退場的藝術
退場的藝術
2003.10.15 |

比起阿諾史瓦辛格的不朽名言「我將東山再起」(I’ll be back),更能引起企業家共鳴的,恐怕是「我選擇退出」(I’ll quit)這句難以輕易出口的話。
在資本主義體制下,「進入」就是開始投資,「退出」就是把投資脫手。「進入」的方法大同小異,不是用現金等資產來投資,就是用個人的專業來投資,例如高科技產業流行的「技術股」。
「退出」的方法則不一而足,可以選擇上市,在上市前後,賣出股票來實現收益;可以把企業整個賣斷,也就是企業購併;還可以選擇歇業、清算價值或宣布破產、償還負債等,這些都可統稱為「退出機制」。

**進退有制度 促進市場活絡

**現實生活中的許多構面,都包括「進入」和「退出」。例如生與死,就是進入生命與退出生命;結婚與離婚,就是進入婚姻與退出婚姻。然而最難為的,就是進入之後,無法自由選擇退出。
過去的婚姻制度就是如此,但是演變至今,婚姻的退出機制已經大致存在。然而生命畢竟還是難為,新的生命誕生後,就難以退出,因此生命一直是生活中最大的無奈。
對於商業環境而言,缺乏「退出機制」,也是莫大的無奈。過去台灣的股票市場,上市極為困難,因此,缺乏最基本的退出機制,企業創辦人,必須一生死守蓽路藍褸創辦的企業,這正是台灣家族中小企業比率偏高的推手。
隨著台灣上市櫃條件放寬,企業有了更多的選擇,可以藉由上市,將原來的投資套現。從宏觀的角度來看,就是經濟學家所謂資本市場的改善;從微觀的角度來說,就是為企業家們建立更完善的「退出機制」,因為有退出的可能,也才有更多的人選擇進入「投資」,從而促進資本市場的蓬勃。
過去5年來,台灣颳起的企業購併旋風,提供了健全的退出機制。企業選擇上市,畢竟還是得分批出售;但是隨著企業購併在台灣逐漸成熟,股權可以一次轉售,為企業所有權的轉移,增添無限可能。

**無完備機制 拖跨整個企業

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然而,與先進國家相比,台灣的退出機制還是不夠完備,例如破產制度。經營不善的企業,在破產之後,可以選擇清算或是重整,但是在台灣,清算的過程曠日費時,重整成功的案例迄今依然寥寥無幾。更重要的是,許多購併活動的阻力仍大,對於營運還算上軌道的企業,直接歇業清算的可能性又不大,退出機制還有許多缺憾。
因此,台灣的某些產業,群集過多競爭者,卻缺乏退出機制,以至於拖垮整個產業。最明顯的就是銀行業,劣幣與良幣混處一爐,大家都遭殃,金融重建基金(RTC, Resolution Trust Company)的引進,就是為了強化退出機制。
如果有一天,台灣的企業主,可以任性的說「我想退出」,然後把該給債權人的給債權人,該給員工和小股東的也不拖欠,然後一身瀟灑的退出,台灣的退出機制,才真正成熟,資本市場才真正完備。

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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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