中國挑戰美國  玩真的?
中國挑戰美國 玩真的?
2004.04.01 |

去年3月12日,英特爾在全球同步推出Centrino晶片組,讓筆記型電腦不用接網路線,可以隨身帶著上網。從那之後,我經常在各地咖啡店和機場候機室,看著穿西服或套裝的男女白領,把電腦放在桌上或膝上,無線上網,身旁就是活動辦公室。

**英特爾火大不玩了

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英特爾靠Centrino扳回一城,去年兩度調高財測,是過去3年最好的表現。談了許久的無線區域網路,也因為英特爾的背書,再添一把柴火,在全世界狂燒,台北市政府就計畫在市區各地都能無線上網。
今年6月1日起,在中國將暫時看不到這種畫面。中國政府在去年底制定一套無線區域網路的安全標準,稱為WAPI,任何想賣無線區域網路產品進中國的業者,都必須符合WAPI標準;最直接的方式,就是找擁有這項加密技術的中國廠商合作,共同研發生產。中國政府定6月1日為截止日期,過了這一天,不採用WAPI規格,就不能進中國市場。
這等於設下一道路障,強收過路費。結果,英特爾首先發難,宣布不玩了,和中國政府卯上。 我不清楚英特爾如何下這麼大的決心,畢竟它在中國的投資和布局已久,期待也深,沒有理由和中國政府搞壞關係。但這顯然不是一家公司對上一個國家的事,而是一個國家對上另一個國家的事。
在英特爾發布消息前,美國政府剛由國務卿鮑威爾(Colin Powell)、商務部長艾文思(Donald Evans)和貿易代表佐立克(Robert Zoellick)三人聯名,發了一封信給中國國務院副總理曾培炎,抗議中國不顧國際標準,自行採用WAPI加密技術,干預市場發展。

**中美對陣層級提高

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有沒有搞錯?這件事有這麼嚴重,需要美國政府3位高層出面?
當然,今年是美國大選年,特別是最近美國正為美中貿易逆差,以及國內工作機會流到海外,特別是中國和印度,開始全面檢討。最近美國人對兩個詞相當敏感:「外包」(outsourcing)和「外移」(offshoring),而當這兩個詞講的是一件事時,又格外敏感。
不過,這應不是美國在此時抗議中國的理由,雖然它可能需要製造一些涉外話題來凝聚國內民心。可能的理由是:中國以市場規模為籌碼,意圖在多種產業建立自己的標準,而這件事挑戰了美國的權力。
WAPI只是開頭,之前還有手機用的第三代無線通訊標準,在歐規WCDMA和美規CDMA2000之外,中國又自訂了TD-SCDMA;在網際網路新一代的標準IPV6(Internet Protocol Version 6)上,中國也試圖挑戰美國,拿下規格主導權。
中國的手機使用人口在2000年已超越美國,成為世界第一,目前更高達2.8億人;中國的上網人口,去年有8000萬,預計到2006年將突破1.5億人,超越美國成世界第一。中國有9億農民,有很大一部分還是開發中國家的景像,但另外一面卻又是使用數位科技人口最多的國家。
問題是,中國沒有贏得它所該有的發言份量。中國的無線通訊和網際網路公司,在國外資本市場獲得的認同完全不成比例。以提供手機服務來看,中國只有一家公司靈通網(Nasdaq代號LTON)在Nasdaq掛牌;和網際網路有關的,也只有新浪(代號SINA,入口網站)、搜狐(代號SOHU,入口網站)、網易(NTES,入口網站)和攜程(CTRP,旅遊網站)4家公司在Nasdaq掛牌。
在科技業,掌握制定規格的權力,就是掌握了最大獲利來源,這也是美國多年獨步全球科技市場之處,從電腦、晶片、軟體、通訊、網路、加密技術、微機械、奈米再到生物科技,美國規格就等於國際規格。中國一直以來是國際規格的接受者,但是隨著它掌握多項產品的最大市場,正試圖翻身。
差別在於,美國是靠長期大量投資研發活動,以技術創新取得規格主導權;中國則是寄望由內需市場營造從「量變到質變」的機會。
在鮑威爾寫給曾培炎的信中,呼籲中國回到WTO的架構下,消除貿易壁壘,與世界標準接軌。

這個說法乍聽有理,但細究卻缺乏說服力,因為美國去年為保護自己的鋼鐵業,宣布對進口鋼鐵徵收高額關稅,違反WTO精神,引起歐盟和其他國家大為不滿,也宣布對美國產品課重稅回應。
中國敢向美國叫陣的另一原因,是它和歐盟的經貿關係愈來愈密切,預計2005年歐盟(即將於今年5月再增加10個會員國,成為25個會員國)就會取代美國,成為中國的第一大貿易夥伴。中國和歐盟的關係,一向比中國和美國的關係來得和緩。中國向法國採購的空中巴士客機數量,超過向美國採購的波音;而造價高昂的京滬高速鐵路,也可能交給法國業者承包。
歐洲業者對中國自定規格一事,也有善意回應。來自歐洲的無線通訊業者諾基亞和西門子,都接受中國的第三代行動通訊TD-SCDMA規格,在中國與當地廠商合資研發和生產符合TD-SCDMA規格的設備,以便在中國銷售。
WAPI一事的後續進展會如何,目前還難說,美中雙方彼此交手很有經驗,不會太快把底牌掀出,但有關中國自定科技規格一事,美國倒是有充分擔心的理由。其中之一,就是中國近幾年的大學畢業生激增,預計今年將有280萬大學生畢業,其中理工科系學生近100萬,是美國的兩倍。
人數不能等同換算為國家的科技實力,而且這些學生當中的精英,有一部分將來也會到美國留學,甚至成為美國公民。但是這種科技人才增加的趨勢,配合目前的投資熱潮,再過10年、20年,中國在科技業的發言份量絕對遠高於今日。

**自定規格不限科技

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甚至,中國想制定規格的企圖,不只在科技業。為了辦好2008北京奧運和2010上海世博會,中國正大力推行信用卡,好讓外賓屆時能方便在中國生活和消費。去年底,中國的信用卡發卡量是270萬張(遠不及台灣的3400萬張),但成長率卻超過200%,預計今年底將破800萬張。
中國主管信用卡的單位叫中國銀聯,它的目標是建立中國自己的標準,與Visa、Master、American Express和JCB等現行國際標準分庭抗禮。我在2月底遇到一位銀聯的高層主管,他告訴我將來只要有華人的地方,就要讓銀聯信用卡可以刷;有中國國內市場支撐,他們非常樂觀,也和台灣多家銀行合作,借重台灣的經驗。
對他的工作我給予祝福,順便也想想這和台灣有什麼關係。過去,台灣的科技業一向走美國路線,做美國規格的快速跟隨者,基本上延續對於美國在政經上的依賴,而美國則回應提供龐大的內需市場,進口台灣產品,一直是台灣最大的出口國。
但是,當中國取代美國,已成為台灣最大出口國,這個新貿易夥伴又一心制定規格時,台灣的角色就變得尷尬。是該繼續跟著美國規格,還是投向中國陣營,或者有其他可能?這應該是台灣在後戒急用忍時代,需要急而不能忍的新思考課題。

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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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