在知識經濟變動快速的時代中,創業精神和實驗動力經常出現。由於我們所抱持的態度和信念;會影響我們的行為,回饋到結果與報酬上,努力工作存錢致富這件事,到現在,已經變成了思考和觀念決定是否致富。
前兩天參加了政大同學的校友會,大學畢業10年以來,我們班最有錢和最窮的同學,財富已經相差數百倍以上,這不是因為誰家財多業大,誰又中了彩券,我覺得,真正是因為「觀念的改變」這件事情的影響。
「觀念的改變」促使了人了解自身的優與弱,運用更積極的方式賺錢理財,一直在和金錢「老鼠賽跑」的同學,多半是保守派的奉行者,安穩工作解決一時的生計問題,不知不覺中已成為他們的生活主軸。
同學們的學歷相當、能力和潛力相差不多,但是觀念這件事,改變了我們原本命運的平行線,而隨著時間的推移,朝不同方向奔去的兩條線,其終點將比起點差距更大。
最近風行兩岸三地的暢銷書《富爸爸,窮爸爸》,也就是切入了「致富觀念的扭轉」這件事,造成了銷售的大成功,與其說它是一本理財書,不如說它是勵志書。
在情感上,人的慣性使人不易接受或接受但不去實踐新觀念,多數人尋求安全而非更自由,多數人寧願尋求避險而非管理風險。打破既有觀念是既容易又困難的事,但《富爸爸,窮爸爸》點出了這簡單改變的力量可以有多大。
在台灣,擁有《富爸爸》觀念並致富的人其實不少,本期封面故事「隔壁的富爸爸」,就是這群不憂景氣高低;讓錢為他工作的台灣富爸爸人生策略剖析。
許多人的致富經驗可能因為自身有特殊才能或技術,並不易複製,但是仍然有更多的「富爸爸」原來也和你我一樣是個平凡人,他們有的是有特殊的創意觀念,有的是建立出簡單有效的系統,有的是掌握資訊業飛躍發展時機會,有的是安排好致富步驟,《數位時代》把這些就在你身邊的「富爸爸」們報導出來,你可以明瞭,在在一個變動萬千的大局面裡,Just do it比 Don't make mistakes更重要。
觀念轉變而獲利的例子,在本期的其他專題中亦處處可見,例如戴爾電腦(Dell)創辦人麥可‧戴爾(Michael Dell)是由消費者出身的創業家,他沒有創新的科技或獨特的產品,只是落實「跳過中間商,把電腦直接賣給客人,把利潤回歸給消費者」這一個觀念的改變,Dell目前已奪得世界佔有率第一。
現在的Dell一舉一動牽動著台灣代工廠的生存表現,PC產業成熟化後,現階段,PC產業比的是成本和速度,供應鏈和供應鏈之間的廝殺己經展開。PC業還有投資價值嗎?從戴爾和其合作廠商們──戴爾台灣幫的企圖心來看,第二波成長機會正在醞釀。
經營壓力下,網路收費風潮開始,Internet免費時代結束,現在各portal 和content網站也正站在是否應扭轉經營觀念,向使用者收費的十字路口猶豫,有幾家大型入口網站仍然在堅守其「媒體」立場,不向閱聽眾收費、靠廣告收益平衡支出。
入口網站到底要做成「媒體」、「電子商務平台」還是「整合服務平台」?可能各家業者各有盤算和堅持,此階段觀念改變的重點,其實應該不是在於靠向用戶收費獲得大成功或大賺錢,而是必須觀察收費來源的多元化,能否讓Internet產業的體質更強健。收費時代莎喲娜啦之後,現在正是考驗網站經營者有無非常韌性和智慧;打破既定觀念、衝出新局的重要時機。
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。
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。
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。
「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
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