漸趨黯淡的東方之珠
漸趨黯淡的東方之珠
2002.11.01 |

諷刺的是:緊挨著中國的「東方之珠」——香港,是失去最多光采的城市。 現在的香港再狼狽不過了:受負資產波及的香港居民,有增無減;標準普爾公司剛降低香港的債信評等;李嘉誠的旗艦企業和記黃埔,在國際市場上發行債券的計畫,居然鎩羽而歸。香港的壞消息,像瘟疫傳染一樣,沒完沒了。 在世界經濟面臨再度蕭條(Double-Dip)的強烈威脅下,大部分的人都感到悲觀,尤以香港人為甚。
香港人上至達官顯要下至販夫走卒,都知道癥結所在就是香港的生活及企業經營成本都太貴了!為了降低香港的經濟成本,出現了通貨緊縮的現象,不動產價格下滑超過70%,失業率急遽上升,僥倖保有工作的人也面臨減薪的威脅,居住在中國近郊的個人與企業,都以中國為採購的腹地……。
所有香港經濟行為的發展方向,一半以上都在降低香港的經營成本,但是,這個過程痛苦且綿長。

**放棄聯繫匯率的痛苦決定

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有沒有一勞永逸的捷徑?答案是:放棄香港的聯繫匯率制度(pegging system),讓市場自由決定港幣的價格,反應公認港幣該貶值的趨勢。
香港經濟的種種磨難,都是為了解決港幣匯率與美元掛鉤所造成的成本偏高問題。如果放棄貨幣聯繫制度,港幣預料將下跌超過40%,經營成本將一口氣大幅降低。
然而香港為什麼不放棄聯繫匯率?這個問題比想像複雜得多,並不只是像少部份人嘲諷指出的面子問題。一方面,香港企業希望降低日常經營成本,讓損益表變得好看,然而,香港企業長期透過國際金融市場以外幣舉債,若港幣貶值,可能讓企業無力償還借款。
更直接的影響是,許多國際機構投資人選擇在香港投資,是因為香港沒有貨幣貶值的風險,一旦放棄聯繫匯率制度,這些國際基金投資人,可能會連夜撤出,造成嚴重的打擊。 這個問題的癥結,在於「短期」與「長期」之爭。
香港政府是否願意透過貨幣貶值,在短時間內承受嚴重打擊,調整經營成本;或是打算以時間換取空間,讓香港慢慢完成結構性的調整。
香港做為亞洲金融中心,產業長期的發展畸形地偏向服務業,尤其是金融業,使製造業在經濟的比重及發言空間都嚴重被壓縮。
因此香港政府可能會選擇對金融服務業影響較少的「長期調整」方案,也就是不讓匯率浮動,而以讓失業率上升、資產價格下降、通貨漸趨緊縮等方式,達成成本調整的效果。
然而香港的幣值,眾所公認已嚴重被高估,國際金融市場上的投機客,無不虎視眈眈,準備打擊港幣,即使是香港居民,也把港幣轉成美元保值。
以此看來,港幣貶值是遲早的事,也證明在經濟發展成熟的國家,選擇用聯繫匯率制度這種高度經濟不自由的制度,只是將苦果向後推延。
香港過去10年,努力不讓港幣貶值所產生的好處,只是預支將來的快樂,在港幣貶值時,將一次還給香港所有的苦果。

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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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