被迫減碳轉型、收購股份還被指控是「惡意」!日本鋼鐵業龍頭如何化解危機?
被迫減碳轉型、收購股份還被指控是「惡意」!日本鋼鐵業龍頭如何化解危機?

有重工業產業食糧之稱的鋼鐵業,是建築、造船、鐵道及電機機械等產業的基幹。然而,鋼鐵業卻也是碳排放量佔比相當高的一個產業,為配合日本2050年碳中和政策,如何進行減碳生產備受外界關注,為此日本鋼鐵業龍頭「 日本製鐵 」已宣布將投入5兆日圓進行設備更替。

日本製鐵
圖/ 日本製鐵

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日本鋼鐵業視「減碳生產」為最重要的經營課題

年營業額高達5兆日圓的日本製鐵是日本最大的鋼鐵廠,幾乎是排名第二的JFE營業額的兩倍,更是排名第三的神戶製鋼規模近三倍,集團員工人數高達5萬人,過去10年發動多次併購。

1934年,由官營八幡製鐵所等數個製鐵業者合併而成。日本製鐵曾於太平洋戰爭時期,因法規因素而一度被分割為四間公司,但在1970年,該法廢除後,其中的八幡製鐵所和富士製鐵等又再次合併,成立新日本製鐵。

2012年,新日本製鐵與住友金屬合併更名為新日鐵住金;2019年,再將商號變更為日本製鐵;2020年,再與日鐵日新製鋼公司合併。

日鐵與其他基礎建設發展產業面臨同樣的減碳問題,故日鐵日前宣布汽車用的高級鋼材製造設備,將從現行的高爐轉為電爐。此外,將使用氫氣還原技術以減少焦炭使用,目標在2030年減少30%的二氧化碳產量。

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圖/ REUTERS

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即使設備投資額將可能超過5兆日圓,而製造成本也可能會倍數以上成長,由於鋼鐵業的二氧化碳排出量約占日本整體製造業的四成以上,為因應日本政府推動的2050年碳中和政策,鋼鐵業龍頭也不得不進行改變。

此外,日鐵也將進行國內外事業整頓,除將擁有的15座高爐降低運轉至10座,調降成本支出外,將深耕電動車市場強化相關設備。並加強在印度的生產及進行海外企業併購,目標是全球化粗鋼生產力能達到1億噸。

集團式的多角化經營,公開收購東京製鋼股份

日鐵除了是日本國內擁有高爐可一貫化生產的鋼鐵廠,也透過事業持股形式發展各種與鋼鐵有關的產業,例如建設業的新日鐵engineering、化學製造業的新日鐵化學及通訊情報業的新日鐵solution等,連結高達約250家子公司及約70家的轉投資公司,是日本相當具代表性的大型集團企業。

而2021年初,日鐵宣佈投入約24億日圓(約台幣6億元),對東京製鋼進行公開收購,目標將持有東鋼股份從9.9%提升至19.9%,並在3月初時宣布收購完成。

東京製鋼
圖/ 東京製鋼

不過,這次的股份公開收購,對東京製鋼來說卻是一個惡意併購行為。日鐵即便將持有股份提升至19.9%,東京製鋼仍非日鐵具控制權子公司,僅能說是強化資本比率。然而,日鐵卻在公開收購說明書指摘,東京製鋼的業績和財務持續惡化,主要原因就是因為公司治理體制的不完備,更直指代表董事長在位期間長達20年等問題,認為有必要進行經營再建。

股東話語權提升的時代儼然來臨

日鐵其實是東京製鋼的材料供應商,而事實上,東京製鋼歷代董事們出身於日鐵者也不少。2017年,日鐵就與東京製鋼經營層進行面談,要求增強危機意識並曾對董事選任議案投下反對票;2020年9月,日鐵開始評估提高股票持有比例,提高話語權,並在2021年初進行公開收購股份。

對日鐵的收購,東京製鋼則表示反對,原因在於利益衝突。日鐵是東京製鋼最大的材料供應商,然而面對日鐵的價格上漲壓力,東京製鋼也嘗試開發中國和韓國等線材使用。如果日鐵持股達到一定的比率,可能會對相關採購開發活動造成一定阻礙,並讓成本提高,亦對日鐵以外的股東造成損害。

而且,東京製鋼也對鐵以外的新素材,例如碳纖維等電纜事業進行投資,此種脫「鐵」開發策略,也對日鐵造成一定程度的影響,不難想像日鐵的焦慮。

不過,東京製鋼的確存在業績低迷、代表董事長期未更替、獨立董事對經營者評價、選任程序和公司治理機制不全等問題,日鐵的批評也是事實;而東京製鋼為開發碳纖維而成立新子公司,卻沒有依公司法規定進行公告,這也是日鐵認為有東京製鋼有所隱蔽之處。

但有金融及產業界相關人士認為,像日鐵這樣的公司,為何會對執著規模相對小的東京製鋼,公司治理問題只是個藉口,應是對海外採購或脫鐵行為有所介意。對此評論,日鐵強調此次收購並非對東京製鋼複數採購行為不滿,也不是為了強化自身的原料供給,而純粹是因為對公司治理有所疑慮。

東京製鋼仍有高達九成以上的原料採購自日鐵,未來評估也不會有太大變動。但近年來日本產業間公開收購案件頻繁,評論家認為這象徵股東話語權提升的新時代來臨,過去企業間相互持股,但不干涉經營的時代已經過去了。

資料來源:業界動向Wikipedia日本產業新聞日刊自動車新聞東洋經濟
責任編輯:文潔琳、錢玉紘

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從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路
從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路

「代理式 AI 」(Agentic AI)的創新服務正在重新塑造企業對AI的想像:成為內部實際運行的數位員工,提升關鍵工作流程的效率。代理式AI的技術應用清楚指向一個核心趨勢:2025 年是 AI 邁向「代理式 AI」的起點,讓 AI 擁有決策自主權的技術轉型關鍵,2026 年這股浪潮將持續擴大並邁向規模化部署。

面對這股 AI Agent 浪潮,企業如何加速落地成為關鍵,博弘雲端以雲端與數據整合實力,結合零售、金融等產業經驗,提出 AI 系統整合商定位,協助企業從規劃、導入到維運,降低試錯風險,成為企業佈局 AI 的關鍵夥伴。

避開 AI 轉型冤枉路,企業該如何走對第一步?

博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題、生成內容的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工,應用場景也從單一任務延伸至多代理協作(Multi-Agent)模式。

「儘管 AI 前景看好,但這條導入之路並非一帆風順。」博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲綜合多份市場調查報告指出,到了 2028 年,高達 70% 的重複性工作將被 AI 取代,但同時也有約 40% 的生成式 AI 專案面臨失敗風險;關鍵原因在於,企業常常低估了導入 GenAI 的整體難度——挑戰不僅來自 AI 相關技術的快速更迭,更涉及流程變革與人員適應。

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博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工。面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時加速 AI 落地。
圖/ 數位時代

正因如此,企業在導入 AI 時,其實需要外部專業夥伴的協助,而博弘雲端不僅擁有導入 AI 應用所需的完整技術能力,涵蓋數據、雲端、應用開發、資安防禦與維運,可以一站式滿足企業需求,更能使企業在 AI 轉型過程中少走冤枉路。

宋青雲表示,許多企業在導入 AI 時,往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。

轉換率提升 50% 的關鍵:HAPPY GO 的 AI 落地實戰路徑

博弘雲端這套導入方法論,並非紙上談兵,而是已在多個實際場域中驗證成效;鼎鼎聯合行銷的 HAPPY GO 會員平台的 AI 轉型歷程,正是其最具代表性的案例之一。陳亭竹說明,HAPPY GO 過去曾面臨AI 落地應用的考驗:會員資料散落在不同部門與系統中,無法整合成完整的會員輪廓,亦難以對會員進行精準貼標與分眾行銷。

為此,博弘雲端先協助 HAPPY GO 進行會員資料的邏輯化與規格化,完成建置數據中台後,再依業務情境評估適合的 AI 模型,並且減少人工貼標的時間,逐步發展精準行銷、零售 MLOps(Machine Learning Operations,模型開發與維運管理)平台等 AI 應用。在穩固的數據基礎下,AI 應用成效也開始一一浮現:首先是 AI 市場調查應用,讓資料彙整與分析效率提升約 80%;透過 AI 個性化推薦機制,廣告點擊轉換率提升 50%。

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左、右為博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹及技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲。宋青雲分享企業導入案例,許多企業往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。
圖/ 數位時代

整合 Databricks 與雲端服務,打造彈性高效的數據平台

在協助鼎鼎聯合行銷與其他客戶的實務經驗中,博弘雲端發現,底層數據架構是真正影響 AI 落地速度的關鍵之一,因與 Databricks 合作協助企業打造更具彈性與擴充性的數據平台,作為 AI 長期發展的基礎。

Databricks 以分散式資料處理框架(Apache Spark)為核心,能同時整合結構化與非結構化資料,並支援分散式資料處理、機器學習與進階分析等多元工作負載,讓企業免於在多個平台間反覆搬移資料,省下大量重複開發與系統整合的時間,從而加速 AI 應用從概念驗證、使用者驗收測試(UAT),一路推進到正式上線(Production)的過程,還能確保資料治理策略的一致性,有助於降低資料外洩與合規風險;此對於金融等高度重視資安與法規遵循的產業而言,更顯關鍵。

陳亭竹認為,Databricks 是企業在擴展 AI 應用時「進可攻、退可守」的重要選項。企業可將數據收納在雲端平台,當需要啟動新型 AI 或 Agent 專案時,再切換至 Databricks 進行開發與部署,待服務趨於穩定後,再轉回雲端平台,不僅兼顧開發效率與成本控管,也讓數據平台真正成為 AI 持續放大價值的關鍵基礎。

企業強化 AI 資安防禦的三個維度

隨著 AI 與 Agent 應用逐步深入企業核心流程,資訊安全與治理的重要性也隨之同步提升。對此,宋青雲提出建立完整 AI 資安防禦體系的 3 個維度。第一是資料治理層,企業在導入 AI 應用初期,就應做好資料分級與建立資料治理政策(Policy),明確定義高風險與隱私資料的使用邊界,並規範 AI Agent「能看什麼、說什麼、做什麼」,防止 AI 因執行錯誤而造成的資安風險。

第二是權限管理層,當 AI Agent 角色升級為數位員工時,企業也須比照人員管理方式為其設定明確的職務角色與權限範圍,包括可存取的資料類型與可執行的操作行為,防止因權限過大,讓 AI 成為新的資安破口。

第三為技術應用層,除了導入多重身份驗證、DLP 防制資料外洩、定期修補應用程式漏洞等既有資安防禦措施外,還需導入專為生成式 AI 設計的防禦機制,對 AI 的輸入指令與輸出內容進行雙向管控,降低指令注入攻擊(Prompt Injection)或惡意內容傳遞的風險。

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博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲進一步說明「AI 應用下的資安考驗」,透過完善治理政策與角色權限,並設立專為生成式 AI 設計的防禦機制,降低 AI 安全隱私外洩的風險。
圖/ 數位時代

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「AI Agent 已成為企業未來發展的必然方向,」陳亭竹強調,面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時,加速 AI 落地。在這波變革浪潮中,博弘雲端不只是提供雲端服務技術的領航家,更是企業推動 AI 轉型的策略戰友。透過深厚的雲端與數據技術實力、跨產業的AI導入實務經驗,以及完善的資安維運託管服務,博弘雲端將持續協助企業把數據轉化為行動力,在 AI Agent 時代助企業實踐永續穩健的 AI 落地應用。

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