全球AI類股瘋漲,百度、阿里卻失色?3大罩門讓中國AI陷「內外交迫」
全球AI類股瘋漲,百度、阿里卻失色?3大罩門讓中國AI陷「內外交迫」

「一個AI(人工智慧),兩個世界」,中資企業對此話或許感受深刻。近來各國股市瘋AI,中國相關股卻相對失色,這是其「重製造、輕創造」的結果。

從輝達(Nvidia)到台積電,近來AI概念股瘋漲,一些指標性中資卻相對平淡。以「中國AI第一股」商湯科技來說,今年股價不漲反跌。號稱開發「中國第一款聊天機器人」的百度,股價從今年2月初高點至今下跌近20%。

輝達執行長黃仁勳說,晶片不一定要在台灣做,但中國市場不可取代。為何AI資本市場卻是眾人熱,中資冷?

這反映3個挑戰,首先是硬體面,也就是美國對中國科技封鎖。AI伺服器就是一例。

挑戰1:美國科技封鎖,中國自力更生「愛用國貨」

目前伺服器的最主要生產者之一是台商。中國最大伺服器業者之一浪潮,也因此曾來台試圖挖角。然而此事引起美國警覺,今年3月將浪潮列為黑名單。

台灣數位發展部數位產業署署長呂正華分析,這凸顯美國試圖打造「去中國化」的AI供應鏈。從前美國總統川普到現任的拜登,都認為「信任」的供應鏈,要建立在「非中國」基礎上,也就是「非中國才能信任」。

在這種思維下,中資取得發展AI所需的高級硬體相對困難。今年五月《華爾街日報》報導,在美國制裁下,中國企業難以獲得輝達等企業製造的最先進晶片,「這些中國企業正快速消耗其現有的美國晶片庫存。」

不過一些分析認為,雖然美國科技封鎖,中資仍可繞路而行。新加坡學者尤洋表示,許多中國公司正在研究,將3、4塊性能較差的晶片組合起來,以取代最先進的處理器。

此外,中國也正加速國產化。以半導體設備來說:2019年國產在中國市場占比不到10%,今年預計將升至30%。這是因為無法進口,當地中資只能「愛用國貨」。

這也是中國最擅長的「以市場養產業」模式:有市場就能生存,能生存就會進步。一些意見認為,以中國市場規模之龐大,既然能培育出短影片TikTok、電商阿里巴巴等巨頭,未來在AI領域誕生世界級企業,也並非不可能。

不過即使能克服硬體限制,中國AI業者還面臨另一個挑戰,那就是制度面的約束。

挑戰2:中國言論不自由,牆太多,AI生成錯假資訊

摩根士丹利前首席經濟學家羅奇(Stephen Roach)日前撰文指出,「官方審查訊息是具有中國特色的ChatGPT一大陷阱。」

由於官方消除不利維穩的訊息,這種審查制度縮小並扭曲了機器學習訓練大語言模型的資料庫,「中國從人工智慧知識革命中獲益的能力將因此受到影響。」

以目前中國最著名的聊天機器人、百度今年3月公布的「文心一言」(Ernie Bot)為例。科技刊物《連線》(Wired)報導,這款機器人的訓練原料,「很大程度受到中國審查規則控制。」

該刊引述2021年一項研究顯示,在中國被禁用的維基百科,與中文版的百度百科——這是被北京政府審查後的網路百科,用二者同樣進行AI算法訓練,結果發現後者訓練出的AI明顯改變詞語相關性。例如「民主」一詞,用政府審查數據訓練出的AI,更多出現的是「民主」與「混亂」的相關。

這種審查對AI有兩個影響,一是限制其產品的廣度。羅奇認為,由於政府過濾言論,「越努力控制內容,聊天機器人生成的訊息最終輸出範圍就越小——這是對中國AI智慧革命的另一個限制。」

另一影響是正確性。由西方記者建立的調查機構 「新聞守衛」(NewsGuard)評估發現,OpenAI的聊天機器人ChatGPT在中文產生的錯誤訊息,比英文的更多。這是因為AI用來訓練的中文原始資料庫存在誤差,機器人自然只能給出錯誤結果。

從市場競爭角度看,一個販賣錯誤訊息的產品,會導致用戶做出錯誤決策而受損,這種產品會被市場淘汰。除非主事者能將提供正確訊息的競爭者隔絕在外。

因此在可見未來,中國的生成式AI將主要服務當地市場,而當局也會限制國外業者進入,目前ChatGPT在中國須翻牆才能使用。就如百度自建搜尋引擎後,Google在當地就因不配合審查而退出一樣。

這種「政治正確」還帶來一個問題,那就是業者必須消耗資源應付審查。

挑戰3:政治審查消耗資源,掐住創造型產業脖子

日前中國一位脫口秀演員李昊石,因為講了一句話被指為侮辱軍人而遭重罰新台幣6千萬元。另一位曾為脫口秀寫劇本的匿名者發文(此文如今已被刪除),他在寫稿前,公司列出一大堆絕不可以提及的禁語。寫完後公司內部還要再開會討論,把劇本內可能犯禁的內容刪掉,再送去官方審查。

延伸閱讀:一場脫口秀,衝擊40億人民幣估值? 一篇看懂「笑果」事件來龍去脈

然而官方回覆意見永遠模糊不清,因此公司又要再開會,揣摩長官意思來修改。該作者結論是:「這個行業用80%精力創造內容,再花五○○%時間精力去應付審查,是種巨大的資源浪費。」

在中國發展AI,恐怕也面臨同樣限制。

今年4月《紐約時報》引述網路研究機構Citizen Lab報告,在中國境內的搜尋引擎,控制內容的規則超過6萬6千條。業者用這些受管制內容訓練出的AI,還要花時間調整可能犯禁的內容。

經濟學家張五常曾引用「租值消散」理論,這些時間精力本可用來創作更有價值產品,卻因為應付審查而消耗掉,這同樣是一種資源的浪費。

整體來說,雖然有這些限制,並不意味著中國AI毫無前途。以中國市場之大,已在電動車、電池等行業取得成功。就算高階晶片或AI伺服器遭美國封殺,但依靠其龐大製造能力,中國仍能在某些領域取得進展:以設計人工智慧晶片聞名的寒武紀,今年以來股價上漲3倍。

但根據耶魯大學經濟學家陳志武的看法,隨著中國從低階製造移往高價值供應鏈,「制度資本」遠比勞力、土地等更重要。組裝手機和開發AI所需的制度條件,就不會是一樣的,前者是製造,後者是創造。

但從近來的政策風向,對業者「創造」的限制越來越嚴。今年四月北京公布AI管理辦法,開宗明義要「符合社會主義價值觀」,再加上近年來從惡整電商到消滅補教,政治干預層出不窮,民企如驚弓之鳥。

今年1到4月,中國民間投資年成長率趨近於零(僅0.4%)。華爾街龍頭之一、摩根大通執行長戴蒙(Jamie Dimon)說,「目前中國投資環境的不確定性,有些是中國政府自己造成的。」
中國AI業者未來仍能在某些領域大放光芒。然而在「重製造,輕創造」主旋律下,「制度成本」也將是這些業者要面臨的一大挑戰。

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本文獲《商業周刊》授權轉載,原文標題為:全球AI類股瘋漲,百度、阿里卻失色?3大罩門讓中國AI陷「內外交迫」

責任編輯:林美欣

關鍵字: #AI #ai人工智慧
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AI Ready成零售入場券!SHOPLINE年度大會:AI流量時代,品牌如何被看見?
AI Ready成零售入場券!SHOPLINE年度大會:AI流量時代,品牌如何被看見?

AI 正快速改變消費者探索商品、接觸品牌的方式,也為零售業帶來新的成長機會。然而,當 AI 從個人使用工具逐步走向企業營運,台灣零售業的轉型腳步仍有落差。財團法人人工智慧科技基金會《2026 台灣產業 AI 化大調查》顯示,台灣零售業的 AI 應用仍存在明顯差距,資源有限的中小企業尤其面臨挑戰。對照全球已有 62% 的企業開始布局 AI Agent、近五成運用 AI 投入高價值決策,如何將 AI 從單點工具導入,真正成為零售成長的助力,已成為品牌必須面對的課題。

全方位零售整合專家 SHOPLINE 於 9 月舉辦「AI-Verse Day 2026」年度大會,以「Where AI Meets Commerce」為主軸,邀集零售與科技業者,從流量獲取、數據應用到會員經營,探討 AI 落地零售場景的實戰路徑。服務全球累計逾 70 萬品牌的 SHOPLINE,也在會中宣布邁向 AI in Retail,推出官方 MCP(Model Context Protocol),進一步串聯零售數據與 AI 應用,協助品牌掌握新興 AI 流量入口,為下一階段的智慧零售布局做好準備。

SHOPLINE 預告:零售下一個流量入口是 AI

2026 年上半年,SHOPLINE 客戶 GMV 年增 20%,是電商大盤成長率的 2.5 倍。「這代表我們與品牌客戶一起把生意做大!」SHOPLINE 台灣總經理葉力維指出,從全球市場來看,尤其是以北美為主的 SHOPLINE 客戶,來自 AI 渠道的流量 PV 較去年同期成長 15 倍,訂單量更成長 35 倍;相較之下,台灣 AI 渠道流量 PV 約成長 2 倍,顯示 AI 導流的商業潛力正逐步浮現,台灣品牌仍有很大的成長空間。

當品牌越做越複雜,從多通路走向全域經營、數據與規模擴大,如何確保資料品質、打通資訊孤島,並兼顧資安與治理,成為 AI 能否真正落地的關鍵。為此,SHOPLINE 提出四大 AI 佈局方向:首先,建立 AI Ready 數據基礎,整合分散的零售資訊,為 AI 應用做好準備;其次,深化 MCP 布局,讓品牌能依照自身需求,自主選擇並串接不同的 AI Agent;第三,成立 AI 轉型委員會,將 AI 導入內部工作流程,推動服務模式從執行任務進一步升級為洞察客戶需求、提供策略建議;最後,擴大 AI 夥伴生態系,開放第三方開發者串接垂直領域的 AI 應用,讓品牌能更靈活地組合所需工具。

#4 SHOPLINE
圖/ 數位時代

「過去十年,SHOPLINE 陪伴品牌走過每一次通路變革。每一次流量入口的改變,其實都代表著品牌經營方式的改變;而下一個入口,就是 AI。」葉力維表示,當 AI 開始影響消費者探索商品、發現品牌與完成購買的路徑,品牌不能只停留在導入單一工具,更需要提前整備數據、串接應用並建立治理能力。接下來,能否做好 AI Ready 的準備,將成為零售品牌掌握下一波成長機會的關鍵。

SHOPLINE 推官方 MCP,助攻品牌落實 Agent Ready

品牌該如何做好 AI Ready 的準備?SHOPLINE 產品副總賴哲文指出:「人、貨、場的接觸點沒有改變,改變的是誰做決定、誰做執行、誰做判斷。」

當 AI 逐步介入零售場景,消費者、員工與企業的角色也隨之改變:做決定的是消費者,當消費者問 AI「我該買哪個品牌」,品牌能否出現在答案裡是第一個挑戰;執行的是員工,員工則可將部分執行工作交由 AI 處理,將更多精力投入判斷與決策;做判斷的是企業,AI 能否提供可靠的洞察與建議,關鍵仍在於數據品質,以及能否有效運用既有數據資產。

要讓品牌被 AI 理解與推薦,品牌經營也必須從傳統 SEO,進一步走向 AIEO(AI Engine Optimization),讓商品與品牌資訊具備良好的結構與可讀性,才能提高被 AI 採用、推薦及導流的機會。對此,SHOPLINE 提出三層 AI Ready 架構:以「AI Ready Data」整合高品質、可供運算的零售數據;透過「AI Ready Commerce」讓商品資訊與交易流程能被 AI 理解和銜接;再以「AI Ready Agents」串接品牌自主選擇的 AI Agent,逐步將數據基礎延伸至實際應用。同時,SHOPLINE 也透過第一方數據歸因,改善消費者身分碎片化、數據時效性不足與成效歸因不清等問題,讓原始數據能進一步支援 AI 分析與決策。

#3 SHOPLINE
圖/ 數位時代

在工具應用上,SHOPLINE 推出官方 MCP,涵蓋流量轉換、數據分析、商品管理與會員經營等場景。品牌可在 Claude 中透過輸入零售 skills,搭配 MCP Tool 的後台相關能力,進一步產出數據洞察報表與執行建議,讓 AI 從資訊整理延伸至實際的零售工作流程。為兼顧應用效率與資料安全,SHOPLINE 也設下三道防護機制,包括涉及資料寫入時須經人工核准、個人資料須取得授權才能存取,以及依照角色與需求進行權限分級。

「Agent Ready 就是入場券。」賴哲文強調,當 AI Agent 開始參與消費者決策與企業營運,品牌不只要讓 AI 看得懂商品,更要讓數據能被安全地運用、讓不同工具能順利協作。

除了產品之外,SHOPLINE 也致力發展 AI 開放生態圈,邀請各領域夥伴分享引流、口碑、營運與顧客經營的應用方向。此次大會邀請數聚國際、Tagnology、BUNNYWORK、beBit TECH 微拓科技,以及女性高效身體保養品牌 HYPHY,攜手展示 AI 如何串聯流量獲取、行銷轉換到顧客經營等零售場景。

Justar 運用真實發票數據,提升廣告投放效率

廣告投放端同樣面臨轉變。「市場愈來愈大,轉換效益卻愈來愈低。」紅門互動及Justar 數聚國際執行長張元溢分析,投放效率下滑,源於成長結構改變:影響消費者的場域更分散,找人的方式從興趣推測走向真實行為,素材也無法一套打完全場。

對此,Justar 運用 AI 結合電子發票數據,以 AI 廣告投放平台結合全台規模領先的雲端發票消費資料庫,涵蓋超過 20 億筆雲端發票、700 萬名消費者及 3,200 萬項商品。其「AI 廣告受眾推薦引擎」可依商品特性生成受眾輪廓(Persona),比對發票資料庫、找出真實買家作為種子受眾,而非僅依賴瀏覽紀錄或興趣標籤,再由 AI 自動擴充相似受眾、生成並優化素材,並依成效動態調整投放策略與預算配置。

張元溢強調,從真實種子到規模化放大,重點在於找到更多相似的人。同時觸及也須走出社群,延伸至 RMN 聯播網、社區 App 廣告與戶外媒體。他以「三人成虎」形容,藉創作者短影音加上跨場域廣告加深印象,才能為品牌實現「線上找到人,線下讓他記住你」的成效。

#2 SHOPLINE
圖/ 數位時代

BUNNYWORK 推 AI 營運特助,主動預警缺貨與滯銷也發掘成長機會

除了行銷之外,AI 也開始深入零售業的日常營運,協助品牌從事後處理走向事前預測。BUNNYWORK 創辦人周于如指出,電商營運常面臨幾大痛點:商品售罄後客戶問了才發現缺貨、補貨數量仰賴 Excel 與個人經驗判斷,滯銷商品也往往要到季末才浮現。「營運方式不同,留下的利潤差很多。營收決定你做多大,營運才決定你能留下多少利潤。」

針對這些痛點,BUNNYWORK 推出定位為「會思考的電商 AI 特助」的解決方案,目標是讓電商營運進入「自動駕駛」。傳統 ERP 只負責被動紀錄營運數據,BUNNYWORK 則讓 AI 24 小時主動盯盤:根據銷售數據提前發出缺貨預警、產出補貨建議單,並每日掃描商品銷售速度,一旦偵測到滯銷風險,即透過 LINE 推播提醒品牌及早規劃促銷、加速庫存去化與資金回流。除了提前規避風險外,AI 也幫助電商看見潛在機會:偵測到爆款潛力的商品,提醒品牌提早加碼備貨、調整廣告資源,把握成長時機。

至於 AI 為什麼能提供可靠的營運建議?背後仍取決於數據基礎。周于如解釋,ERP 串聯商品、銷售與庫存等不同環節的數據,並即時同步多通路的商品與庫存資訊,讓 AI 掌握完整且即時的營運全貌,同時降低超賣風險。「唯有建立乾淨、即時的資料基礎,AI 才能進一步辨識缺貨與滯銷風險、並發掘銷售成長機會,協助品牌提前應對、做出更精準的決策。」目前品牌平均約 7 天即可完成導入。

#1 SHOPLINE
圖/ 數位時代

精兵團隊導入 AI,解決流程瓶頸再創高成長

從流量獲取到營運效率,AI 的價值最終仍須回到顧客經營與商業成效。大會壓軸的高峰沙龍回到會員經營。beBit TECH 商務長譚學凱指出,OmniSegment CDP(顧客數據平台)能整合分散的顧客資料,建立 360 度顧客輪廓,進一步支援跨渠道的精準經營;旗下導購型 AI Agent「AgentBit」,提供對話式分眾,讓使用者與 AI 對話就能快速打包推播受眾,不再需要手動設定篩選條件;商品興趣預測則以 AI 學習客戶的行為軌跡,自動將高相關商品推送給高潛力買家;AI 智慧分析更只需透過問答,即時分析品牌檔期成效與提供優化建議,並能一鍵調整現有顧客旅程。透過 CDP 與 AI 功能加乘,大幅提升行銷團隊協作效率,並支援逾 2,000 種 OMO 跨通路智慧推播,協助品牌更有效地觸及目標客群。

#0 SHOPLINE
圖/ 數位時代

HYPHY 品牌共同創辦人林又立分享,品牌長期透過 LINE 經營千人會員社群,希望在規模化經營的同時,仍保有一對一對談的親切感與即時回覆的能力。導入 AgentBit 後,團隊能透過 AI 對話快速完成受眾分群,並取得具體的行銷優化建議,降低操作門檻。以單檔活動為例,LINE 發送量僅為原先的 15%,點擊率卻提升 227%,EDM ROAS 更提升至原先的 3.3 倍,展現 AI 協助品牌提升溝通效率與行銷效益的潛力。

對於資源有限、希望嘗試 AI 的品牌,林又立也分享了務實的做法:「不要一開始練跑就想著今天要跑全馬,先踏出第一步,把目標定在到達下一個電線桿就夠了。」與其一開始就追求全面轉型,不如從具體的營運需求出發,逐步找到適合 AI 發揮的場景。

活動尾聲,葉力維也提醒,品牌導入 AI 前,應先盤點內部工作流程,找出真正影響效率與成效的瓶頸,再思考如何運用 AI 改善。「那就是你最該導入 AI 的地方。把 AI 放在流程上,才是關鍵。」與其為了導入 AI 而導入 AI,先解決實際問題,才能讓技術真正轉化為營運成果。

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