中國今年對美投資減少92%,而主因並非貿易戰
中國今年對美投資減少92%,而主因並非貿易戰

過去幾年,中國公司經常給人一種買遍全球的印象。美國則是他們花錢最多的地方之一。

比如萬達26億美元收購了美國第二大院線AMC,接著以35億美元拿下傳奇影業;安邦買下紐約地標之一的華爾道夫酒店,之後65億美元入股希爾頓集團;海爾用54億美元買下通用電氣的家電業務,吉利旗下富豪汽車在美國南卡羅萊納工廠建廠⋯⋯這些都提升了中國在美國的投資金額。

但據美國諮詢公司Rhodium Group的統計,中國對美直接的投資總額在2018年的前五個月只有18億美元,同比去年減少了92%。

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圖/ 好奇心日報

中國對美投資大跌,主要因為外匯管制

中國對美投資在經歷了2016年的井噴式成長後,2017年上半年則受迫於中國政府的外匯管制政策,因而開始減少,且在2017年下半年急速下降。

至今還未解決的中美貿易摩擦,為今年中國對美投資資料大跌,起到一定的推助作用,但不是主因。外匯管制和之後跟進的對外投資負面清單才是。

其中,外匯管制提高了資金對外輸出的難度,投資負面清單則限制了具體的投資方向。

2011年至2014年間,中國外匯存底一度接近4兆美元。但此後隨著中國經濟增速趨緩、產業投資設限、股市低迷,導致投資者資金流向國外。最後結果是,中國央行不得不大量出售外匯,以維持人民幣匯率。

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圖/ 好奇心日報

中國2015年讓人民幣以20年來的最大幅度的貶值決定,以及期間夾雜著萬達、安邦們的海外買買買,都導致中國外儲流失速度加快。到2017年1月,外匯存底降至2.99萬億美元。

三年不到,外匯存底少了1兆美元,是中國外管局加緊資本管制的直接原因。實際上在2016年11月28日,外管局發文要求金額超過500萬美元的併購交易要事先審批。之後的限制擴大到居民到境外刷卡消費超過1,000元人民幣就要上報

諮詢公司Acuris的一份報告顯示,中國企業2017年海外併購金額為1,371億美元,較去年同期減少32.8%。中國對美投資也受到了明顯影響,投資金額從2016年的462.3億美元下降到了294億美元,同比減少57.2%。

對中國對外投資影響更大的限制是:今年2月11日,中國發改委公佈境外投資敏感行業目錄,列入房地產、酒店、影城、娛樂業、體育俱樂部。企業在這些領域無論是直接投資還是透過股權基金,都要事先取得監管部門批准。

Rhodium Group的報告顯示,2017年中國對美國290億美元投資中,36%是房地產投資,占比第一。不過,中國政府也不是限制所有類別的海外投資。今年健康、生物科技領域的投資繼續進行。這種投資結構和中國政府提出的 《中國製造2025》目標一致,該計畫旨在讓中國透過大力發展科技,在2025年從「製造大國」變成「製造強國」。

美國對中國發起的「301」調查進一步加速中國對美投資下跌的趨勢

2018年3月22日,美國總統川普宣佈根據美國301法案,將對價值超過600億美元的中國商品增收關稅,由此開始了反覆無常、至今還未結束的中美貿易摩擦。

301法案是美國一項旨在保護本國技術轉讓、智慧財產權和創新的法案,美國政府稱通過調查,發現中國有竊取美國智慧財產權、強制美國企業轉讓技術的行為。

5月17日,彭博社援引消息人士稱美國國會提出了一項名為《外資安全審查現代化法案》(FIRRMA)的法案,要求美國國外投資委員(Cfius)加強外國資本在美國投資計畫的審查。

提出該法案的共和黨參議員約翰·科寧(John Cornyn)和民主黨參議員黛安·費恩斯坦(Dianne Feinstein)認為,中國近幾年在美國投資了太多人工智慧、自動駕駛、機器人等科技新創公司,中國很可能已經在這個過程中把這些尖端科技拿走了,他們覺得這已經威脅到了美國的國家安全和科技強國的地位。

一系列來自美國政府的限制,讓中國對美投資規模大大縮減。

據統計,2018年的前五個月中,至少有21.4億美元的中國對美收購交易被叫停,其中還不包括重慶財信集團對芝加哥股票交易所一筆金額在200億到300億美元的收購,洲際交易集團(Intercontinental Exchange)最終在4月6日買下了芝加哥股票交易所,作價700億美元。

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圖/ 好奇心日報

本月22日,白宮官員告訴美國時政媒體Politico,川普正在籌畫一份1000多家美國公司清單,將禁止中國對這些公司進行投資,原因是這些公司技術或所處行業的特殊性對美國國家安全至關重要,正式條款將在本月月底前發佈。

中國整體對外投資仍在增長,同樣增長的還有美國對華投資

雖然中國對美國投資大幅下跌,但中國對外投資的數量卻是逐年上升。

尤其是在2015年實施鼓勵中國企業走出去的「一帶一路」後,中國當年對外直接投資(ODI)和實際使用外資(FDI)金額分別為1456.7億美元和1356億美元,對外直接投資首次超過同期吸引外資水準。2016年和2017年,中國對外直接投資分別同比成長了23.8%和8.5%。

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註:上方圖中的「中國對外直接投資」和「中國吸引外國投資」為中國國際投資頭寸,是歷年資料累積之和。
圖/ 好奇心日報

中國對美投資同比減少92%其實沒有看上去那麼嚴重。美國在中國對外投資金額占比不算大,中國更依賴的美國的技術。發改委統計顯示,中國通過香港向海外投資的比例常年排在第一,占到了對外投資總額的一半以上,2016年,中國對美投資占僅比為8.7%。

與此同時,美國對中國的投資並沒有減少,甚至有所上升。

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圖/ 好奇心日報

興業研究的一份報告顯示,1月美國對華直接投資同比成長50%,較2017年全年增長68%,主要原因是中國逐步加大了對外開放力度,而在2017年12月28日,中國取消了外資銀行開辦代客境外理財等業務的審批。

6月8日,中國宣佈將取消銀行和金融資產管理公司的外資持股比例限制,瑞銀、野村證券紛紛開始在中國註冊獨資公司。另有標普、惠譽、穆迪在中國籌備獨資評級公司。信用卡組織萬事達卡和visa也在等待中國在金融支付領域的進一步開放准入。

這些理論上也會加大美國直接對華投資。今年上半年,中國對美直接投資淨值為負78億美元。

本文授權轉載自:好奇心日報

關鍵字: #中美貿易戰
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AI NAS 何時才值得部署?QNAP 拆解地端 AI 的成本、算力與資料門檻
AI NAS 何時才值得部署?QNAP 拆解地端 AI 的成本、算力與資料門檻

當資料不能離開企業,運算就得靠近:AI 先改寫儲存架構

AI 帶來的第一個變化,不只是運算能力提高,而是企業必須重新決定資料放在哪裡。

儲存架構大致分為雲端與地端兩塊,QNAP 身為資料安全的守護者,長期發展的是地端網路儲存設備(NAS),並擴展至 25GbE、100GbE 高速網路交換器產品線,提供完整的儲存與高速網路基礎架構。威聯通科技(QNAP)總經理劉文義解釋,當資料因合規要求或敏感度不能上雲,就必須留在靠近使用者與應用的地方;運算需求一旦增加,承接資料的裝置也自然被推向地端 AI。

不能上雲的名單比想像中長。醫療業持有大量醫療個資,金融與保險業受到合規與法規限制,部分大學院校與設計公司也不希望資料被雲端存取。對這些組織而言,問題並不是雲端好不好用,而是一開始就沒有把核心資料全面上雲的選項。

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威聯通科技(QNAP)總經理暨威強電集團(IEI)董事長 劉文義
圖/ 數位時代

真正讓更多企業回頭計算的,則是長期成本。劉文義指出,資料上傳雲端可能免費,下載卻會按流量收費;當企業把一年、兩年、三年的費用加總回推,可能會發現,購買一台同等容量的 NAS,還能使用 7-10 年。資料規模愈大、存取愈頻繁,總持有成本的差距就愈值得評估。

這並不代表雲端與地端只能二選一。雲端仍適合模型訓練、程式開發與波動大的工作負載;地端則較適合高頻存取、對延遲敏感,或不能離開企業邊界的資料。企業真正要回答的,是每一類資料與任務應該放在哪裡。

依 QNAP 觀察,客戶過去關心的是需要幾 TB、幾 PB,或備份速度有多快;現在更常問的是,機器裡的資料要如何被 AI 活用。QNAP 也從 2021 年起,把公司發展定調在 AI 與高速網路的融合,試圖讓 NAS 從資料保存的位置,進一步成為資料被調用的位置。

當資料量持續擴大,搜尋與管理方式也會跟著改變。「在 NAS 裡放入 AI Agent 會越來越不可或缺。」劉文義舉例,當照片累積到 10 萬、20 萬張,要找出其中幾張特定畫面,已不可能只靠人工翻找。此時,能理解內容、接受自然語言指令的 AI 工具,會從加分功能逐漸變成必要條件。

從資料治理到地端推論:AI NAS 如何進入企業工作流?

AI NAS 不是「多了 AI 功能的 NAS」,而是 NAS 在企業工作流裡換了位置。 依 QNAP 觀察,目前客戶大致分布在一條導入光譜上。人數最多的一群,仍在把資料集中、分類、清理與建立權限。這一步看似與 AI 無關,卻決定後續系統能不能找到正確資料、辨識版本,並把答案交給有權限的人。

中間一群開始建置私有的檢索增強生成(RAG)知識庫。RAG 並不是重新訓練一個模型,而是在模型回答前,先從企業的 SOP、合約、法規或技術文件中取回相關內容,再產生附有來源依據的答案。QNAP 以 Qsirch 的語意搜尋能力協助建構這類應用,協助企業建立私有知識庫;而走在最前面的少數企業,則已經嘗試地端推論與 AI Agent。

模型的選擇權,QNAP 刻意留給客戶。知識庫背後採用哪一個模型,可由企業依需求決定,不綁定單一 AI 供應商。QNAP 也以 QuAgent AI 助理與模型情境協定(MCP)相關能力,讓管理者透過自然語言查詢狀態、調整設定,並讓 NAS 成為 AI Agent 可調用的資料節點。

不過,劉文義沒有把這條路說得太容易。他坦言,目前 NAS 硬體的 AI 運算能力仍有限。一般企業期待的應用,可能需要約 300 到 800 TOPS,甚至 1,000 TOPS,因此多數方案會以 NVIDIA 顯示卡補足算力;一張卡約需新台幣 10 萬至 12 萬元,一張算不完,就得配置 2 張或 4 張。

「整體成本可能是過去單獨一台 NAS 的 5 倍到 10 倍,並不是大部分中小企業都能接受。」除了硬體,使用者還需要 AI 應用的 Know-how、程式背景與開發資源,這些都是落地成本。

QNAP 則是透過算力分級讓各規模與需求的企業都可以有適合的解決方案。在 Computex 2026 搶先亮相的 QNAP AI NAS 中,一類是採用含有 iGPU 與專屬 NPU 的處理器平台,以一百多 TOPS 的範圍,可順暢使用 AI 應用程式;另一類機種則可安裝 1 張或 2 張 NVIDIA 顯示卡,處理更大的運算量。

同時 QNAP 也在軟體端也持續開發,目標是讓 NAS 裡的資料更有效率地被 AI 工具調用,讓資料成為有價值的知識。

從規格走到現場:能源公司如何導入私有 LLM?

本地 AI 實際落地部署會是什麼模樣?劉文義舉了一家約 50 多人的能源公司為例。這家公司原本想用 NAS 搭配雲端 AI 建置內部資料庫,但很快遇到兩個瓶頸:一是員工查詢時明顯出現卡頓;二是專利、技術與合約都高度敏感,高層不願上傳至公有雲,擔心機密資料會有外洩的疑慮。

後來,該公司導入 QNAP AI NAS 的旗艦機種 QAI-h1290FX,搭配顯示卡與全快閃 SSD,在地端部署私有大型語言模型,把數十年來封存的靜態檔案交給 AI 調用,進行跨檔案摘要與精準搜尋。員工因此省下翻找合約與報告的時間,核心機密也能留在企業內部。

這個案例說明,若任務範圍明確,有些應用不必動用雲端大型模型,地端運算量就可能足以支應。

但不同企業的資料量、查詢方式與模型大小不同,導入前仍需要概念驗證(POC)與技術人員評估。

而且,資料留在地端並不等於自動安全。企業仍要處理帳號權限、網路隔離、備份復原、漏洞修補與日常維運。地端的價值,是讓資料邊界與控制權回到企業手上;相對地,安全責任也會更直接地回到企業。

哪些企業現在該做,哪些再等?先看重複性與三個條件

能不能導入地端 AI,不只由產業標籤決定,也要看工作是否重複,以及場景能不能被清楚定義。劉文義觀察,第一批走進來的,除了受法規限制的醫療、金融與保險業,也包括利用地端 AI 加速資料處理的科技業,以及會計、律師等有大量重複文書工作的專業服務業,因為效益較容易被看見。

工廠也是可預期的場景。一條生產線可能有 10 台、20 台機器,每台處理與儲存資料的 Protocol 都不同,需要相對應的儲存裝置;生產過程累積的影像與紀錄可能要保存 3 年到 5 年。當企業要跨設備調用這些資料,AI Agent 與地端資料節點就有發揮空間。

「重複性資料處理越多,或重複性動作越多的產業,越容易透過導入 AI 提高工作效率。」反過來說,較傳統、人力密集,或仍高度依賴人工判斷的製造業,短期內未必能快速導入地端 AI。

依 QNAP 提供的資料,企業也可用「高頻、大量、敏感」三個條件做第一輪判斷:資料是否被頻繁調用?規模是否大到雲端傳輸與長期費用開始變得明顯?內容是否涉及個資、法規、智慧財產或商業機密?三個條件愈集中,地端部署愈值得評估;三者都不成立時,使用雲端 API 往往更簡單,也可能更划算。

可以先等的企業,大致也有三種。第一,資料仍分散、版本混亂、權限不清,急著上 AI 只會把混亂放大,先完成集中與治理,效率就可能先提升。第二,找不到一個具體且反覆發生的業務痛點,只因為「別人都在做」而採購,設備很可能變成昂貴的展示品。第三,使用量仍小、需求偶發,現階段雲端的彈性反而更有優勢。

因此,POC 不應只驗證「模型答不答得出來」,還要回答三個問題:資料由誰負責,誰可以存取?導入後能節省多少查找時間、傳輸成本或人工作業?正式上線後,誰負責資料、模型與資安維運?只有當效益與責任都能被量化,才適合從展示走向正式部署。

企業願意把部分資料留在自己的機房,動力最終仍回到資料主權。QNAP 的主要市場分布在歐洲、美洲與亞太,其中歐洲占比將近一半,而歐洲也正是全球推動資料主權的最大動力。

QNAP 的產品已取得 ISO 27001、ISO 27017 與 ISO 27018 等多項認證,並滿足 GDPR、HIPAA 等資料保護與法規遵循需求;累積至今,已售出約數百萬台裝置,協助企業打造智慧、安全的儲存方案。

至於普及時間點,劉文義提出一個明確的價格與效能交會點:地端應用若要順暢運作,運算量可能至少要達到 300 至 600 TOPS,甚至 800 TOPS,同時價格要落在新台幣 5 萬至 8 萬元。目前符合這些條件的硬體方案仍很有限。

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「AI NAS 不是多了 AI 功能,而是改寫了資料在工作流的位置。」威聯通科技總經理劉文義坦言,地端算力成本高昂,QNAP 透過「算力分級」與開放模型架構,助企業逐步建構私有 RAG 知識庫與 AI 團隊。
圖/ 數位時代

「預測約兩、三年後,應該很快會看到符合一般大眾期待、具備合理 CP 值的產品。那個時間點,就會是 AI 落地最蓬勃發展的時候。」在此之前,企業真正能先做的,不是搶著買最大的模型或最昂貴的顯示卡,而是把資料治理、使用權限與高價值場景準備好。

QNAP 以「資料煉油廠」比喻自己的角色:原油再多,沒有整理、提煉與配送的過程,也無法成為可用的能源。這個定位也點出地端 AI 的競賽條件——不是誰先買到算力,而是誰的資料先準備好被調用。模型會持續更換,但企業自己的資料層則會長期存在。

AI NAS 不是把模型塞進儲存設備,而是在資料必須留在企業內時,讓搜尋、推論與管理靠近資料的地端節點。

QNAP World Tour 2026 台北場將於 2026 年 9 月 18 日(五)舉行,現場將聚焦 AI 應用、儲存備份、網通產品、資安與監控,並安排 Live Demo,適合 IT 管理者、系統整合商與企業決策者參加。

活動地點:新板希爾頓酒店|如意 AB 廳

活動時間:09:20–16:00

地址:新北市板橋區民權路 88 號 2F

立即報名:https://bnex.tw/9f7my4

2026 QNAP 台灣企業資安韌性大調查,填問券抽好禮,倒數計時:https://www.surveycake.com/s/q4abw

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