【專欄】今日台灣,明日中國?誰跟你內捲不內捲
【專欄】今日台灣,明日中國?誰跟你內捲不內捲

這兩年中國被「內捲」(編按:簡體中文或作內卷,本文全使用正體中文圈常用的內捲)兩個字給席捲了,「內捲」甚至被選為2021年十大熱詞,我第一次看到這個詞的時候,感覺就和我第一次看到「生態化反」和「降維打擊」這兩個詞一樣:一頭霧水。

根據維基百科,內捲化(英語:Involution)是一個社會學概念,也翻譯為過密化,用以形容社會文化重複勞作、發展遲緩。

但這個解釋,我估計99%的人都看不懂,引用一個知乎上的熱門答案可能會比較好懂:

內捲就是看電影的時候,前排的人看不到螢幕,於是站起來看,擋到了後面的人,後面的人只好也跟著站起來,最後導致大家全體起立看電影,沒有人獲得額外的福利,但是大家都更辛苦了,最後獲得的結果和坐著是一模一樣的:看電影。

座席上的觀眾們
座席上的觀眾們

簡而言之:在有限的資源下,過度同質化競爭,導致每個個體都付出更多時間精力,但最後並沒有提高產出和所得。

當我終於內化了「內捲」一詞的意涵時,我心想:

…..等一下!這不是這十幾年來台灣一直都在說的內耗嗎?有啥差別?

在造詞這件事情上,有時候我不得不佩服大陸人更勝一籌,他們總是能新瓶裝舊酒,在既有的概念基礎上包上全新的外皮。將一件已經存在華人文化之間已久的陋習:加班、過度競爭有限資源、僧多粥少、缺乏破壞式創新等概念,給重新昇華二次傳播。

參透了內捲的本質之後,其實就一點都不神秘了,因為這是一件兩岸、甚至全世界都習以為常的事,過度內耗導致社會停滯不前。至於為什麼現在又開始舊事重提?很簡單,中國社會正在加速向台灣社會靠攏,台灣、日本、韓國十年前發生過的故事,現在正一一重現在中國身上。

有什麼很大的不同嗎?

有,中國是全球第二大經濟體,大國的改變能很大程度左右世界的走向,小國卻不見得能掀起同樣程度的波瀾,事實不需戰。

今年以來,中國最火熱的話題一是互聯網大廠裁員,二是一線城市封城,這兩個現象都很大程度地影響了全球經濟,而這兩個現象歸根究底,其實都和內捲脫離不了關係。

但我今天不想解析宏觀層面的問題,只聚焦討論內捲到底誰受益?內捲真的不好嗎?

太遠的不談,我在中國工作第四年,感受到的內捲和台灣的內捲其實本質上並沒有什麼太大的不同,只有公司規模大小和產業別的異同而已。我的觀察是內捲在內需市場越來越飽和的互聯網產業更嚴重,每個人和每個部門都在用各種方式向上刷存在感,舉凡一週七天24小時不分晝夜地發消息給主管(或主管反向發消息給你)、以前是一年做一次工作總結匯報,現在是每個季度都要舉辦一次PPT設計製作大賽、越發高超精妙的甩鍋大賽....身邊開始出現各種職場求生術。

在這種情況下可想而知,每個個體工作者面臨的壓力越來越大,所能獲得的資源卻越來越少,與工作的疏離感越來越強,工作的幸福感越來越低。

隨之而來的,就是和內捲一起火的「躺平主義」了。

躺平示意圖
躺平示意圖,有貓應該+100分?

看到中國一直在談躺平,我更是笑噴:

這不就是前幾年大陸一直在笑台灣年輕人的「小確幸」嗎?

以前你笑我們小確幸,現在大家一起躺平,來啊Come on相互傷害啊(勾手)

好不幼稚了,回到前面的命題,如果中國正在逐漸走向台灣走過的道路,從臺灣經驗來看,內捲長期來說對於經濟發展當然是不利的,但是還是有人受益的:

一、 消費者

這很好理解,君不見過度內耗和同質化競爭,反映到終端時,就是更低的價格、更好的優惠以及很有可能一樣好(甚或更好)的產品、服務。

我相信全台灣的服務業都是老前輩了,這兩年中國電商平台拼多多的崛起,CP值極高的百億補貼絕對功不可沒,而百億補貼從哪裡補貼?1. 公司的褲袋,拿出真金白銀 2. 壓榨供應商,降低成本。在沒有顛覆式創新的基礎上讓利消費者,一句話:還是內捲。

二、原本就處於金字塔頂端的企業主(注意:中小企業不會比較好過)

誠然企業和企業之間也在相互廝殺,但企業內部內捲,對老闆來說是一件半夜都會偷笑醒的樂事,因為他付出的成本基本沒有變,但員工在自發地優勝劣汰,最後交付出一樣或更好的結果(至於這中間員工陽奉陰違、內部管理混亂、社會觀感變差帶來的問題,這裡不討論)。

我們每個人都是消費者,但我們同時也都是打工人,所以我們一邊痛苦地內捲著,一邊快樂地享受內捲帶來的好處。

這種感覺很奧妙,你好像站在一條被車子輾過的泥土路上,回頭看一台大卡車即將開到下一站,而你曾經看過那站的風景,知道那大概是什麼樣子,你沒有辦法阻止也不需要阻止卡車前進,但你知道他會怎麼走,除了司機本人和乘客不太確定以外。(也或許司機本人其實非常確定,而且很自信)

這些年來很多人問我,到底台灣和中國年輕人(有鑒於我已經是30 up,此處有必要定義下,這裡的年輕人不是18歲以下那種)有什麼不同?

我會說:沒有國與國之間的不同,只有城鄉差距,而城鄉差距帶來的個體差異,在台灣也是一樣的。

來看幾個數據:

中國媒體調查,95後勞動力被描述為對於下班後生活有著「更高品質追求」的一代,簡言之他們堅信「無論工資高低,工作不能吞噬人生。」
36氪後浪研究所發佈《2022年輕人跳槽報告》顯示,超8成年輕人願意接受降薪跳槽,升值空間大、不加班和跨行重新開始是前三大原因。調查顯示,超4成年輕人願意為不加班降薪跳槽。

年輕人對降薪跳槽的接受程度
年輕人對降薪跳槽的接受程度
圖/ 36氪後浪研究所,網路截圖
年輕人接受降薪跳槽的條件TOP5
年輕人接受降薪跳槽的條件TOP5
圖/ 36氪後浪研究所,網路截圖

看起來是不是很熟悉?你愛也好,恨也罷,兩岸或許在政治理念上的分歧越來越深,但社會發展的方向卻越來越相近,未來甚至很有可能重合。

說句不好聽的,之前很多人在喊:今日香港,明日台灣。現在豈不也是今日台灣,明日中國?或者你可以把台灣替代成任何一個其他的發達國家,但台灣的中國同為華人社會、文化更相近的事實是無法抹滅的。

我很同意今年一月,福耀玻璃創始人曹德旺在接受鳳凰衛視採訪時表示:「2014年到2021年,7年時間中國發生了很大變化。現在年輕人不喜歡加班,這是時代的進步。」

時代在進步是好事,沒有人不喜歡更加平衡的工作和生活,但我也很認同一句話:「最好的員工福利是經濟成長。」

其實內捲並不可怕,可怕的是大家都搶著站起來看電影,卻沒有人拿出VR設備,打造一個全新的「影院」,讓大家悠悠哉哉地坐下來一起看品質更好、體驗感更讚的虛擬實境電影,不爭不搶,從從容容,開拓新的市場。

跳脫現狀、打破框架,才能真正終止內捲和躺平的兩極化討論,帶來新的增長。

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責任編輯:傅珮晴、吳秀樺

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關鍵字: #中國創業
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從會員數據到 AI 行銷:Vpon 打造零售業 AI-Ready 數據中台,提升決策效率
從會員數據到 AI 行銷:Vpon 打造零售業 AI-Ready 數據中台,提升決策效率

在 AI 快速進入企業營運核心的時代,數據不再只是被動的分析素材,而是 AI 模型運作與決策優化的重要基礎。

零售品牌積極累積大量第一方數據,例如會員資料、交易紀錄以及線上與線下行為數據,但因這些數據分散於不同系統,缺乏統一的身分識別機制以及明確的元數據(Metadata)定義,導致難以整合與分析,同時,也影響 AI 對這些數據資產的理解與應用。

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Vpon 助零售業打造 AI-Ready 數據基礎,以 Audience Center 驅動業務商機

如何建立 AI Ready 數據基礎建設?

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舉例來說,在 Vpon 團隊的協助下,台灣百貨零售龍頭透過整合 Web 與 App 行為資料,並將線上與線下數據集中於數據中台進行分析,將傳統耗時數小時的複雜資料庫分析工作縮短至秒級回應,並基於此高效率基礎,進一步開發不同業務主題的預測與分群模型,提升行銷精準度與營運決策的敏捷性。

扎實數據基礎的價值落實:Audience Center 如何賦能企業實現「數據即戰力」?

有了堅實的數據底座後,下一步是透過 Audience Center 將數據資產轉化為商業動能。

廖宜楷指出,在變化快速的零售與數位行銷市場中,速度就是競爭力。然而,仍有許多企業在數據應用上面臨嚴重的溝通與技術斷層。過去,當行銷或業務人員需要數據支持時,通常得花費繁複的內部流程申請需求、討論需求,才會進到後續的資料清理、建模與分析,最後才能得到想要的分析結果或行銷名單。這種以「週」為單位的進程,不僅拖慢了決策效率,更讓企業在競爭激烈的市場中錯失先機。

Audience Center 的核心價值在於徹底翻轉上述流程,將數據處理轉化為數據服務,透過直覺的介面與背後扎實的數據基礎支撐,讓非技術人員不用編寫程式碼,即可自行組合維度,大幅縮短從需求到執行的距離,將原先需要耗時數週的作業流程優化成秒級產出。

「Audience Center 的導入,不僅有助於提升效率,更賦予企業快速試錯與精準捕獲趨勢的能力,讓數據真正成為驅動業務增長的引擎。」廖宜楷如此總結。

#1 從會員數據到AI行銷:Vpon打造零售業AI-Ready數據中台,提升決策效率
Vpon 威朋數據科學經理 廖宜楷
圖/ 數位時代

以 AI Agent 重塑數據使用方式,讓數據更貼近決策流程

「Vpon 除提供 Audience Center 協助品牌發揮第一方數據資產價值、提供豐沛的第三方數據助品牌深化對客戶輪廓的掌握度,更推出 AI Agent 服務讓品牌與行銷人員能更直覺地使用數據。」Vpon 威朋數據科學資深總監陳文謙表示,在數位轉型的過程中,許多企業面臨的挑戰不僅是數據整合,更包括如何讓不同部門的人員都能更即時協作與應用數據,有鑑於此,Vpon 推出四種 AI Agent 協助企業分析與應用數據,極大化第三方數據成效:

第一,以 Reporting Agent 讓高階主管或行銷人員可以自然語言查詢數據與生成報表,即時掌握市場動態,加速決策下達與決策品質。

第二,透過 Insight Agent 確保數據分析不受分析人員的主觀意識或產業知識侷限,可以輕鬆完成跨領域數據分析、快速挖掘潛在市場機會與消費者洞察。

第三,藉由 Audience Agent 將客戶分群方式從規則導向(Rule-based)轉變為關聯導向,以關聯分析擴大受眾範圍,協助品牌找出更多潛在客群。

第四,推出 Creative Agent 協助行銷人員分析廣告素材表現的根本原因,釐清受眾喜歡的素材跟不喜歡的素材,藉此優化廣告投放內容,持續提升轉換率。

陳文謙表示:「透過 AI Agent 的輔助,品牌不僅能更快完成數據分析,也能將分析結果直接轉化為行銷策略與創意建議,降低跨部門溝通成本,讓數據真正參與決策流程。」

#2 從會員數據到AI行銷:Vpon打造零售業AI-Ready數據中台,提升決策效率
Vpon 威朋數據科學資深總監 陳文謙
圖/ 數位時代

鏈結數據生態夥伴,以跨境數據放大行銷效益

除了協助品牌主建立 AI Ready 的數據基礎環境並提升數據使用效率,Vpon 也持續拓展數據生態圈,協助零售品牌更精準布局海外市場。

Vpon 威朋產品行銷資深經理邱心儒表示,跨境行銷過去多仰賴經驗與市場直覺,但透過數據整合與 AI 分析,品牌能更精準理解海外消費者的旅遊與消費行為。

以 Vpon 與日本 Loyalty Marketing Inc. 合作為例說明,透過雙方的獨家合作,企業可以結合 Ponta 超過一億的會員數據、問卷調查結果以及 Vpon 的七大數據來源,深入分析日本消費者的消費偏好與購買力——包括哪些日本族群對台灣品牌最感興趣、最受歡迎的台灣商品類型,以及不同客群的價格敏感度與回購行為等,將行銷決策從過往的經驗判斷轉變為精準的數據洞察,成為品牌出海的重要工具。

簡言之,對零售品牌而言,跨境數據是理解海外旅客真實樣貌的一大利器,也能進一步優化廣告投放、內容策略與商品布局,讓品牌在拓展國際市場時,可以更有效率地接觸潛在客群,放大行銷效益。

#3 從會員數據到AI行銷:Vpon打造零售業AI-Ready數據中台,提升決策效率
Vpon 威朋產品行銷資深經理 邱心儒
圖/ 數位時代

展望未來,Vpon 將持續擴展數據生態圈並優化產品服務,幫助零售品牌從數據整合、AI 分析到市場決策建立完整的數據應用循環,希望以數據夥伴的角色與品牌共同成長,打造互利共贏的數據生態。

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