論,焦點在對「台灣」經濟體的非理性認知、或難以在數據上完全客觀描述及預測。因為,在人的知覺心理學及經濟行為學,總體宏觀永遠不等於個體微觀的總和、而是大於或小於總和。總體與個體互相形塑動態關係的歷程,在人工智慧(AI)演算法正撼動全球產業及各個經濟體間的新國際關係下,更難以被經濟學定律預測。不過,國際經貿是強欺弱的本質不變;這包括以美國(任何母國或主場)為優先的AI模擬實戰競爭力,弱肉強食的廝殺。

經濟學有史以來從未脫離政治;當今民主或共產強權多以政治介入經濟,所謂的「自由」經貿與市場賽局不曾真正存在,只存於某些效度差的經濟學博弈理論。經濟數據指標多是政治制度與政策算計的成果;難以完全自由化競爭、完全理性化決策,也無法預知什麼是最佳化抉擇,更不用去說誰就是數位化經濟與市場背後的「那隻」黑手。

當今產業經濟政策及其輿論,多被意識形態左右、被族群認同評斷、被國族主義保護,台灣當然不是特例。比起強權間爾虞我詐及政治經濟的間諜戰,早已擴及到跨國情報訊息竊密與解密,透過泛社群網站訊息影響他國的元首與民代選舉,這其中也包含,進階運用AI演算法與社會物理學(sociophysics)模型的電腦模擬政治經濟學,像是深海潛艇般地默默運作中。在當今數位化時代,巨量數據則浩瀚如多重宇宙般的星際戰場。台灣內部當前政經抗爭對立的場景,只能算零星巷戰;反而應趁大國交戰、態勢混沌之際,建議台灣產官學研各界,積極整備發展具主場供應鏈優勢的AI演算法產業生態系,籌組超黨派的「台灣AI模擬內閣」,協助治國,並在國際經貿場域隨時應戰。

試舉幾項常常聽聞的對台灣經濟非理性認知,或者以國家與政治認同進行經濟干預的規範式言論,也讓未來的數位經濟戰更添干擾與複雜度:

一:台灣經濟需要「全面轉型」,才能維繫既有的經濟命脈、避免崩盤?

全球各經濟體都想數位轉型、但也都講保護主義。台灣因為市場小、且被國際組織排除,更應該主動、有計劃地以主場優勢經濟當手段、以社會公民共識當後盾,才能更有效發揮產業強項,抉擇前瞻項目;且能避免淪為只能用特定政治色彩,選舉我最大的政見,媒體我為王的口號,卻充斥著以傳產代工勞力密集、而非智能技術密集的舊思惟,其後果還是,只能被大國挾制台灣數位經濟發展。各界有志者應摒除本位與防弊主義,共同決策出更是台灣擅長、自主靈活且邁向「數位化公民的社會經濟均衡」的計畫。先不用以「經濟全面轉型」嚇自己,但AI演算法產業化與AI模擬內閣可優先發展。

二:台灣政府投入基礎經濟建設政策,在「兩年內」就必須有成效?

這在民主國家有公投及有環評的可能性極低;例如高鐵,在中國全境可很快完工,在美國、澳洲大都會地方公投數十年也蓋不成。更何況台灣政黨輪替快、蕭規不曹隨;延續十年以上的經濟建設難度高。更不用說數位智能化的共享交通工具、加密貨幣、線上小額借貸、銀行保險及支付等數位創新服務業的新規制與審議歷程,因為衝擊既有的傳產生態、既得的利益關係鏈、既成的就業正義,產業數位化轉型或將曠日廢時,換哪個黨派執政可能都差不多。

三:台灣「經濟成長率」近年來在亞洲四小龍殿後,政府要為經濟前景差負責?

事實是,港、星、韓三十年來的成長率都曾多年度落後過台灣。但是,韓國人均國內生產毛額(GDP)成長已超越台灣,預計2018年超過三萬美元。雖如此,我們不應忽略,台商外移中國與東南亞設廠的產值及轉口貿易比例增高,以及,近年來台幣不貶反升,但平均工資與消費物價漲幅有限等結構與系統因素。再者,並未計入總經指標、常被忽略在各種科技與創新的經濟史發展驅動力中,有許多應用個體經濟領域,通常各有其特定產業的差異化及永續化績效,還有,社會大眾的民主自由及幸福感等無形指標,都未被重視。

此外,算入GDP的各種網路服務與產品交易總值(GMV),多屬於行銷虛擬節慶與階級流動慾望的非理性誘因,往往構成超出個體實際經濟效用的「拉貨式」虛經濟。深思這類數位經濟成長的內涵,屬於短期表象;且和三四十年前的台灣總經產值大不同。台商與產業政策當然應避免落後數位化趨勢,但多數民眾並不是隨時隨地對上網消費及物聯網應用等,都感到有絕對的實質需求,或者都能養成最佳化與集體化的適應行為,包含消費、社交、知識與訊息取得與傳播等,以便來適應AI無人化服務或AI演算法行銷。

請別忘了我們的初心。真正的、更美好的社會及更幸福的生活,才是發展數位經濟更能向下扎根的本質目標!

四:台灣目標2025年成為非核家園,需求大量外國技術才能發展綠能與節能建設,所以比不上過去屬於交通運輸的「十大建設」(包含有強人領導)的等級?

我們可反問,現在拿再生能源、智慧電網及智慧節能AI建設來比從前的國道與國際機場營造;拿四十年前來比當今產業環境與AI科技,是比誰懷舊嗎?不幸的是,類似的泛政治化言論在未來充滿不確定與更複雜的AI演算法社會,將越來越多。

五:台股能站穩萬點一年都因全球景氣復甦、和台灣經濟成長無關?

事實證明股市波動連「股神」及「財經專家」都難以預測,特別是兩年內中短線往往是反應消息面以及「大國」的政治經濟政策操作。例如:川普當選先推出口、指控他國操縱匯率,讓美元貶值;一年後配合FED升息、實施企業減稅,讓海外資通訊產業鏈及資金回流,鼓勵了如Apple等大公司發股息上千億美元;繼而發動國際經貿戰,讓美元升值,也造成近兩個月股市回檔或大震盪。

六:工資成長慢、所得分配不均、貧富差距大都怪台灣政府?

最有可能決定調薪的就是公部門與國營企業,或者極權政府;除此之外,就是跨國集團或大企業董監事、大股東與高階主管的工資所得是否過高,是否應分配給其他多數受薪者的議題?不過事實上,這些都是資本主義與私有制度下人人各憑本事,以及人人能否實踐利他與慈善主義的人性問題。

七:中國祭出多項惠台措施,人才磁吸效應加劇,是台灣產業轉型最大危機?

經濟史上人才被磁吸最多最久的帝國包含英國、荷蘭;當今人口少於六百萬人卻維持高所得的小國,也常有高比例人才外移,如丹麥、愛爾蘭、盧森堡,至今都並未亡國、或有經濟大衰敗的跡象;半世紀以來,台灣應該也有上百萬菁英家族移民歐美日中等國吧!

這事實只是說明了:人找工作、工作找人;人要自我投資抬高身價;企業要提升薪酬水準的永續競爭力;學校要專注教育出有高素質且高議價(薪酬)能力的就業人才;政府要職訓與研發新形態的人力資源供給面。其共同點就是:因為數位科技產業變遷快速,每個人都要更謹慎抉擇自身有熱情、也有本領的特定產業與職業類別,並發展出自身的職涯強項。當然,要移民或到異國開拓新職涯與新生活的機會成本肯定較大;同時,也更關乎自己的家庭關係發展、工作生活型態與生命價值觀的追尋。人才磁吸絕對不能只看古典經濟學的金錢誘因,也要更深入探討人性中的情感與道德誘因。

八:政府國防預算比例高,每筆都數百億,似乎越多越好;但軍公教年金改革、卻越緊縮越好,似乎只顧「政治轉型正義」、卻不顧「民生經濟轉型」?

對比於共產極權,講求民主人權制度也是一種意識形態選擇,也會造成另一種非理性、或「不完全以金錢衡量的不客觀抉擇」之差異結果。因為,將人與社會看成一體的價值觀,並不是只能從金錢多少、預算分配高低的來界定;更何況,對共產或民主政府都一樣,都必然強調軍力是國力,也是國民信心來源,以及國際經貿戰的談判籌碼。

然而另一個關鍵是,年金或拿多拿少、或拿長拿短,至少都是個人今生已擁有的,以金錢使用的心理學觀點,可以看做是一種「更寶貴」的公平、利他、捨己、知足等情操,或某種群族身分認同、生活型態選擇的展現。坦白說,在持續快速數位化的社會,後一大類的關鍵價值將更顯得物以稀為「貴」吧!

結語

總之,關於台灣經濟發展,要唱衰或者要粉飾經濟的「話語權爭奪戰」,在數位化社會只會越演越烈,且將永不停歇。AI演算法影響所及,元首、市長與民代選舉的民調評比以及政見選擇的大數據攻防戰,都將繼續扮演影響選戰結果及執政後果的大內要角。另外,民主與共產政經制度運作及國際經貿關係發展,預期也將同時遭遇空前的衝擊、打擊,甚至針對各自擁有的AI演算法直接攻擊。

因此,在漸漸極端化與政治化的非理性認知訊息網絡中,以及在假新聞充斥、個資岌岌可危的資通訊數位化社會,觀察數位經濟發展就更需要關心:訊息破碎化之後的社會刻板印象化;族群、階層或階級被分化之後的集體式激化;從孩童到老年的人心,都漸漸被大數據科技演算到變得情感更冷漠、行為更虛經濟,以及之後的「同溫層取暖化」等種種矛盾與集體交戰現象。預計,許多人的身心靈都將被嚴重侵擾。這種數位化經濟發展潛藏的缺點與危機,未來只會更嚴重;政府、企業、個人都不免地要付上更高的經濟上與精神上代價。

可預期的包括:數位化社會的台灣民眾及AI機器人,或許可(機器)學習美國多元種族的公民忠誠;即使往往是恐怖主義對戰的目標。或許也可(機器)學習日韓等單一種族國家的愛國行動;即使常常是保守仇外指責的對象。台灣政府與AI模擬內閣也都需要一起(機器)學習,中國社會主義計畫經濟與資本主義的某些高效能運營及令人敬畏的公權力績效,以便找回台灣的全民共識與信心,來執行某種不完全理性、非自由競爭市場下的「政治數位經濟學」,同時,面對並解決各種更新興的、更複雜的數位經濟發展問題。

只要,台商自己提得出轉型發展數位經濟的主體特色與創新競爭力,發展自主且靈活的、以顧問財及數據財為主的新產業。只要,台灣的政策能以具體行動扶植數位經濟相關產業,共同追求社會與經濟的新均衡,同時,分頭擴大新產業生態系與新內需市場,進而能夠共榮發展新經濟。在這個基礎上,我們就能期望,朝向永續共享的新繁榮更穩妥地邁進。也就先不用緊張於短線的虛經濟以及總經的成長率、短期間有點不好看。

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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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