時代引擎的換檔,你跟上了嗎?
時代引擎的換檔,你跟上了嗎?
2003.01.15 | 人物

每個時代的社會中都有所謂的「顯學」,你也可看成是科學哲學家孔恩(Thomas Kuhn)說的「典範」(paradigm)。一旦顯學當道,那這社會中的所有目光都會聚焦在它身上,所有的理論、冠冕、標準都會為它「量身打造」,例如過去十年來的台積電董事長張忠謀先生,就是鮮明代表;他代表的是一種「科技突破引導商業模式創意」的時代顯學,由Intel的創辦人摩爾(Gordon Moore)發端、魄力CEO葛洛夫(Andrew Grove)發揚光大,而由銀髮張忠謀接下最後一棒。
說他最後一棒,是因為我們看到典範即將移轉,半導體深次微米(或稱奈米)的蝕刻技術不再18個月就可躍進一次;而即使能,這世界怕也不再那麼需要它;而即使還是需要,它能在商業、股市、產業供應鏈上引發的強大主導力,也勢必不若以往——譬如發明747的波音,在它第一架原型機升空的那一剎那,它的影響力就也永遠只能留在地面。

**新時代的顯學

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不是說張忠謀先生不好,而是:他就只能和過去的王永慶先生一樣,成為下一個舞台的背景。
是的,下一個舞台將會有好長一段時間,不會再有「Intel Style」或「TSMC Style」的扣人心弦故事出現,除非台積電出現戲劇性的自我革命,像IBM當年一樣;而在「不連續性創新」的現代商業史上,這是多麼難的一件事。
而我們有理由預見,這個新時代的顯學是「平凡中的創新」。那是因為新技術已經普及到我們四周,成功的關鍵一擊不再是「科技突破」那種火花四射的「創意」(creativity),而是把夜空中黯淡墜落的火花拿來細心琢磨、砥礪各種潛能的「創新」(innovation)。台灣的聯強國際,就是這樣的一家公司,一個「洞悉科技和機會潛能」的新典範代表者。沒有超級巨星、不必參加經發會、去大陸也不會惹來陸委會關心;它外表平凡得不得了,但它可是真能成長、真能賺錢。
在這期的《數位時代雙週》封面故事中,資深召集人盧諭緯為讀者帶來她跑上跑下整個聯強體系的採訪成果,和其他媒體曾報導過的聯強故事不同的是:我們嘗試由一個「解謎典範構造」的做法來觀察,因而這組報導不只是一組「故事」,而是一系列的「聯強學」。
去年12月,我們在摩根士丹利的網站上看到一份他們最新的「科技公司新地景」(Technology Company Landscape )的研究報告,驀然發現,許多.com網路公司的股價居然悄悄地漲了好幾倍,相較Nasdaq整體市場指數全年下跌29%,這樣的表現其實是優越得不得了。這個好奇,促成了這期的特別報導——「.com的第二個日出?」
研究結束的截稿時分,我們也才驀然發現,許多.com公司的業績走揚,其實是「聯強化」了;而聯強近年來的爆發力,卻又是它更「.com化」了,而它們共有的特色都是:平凡得不再能吸引起你的注意。
希望看了這期雜誌,你會成為第一個用典範搜獵眼神,看平凡世界的人。

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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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