因為它,全球將每年減薪1%
因為它,全球將每年減薪1%
2002.07.15 |

還記得那個美好年代嗎?每年七月,政府調整公教人員的薪水,加薪幅度或者3%或者5%,甚至可以是7%或10%;到了年底,民營企業就得或多或少比照加薪。這個時候,菜場小販、飲食路攤也會趁機向上修正價格,一年過去,大家都比原來富裕一些,物價也都悄悄昂貴一些。
因此,前輩會對你說:「好好幹,安分地幹,以後總會出頭的。」這句話裡藏著一點世俗智慧。排資陞遷,論輩加薪,時間就是積累,年紀就是成就,長期以來彷彿是一個共識,一種社會內在隱含的承諾,因而也長時間成為一種社會大眾感到安定和確定的力量。
但如果有一天你發現,薪資上漲不再是鐵律,資歷與陞遷也可能逆向而行,你的感受會是如何呢?
現在我們就正面臨著一種「減薪年代」的到來。在104人力銀行所做的企業調查中,發現從2001年到2002年間,21類職務當中竟然有14類平均薪資水準是下跌的。這和台灣去年交出負的經濟成長率一樣,台灣老百姓已經很久很久沒看到也沒有想過這樣的場面了。
「普遍減薪」的現象為什麼會發生在台灣?
近兩年的不景氣與未來的不確定,當然是主要的原因。經濟不景氣,使艱辛度小月的大小企業都不得不開始「雷斯脫拉」(lesutola)──「雷斯脫拉」是日本人獨特發音所說的restructuring,「組織改造」的意思,但在日本人委婉的表達體系中,卻已經只剩「裁員」一義;──或者至少要更小心的控制固定成本,涷結加薪,甚至是減薪。而大部分的時候,很多企業是上述三者都混合進行的。

**讓成本重新回到美好境地

**經濟前景的不確定(這又是數位時代很重要的一個經濟特徵,經營典範的變動與位移都太快了),即使獲利不壞的企業組織也得要未雨綢繆,他們儘量設計優厚的獎金、認股權、或股票分紅(一種變動成本)來激勵員工,而不太希望背負沈重的固定開銷,這也是薪資上漲為難的基本原因。
我猜想還有另外一個「大原因」,它不但迫使台灣受薪階級加薪碰上困難,它的存在也將使全世界一般勞動者的工資都難以上漲,而且它攔阻薪水上漲的時間可能會相當長。這個「原因」的規模極其龐大,它就是「中國大陸」。
龐大的大陸勞動力在改革開放的中國下,釋出到全球化的勞動市場,本來秩序已定(我指的是誰貴誰便宜)的世界薪資結構,突然受到重大衝擊。已經分工井然的全球產業發現還可以再重組一次:「你只要把工廠搬到中國大陸去,你的成本就重新回到一個美好的境地。」一開始,遷往中國的工廠是初階(技術含量低)的製造生產,以及各種用到基本原料的生產(譬如食品加工)。然後訂單移民的就是中級的製造業(想想家電巨人「海爾」的例子),再然後就是連台積電、聯電都不得不嚴重思考的高科技。

**全球化,讓薪水向下看齊

**
中國大陸提供的勞動力太大了,一波之後還有一波,國企下崗的工人動輒千萬計,始終有新的「下段工資」勞動者可資補充;美國經濟學家估計說,中國大陸的不斷開放,將迫使全世界的平均工資每年降低1%。而這個只有大陸工資上漲,其他都跌的現象,恐怕要持續個好幾年。
資訊與通訊科技也共同成為幫凶,不僅是製造業勞動力面臨失業減薪的壓力,服務業也未必能免。台灣的神通電腦把接單的服務部門和會計記帳部門都遷往人力較便宜的大陸,台灣總部則透過網路來管理;香港的和記黃埔預備把歐洲電信的客服部門設在印度,接聽歐洲用戶打來的詢問或抱怨電話。全球化的時代來了,但當世界其他地方比我們窮、比我們便宜的時候,「減薪年代」也就跟著來了。

往下滑看下一篇文章
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
立即報名

登入數位時代會員

開啟專屬自己的主題內容,

每日推播重點文章

閱讀會員專屬文章

請先登入數位時代會員

看更多獨享內容

請先登入數位時代會員

開啟收藏文章功能,

請先登入數位時代會員

開啟訂閱文章分類功能,

請先登入數位時代會員

我還不是會員, 註冊去!
追蹤我們
一次搞懂工業AI
© 2026 Business Next Media Corp. All Rights Reserved. 本網站內容未經允許,不得轉載。
106 台北市大安區光復南路102號9樓