郭台銘交棒9人小組領軍鴻海，這8個問題投資人最關心|數位時代 BusinessNext

45年來鴻海首度自辦法說會，伴隨著董事長郭台銘宣布前進參選總統，成為矚目焦點。《數位時代》特別整理了現場法人、媒體的8個問題與鴻海的回應，從這些問題可以看出外界對於鴻海最迫切想知道的疑問，以及鴻海未來的布局。

Q：鴻海經營委員會的運作模式？

鴻海在法說會上宣布，將成立9人的經營委員會，未來決策將透過經營委員會的審核、討論後，匯集到董事會做最後決策。每周開一次經營委員會，針對重大議案，需要三分之二委員同意後再送交董事會。

經營委員會中包含四位董事候選人，工業富聯副董事長李傑、鴻騰六零八八精密科技主席盧松青、鴻海副總裁兼亞太電信董事長呂芳銘，以及鴻海S次集團總經理暨京鼎董事長劉揚偉。還有財務長黃德才、鴻海集團副總裁暨集團總財務長黃秋蓮、夏普董事候選人林忠正、鴻海B次集團負責人姜志雄、富士康執行總經理林政輝。

提到經營委員會的成立的第一個原因，主要是因為鴻海規模的複雜度。鴻海產品線相當廣，本身就是複雜、龐大的事業體，需要多人分別負責不同的事業體，因此需要適當的溝通與協調機制。

第二個原因則是鴻海早就在運行類似經營委員會的模式，「鴻海過去就依稀有經營委員會存在的影子，各部門負責人常常跟董事長一起開會，只是之前沒有當作組織或是正式的名稱。」劉揚偉說。值得一提的是，本次法說會上劉揚偉的角色、說話量都相當吃重，呼應外界對於其接手大位的猜測。

Q：未來郭台銘的角色？

郭台銘並沒有出席本次法說會，針對郭台銘未來的角色定位，則要回到鴻海新的經營委員會制度，屆時郭台銘將以董事身分，與其他董事共同參與決策。

現場媒體詢問針對法說會，郭台銘是否有給予建議，劉揚偉說，本次法說會郭台銘並沒有任何指示，「郭董對於法說會的建議，就是沒有建議。」

Q：美國威州進度？劉揚偉：停擺與事實不符

針對外界對於鴻海於威州的投資與進展似乎受到阻礙，甚至停擺，劉揚偉難得說了重話：「報紙上說的停擺、不受歡迎，與事實不符。」他提到威州計畫是「如期進行，如火如荼地進行。」並解釋威州計畫有階段性，第一階段預計於2020年底將有產品開始量產，預計將提供1,500-2,000人的雇員規模，會慢慢增加人數。

鴻海於威州的規劃將是長期、戰略的，整個科技園區包含製造、研發，並包含下一代產品跟產業。但威州能提供的總產能目前預計相當有限，到時候要做什麼樣的調整，鴻海將看市場與客戶的需求，緊密與客戶配合、觀察。

Q：許多台商回流，鴻海未來的打算？

中美貿易戰讓許多台商選擇加大對於台灣的投資，鴻海未來是否有遷廠回台的打算？

針對這個問題，劉揚偉先提到了郭台銘參選的動機，言談中也表露出對於郭台銘參選的支持，「台灣在中美貿易戰中，有很大的危機，也有很大的轉機。所以我們董事長毅然決然認為，他不出來，會是很重大的危機。」

危機是什麼？劉揚偉認為政府單位是否能針對五缺、投資政策等問題做出好的反應，「不然會造成想回來但回不來，回來的沒有競爭力。」同時他也提到未來整個世界可能變成「G2，一個世界兩個系統（中國與美國）」，台灣將可以在當中扮演良好的橋梁，將是最好的轉機。

Q：一個世界、兩個系統，鴻海站哪邊？

鴻海副總裁兼亞太電信董事長呂芳銘舉了一個例子，台灣與日本汽車駕駛不同邊，但是把汽車拆開後內部是一樣的。整個架構中對於製造來說，影響沒有這麼大。「大家擔心有不同的標準，但2、3、4G都有不同的標準存在，只有5G是所有人都想把它變成同一個標準。」

Q：未來加碼投資或重心會放在哪個國家？

目前鴻海在全球16個國家設有製造據點，4個國家設有研發據點，未來會對於哪些地區加大力度投資，鴻海並不願透露太多，僅說會盡力依照鴻海的規劃與計畫向前走。

劉揚偉說，美國針對墨西哥已經取消關稅懲罰，鴻海在墨西哥也有相當大的規模，不過很難預測美國未來的行動，將會跟客戶一起緊密注意川普的政策。在美國的投資，鴻海則會依照原來的計畫分階段進行，美國的投資將是美國供應鏈中最重要的一環，包含顯示器、伺服器、車載中控器，會陸陸續續在第一階段完成後，在2020年於美國量產。

「美國、墨西哥是受到關稅影響最小的地方，會依照我們原先的布局，以及客戶的要求，全力在這兩個地方做好我們的規劃與計畫。」劉揚偉說。

Q：鴻海的未來布局方向？

5G、EV（電動車）、IC與IAI（工業人工智慧）將是鴻海重要的布局，還有工業物聯網、車聯網、健康網，都是鴻海未來有相當大期許與目標的方向。

Q：未來是否有實施庫藏股的計畫？

財務長黃德才說，庫藏股主要有兩個目的，減資與作為激勵員工的工具。目前未來並沒有減資的打算，但如果未來外在環境的變化，導致公司股價異常下跌，偏離原有的價值，董事會與經營團隊會考慮實施庫藏股計畫。

「過去我們教育教導學生如何從數據中找出標準答案，但在生成式AI的時代，標準答案往往是最廉價的。」臺大EiMBA執行長李家岩一語道破了這波商業典範轉移的核心。他認為，當資訊獲取邊際成本趨近於零，企業的競爭優勢已不再是單純的「掌握資訊」，而是「如何設計讓 AI 與人共同創造價值的流程」。這不只是一句口號，而是一場正在被驅動的轉型。從課程設計的邏輯重組，到學生創業專題的實戰演練，臺大EiMBA正將校園打造成一個允許失敗、快速驗證的「人機共創實驗場」。

告別標準答案，當教授變成「學習架構師」

「我們不再只是教導知識，而是設計學習。」李家岩指出，臺大EiMBA的課程正在經歷結構性的轉變。現在的教授角色更像是一位「學習架構師（Learning Architect）」，他們的任務不是單向輸出，而是設計出高強度的挑戰與情境，讓學生在解決問題的過程中，自然地將 AI 納入決策迴路。

以今年新開設的「雙軸轉型與人工智慧」課程為例，這並非傳統的技術概論課，而是場關於商業邏輯的壓力測試。學生不再只是繳交一份靜態的商業計畫書，反而被要求運用生成式 AI 輔助設計商業模式畫布（Business Model Canvas），甚至利用Vibe Coding技術讓不懂程式語言的商管學生，也能透過自然語言與提示工程，快速生成互動式的原型與操作介面來模擬市場反應。這項技術打破了傳統「文組企劃、理組執行」的藩籬，讓創意能即時轉化為可執行的程式碼。在這個過程中，AI 扮演的角色並非代筆的秘書，而是將概念具現化的加速器，以及最嚴厲的邏輯質疑者。

「這是我在課程中學到最深刻的一課，」臺大EiMBA二年級生、寵物百分百用戶體驗暨品牌行銷中心負責人鐘紫瀕分享道。身處近200人新創組織的高階主管，她坦言最初員工對 AI 充滿敬畏，甚至恐懼被取代。但在 EiMBA 的課堂上，她發現 AI 真正的價值在於「攻防」與「鏡像」。「老師設計了一種『沙漏式』的提問邏輯，迫使我們把策略餵給AI後，必須面對它無情的反問。」鐘紫瀕回憶，「這個市場假設有數據支持嗎？」、「你的競爭壁壘在哪裡？」這種高強度的追問，都是AI在對學員提出的挑戰，迫使她必須思考得比AI更深、更遠。「以前我們忙著找答案，現在我們學會如何設計出『連 AI 都沒想過的好問題』。AI就像一面鏡子，映照出我們思考邏輯上的盲點。」

數位孿生實戰，將「感覺」轉化為「數據決策」

除了策略層面的思維激盪，AI 在營運端的落地應用，更是讓許多直覺型創業者經歷了一場痛苦卻必要的轉型。臺大EiMBA一年級生、赤赤子設計師林宏諭對此感觸良多。

身處傳統服裝產業，過去他的經營模式多仰賴美感與經驗，「以前做決策就是憑感覺，甚至忙不過來時，連縫扣子這種小事我都自己跳下去做。」但在李家岩講授的「雙軸轉型與人工智慧」課堂上，他被迫面對冰冷的數據與流程，而這正是李家岩強調的「數位孿生（Digital Twin）」素養。

在虛擬世界中建立一個與真實工廠或商業流程一模一樣的模型，利用AI進行模擬與預測，是現代智慧製造的核心。對林宏諭而言這意味著必須將腦中抽象的「職人經驗」轉化為AI讀得懂的 SOP。「那段過程就像是被老師架著刀子往前走，非常痛苦，」林宏諭形容，為了讓 AI 能協助優化流程，他必須把每一個步驟定義清楚，無法再用「大概」、「憑感覺」含糊帶過。

雖然煎熬但成果是豐碩的。當感性的創意被裝進理性的數據框架後，林宏諭發現自己的決策不再是賭博，而是可被驗證的科學。「現在AI不僅幫我理清思緒，更像是團隊的外掛大腦。我開始能鼓勵員工使用AI釋放重複性勞動，讓大家能準時下班，去做更有價值的事。」這正是課程希望帶給學員的轉變，從「事必躬親的管理者」進化為「善用工具的跨域系統設計者」。

跨域共創，打破同溫層的「破壁效應」

如果說AI是另一位虛擬組團員那麼課堂上原本的同學們，就是來自多重宇宙的戰友。這裡匯聚了醫師、網紅、工程師、律師與傳產二代，如此多元的背景在AI的催化下，產生奇妙的化學反應。

李家岩特別提到了榮獲霍特獎（Hult Prize）肯定的「RiiVERSE」團隊。這個由臺大管院 EiMBA 與 GMBA 學生組成的團隊，成員涵蓋了時尚、行銷與創新創業等不同領域。他們利用舊衣回收再製技術，打造出循環經濟的生態圈。「這就是我們強調的跨域共創。」李家岩解釋，在過去，不同領域的專業人士溝通成本極高，但現在，AI成為了通用的翻譯機與黏著劑。

「AI不僅降低了技術門檻，讓文組生也能做Prototype，更讓理組生也能懂得商業敘事。」在這樣的環境下，創新不再是單打獨鬥，而是像RiiVERSE團隊一樣，結合理性與感性，共同回應全球永續（ESG）的艱鉅挑戰。

為了內心的狂熱，動手去做

然而，隨著AI涉入決策越來越深，一個核心問題浮現：在演算法能預測趨勢、生成文案甚至編寫程式的時代，人類領導者的價值還剩下什麼？「我們教的不是被AI取代，而是擴增智慧。」李家岩眼神堅定地說。他強調，未來的領導者必須具備三項關鍵特質：AI素養、跨域系統設計能力，以及科技人文的反思力。

其中最關鍵的，是懂得界定「自主邊界（Autonomous Boundary）」。領導者必須清楚判斷：哪些決策該放手讓 AI 自動化？哪些時刻必須保留人類的溫度與價值判斷？「例如在智慧工廠中，AI 可以預測機台何時需要維修保養，但『什麼樣的風險可以接受』、『我們要解決什麼社會問題』，這些涉及價值觀的決策，永遠需要人類來定奪。」李家岩補充道。

在李家岩眼中，真正的創新往往不是來自同類型人才的討論，而是從不同背景、不同世界觀的碰撞中誕生。「一個人能看到的只是片段，跨域合作才能讓問題完整。」他再次提到。對他而言，EiMBA 想培養的不是知道最多的人，而是能讓「各種智慧」一起工作的人。在AI與人類智慧並存的年代，領導者最重要的能力，不是掌握所有答案，而是打造一個能讓答案自然生成的組織環境。「未來需要的領導者是能整合技術與人、懂得跨域系統思考、也能『擇人(含機器人)而任勢』的人。」李家岩說，而這群充滿創業創新的管理者也將在未來商業戰場上奏出人機協作的新樂章。