疫亂蝴蝶效應、生產力停滯⋯經濟大失望下的5大病徵,還有解嗎?
疫亂蝴蝶效應、生產力停滯⋯經濟大失望下的5大病徵,還有解嗎?

我們在考慮今天的經濟狀況時,很難擺脫掉一個念頭:它不應該是這個樣子。這個世界比以往任何時候都更富裕,卓越的科技正在改造我們生活的各個面向—然而,從經濟的角度來看,大家似乎都知道有些苗頭不對。

在 1970 年代後期的英國,這種苗頭不對顯而易見到為英國博得一個封號:「歐洲病夫」。還沒有人給富裕國家的經濟今時所面臨的問題取個名稱,不過我們在一個又一個國家身上看到五個病徵: 停滯、不平等、競爭功能失調(dysfunctionalcompetition)、脆弱與不真實(inauthenticity) 。這些病徵之所以值得注意,不僅因為它們在客觀上不為人所喜,更因為它們全都有些不好說明、挑戰了傳統經濟學的解釋或呈現出人意表的悖論。我們會在這裡簡要介紹它們,並且在第一章詳細闡明。

病徵一:停滯

生產力成長緩慢到令人鬱悶的地步已經十年有餘了。因此,如果21世紀的成長照著這個趨勢下去,富裕國家的人均所得會比原本應有的減少 25%。低度成長期本身並不稀罕,可是我們現在的不景氣不但拖拖拉拉而且令人費解。事實證明,它能抵抗超低利率和一大堆非傳統的刺激經濟手段,而且它還跟對新技術與利用它們的新企業的普遍熱情共存於世。

病徵二:不平等

不管從財富或所得的角度來看,自 1980 年代以來,不平等的程度已經大幅加劇,而且始終沒變。不過,今天的不平等不單純是貧富問題;反之,它因為我們所謂的 尊嚴不平等 (inequality of esteem),也就是被文化及社會變遷所拋棄的下層人民感知到和上層菁英分子之間的鴻溝,而變得複雜了。雖然尊嚴和物質生活的富裕之間存在一些相關性,不過並非完全相關。很多覺得被現代性所摒棄的人是資產雄厚的退休人士,而自由派菁英裡也有不少一窮二白、負債累累的畢業生。

病徵三:競爭功能失調

競爭作為市場經濟的命脈,似乎沒有發揮應有作用。 公司的財富看來變得更加穩固,像亞馬遜(Amazon)和 Google 這類兆元企業的表現持續超前,賺進高額利潤,令人望塵莫及。新設立的企業變少,人們也更不可能換雇主或搬家找新的工作。在這裡我們也看到一種矛盾存在,很多人對經濟生活中愈來愈激烈、緊張且無謂的爭論迭有怨言的同時,客觀上衣食無虞的人,甚至富人,似乎必須加倍努力的工作才能維持現況。

病徵四:脆弱

COVID-19 疫情全球大流行已經證明,即便是世界上最富有的國家也不能免疫於自然力量的影響。確實,疫情大流行所造成的損害和經濟的複雜性及精密性有關。我們龐大又密集的城市、複雜的國際供應鏈和全球經濟前所未有的連結性,使病毒得以從一個國家迅速蔓延到另一個國家,也提高了掌控病毒所需的封城代價。甚至不過15年前,中國偏遠地區爆發大流行疾病,對富裕國家來說頂多是一則小新聞而已。 如今,拜全球化、供應鏈與網際網路之賜,我們似乎愈來愈容易暴露在另一塊大陸上一隻蝴蝶振翅的效應中

對許多人來說, COVID-19 對人類的毀滅性影響,預先警示了氣候變遷將在未來幾年引發何等浩劫。疫情大流行的實質衝擊加上全球暖化的預期衝擊, 說明了經濟在面對生態系統等級的巨大威脅時的脆弱不堪 。這兩個問題還有另一個共同特徵:知道怎麼解決與實際動手去做之間存在著離奇的鴻溝。從台灣到泰國,這些國家已經證明對的政策有助於減少 COVID-19 死亡人數和經濟損失金額;同樣地,詳細而可信的經濟脫碳化計畫也已經有了。可是,知道跟做到的距離很遠,而大多數國家似乎沒有跨越的能力。

covid-19
圖/ 截圖自Yahoo

央行扺消經濟衝擊的能力下降,是脆弱性的另一個跡象所在。美國在 COVID-19 大流行之前的九次衰退中,聯準會( Federal Reserve)平均降息 6.3 個百分點 2。在英國,COVID-19 前的五次衰退中,這個降息幅度是 5.5 個百分點。可是自 2009 年以來,美國、英國與歐陸央行所設定的平均利率已經分別來到 0.54%、 0.48%和 0.36%( 2021 年 4 月的資料)。「利率」這個央行所謂的政策空間似乎已經嚴重受限。

病徵五:不真實

21世紀經濟最後一個令人失望的特徵,不是經濟學家會去討論的東西,但卻在庶民的言談中占有重要位置。 我們將之稱為不真實或虛假,也就是工作者與企業缺乏他們應有、也曾經擁有的恆毅力(grit)與誠信(authenticity)。 想想人類學家大衛.格雷伯(David Graeber)對「狗屁工作」(bullshit jobs)的批評:即便「解聘跟加快腳步總是落在那些實際在製造、搬運、修理與維護東西的人身上」,但「透過某種奇怪的鍊金術,坐辦公桌領薪水的人數好像最後還是變多了」 。

格雷伯乃追隨尚.布希亞(Jean Baudrillard)等後現代主義學者的腳步而發此議論,這些人認為現代世界被諸多「擬像」(simulacra)所主宰了:像迪士尼樂園那樣的仿造物與符號,脫離現實基礎而擁有自己的新生命。同樣地,保守派評論家羅斯.杜塔特( Ross Douthat)也主張說,模仿而非原創在文化、媒體與娛樂圈裡大行其道,是現代頹廢病的其中一個特徵。現代世界以一種過往沒有的方式被重組、敘述與策劃 。

這個觀點也引起社會大眾的共鳴。製造業和政府應該採取更多作為來振興此一產業的想法,常年受到選民的歡迎。讓製造業工作回流美國,是川普(Donald Trump)在 2016 年引起最
大迴響的競選承諾。歷任英國政府也承諾要用「新產業、新工作」和「製造者們的前進步伐」(March of the Makers)來因應全球金融危機。

這些承諾沒有一個實現,可是它們會被許下,在在強烈地顯示「我們應該回歸『造物』」的這個想法廣受歡迎,以及懷疑很多現代經濟活動不知何故其實並不真實。經濟與社會常常經歷動盪不安的時期。

可是,此處所列的五個問題同時存在,則特別令人費解,而且自相矛盾。 經濟停滯以前就影響過我們,但是今天,它和低利率、企業高獲利,以及人們普遍認為我們生活在一個科技進步令人眼花撩亂的時代共存於世。 物質不平等的加劇已經放緩,不過它的後果和後遺症—地位不平等、政治極化、地理分歧、社區衰敗、嬰兒夭折—仍持續擴大。如我們在第七章要討論到的,隨著新公司變少,以及領先企業與落後企業的績效差距更持久不減,競爭似乎也減少了,可是經理人與勞工的工作生涯同樣令人感到比以往更為騷亂不安。

衝破經濟停滯 立體書封(加書腰 300dpi)
圖/ 商周出版

本文授權轉載自《衝破經濟停滯:以無形資產重塑成長與繁榮》,Jonathan Haskel, Stian Westlake著,商周出版

責任編輯:蘇柔瑋

往下滑看下一篇文章
從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路
從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路

「代理式 AI 」(Agentic AI)的創新服務正在重新塑造企業對AI的想像:成為內部實際運行的數位員工,提升關鍵工作流程的效率。代理式AI的技術應用清楚指向一個核心趨勢:2025 年是 AI 邁向「代理式 AI」的起點,讓 AI 擁有決策自主權的技術轉型關鍵,2026 年這股浪潮將持續擴大並邁向規模化部署。

面對這股 AI Agent 浪潮,企業如何加速落地成為關鍵,博弘雲端以雲端與數據整合實力,結合零售、金融等產業經驗,提出 AI 系統整合商定位,協助企業從規劃、導入到維運,降低試錯風險,成為企業佈局 AI 的關鍵夥伴。

避開 AI 轉型冤枉路,企業該如何走對第一步?

博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題、生成內容的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工,應用場景也從單一任務延伸至多代理協作(Multi-Agent)模式。

「儘管 AI 前景看好,但這條導入之路並非一帆風順。」博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲綜合多份市場調查報告指出,到了 2028 年,高達 70% 的重複性工作將被 AI 取代,但同時也有約 40% 的生成式 AI 專案面臨失敗風險;關鍵原因在於,企業常常低估了導入 GenAI 的整體難度——挑戰不僅來自 AI 相關技術的快速更迭,更涉及流程變革與人員適應。

2-RD096270.jpg
博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工。面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時加速 AI 落地。
圖/ 數位時代

正因如此,企業在導入 AI 時,其實需要外部專業夥伴的協助,而博弘雲端不僅擁有導入 AI 應用所需的完整技術能力,涵蓋數據、雲端、應用開發、資安防禦與維運,可以一站式滿足企業需求,更能使企業在 AI 轉型過程中少走冤枉路。

宋青雲表示,許多企業在導入 AI 時,往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。

轉換率提升 50% 的關鍵:HAPPY GO 的 AI 落地實戰路徑

博弘雲端這套導入方法論,並非紙上談兵,而是已在多個實際場域中驗證成效;鼎鼎聯合行銷的 HAPPY GO 會員平台的 AI 轉型歷程,正是其最具代表性的案例之一。陳亭竹說明,HAPPY GO 過去曾面臨AI 落地應用的考驗:會員資料散落在不同部門與系統中,無法整合成完整的會員輪廓,亦難以對會員進行精準貼標與分眾行銷。

為此,博弘雲端先協助 HAPPY GO 進行會員資料的邏輯化與規格化,完成建置數據中台後,再依業務情境評估適合的 AI 模型,並且減少人工貼標的時間,逐步發展精準行銷、零售 MLOps(Machine Learning Operations,模型開發與維運管理)平台等 AI 應用。在穩固的數據基礎下,AI 應用成效也開始一一浮現:首先是 AI 市場調查應用,讓資料彙整與分析效率提升約 80%;透過 AI 個性化推薦機制,廣告點擊轉換率提升 50%。

3-RD096215.jpg
左、右為博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹及技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲。宋青雲分享企業導入案例,許多企業往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。
圖/ 數位時代

整合 Databricks 與雲端服務,打造彈性高效的數據平台

在協助鼎鼎聯合行銷與其他客戶的實務經驗中,博弘雲端發現,底層數據架構是真正影響 AI 落地速度的關鍵之一,因與 Databricks 合作協助企業打造更具彈性與擴充性的數據平台,作為 AI 長期發展的基礎。

Databricks 以分散式資料處理框架(Apache Spark)為核心,能同時整合結構化與非結構化資料,並支援分散式資料處理、機器學習與進階分析等多元工作負載,讓企業免於在多個平台間反覆搬移資料,省下大量重複開發與系統整合的時間,從而加速 AI 應用從概念驗證、使用者驗收測試(UAT),一路推進到正式上線(Production)的過程,還能確保資料治理策略的一致性,有助於降低資料外洩與合規風險;此對於金融等高度重視資安與法規遵循的產業而言,更顯關鍵。

陳亭竹認為,Databricks 是企業在擴展 AI 應用時「進可攻、退可守」的重要選項。企業可將數據收納在雲端平台,當需要啟動新型 AI 或 Agent 專案時,再切換至 Databricks 進行開發與部署,待服務趨於穩定後,再轉回雲端平台,不僅兼顧開發效率與成本控管,也讓數據平台真正成為 AI 持續放大價值的關鍵基礎。

企業強化 AI 資安防禦的三個維度

隨著 AI 與 Agent 應用逐步深入企業核心流程,資訊安全與治理的重要性也隨之同步提升。對此,宋青雲提出建立完整 AI 資安防禦體系的 3 個維度。第一是資料治理層,企業在導入 AI 應用初期,就應做好資料分級與建立資料治理政策(Policy),明確定義高風險與隱私資料的使用邊界,並規範 AI Agent「能看什麼、說什麼、做什麼」,防止 AI 因執行錯誤而造成的資安風險。

第二是權限管理層,當 AI Agent 角色升級為數位員工時,企業也須比照人員管理方式為其設定明確的職務角色與權限範圍,包括可存取的資料類型與可執行的操作行為,防止因權限過大,讓 AI 成為新的資安破口。

第三為技術應用層,除了導入多重身份驗證、DLP 防制資料外洩、定期修補應用程式漏洞等既有資安防禦措施外,還需導入專為生成式 AI 設計的防禦機制,對 AI 的輸入指令與輸出內容進行雙向管控,降低指令注入攻擊(Prompt Injection)或惡意內容傳遞的風險。

4-RD096303.jpg
博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲進一步說明「AI 應用下的資安考驗」,透過完善治理政策與角色權限,並設立專為生成式 AI 設計的防禦機制,降低 AI 安全隱私外洩的風險。
圖/ 數位時代

此外,博弘雲端也透過 MSSP 資安維運託管服務,從底層的 WAF、防火牆與入侵偵測,到針對 AI 模型特有弱點的持續掃描,提供 7×24 不間斷且即時的監控與防護。不僅能在系統出現漏洞時主動識別並修補漏洞,更可以即時監控活動,快速辨識潛在威脅。不僅如此,也能因應法規對 AI 可解釋性與可稽核性的要求,保留完整操作與決策紀錄,協助企業因應法規審查。

「AI Agent 已成為企業未來發展的必然方向,」陳亭竹強調,面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時,加速 AI 落地。在這波變革浪潮中,博弘雲端不只是提供雲端服務技術的領航家,更是企業推動 AI 轉型的策略戰友。透過深厚的雲端與數據技術實力、跨產業的AI導入實務經驗,以及完善的資安維運託管服務,博弘雲端將持續協助企業把數據轉化為行動力,在 AI Agent 時代助企業實踐永續穩健的 AI 落地應用。

>>掌握AI 應用的新契機,立即聯繫博弘雲端專業顧問

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
2026 大重啟
© 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