颱風過後,是否仍有西南氣流?
颱風過後,是否仍有西南氣流?
2000.09.01 | 科技

全球沒有一個股票市場,只會上漲,不會下跌。但是即使一個下跌的股市中,也會有抗跌,甚至上漲的企業。一個上漲的股市中,也會有逆勢走跌的公司。
關鍵點,在於這個企業所在的產業位置,是否仍處於世界性景氣的上升趨勢中;而這家企業的經營團隊與策略,是否仍跟您買這家公司股票時一樣。如果基本面沒有任何改變,您甚至可以選擇加碼買進股票。
3個月的下跌,其來有自。因為政權轉移,造成了國內大額投資者憂慮「被整肅」的「資產重分配」;因為網路股的買氣耗竭,造成全球法人對「TMT」(科技、媒體、電訊)投資組合的快速減碼;因為台灣科技類股上漲時間、幅度皆大,獲利者逢高了結;新內閣上台,該整合的財經政,出現荒腔走板的各說各話,都是原因。股市的大幅度回檔,說明是「中長線獲利了結賣盤」與「短線搶反彈買盤」的對決,反映的是「基本面不確定」的「共識」,3000點的跌幅並不意外。重點是:經過5個月的下跌,它還會不會下跌?

**是否仍跌跌不休

**要求得答案,仍然必須回到基本面!如果基本經濟環境檢定,仍然海闊天晴,賣掉的買盤仍會重新回到股市;但如果是經濟惡化已成定局,反彈後,長線賣盤仍會紛杳而來,畢竟持股2年以上的科技股持有人,仍是倍數獲利者。
檢視大盤,台灣基本面惡化的公司愈來愈多。很重要的原因是:相較龐大的傳統產業股本(營建業動輒上百億),台灣的內需市場規模太小,無法承載企業成長需求。過去這些企業泰半靠土地與營建的週轉獲利,如今時移事往,房屋求不應供(台灣),企業面臨的是轉型、合併亦或破產的終極命運。
可惜的是,除了華新麗華、遠紡、裕隆、新光等集團,嘗試多方轉型,台灣大多數傳統公司仍然固守本業,更糟的是:仍然想運用既有的經營老路——「政商關係」與財務操作,來延續企業生命,工商三大老要求總統動用3000億資金「護盤」傳統產業公司,就是極其荒唐的例子。根據財政部8月資料統計,銀行整體不良放款高達8500億台幣,逾放比例5.93%,雙雙創歷史新高,相較電子業手中滿滿賺來的現金(台積電、聯電、華碩、仁寶都超過百億),這些高負債比的企業,以及放款給他們的銀行,長期都將陷於日本式的惡性循環中。

**不連續競爭的創業模式

**

傳統產業發愁,科技業卻是士飽馬壯。台灣的科技產業,已經孕育了一種「不連續性競爭」的創業模式。他們的前仆後繼,使台灣在90年代後,每次都能抓住世界市場的科技突破機會,衝浪單一產業3~5年的高成長期。在「不連續性競爭」的小型戰役中,台灣能掌握利基市場的爆發力;在大的典範戰役中,台灣也出現了引領風潮的明星,例如「晶圓代工」的台積電,以及「標準整合」的威盛電子。
根據Dataquest預估,晶圓代工的景氣,將直到2002年全球12吋晶圓廠順利投產,才能產銷平衡,相較DRAM附屬於PC景氣的大起大落,代工範圍散布於汽車、通訊、家電、電腦的台積電,迎接的是更長、更穩定的繁榮;而且即使新產能開出,領先設廠的台積電也是最大得利者。目前台積電的「代工」,已成為台灣最具競爭力的商業模型;而它成長的盡頭,要放到10年以後。
威盛則是另一條路線的代表。在電腦工業成熟的末期,它巧妙運用「整合方案」(既升級、又能降價)的產品,自己建立了主流「派系」,將身陷於「創新兩難」(innovation dilemma,是要追求過去成功的「效能至上」?還是投入曾反對的低價主流?)的Intel擺脫在後。這種洞悉產業趨勢,加上科技實力與財務規劃,使威盛居然在產品生命週期末端的PC工業,賺得大筆現金。有了金牛,它的下一步策略,則是發展資訊家電(IA)的CPU。威盛企業成長佈局一環接一環,呼應著每月創新高的營收數字,難怪台股大跌3000點,它的股價幾乎毫髮無傷。
台積電與威盛,它們的基本面,都剛走到世界認可的窗口。而由它們的發展,您大概也可以發現,資訊家電,將是台灣下一個「不連續性競爭」的機會點。華碩、台達電、仁寶、鴻海能否轉型?將是決定它們能否有二次成長曲線的關鍵。
唯一待觀察的,就是陳水扁政府能否儘快打造他的第一次「成長曲線」,統合財經政策、揚棄「大有為」主導心態,因為這是台灣鑲嵌入「全球化經濟」的唯一障礙。至於傳統產業公司,除非它們決心「斷指自救」——像大多數美國道瓊指數的大公司一樣,我們不必多做期望。
9月份,是您該用心選股的月份!

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AI 同事愈來愈多怎麼管?Going Cloud 用「多代理系統」,助企業打造最強營運大腦
AI 同事愈來愈多怎麼管?Going Cloud 用「多代理系統」,助企業打造最強營運大腦

ChatGPT、Gemini、Claude 等 AI 通用工具問世後,「AI」無疑成了現今全球最熱門的關鍵字。儘管許多企業已經開始導入相關應用,多數卻仍停留在文書輔助、單一聊天機器人(Chatbot)運用等單點階段。但隨著商業環境快速變化、缺工日益嚴峻,企業需要的不再只是一個會回答問題的對話框,而是具備「自主決策與行動執行」能力的「代理式 AI」(Agentic AI)。

Going Cloud 和 IDC 合作發布的《多代理系統崛起 打造敏捷韌性企業》報告便指出,如今「AI First」時代來臨,企業的 AI 應用正從輔助性質走向自主營運,有 80% 的企業期望藉此提升生產力,70% 的企業希望能更輕鬆處理複雜任務,還有 66% 的企業期望透過多模型來提升整體效能。

代理式 AI 愈來愈多,必須納入組織管理

但究竟什麼是「代理式 AI」?

「過去人們使用生成式 AI 時,需要一步步下達明確指令,但現在使用者只要賦予代理式 AI(Agentic AI)明確目標,它就能自己理解前因後果、進行推演,甚至能去呼叫 API 完成任務。」Going Cloud 總經理黃柏淞點出差異。
而當企業內部的代理式 AI 日益增加,比方說,人資部門有專屬 AI、業務部門有報價 AI、法務部門有合約審閱 AI,跨部門協作的複雜度也隨之飆升,「如果你是管理者,你就會意識到,必須把 AI 當成一個人,納入組織裡來管理。」黃柏淞強調,能統籌、指揮多個 AI 代理協作的「多代理系統」(Multi-Agent System, MAS),正是為了解決這個痛點而生。

簡單來說,MAS 就像虛擬的企業總部,負責協調、治理負責不同任務的 AI 代理、工具和功能模組。在讓 AI 自主決策的同時,各個 AI 代理間也能共享資訊、協調分工。MAS 還具備極佳的擴展性和分散性,企業可以依照業務需求,隨時新增、更改 AI 代理,能大幅提升營運韌性。

雖然企業普遍意識到,代理式 AI 已經蔚為風潮,但實際部署時,仍面臨諸多挑戰。《多代理系統崛起 打造敏捷韌性企業》報告便顯示,資安疑慮、預算限制、缺乏 IT 支援分別是企業最擔憂的三大問題,「企業最擔心串聯多個 AI 代理時,要是權限沒控管好,很容易有機敏資料外洩的風險。」黃柏淞提到,在此情形下,Going Cloud 推出了以「分層式多代理架構」為核心的解決方案。系統會由一個「主管代理」(Supervisor Agent)作為主要決策層,底層則串聯了各個負責單一任務的「任務代理」(Task Agents)。

以 Going Cloud 服務的大型金融企業為例,假設一位 VIP 客戶登入銀行 APP,詢問 AI 客服:「我想申請房貸,請問現在利率多少?另外,請幫我評估把我目前的科技股基金贖回當作頭期款適不適合?」如果是傳統的聊天機器人,可能會因為問題太複雜直接轉接人工客服。但在 Going Cloud 的分層式 MAS 架構裡,「主管代理」接收到任務後,會先拆解再指派負責「房貸利率」的「任務代理」,去後台抓取客戶的信用評分和最新房貸專案。同時,這位虛擬主管還會指派「理財分析」的「任務代理」,去檢視客戶最近科技股基金的績效並預測市場。最後,再由「主管代理」統整資訊,一併給出一份完整且客製的財務建議,「分層式 MAS 能確保整個過程的指令被清楚傳遞,而且因為權限分層管理,房貸 Agent 不會碰到不該碰的理財資料,符合金融業的風險控管與合規要求。」黃柏淞說。

目前 Going Cloud 已經協助知名金融機構導入 MAS 架構。以實際成效來看,多代理客服平台能降低 50% 以上的人工客服工作負擔,並讓回覆使用者問題的平均時間減少 60% 以上;FAQ 知識導向與 API 資料調用的正確率,在調用得當的情況下,也都達到9成以上的成功率。黃柏淞指出,金融、製造、顧問等有複雜跨部門協作需求的大型企業,都是亟需採用代理式 AI 的產業。

#0 AI同事愈來愈多怎麼管?Going Cloud用「多代理系統」,助企業打造最強營運大腦
提到目前與台灣領先金融集團的合作進程,黃柏淞表示因為金融機構的特殊性,需要縝密的全方位服務,從前期討論到技術導入,大約需要半年到九個月的時間。
圖/ 數位時代

懂雲也懂企業痛點,助員工無痛升級「AI 小組長」

但為什麼 Going Cloud 能為企業打造出如此高效的代理式 AI 底層架構?一方面,Going Cloud 先前服務過亞洲最大 AI 多媒體科技集團科科科技(KKCompany Technologies),奠定具備理解和服務大型企業的經驗,且自 2022 年創立起,就鎖定服務架構最複雜的大型企業市場。同時,Going Cloud 是全台首家榮獲 AWS 生成式 AI 服務能力認證及 ISO27001、ISO27701 雙重國際驗證的雲端產業專家,此成就彰顯 Going Cloud 在堅實的資訊安全基礎上,深化了對個人資料保護的承諾,為客戶提供符合國際標準的資料保障,強化雲端服務領導地位。另外,Going Cloud 還能為企業量身打造底層 AI 平台,提供 AI 策略方針定調、雲端架構設計、Agent 任務規劃、效能優化等一站式服務。

對於準備跨入「AI 商用階段」的企業,黃柏淞建議,釐清應用場景,比追求最新技術更重要,「唯有清晰定義痛點,才能讓強大的 MAS 平台真正落地。」
他特別提到,導入 MAS 系統不只是 IT 部門的責任,其實更像企業的升級轉型,「未來的知識工作者,不能只是單純『接球就打』,每個人都將成為『小組長』或『專案經理』。」例如員工不必再親自打開 excel 敲公式、解讀報表,應該要學著指派手下的「數位同事」去執行。員工的核心價值,將從過去繁瑣、重複性任務的執行,轉移到前期的目標定義、流程規劃,以及後期的決策判斷和審核把關。

AI 技術飛速推進,企業間的競爭已從「要不要用 AI?」,升級成「如何管理與協作多個 AI?」。透過建構靈活、安全且具高擴展性的多代理系統,企業不僅能解放員工的生產力,更能在瞬息萬變的市場中,打造敏捷、韌性兼具的營運大腦。

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