昨夜的Nasdaq,沒有一滴眼淚……
昨夜的Nasdaq,沒有一滴眼淚……
2001.04.01 |

台灣股市、Nasdaq股市連番重跌,你對數位科技失望了嗎?
我不會!
半導體公司英特爾(Intel)的股價,由去年高點的75美元跌到上個月的最低點25美元,跌幅66%,夠心痛了吧。但有些人一點也不慌張,1995年的股東,仍然獲利400%;1990年的股東,獲利仍高達1500%;而1971年英特爾在Nasdaq上市那天買進的股東,獲利206000%,你沒看錯,是6位數,當年投資1萬美元,你仍是20億美元的富翁——雖然過去一年你少賺了40億。
我不會,是因為我相信唯有產品生命週期短、以全球為市場的科技產業,天生具有最強的「破壞式創新」(creative destruction)力量。除非企業放棄了這樣的文化,否則短期的回挫,正是它破壞自己,醞釀下一個成功產品與組織的好時機,我應該微笑逢低買進。
1934年,奧地利經濟學家熊彼得(Joseph Shumpeter)提出「破壞式創新」的企業成長理論,要旨是:創業家看待自己企業能否成長,看的應該是「企業調整內部資源的果敢能力」,而非時時去揣測「不可測知的消費者需要」。每個企業都會因過去成功而老化,只要自己能大膽放血,自然就會創造新產品與新服務,重尋成長軌道。熊彼得的理論,被哈佛企管評論的學者們,視為最能解釋20世紀全球經濟消長的關鍵觀念。不能自我了斷的日本,身陷零成長夢魘已超過10年,企業容易破產的台灣(銀行例外,所以最沒競爭力)和美國,是20世紀後葉的贏家。
摩爾定律(矽晶片上電晶體數量每18個月增加一倍,但製造成本不變),真是一個偉大的發明,因為它將「破壞式創新」,體現得淋漓盡致。不能在18個月內「改朝換代」的公司,就必須消滅——看看迪吉多(DEC)、王安與1993年前的IBM。英特爾過去30年,充滿內部血淚爭鬥的故事——它們的同仁稱之為:「創造性衝突」(constructive confrontation),你可以說它不留情面,但正因此,它讓長期投資的股東高枕無憂。
我們現正經歷第二摩爾定律的時代,當晶片愈做愈便宜,它的應用每18個月就增加一倍。另一個通訊摩爾定律,則是每12個月,網路(network)使用數量——包含Internet與大哥大、固網寬頻——就增加一倍。
你可以想像,科技公司面對的競爭,比房地產業者大上幾倍?但正因此,你更應該相信科技創業家——譬如台灣科技公司。由只發1.5元股利飽受「痛責」的聯電,到全公司平均年紀只有30歲的威盛;由大膽買下比自己大上2倍公司(飛利浦被動元件部門)的國巨,到追求「未來全面成功」、放棄「過去父母血緣」的聲寶(受東元併購,p30)與聯友光電(生產TFT LCD液晶面板,受達碁併購,p28)。
聯電當年在CPU(微處理器)疆場上的失敗,卻在晶圓代工和IC設計領域重整成功;威盛當年在美國的晶片組戰場上摔過大跤,卻在台灣的新店狹小工業區中東山再起,接下了聯電在10年前丟下的棒子,推出了VIA C3的「台灣人CPU」。聲寶、國巨、聯友光電都經歷痛苦的自我改造,把「破壞式創新」的基因,打入組織內。
你也許正為世界科技產業(英特爾、思科、Palm……)的千人、萬人裁員訊息而心驚肉跳,但別忘了,它們就正在做「破壞式創新」。不如看看荒煙漫草的四周——誰是下一個英特爾?
我比較懊惱的是,在1987年10月19日,美國道瓊創下史上最大股市單日跌幅(22.6%)的那天,錯過了英特爾這支股票,因為那一天,還沒有Internet!

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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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