台股創新高,發展自身特色最重要!
台股創新高,發展自身特色最重要!

台股近來頻創新高,加權指數已經突破1萬2千點,直逼30年前創下的台股最高點12,682。台股創高的關鍵在於電子科技產業抬頭,由台積電帶領的電子權值股發揮推升大盤的力量,讓台股隔了30年後又有再度創高的機會。

對比30年前,當時台灣以石化、紡織等傳統產業為主,但如今,電子科技業已是經濟發展的主軸,台灣的「科技矽島」美名也是世界聞名;在美中貿易戰當下,多年前,外媒形容半導體產業是台灣堅實的國防,這個矽屏障(Silicon Shield)比飛機大砲還要重要,確實是說對了。

不過,談到這裡,我們也不能不回顧一下,曾經有很長一段時間,台灣是相當寂寞的,尤其是美中兩國網路巨擘如Google、Facebook、亞馬遜、阿里巴巴、微信當紅時,很多人都批評台灣沒有跟上全球網路產業的風口,也錯失移動互聯網的大商機,是台灣很大的挫敗。

台灣錯過網路商機的「難言之隱」

這種批判有一段時間相當普遍,其中又以創新工場創辦人李開復為代表。李開復曾說,「台灣錯失了軟體、互聯網、搜尋引擎、社交網路四波重大變革,台灣在PC時代雖擁有硬體優勢,但在著重軟硬整合的AI時代,已明顯落後。」

李開復也認為,台灣除了少數幾家大廠如台積電、鴻海仍保有競爭力,但是在軟體及創業機會上,台灣缺乏軟實力,他大膽預期,台灣沒有任何AI創業的機會,如果年輕人對AI有興趣,想創業,還是要往大市場如中國、美國發展。

李開復的說法,某種程度是對的。台灣確實是錯過了幾波大機會,但仔細想一想,台灣沒有跟上這些重大趨勢,恐怕有不少是非戰之罪,我還是想為這段歷史說幾句話。

其實,台灣在2000年以前網路蓬勃發展時,早期網路公司並不少,技術也不錯,但初期網路應用在台灣沒有快速普及,我覺得確實是整個社會的觀念無法很快改變,但台灣地方小、便利商店林立,信用卡又普及,城鄉差距也不像中國那麼大,因此網路的應用發展確實受限。

此外,台灣市場一向沒有對外來企業卡關設限,政策上鼓勵競爭,並未獨厚本地企業,國際大廠都可以進台灣發展,因此當Facebook、Google等公司切入台灣市場後,本地網路業者當然就很難與這些大廠競爭。

不僅如此,對岸中國更是一個封閉市場,早年台灣網路公司想進軍中國,但中國築起高牆,限制外商(也包括台商)的發展,把外來競爭者阻擋在外。

台灣網路公司在台灣本地及同文同種的中國市場都難以施展拳腳,這是台灣沒有抓住網路商機的主因。

了解自身特色,發展強項站穩全球市場

不過,若以此否定台灣電子科技業的價值,我覺得其實大可不必。政府用法令及行政障礙來限制競爭,也並非在每個行業都能奏效,中國可以限制網路公司競爭,但卻限制不了半導體,也限制不住光學鏡頭等關鍵零組件,這種需要靠真槍實彈的實力產業,台灣做得很好,如今也是對岸及全球都要倚重的供應鏈。

更進一步說,即使台灣沒有阿里巴巴、騰訊或百度,但對岸網路普及後用到的各種技術與產品,從5G基地台、智慧手機、網路基礎設備到數據資料中心等,台灣業者都是關鍵且不可或缺的供應商。

台灣雖然不是現身舞台的要角,卻是幕後關鍵的影武者,這種角色讓美、中兩國貿易戰開打後,台灣仍然可以穩居世界各大廠背後的供應鏈成員。

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台灣即使錯失當年的網路商機,但在網路普及後所需的各種科技,從5G基地台、智慧型手機、網路基礎建設到數據資料中心,台灣業者都是不可或缺的供應商。
圖/ Red Tiger via shutterstock

從這個角度來看,我也認為,台灣不需要用別人的觀點看自己,更不需要用別人的優勢來否定自己,每個人都有自己的特色,台灣有專精的強項,是別人無法取代的;台灣也不應該偏離自己的特色與能耐,只要集中精力在最有貢獻的地方,自然會有好表現。

此外,我也觀察到,台灣在硬體產業持續不斷精進,尤其是醫療器材領域,這種需要整合生醫與電子(Bio-ICT)兩大產業的新市場,台灣做得相當好。

不管是精密醫材的益安、鐿鈦、台生材,再到搶下全球7%市占的眼底照相機廠明達醫學、手持式超音波產品的超象科技等,這些少量多樣的創新應用將一個個冒出頭,形成一個擋不住的趨勢,也是台灣卡位全球舞台的下一波主流產業。

當然,產業競爭永無止境,台灣不必太得意於現有的成就,走在潮流前端,後面追兵永遠不缺,多學習別人的優點,台灣自然可以持續進步。至於加權指數有沒有突破高點其實不重要,台灣要找到自己的價值與方向,才是產業發展最關鍵的一件事。

責任編輯:陳建鈞

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AI 智慧代理人時代來臨!三大導入階段, AI 落地企業不卡關
AI 智慧代理人時代來臨!三大導入階段, AI 落地企業不卡關

生成式 AI 帶動企業數位轉型浪潮持續升溫,各界不再滿足單一任務型的 AI 應用,而是期盼 AI 能真正成為具備主動決策與多工能力的「智慧代理人」(Agentic AI),在最少人為干預的情況下,自主推進工作流程、完成複雜任務。

但企業導入AI並非一蹴可幾,而是需要對AI有正確認識,並制訂循序漸進的導入流程,才能真正發揮AI功效。在2025台灣人工智慧年會中,cacaFly 聖洋科技技術副總吳振和提出三大導入關鍵階段,深入剖析企業如何從概念驗證(PoC)階段,逐步推進到實際上線(Production),並分享實務經驗與觀察。

延伸閱讀:生成式AI可以怎麼用?cacaFly現身說法,助企業應用GCP服務智慧轉型

解鎖 Agentic AI,企業邁向多任務智慧代理

「很多公司會問,One AI 要做什麼事?但實際上,若要讓 AI 回答公司內部政策或新法條的相關問題,僅靠基礎模型並不足夠。」吳振和指出,要讓 AI 真正成為能「做事」的智慧代理人,前提是它必須理解企業內部的脈絡與知識,並即時掌握外部變動的資訊。

企業必須先釐清內部規範是否與最新法規相符,這意味著系統必須具備持續爬取與解析最新資料的能力。為此,企業必須先截取與整理內容,再建構成專屬的知識庫(Knowledge Base),確保資料品質達到可用標準後,再透過檢索增強生成(Retrieval-Augmented Generation, RAG)技術,使 AI 能夠即時動態查詢並生成符合企業語境的回答。

延伸閱讀:從資料清洗到 RAG,大型語言模型的必需品,做出專屬企業的 AI 知識庫!

吳振和強調,這是一個動態循環的過程:從資料蒐集、品質控管、知識庫建構到生成應用,每一環節都息息相關,任何一處鬆動都會影響最終產出的準確性與可信度。

cacaFly 聖洋科技技術副總吳振和
圖/ cacaFly

破除「一次到位」迷思,從驗證到落地的三大關鍵階段

許多企業對 AI 寄予厚望,因此常將 PoC 視為年度計畫的重點,希望能「一次到位」做出具體成果。但吳振和提醒,若缺乏清楚的系統工程思維,PoC 容易淪為「概念展示」,難以真正走入組織的日常營運。

他將導入 Agentic 系統工程的歷程,分為三個關鍵階段:

1.第一階段:可行性評估(Feasibility Study)
企業必須在投入資源前,先明確界定「最需要被 AI 解決的關鍵問題」是什麼,並進一步設計可量化的驗證指標。這不僅包括評估技術實作的可行性,更要從商業目標出發,釐清導入 AI 的具體使用情境、預期成效與風險邊界,如此才能確保後續模型選型與資料蒐集方向正確對齊業務需求。

2.第二階段:系統設計與驗證(Design & PoC)
在確定導入方向後,必須規劃清楚資料蒐集與整理流程,確保知識庫的內容具備正確性、完整性與時效性。吳振和特別強調,這個階段不能只追求展示效果,而應以「產品化思維」來構築 PoC,使其具備可擴充性、可維護性及安全性,才能為後續上線打下基礎。

3.第三階段:產品化與營運(Production & Operation)
當 PoC 驗證完成後,進入正式上線階段,挑戰也隨之而來。除了需要整合企業內部系統與流程,還必須建立持續監控與維運機制,確保模型表現隨時間演進不會劣化,並能快速回應法規變動或資料更新的需求。吳振和指出,這往往是最容易被低估、但也是最考驗企業組織能力的關鍵環節。

cacaFly 聖洋科技技術副總吳振和
圖/ cacaFly

建立模型優化根基,打造高品質的黃金資料集

吳振和特別強調,要讓 Agentic 系統工程真正發揮效益,企業必須先建立一套高品質的「黃金資料集」(Golden Dataset),作為模型評估與優化根基。他指出,黃金資料集的價值在於能為模型選擇與前測提供客觀依據,讓團隊能針對不同任務挑選最適合的模型,避免導入初期就誤踩方向。

同時,黃金資料集也能協助團隊辨識模型的常見錯誤與脆弱點,進而快速回應「模型飄移」(Model Drift)的風險。吳振和說明,所謂模型飄移,指的是即使模型本身未經改版,效能也可能隨著環境與資料變動而突然下降,導致原本表現良好的模型出現偏差。透過持續比對模型預測與黃金資料集結果,團隊才能即時察覺效能衰退,並進行迭代更新,確保系統長期穩定運作。

從小規模應用起步,漸進擴展至核心業務

吳振和分享,在實際輔導企業導入 AI 的經驗中,最常見的挑戰來自於「期待落差」。許多企業誤認為概念驗證(PoC)階段即可呈現完整的產品原型,然而實際情況顯示,若企業未能建立完善的資料架構與流程基礎設施,即使短期內展現亮眼成效,也難以確保長期營運的穩定性與可持續性。

也因此他建議企業在規劃 AI 導入時,應採取漸進式策略,從小規模應用場景著手,逐步擴展至核心業務領域。企業應將 PoC 定位為整體產品開發生命週期的重要環節,而非獨立的一次性專案。

AI 的導入不僅是一場技術升級,更是企業組織文化與決策流程的轉型工程。唯有從資料治理、流程優化到人才培訓同步布局,才能確保 AI 能在企業內部真正「落地生根」,創造長期商業價值,成為真正的智慧代理人。

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