資本市場的中國夢
資本市場的中國夢
2004.03.15 |

開春以來,台灣股市氣勢磅礡,龍頭老大台積電和聯電卻沉寂非常,好像躲了起來。明明產能利用率已經直衝百分之百大關,投資人卻不怎麼捧場,某些專和外資打交道的券商,甚至形容接外資對晶圓雙雄的賣單接到手軟。
這恐怕不能不怪罪於被台積電一告成名的中芯半導體,不過原因不只是浮上檯面的法律爭議。最大的關鍵在於中芯的低價競爭攪亂一池春水,即使產能滿載,價格還是上不去;致命的一擊則是中芯效法中國紅籌股,計劃於3月中旬在紐約和香港同步上市,募集15億美元的資金排擠效應,瓜分了原本要投注於其他晶圓代工業的資金。
近來位於上海浦東的中芯員工心情特別亢奮,想到中芯正式掛牌上市後,預計至少有3塊半美元的水準,相較於1塊美元出頭的成本,中芯半導體的台籍員工,將不只是成為千萬富翁,而多的是億萬富翁的候選人。
相形之下股價欲振乏力的晶圓雙雄員工,難免有情何以堪的感慨。除了錯失再度發財的機會之外,更為台積電和聯電無法趕上資本市場中國熱的順風車而扼腕嘆息。

**中國投資熱將打擊台灣資本市場

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中國市場的投資熱,由來已久,原先只限於大企業直接投資,實際經營業務。直到1997年中國電信(後正名為中國移動)在美國上市,才掀起一波投資中國股市的熱潮。
但是從世界股神華倫巴非特大舉投資中國的石油股,再加上網易等中國網路股回溫,中國股市再度攫取了投資人的焦點,經典之作是中國人壽去年年底上市,不但創下超額認購的空前倍數,上市後價格依然高懸不下,也令人瞠目結舌。中芯將是下一個傳奇,上市後的市值是目前年營收的17倍,相同的評價將使台積電的價格達到一股160元以上。同時中芯這次籌得的資本,根本還不夠2004年預估的資本支出,以這樣孱弱的公司體質,可以堂而皇之在紐約上市,只因為這家公司在中國。
或許,這才是台灣與中國糾葛的關係中,最令人憂悸的一點:中國在匯率調整之後,連續十幾年接受全球資金哺育,已經發展成國際資本市場的酷斯拉。未來中國不但將持續接收國際企業的訂單及投資,也將開始搶奪國際投資人的財富。過去當國際企業開始增加對大陸的投資時,即減少對台灣的投資;當國際投資人開始增加投資大陸股市,也將降低投資台股的比重。
展望未來幾年內從中國奔赴國際資本市場籌資的案件,可以知道這種擔憂並非空穴來風。今年開始,平安人壽和中國四大銀行將依序前往美國掛牌上市,可能吸金的總數將高達數百億美元,對於台灣的資本市場,將是當頭棒喝。雖然目前股市一片叫好之聲,但是如果沒有充足的外資支持,長期的發展仍將受限。除了已然廢除麻煩的QFII制度(合格境外機構投資者制度)之外,還需要更多措施,例如改善目前的交易制度,鼓勵同步上市等機制,來和資本市場的中國夢相抗衡。

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OpenAI 重磅講者親臨高雄|掌握前瞻 AI 與產業轉型關鍵趨勢
OpenAI 重磅講者親臨高雄|掌握前瞻 AI 與產業轉型關鍵趨勢

隨著 AI 工具逐漸普及,真正拉開差距的,已不只是技術或算力的強弱,是企業能否整理資料、重新設計流程,並把 AI 融合既有工作方式,持續轉化為營運價值。

Amazon Web Services(AWS)將於10月23日於高雄舉辦「2026 亞馬遜港都 AI 創新日」邀請 OpenAI 與製造、金融、交通、零售及運動育樂等領域的實務代表,從技術趨勢、資料治理、流程設計與組織轉型等面向,拆解 AI 落地前必須處理的現實問題,協助企業重新檢視自身的導入條件與下一步布局。

企業下一步,不只是再導入一套 AI 工具,而是讓 AI 進入日常營運

模型可以採購,系統可以建置,但資料是否整理到位、流程能否重新設計、組織是否清楚由誰負責,才是決定技術能否持續發揮價值的關鍵。

高雄近年推動數位轉型,同樣面對這項核心課題。亞灣周邊聚集扣件、石化、鋼鐵等傳統產業,場域複雜、既有系統眾多,正因如此,更能檢驗一套 AI 導入方法是否具備複製與擴大的條件。城市發展也從建置算力基礎,進一步走向讓技術真正進入產業與治理現場。

AWS 連續六年深耕高雄,今年以「雲騰智慧大南方 齊創 AI 好未來」為主軸,將討論重心從雲端與算力基礎,推進到應用全面升級,協助城市從「有 AI」走向「AI 有感」。

政府治理是否更即時、產業流程是否真正改變、市民與使用者能否感受到服務提升,才是「AI 有感」的具體檢驗。延續「高雄試點、全臺普及、雲端出海國際」的發展路徑,10月 23 日登場的亞馬遜港都 AI 創新日要談的不只是企業「有沒有 AI」,而是導入之後企業的真實改變。

2025 亞馬遜港都 AI 創新日現場,資料照
圖/ AWS

OpenAI 重磅講者親臨高雄,從技術前沿看見企業的關鍵課題

今年活動特別邀請 OpenAI 東南亞暨台灣合作夥伴總監 Mark Jeffrey,以「前瞻 AI 如何助力產業領袖開創新局」為題,分享在 AI 技術快速演進之下,企業應如何重新思考未來布局。

面對 AI 能力邊界持續擴張,哪些應用已具備規模化條件?哪些仍需要更完整的資料、治理與組織準備?這是正在規畫下一階段 AI 投資的企業必須先回答的關鍵課題。

上午議程將從資料、組織與金融三個面向,拆解 AI 落地前必須處理的現實問題。「數據為本,AI 啟航」先回到資料基礎:外部模型跑得再快,若企業自身的欄位定義、存取權限與資料品質尚未整理到位,技術仍難以轉化為可靠判斷。

「打造 AI-Ready 組織的關鍵布局」論壇則聚焦組織當責。AI 專案通常橫跨資訊、營運與管理部門,真正困難的不只是把系統建起來,而是由誰推動流程改造、由誰認列成果,以及當 AI 產出的判斷出現問題時,責任最後應由誰承擔。公部門、製造業與雲端服務業者如何從不同角色處理這些問題,對其他組織同樣具有參考價值。

金融創新論壇將討論 AI、虛擬資產與企業轉型。金融場域對資料安全、合規、風控與可追溯性的高度要求,也提醒企業:效率不能取代治理,AI 更不能成為責任模糊的理由。能否在高監管、高風險環境中建立清楚邊界,將直接影響 AI 應用能不能被長期採用。

2025 年活動論壇現場,資料照
圖/ AWS

從六種產業場景,看 AI 如何走進真實流程

真正具備參考價值的 AI 案例,不只要說明「做了什麼」,還要回答幾個更實際的問題:解決哪一段流程、使用哪些資料、在哪個節點交給 AI、誰負責最後判斷,又如何確認投入確實產生價值。

下午議程規劃橫跨智慧支付、製造、媒體科技、智慧交通、零售製造與運動育樂六種產業場景。每個場景面對的資料條件、即時要求與風險門檻都不相同。

產業場景 議程規劃與關鍵課題
智慧支付 藍新金流運用 AWS AI 自建智能 KYC 與交易監控;處理身份辨識、交易監控與風險判斷
製造 以語意層串接資料孤島,讓 AI Agent 正確理解分散在不同系統的資料
媒體科技 會說台語的 AI Agent:從醫院櫃台到第一線的落地實戰
零售製造 零售製造轉型;把技術接進實際營運與使用者體驗

這些差異進一步說明,AI 沒有一套可以直接複製到所有產業的標準答案。企業真正需要的,不只是更多案例,而是看見不同產業如何依資料條件、即時要求與風險門檻,把 AI 融入實際營運與使用者體驗。

現場同步打造「產業賦能走廊」,邀集超過 15 組雲端生態系夥伴設置展示攤位,聚焦智慧製造、金融科技與城市治理的真實痛點與解法。無論企業目前卡在技術、資料、治理,還是組織協作,不同問題點,都能找到對應的解方。

10 月 23 日,從智慧製造的產線優化、金融科技的風控升級,到運動產業的會員體驗創新,看 AI 如何從概念走進產業現場,成為百工百業轉型升級的實際動能。

10/23高雄展覽館盛大舉行
圖/ AWS

「2026 亞馬遜港都 AI 創新日」,掌握 AI 賦能百工百業、領航產業升級的實務趨勢
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