打造自己的景氣
打造自己的景氣
2001.05.01 | 人物

「景氣何時復甦?」這可是最近的當紅話題,不管在各種場合,總會聊到這上面來,而答案則莫衷一是,從V型反轉、U型反轉、W型調整到L型盤整都有,而且背後都有很精闢的理由支持。
1個月來,我與多位採訪對象談到這個話題,包含電子業的李焜耀和陳泰銘,從矽谷回來的台灣女創業家張若玫,英特爾來台參加科技論壇的4位副總裁,甚至打算在5月創辦雜誌的黎智英。結論是:他們對景氣復甦的時間沒有共識,但是他們的工作進度和計畫,並不受景氣影響,甚至在不景氣中,他們反而看到機會。
以張若玫為例,過去她的公司股價在200塊美元以上時,很難說服一流人才加入,因為能再漲的空間有限。但是最近股價跌到4塊,她反而吸收不少一流人才,因為對方看到股價有成長空間。再者,她之前做好現金管理,手上還握有2.5億美元,此刻正好整以暇收購別的公司,「當大家撤退時,我要加緊投資。」
黎智英也一樣,在不景氣時,還投資5億台幣來台灣辦雜誌,因為他相信,過去讀者看雜誌,是像吃飯一樣,餓了才吃;但是現在讀者看雜誌像穿衣服,好看就買,雜誌好看就能爭取到讀者,無關乎景氣。因此,他所設定的雜誌規模,是台灣從未見的35萬本數量。
就是這種逆向思考的積極精神,成就他們在不同領域的事業。李焜耀和陳泰銘也是,心中各自設定一個成為世界第一的目標,景氣不好,反而有利他們進行併購,拉近他們與目標的距離。
他們的確沒有悲觀的理由。
1992年諾貝爾經濟學獎得主蓋瑞.貝克(Gary S. Becker)觀察,20世紀和19世紀比較起來,最大的進步是人的平均壽命增加一倍。這代表生活、休閒和工作的時間都增加。
另一方面,管理大師彼得.杜拉克發現,企業的平均壽命愈來愈短,主要是因為競爭激烈、產業環境變動速度遠勝以往,過去待在一家公司從頭做到退休的景象,將很難再見到。
人愈活愈長,企業卻愈活愈短。過去企業壽命長時,遇到不景氣,還有能力照顧員工;現在,景氣一下來,公司可能自身難保,奢言保障員工。過去,景氣循環像波浪,上上下下需要幾年時間;未來,景氣循環可能變成鋸齒狀,短時間就發生一回,不景氣反而是常態。
不管個人或企業,都必須調整看事情的角度,才不會囿於景氣榮枯。你不需要是卓越的企業家才能懂這個道理。52歲的知名攝影家謝春德就是例子。
過去2年,謝春德推掉所有工作,在他的工作室裡,用電腦、印表機和一堆印表紙,嘗試列印出他心中理想的構圖和色彩,在數位世界裡,走出傳統攝影的新路。「我今年52歲,但感覺只有2歲,」他高興地說。
「景氣何時復甦?」謝春德答不上來。但是在疊滿印表紙的工作室裡,他卻看到未來攝影工業的機會。
不景氣中,你看到了什麼?

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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
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