麥當勞薯餅又停止供應!為何會全卡在海上?解密百年一遇航運熱
麥當勞薯餅又停止供應!為何會全卡在海上?解密百年一遇航運熱

2022.01.07

去(2021)年8月發生的「薯餅荒」又回來了,有網友發現,今早到麥當勞點早餐時,已無法供應薯餅。麥當勞也在官網上宣布,「近期全球航運供貨不穩,麥當勞餐廳的薯餅陸續短缺,並將於售罄後暫時停止銷售,目前正積極調度中,預計一月下旬完成補貨,即可恢復正常供應;感謝消費者的支持,造成不便,敬請見諒」。

究竟為什麼早餐會吃不到薯餅、貨運出了哪些問題?本文一次看懂

走進麥當勞點早餐,熟悉的「薯餅」從菜單上消失,這不是因為麥當勞不賣薯餅,而是全球日益嚴重的「塞港」問題,讓薯餅全部卡在海上。

麥當勞解釋,由於全球海運狀況不穩定,所以先做出暫停提供薯餅的決定。實際上不只是薯餅,其他肉類、海鮮製品也都卡在越南的港口無法出貨,接下來菜單上受影響的商品,可能更多。

今年以來,航運股價大漲,平均漲幅都有250%以上。以長榮為例,去年8月股價仍在13元上下,今年7月一度來到233元高點,8月的股價下滑到121.5元,變動如同海上巨浪般劇烈。

不只台灣航運三雄股價飆升,全球航運龍頭馬士基(Maersk Sealand)、赫伯羅特(Hapag-Lloyd)8月股價也來到歷史新高。

全球前十航海王
圖/ 數位時代

需求暴增、港口效率不彰,牽動航運股大漲

這波航海王股票奇遇記,特別之處在於它是一股全球等級的現象,背後反映出2大原因:航運界貨運需求爆增、港口效率不彰,導致運價暴漲,帶動獲利提升所致。

最好的例子是台灣航運三雄(長榮、陽明、萬海),2021上半年稅後純益加總達1,709億元,創下史上最好成績。台新投顧資深經理喬慕恩指出,其實全球海運運力仍是超過全球需求的,因此問題並不完全在船不夠、貨櫃不夠,而是港口物流運效率變差,所導致的大塞車。

疫情期間,有些碼頭工人、拖車司機染疫,導致人力非常吃緊,一艘貨輪靠港後,從卸貨、貨櫃運輸,一路抵達終點的倉儲,整個運輸流程都慢了下來,影響到後面要進港的船隻,最後使得港口大塞車。

貨運量增加則自去年下半年開始,各國開始實施寬鬆貨幣政策與各項紓困方案,推動經濟復甦、帶動防疫物資及民生用品等需求。再加上今年疫苗施打率上升,各國經濟活動逐漸解封重啟,讓貨物運送需求飆升。

除了疫情,今年天災人禍也特別多,今年3月,長榮的長賜輪(Ever Given)在蘇伊士運河擱淺卡住,全球近3成的貨櫃輪,每天都必須經過這條運河;7月時歐洲爆發嚴重水患、東南亞國家疫情變嚴重,再度面臨停工、封城。

船運諮詢公司Transport Intelligence執行長John Manners-Bell在《金融時報》中指出,過去一年港口基礎設施已不堪負荷,疫情更加凸顯港口急需投資,這些因素全部碰撞在一起,讓全球塞港狀況更加惡化。

假設一艘貨輪本來10天可以跑一趟,現在則要拉長到13天,一個月可以運的趟數減少,一家航運公司能夠吃下的總貨物艙位數也會降低,導致供應鏈大亂。長榮海運總經理謝惠全在股東會上分析,港口塞車導致貨櫃供給調度不及,在「一櫃難求」情況下,運價自然漲高,造就海運產業今年以來獲利、股價表現大爆發;且在Delta變種病毒肆虐全球情況下,「塞港恐怕會成為新常態。」

回顧歷史脈絡,更能體會2021年的航運奇蹟有多特別。

航運是全世界最古老的產業之一,早期的貨船是將貨物裝在貨艙中,但這種方式有不少缺點,除了每個貨物大小不一,無法有效率填滿貨艙所有空間,船靠港後,碼頭工人需要在岸上盤點貨物、重新裝箱才能運到目的地,效率並不好,運費也很貴。

「貨櫃」在1950年代被發明出來後,由於格式統一,可以有效率地層層堆疊,到港口後也方便快速轉移到火車、卡車上,且不需要再分裝,讓大量製造的商品,可以低成本地運輸到世界各地。

航運怎麼運作?解析商業模式、航運業角色關係

不過,航運產業本身發展並非一帆風順,曾歷經10多年的低潮。尤其在2008年金融危機後,全球貿易規模達到半世紀以來低點,在規模經濟壓低製造成本影響下,貨輪愈造愈大,使得全球運載力過剩,運價、獲利都無法衝高。

要進一步看懂這波航運奇蹟,則得討論貨船類型與商業模式。

海運貨船大致可分為「貨櫃輪(Container Ship)」、「散裝貨輪(Bulk Carrier)」2種,貨櫃輪是運輸家具等工業製品,會有固定的航線跟航班;散裝貨輪則是運輸如煤炭等原物料,不是以貨櫃來裝運,也沒有定期的航班跟航線。

航運業主要兩類貨船
圖/ 數位時代

台灣的航運三雄都是主攻貨櫃輪生意的公司。而貨櫃輪與散裝貨輪的商業模式,又可分成自營(自己買船)、租船兩種。

自營是指航運公司自己買船,船上有自家的駕駛、船員負責開船,透過跟客戶收取貨櫃運費來賺錢。

租船則指航運公司不需自己經營每艘船,若旗下船隊有很多艘船,可將一部分租給其他航運公司,透過「收租金」方式賺錢。好處是收入穩定,缺點是賺錢機會受限。

目前全球前10大航商(包含台灣三雄),旗下自有船、外租船都有,只是數量的比例不同而已。

國泰證期顧問處經理蔡明翰說,租船合約通常是簽1年甚至更長,期間運價飆升,無法直接反映在獲利上,若運價持續上揚,要等到合約重新簽訂,租金才能上調。

蔡明翰表示,每一家船公司會根據自己的營運優勢評估,「兩種營運模式沒有絕對好壞。」

台灣航海王強在哪?兩大指標看懂如何觀察

事實上,分析一家航運公司表現除了財務數字外,主要可以參考運量、運價兩大指標。

國際上使用TEU(20呎標準貨櫃)來做為運量單位,指的是一艘貨船可以運多少20呎貨櫃,一家航運公司能運送多少貨櫃數量,概念接近工廠「產能」,會影響到市占率;運價則關乎到該公司的營收跟獲利表現。

從指標性的波羅的海貨櫃運價指數(Freightos Baltic Index, FBX)來看,今年7月時,因為發生歐洲水患,導致貨物無法順利送達港口,國際運價就飆漲到10,176美元,帶動長榮7月營收首次突破400億元大關。

台灣是海運強國,根據航運市場研究機構Alphaliner排名,長榮(第7)、陽明(第9)、萬海(第10),運量都在全球前10大,三雄運力合計約占全球9.8%,約244萬TEU(20呎貨櫃)。

喬慕恩表示,全球有強大航運商的國家,都曾是某個時代的製造業出口大國,因為製造業茁壯,本身有一堆貨可運,造就經濟成長,像在歐洲國家工業化的早期,誕生了馬士基(Maersk Sealand)等航商;到後來的台灣、日本,都曾因為是製造出口大國,因此有成熟的海運產業。

航運業資本投資很大,一艘貨船少說要幾百萬美元起跳,背後還要有國家力量的支持,因此除了併購,很少會有新競爭者的加入,這也是航運業的特別之處。

如台灣三家航運業者,各有不同的優勢與特色。長榮是台灣規模最大的民營航商,主要經營美國、遠東長程航線;亞洲到美國的航線,長榮市占就達4成。陽明同樣專攻歐美長程航線,比較不同的是背景有官股色彩。

萬海則專攻亞洲航線,擁有全球貨櫃航運公司最多、最密集的「亞洲」市場航班。然而今年開始,因為看好美國解封所帶動的消費能量,萬海今年3月宣布,要砸下15億美元訂購13艘13,000 TEU的大型貨輪,開闢亞洲到美東航線。這也是萬海成立56年以來,首度開闢美東航線。

隨著股市變化,航運股價逐漸回歸修正,未來航運股的觀察重點將是如何「降低每貨櫃的載運成本」。

「大船當道」時代來臨,各航運公司紛紛開始下訂上萬TEU的巨型貨輪。當一艘船可以載運的貨櫃數愈多,每個貨櫃的載運成本就會下降。規模經濟將是維持獲利的關鍵。

喬慕恩分析,大船的優勢是一次可載大量貨物,但營運上易受全球景氣影響。像萬海的船型較小,雖然載的量少,卻可透過靈活調度維持獲利。

至於環境面,短期內全球航運業者需面對的挑戰依舊是塞港,以及運能持續供不應求。

「得船、得貨櫃者得天下。」航海王股價奇蹟能否續演,還得看時空環境與股民熱情在不在。而百年一遇的航運熱現象,至少讓台灣人看見本土三雄在產業裡的硬實力。

責任編輯:林美欣

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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

此外,博弘雲端也透過 MSSP 資安維運託管服務,從底層的 WAF、防火牆與入侵偵測,到針對 AI 模型特有弱點的持續掃描,提供 7×24 不間斷且即時的監控與防護。不僅能在系統出現漏洞時主動識別並修補漏洞,更可以即時監控活動,快速辨識潛在威脅。不僅如此,也能因應法規對 AI 可解釋性與可稽核性的要求,保留完整操作與決策紀錄,協助企業因應法規審查。

「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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