中國清零政策恐致外國企業轉移投資,衝擊威力「遠超過美中貿易戰」
中國清零政策恐致外國企業轉移投資,衝擊威力「遠超過美中貿易戰」

政治化的防疫政策正在傷害中國經濟,外商可能被迫轉移。

中國共產黨在1970年代末「改革開放」之後,就一直以政治官僚的強大能力聞名世界。雖然中共排斥政治轉型,但一直善於管理經濟,已經成功將中國從貧窮的落後國家變成世界工廠,如今更是最重要的消費市場之一。

其中關鍵,就是防止共產黨過度插手經濟,藉此防止像之前的毛澤東時代那樣,因為意識型態的影響而不斷動盪。但不幸的是,中共在2012年又推舉了一位意識型態擁護者上台。雖然習近平比毛澤東務實很多,但還是和毛一樣熱衷於政治鬥爭。

習近平目前為止最危險的政治鬥爭,就是COVID-19清零政策。他希望在今年秋天的全國黨代表大會上,成為史上第一位連任2次的領導人,而清零政策就是他的大賭博。他認為清零比西方國家,尤其是比美國的防疫政策更優秀,因為美國的死亡病例比中國多出許多。在SARS-CoV-2病毒株一開始的傳染力較低時,清零政策確實有科學基礎,也似乎確實有效;但現在的Omicron病毒株傳染力實在太強,註定不會成功,所以已經淪為了政治賭局。如果習近平賭輸,無論他今年秋天能不能連任成功,權力都會受到影響。

難怪他會在5月5號的中央政治局常委會上,再次重申上海的清零政策可以擺脫COVID-19。「我們打贏了武漢保衛戰,也一定能夠打贏大上海保衛戰。」應該要「始終保持清醒頭腦,毫不動搖堅持『動態清零』總方針,堅決與一切歪曲、懷疑、否定中國防疫方針政策的言行做鬥爭。」

但清零政策註定會嚴重傷害經濟,上海在60天的嚴格封鎖之後,4月份工業生產指數比去年低了60%,零售額也幾乎少了50%。以美元計算,4月份的出口額只比去年增加3.9%,大幅低於3月份的14.7%,是2020年6月以來的最低值。在此同時,上海4月份的失業率也達到6.1%,是2020年2月以來的最高點。

北京大學國家發展研究院經濟學副教授徐建國,在今年5月的線上研討會中表示,今年COVID-19已經影響了上海、蘇州、深圳、東莞、北京等總共1.6億的人口,造成了18兆人民幣(2.68兆美元)的經濟衝擊。湖北省這兩年來的疫情總共影響了1,300萬人,衝擊1.7兆人民幣。

清零造成的嚴重損失,讓大部分經濟學家都懷疑中國今年能否達成GDP成長5.5%的目標。摩根士丹利(Morgan Stanley)首席亞洲經濟學家Chetan Ahya在5月的研究報告中表示:「如果大都市的封城時間不再延長,中國今年成長率預估為4.2%。」摩根大通(JPMorgan Chase)5月將預期成長率從4.3%調降至3.7%,瑞士銀行則從4.2%調降至3%。北京大學徐建國教授更為悲觀,根據《南華早報》報導,徐建國認為2022年的成長率可能無法超過2.3%,總經濟規模將等同於2020年。

此外,經濟學家也擔心大量的篩檢會進一步排擠中國的經濟成長。摩根大通估計,病毒篩檢的總成本至少高達400至500億人民幣(合59.7至74.6億美元),是年度GDP的0.4至0.5%。野村投信的經濟學家則在5月的研究報告中表示,每兩天就對全城70%的人進行一次PCR,總費用相當於全國財政支出的8.4%,可能會排擠到基礎建設等其他政府支出。

政府急端藥方,能解經濟混亂?

中國對「清零」所造成的經濟混亂反應正在顯現。首先,它沒有快速放寬外出限制。上海封城持續了約2個月,但經濟顯然在封城之前就已經受到衝擊。中國不僅盡力阻止外國人進入,同時也限制發放護照,並告誡中國人不要出國旅遊。國家移民管理局還在5月表示,由於疫情嚴峻,將「嚴格限制」不必要的海外旅遊。

長期被國家主席習近平邊緣化的總理李克強,近來因為出面穩定搖搖欲墜的經濟,而再次受到關注;但目前還看不出他的作法成效多大。5月下旬,李克強和數千名來自地方政府、國營企業和金融公司的代表緊急召開會議,呼籲各方確保降低失業率,讓第二季的經濟維持在「合理區間」。

民眾採檢PCR
中國的清零政策導致經濟停滯
圖/ 吳秀樺攝

李克強在最近一次國務院常務會議上,提出33項協助企業的措施,包括額外退稅1,400多億人民幣(210億美元)、提供貨車相關貸款等等;同時要求地方政府在8月底前,把主要用於基礎建設的3.65兆元專項債券發放完畢。

5月底時,金融監理機關也會見了主要金融機構,敦促各機構增加貸款。根據官方媒體的會後報導,監理機關點名多家銀行,根據機關設定的額度各自發放貸款。

雖說這些刺激經濟的措施可能有辦法讓中國經濟在今年下半年復甦,但是持續施行的「清零」政策,並不利於未來的經濟發展。畢竟北京政府的防疫重點並未放在最能提高保護力的疫苗接種,而是建立篩檢、疫調、檢疫所需的基礎設施。北京當局下令要求地方政府要有辦法在24小時內檢測所有市民,大都會地區必須在各個住宅區步行15分鐘的距離內設立篩檢站,之前的臨時篩檢設施,如今也換成了私人醫療企業設立的永久性篩檢站。

獨斷求清零、押注國產疫苗,環境難捉摸動搖各國企業

由於習近平主席希望防疫自給自足,中國拒絕進口外國疫苗,而是開發國產mRNA疫苗;但國產疫苗何時能推出、效果如何,目前都還是未知數。

目前除了北韓以外,全世界其他國家都在學習如何與病毒共存。由於SARS-CoV-2這個病原體難以預測,不斷變異之後的傳染力越來越高。從長遠來看,中國的清零戰略必然會讓中國跟世界越離越遠。

之前的美中貿易戰並未嚴重動搖外資對中國的信心,反倒是獨斷獨行的防疫政策,讓許多外國企業重新思考是否要繼續依賴這個全球第二大經濟體。清零政策對貿易的衝擊,遠超過貿易戰的威力,無論關稅怎麼設定,川普發布多少推文,都沒辦法像清零政策搞得這麼滿目瘡痍。清零政策不僅讓中國的貿易環境變得難以預期,而且效率低落。如果供應鏈中斷這種大問題未來將成為常態,企業就沒有誘因繼續把中國當作製造基地。

《華爾街日報》在今年5月報導,蘋果公司已經向許多上游廠商表示,希望能提高中國以外的地區,例如越南和印度的產能。目前蘋果90%以上的產品都在中國製造,中國龐大的生產基地,的確相當利於生產中國消費者需要的蘋果產品;但世界上其他地區所需的產品是否也要繼續在中國製造,卻是另一個問題。人們以前很愛講,沒有任何一個國家能夠給出像中國一樣那麼好的生產條件,但這些生產條件其實都來自專制政權,而這個專制政權爭強好勝,而且越來越難以預測。

歐洲企業也開始對中國感到不滿,中國歐盟商會(European Chamber of Commerce in China)4月的一項調查發現,在372名受訪者中,有23%的人正考慮離開中國,比例創下2012年以來的新高,約有78%的受訪者表示,防疫政策已經降低了在中國經商的吸引力。

在國際商界,最直言不諱抨擊中國清零政策的人,就屬中國歐盟商會主席伍德克(Joerg Wuttke)。他4月接受瑞士雜誌《市場報》(The Market)採訪表示,外國企業正在考慮把部分投資轉移到其他國家,並且直言,「至少到目前為止,中國已經不再是全球頂尖的採購和製造基地。」

針對中國防疫政策政治化的問題,他表示,「目前,國家主席逼著中國走上了他指定的道路,然後用自己的陳述綁死了整個國家。這變成了一場悲劇:第一個被疫情襲擊的國家,竟然得最後一個走出疫情。」

本文轉載授權自:台灣銀行家

責任編輯:黃翊禎、侯品如

關鍵字: #疫情動態
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AI NAS 何時才值得部署?QNAP 拆解地端 AI 的成本、算力與資料門檻
AI NAS 何時才值得部署?QNAP 拆解地端 AI 的成本、算力與資料門檻

當資料不能離開企業,運算就得靠近:AI 先改寫儲存架構

AI 帶來的第一個變化,不只是運算能力提高,而是企業必須重新決定資料放在哪裡。

儲存架構大致分為雲端與地端兩塊,QNAP 身為資料安全的守護者,長期發展的是地端網路儲存設備(NAS),並擴展至 25GbE、100GbE 高速網路交換器產品線,提供完整的儲存與高速網路基礎架構。威聯通科技(QNAP)總經理劉文義解釋,當資料因合規要求或敏感度不能上雲,就必須留在靠近使用者與應用的地方;運算需求一旦增加,承接資料的裝置也自然被推向地端 AI。

不能上雲的名單比想像中長。醫療業持有大量醫療個資,金融與保險業受到合規與法規限制,部分大學院校與設計公司也不希望資料被雲端存取。對這些組織而言,問題並不是雲端好不好用,而是一開始就沒有把核心資料全面上雲的選項。

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威聯通科技(QNAP)總經理暨威強電集團(IEI)董事長 劉文義
圖/ 數位時代

真正讓更多企業回頭計算的,則是長期成本。劉文義指出,資料上傳雲端可能免費,下載卻會按流量收費;當企業把一年、兩年、三年的費用加總回推,可能會發現,購買一台同等容量的 NAS,還能使用 7-10 年。資料規模愈大、存取愈頻繁,總持有成本的差距就愈值得評估。

這並不代表雲端與地端只能二選一。雲端仍適合模型訓練、程式開發與波動大的工作負載;地端則較適合高頻存取、對延遲敏感,或不能離開企業邊界的資料。企業真正要回答的,是每一類資料與任務應該放在哪裡。

依 QNAP 觀察,客戶過去關心的是需要幾 TB、幾 PB,或備份速度有多快;現在更常問的是,機器裡的資料要如何被 AI 活用。QNAP 也從 2021 年起,把公司發展定調在 AI 與高速網路的融合,試圖讓 NAS 從資料保存的位置,進一步成為資料被調用的位置。

當資料量持續擴大,搜尋與管理方式也會跟著改變。「在 NAS 裡放入 AI Agent 會越來越不可或缺。」劉文義舉例,當照片累積到 10 萬、20 萬張,要找出其中幾張特定畫面,已不可能只靠人工翻找。此時,能理解內容、接受自然語言指令的 AI 工具,會從加分功能逐漸變成必要條件。

從資料治理到地端推論:AI NAS 如何進入企業工作流?

AI NAS 不是「多了 AI 功能的 NAS」,而是 NAS 在企業工作流裡換了位置。
依 QNAP 觀察,目前客戶大致分布在一條導入光譜上。人數最多的一群,仍在把資料集中、分類、清理與建立權限。這一步看似與 AI 無關,卻決定後續系統能不能找到正確資料、辨識版本,並把答案交給有權限的人。

中間一群開始建置私有的檢索增強生成(RAG)知識庫。RAG 並不是重新訓練一個模型,而是在模型回答前,先從企業的 SOP、合約、法規或技術文件中取回相關內容,再產生附有來源依據的答案。QNAP 以 Qsirch 的語意搜尋能力協助建構這類應用,協助企業建立私有知識庫;而走在最前面的少數企業,則已經嘗試地端推論與 AI Agent。

模型的選擇權,QNAP 刻意留給客戶。知識庫背後採用哪一個模型,可由企業依需求決定,不綁定單一 AI 供應商。QNAP 也以 QuAgent AI 助理與模型情境協定(MCP)相關能力,讓管理者透過自然語言查詢狀態、調整設定,並讓 NAS 成為 AI Agent 可調用的資料節點。

不過,劉文義沒有把這條路說得太容易。他坦言,目前 NAS 硬體的 AI 運算能力仍有限。一般企業期待的應用,可能需要約 300 到 800 TOPS,甚至 1,000 TOPS,因此多數方案會以 NVIDIA 顯示卡補足算力;一張卡約需新台幣 10 萬至 12 萬元,一張算不完,就得配置 2 張或 4 張。

「整體成本可能是過去單獨一台 NAS 的 5 倍到 10 倍,並不是大部分中小企業都能接受。」除了硬體,使用者還需要 AI 應用的 Know-how、程式背景與開發資源,這些都是落地成本。

QNAP 則是透過算力分級讓各規模與需求的企業都可以有適合的解決方案。在 Computex 2026 搶先亮相的 QNAP AI NAS 中,一類是採用含有 iGPU 與專屬 NPU 的處理器平台,以一百多 TOPS 的範圍,可順暢使用 AI 應用程式;另一類機種則可安裝 1 張或 2 張 NVIDIA 顯示卡,處理更大的運算量。

同時 QNAP 也在軟體端也持續開發,目標是讓 NAS 裡的資料更有效率地被 AI 工具調用,讓資料成為有價值的知識。

從規格走到現場:能源公司如何導入私有 LLM?

本地 AI 實際落地部署會是什麼模樣?劉文義舉了一家約 50 多人的能源公司為例。這家公司原本想用 NAS 搭配雲端 AI 建置內部資料庫,但很快遇到兩個瓶頸:一是員工查詢時明顯出現卡頓;二是專利、技術與合約都高度敏感,高層不願上傳至公有雲,擔心機密資料會有外洩的疑慮。

後來,該公司導入 QNAP AI NAS 的旗艦機種 QAI-h1290FX,搭配顯示卡與全快閃 SSD,在地端部署私有大型語言模型,把數十年來封存的靜態檔案交給 AI 調用,進行跨檔案摘要與精準搜尋。員工因此省下翻找合約與報告的時間,核心機密也能留在企業內部。

這個案例說明,若任務範圍明確,有些應用不必動用雲端大型模型,地端運算量就可能足以支應。

但不同企業的資料量、查詢方式與模型大小不同,導入前仍需要概念驗證(POC)與技術人員評估。

而且,資料留在地端並不等於自動安全。企業仍要處理帳號權限、網路隔離、備份復原、漏洞修補與日常維運。地端的價值,是讓資料邊界與控制權回到企業手上;相對地,安全責任也會更直接地回到企業。

哪些企業現在該做,哪些再等?先看重複性與三個條件

能不能導入地端 AI,不只由產業標籤決定,也要看工作是否重複,以及場景能不能被清楚定義。劉文義觀察,第一批走進來的,除了受法規限制的醫療、金融與保險業,也包括利用地端 AI 加速資料處理的科技業,以及會計、律師等有大量重複文書工作的專業服務業,因為效益較容易被看見。

工廠也是可預期的場景。一條生產線可能有 10 台、20 台機器,每台處理與儲存資料的 Protocol 都不同,需要相對應的儲存裝置;生產過程累積的影像與紀錄可能要保存 3 年到 5 年。當企業要跨設備調用這些資料,AI Agent 與地端資料節點就有發揮空間。

「重複性資料處理越多,或重複性動作越多的產業,越容易透過導入 AI 提高工作效率。」反過來說,較傳統、人力密集,或仍高度依賴人工判斷的製造業,短期內未必能快速導入地端 AI。

依 QNAP 提供的資料,企業也可用「高頻、大量、敏感」三個條件做第一輪判斷:資料是否被頻繁調用?規模是否大到雲端傳輸與長期費用開始變得明顯?內容是否涉及個資、法規、智慧財產或商業機密?三個條件愈集中,地端部署愈值得評估;三者都不成立時,使用雲端 API 往往更簡單,也可能更划算。

可以先等的企業,大致也有三種。第一,資料仍分散、版本混亂、權限不清,急著上 AI 只會把混亂放大,先完成集中與治理,效率就可能先提升。第二,找不到一個具體且反覆發生的業務痛點,只因為「別人都在做」而採購,設備很可能變成昂貴的展示品。第三,使用量仍小、需求偶發,現階段雲端的彈性反而更有優勢。

因此,POC 不應只驗證「模型答不答得出來」,還要回答三個問題:資料由誰負責,誰可以存取?導入後能節省多少查找時間、傳輸成本或人工作業?正式上線後,誰負責資料、模型與資安維運?只有當效益與責任都能被量化,才適合從展示走向正式部署。

企業願意把部分資料留在自己的機房,動力最終仍回到資料主權。QNAP 的主要市場分布在歐洲、美洲與亞太,其中歐洲占比將近一半,而歐洲也正是全球推動資料主權的最大動力。

QNAP 的產品已取得 ISO 27001、ISO 27017 與 ISO 27018 等多項認證,並滿足 GDPR、HIPAA 等資料保護與法規遵循需求;累積至今,已售出約數百萬台裝置,協助企業打造智慧、安全的儲存方案。

至於普及時間點,劉文義提出一個明確的價格與效能交會點:地端應用若要順暢運作,運算量可能至少要達到 300 至 600 TOPS,甚至 800 TOPS,同時價格要落在新台幣 5 萬至 8 萬元。目前符合這些條件的硬體方案仍很有限。

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「AI NAS 不是多了 AI 功能,而是改寫了資料在工作流的位置。」威聯通科技總經理劉文義坦言,地端算力成本高昂,QNAP 透過「算力分級」與開放模型架構,助企業逐步建構私有 RAG 知識庫與 AI 團隊。
圖/ 數位時代

「預測約兩、三年後,應該很快會看到符合一般大眾期待、具備合理 CP 值的產品。那個時間點,就會是 AI 落地最蓬勃發展的時候。」在此之前,企業真正能先做的,不是搶著買最大的模型或最昂貴的顯示卡,而是把資料治理、使用權限與高價值場景準備好。

QNAP 以「資料煉油廠」比喻自己的角色:原油再多,沒有整理、提煉與配送的過程,也無法成為可用的能源。這個定位也點出地端 AI 的競賽條件——不是誰先買到算力,而是誰的資料先準備好被調用。模型會持續更換,但企業自己的資料層則會長期存在。

AI NAS 不是把模型塞進儲存設備,而是在資料必須留在企業內時,讓搜尋、推論與管理靠近資料的地端節點。

QNAP World Tour 2026 台北場將於 2026 年 9 月 18 日(五)舉行,現場將聚焦 AI 應用、儲存備份、網通產品、資安與監控,並安排 Live Demo,適合 IT 管理者、系統整合商與企業決策者參加。

活動地點:新板希爾頓酒店|如意 AB 廳

活動時間:09:20–16:00

地址:新北市板橋區民權路 88 號 2F

立即報名:https://bnex.tw/9f7my4

2026 QNAP 台灣企業資安韌性大調查,填問券抽好禮,倒數計時:https://www.surveycake.com/s/q4abw

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