台灣面臨32%關稅,全球台商陷產線恐慌!電子五哥主管坦言:「這次不再搬廠了…」
台灣面臨32%關稅,全球台商陷產線恐慌!電子五哥主管坦言:「這次不再搬廠了…」

清明時節,台商迎來的是美國總統川普上任至今,最兇狠的關稅政策。

川普4月2日宣布,對所有進口品實施全球通用的10%關稅,同時針對與美國存在最大貿易逆差的60個國家,徵收更高額的「對等關稅」。

在白宮玫瑰園的這場「讓美國再次富裕」記者會,川普指出,美國正進入緊急狀態,這些關稅措施,就是依據《國際緊急經濟權力法》(IEEPA)推出的。

美國關稅
圖/ 商業周刊提供

看到這張表,多數人最大的疑惑是:台灣對美國課稅64%是哪來的?

根據2024年數字,美國的貿易逆差為739億美元,而美國從台灣進口的進口額為1163億美元,相除之下為63.5%,也就是川普拿出的「手板」上「台灣對美課徵關稅」高達64%的來源。

紐時整理的公式是:對美課徵關稅=貿易逆差/美國從他國進口額。

電子五哥:這次我們不會再搬了!

近年,台商從中國賺移產能的重鎮如越南,這一次被課徵高達46%的輸美關稅;另一重鎮泰國,也被課了36%的關稅。

這引發的下一個問題是:台商,還要繼續搬廠嗎?《商業周刊》第一時間越洋採訪台灣電子五哥的多位跨國主管,他們明確地說「這次,我們不會再搬了!」

以下,是一位人在越南的電子五哥廠長告白:

川普宣布對等關稅之前,我已經問過我所有的美國客人,客人告訴我們的是,「你們不要再遷廠了,未來訂單不受影響,政府要課稅,就讓它課吧!」

客人會這麼想,是因為這次川普的關稅,不像2019年的中美貿易戰。6年前,美國只針對中國一個國家,而當時我們電子五哥幾乎所有的生產基地都在中國,所以一定引發恐慌、也一定要搬家;但,6年後的這次,很不一樣。

這次,川普是對每一個國家都課稅,不是針對越南或泰國,換句話說,「你把廠搬到其他國家都一樣、都要被課稅。」越南這幾年在大家努力下,成本慢慢降下來,供應鏈也逐漸齊全,現在,工廠折舊都還沒攤提完,怎麼可能再搬家。

所以我的結論是,不管是我們還是電子五哥同業,「這次,我們不會再搬了!」

至於最近大家講美國製造,未來只會有少部分、毛利超過15~20%的產品,像伺服器,才會在美國生產。至於規模最大的消費性電子產品,像筆電、手機、網通產品,不可能在美國生產,在那裡,連作業員招不招得到、都是問題。

我比較擔心的是,我們代工廠製造完產品後,包括運輸、報關,都是由客戶、也就是美國品牌商負責,將來,當他們必須承擔關稅,然後再把關稅轉嫁到美國的消費者身上,可能引發消費緊縮,這會反過來,影響全球電子業景氣。

還有一點未來可以觀察,就是如果美國對每一個國家都徵關稅,搞不好,有一些產品就會回到中國大陸生產了,畢竟那裡的工人技術、供應鏈成熟度,都是相對好的。川普這記七傷拳,說不定最後還幫了中國一把。

台灣半導體暫時沒事?AI伺服器恐全中彈

這次對等關稅,川普雖然「豁免」半導體,但其實半導體並不是台灣出口美國的最大宗,AI伺服器及顯示卡相關零件才是。

根據經濟部國際貿易署統計,去年伺服器(自動資料處理)相關產品,占台灣出口美國總額過半,最大宗顯示卡相關零件,去年出口額高達318億美元,年增率更是達到近216%,但是卻不在豁免之列。

獲得豁免的半導體,例如積體電路,雖然出口美國表現不俗,去年年增超過一倍,但其實出口額僅67億美元,只占出口美國總額6%。半導體雖是我國產業重鎮,但其實最大出口地是中國和東南亞。川普的法外之恩,台灣恐怕無緣。

目前,台灣針對全球進口進車課徵約25%關稅,所以也很可能成為被美國盯上的重點商品。

美國關稅
圖/ 商業周刊提供

分析師:雜亂無章的關稅政策!

CNBC報導,令市場不安的是,這些稅率遠高於預期。新的對等關稅,加上已經對該國徵收的關稅,中國的關稅稅率將高達54%。

「這個政府此次交付的政策與之前任何一次一樣雜亂無章,新關稅之上的複雜程度更是超出了預期,市場尚未對此定價」B. Riley財富管理公司的首席市場策略師Art Hogan表示。

藍籌趨勢報告的首席技術策略師Larry Tentarelli也指出,「如果他只是推出10%的關稅,我認為現在市場可能會上漲不少...但由於關稅高於許多人的預期,我認為這會在目前造成更多的下行波動。」

受避險情緒推動,紐約商品交易所6月交割的COMEX黃金期貨,短暫突破3200美元。

根據週三盤後交易的損失推算,標普500指數可能在週四正常交易時段重新跌入修正區域。川普持續公布的關稅計劃所造成的高度不確定性,已開始在一些疲軟的經濟數據中顯現,這進一步加劇了對經濟衰退的擔憂,從而給股市帶來更大壓力。

本文授權轉載自商業周刊,原文標題為《川普對等關稅公布,台灣迎來32%關稅!台商全球搬,搬了個寂寞?》

延伸閱讀:
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五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承
五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承

1973 年,良興從台北光華商場一間 50 坪的電子零件行起家,半個世紀後蛻變為年營收破十億、毛利率 18% 的全通路 3C 品牌。不過,伴隨規模擴張帶來的不只是成長,還有日益加劇的管理摩擦。門市遍布全台、品項高達近萬筆,加上跨部門協作頻繁,行政耗損與知識傳承的缺口,成為這家老字號邁向下一階段的隱形天花板。

良興總經理賴志達回顧,從電子零件跨入電商、從線下擴張到 OMO 全通路、再到會員深度經營,作為 3C 零售業者,良興每一波轉型都走在同業前面。「現在輪到 AI 了。如何做到人機協作、AI 賦能,就是良興第五波轉型的核心命題。」

AI 自動化,從行政細節釋放組織戰力

轉型需要夥伴,而賴志達評估合作夥伴的標準很明確:技術能力是基本,產業知識(Domain Know-how)的深度是關鍵,回饋速度更是最終決定因素。2025 年的未來商務展上,良興選擇攜手 Data-DI,看重的正是其「策略諮詢 + AI 產品 + 落地陪跑」三軌並行的實施能力。

很快的,良興與 Data-DI 合作的第一個專案,就落在最耗費人力、卻最常被忽視的環節:會議記錄。「會議如果沒有產值、沒有效果,對企業很傷!」賴志達說,他每天參加許多會議,但跨單位協作的會議記錄長期依賴人工聆聽與逐字整理,常出現人名誤植、決策遺漏、行動項目無人追蹤,讓會議效果大打折扣。

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良興總經理賴志達
圖/ 數位時代

為了解決會議記錄的痛點,Data-DI 業務副總包威棣指出,在導入工具以前,團隊須先釐清三件事:場景是否具備落地價值、哪些流程節點適合 AI 介入,以及以終為始地掌握客戶真正想要的輸出樣貌。這些看似基本的提問,都決定 AI 能否精準落地。

確認方向後,良興與 Data-DI 成功導入 AI 會議記錄自動化系統,透過模糊比對技術校正語音辨識誤差,並將生成的雙版本報告直接回存至既有資料庫,不僅將行政人員從重複性作業中釋放,也為後續的 AI 應用奠定扎實的系統整合基礎。

賴志達分享,現在他去外部開會也會用這個工具,運用 AI 把錄音轉文字、再整理成簡報,很快就能完成,更令外部夥伴驚艷。「我認為這是很成功的案子!也提醒想做 AI 的老闆們,與其急著搞大架構,不如先從小工具讓公司嘗試 AI,建立理解和認同。」

AI 把資深員工大腦轉化為資產

補完行政效率的缺口後,良興接著切入更深層的營運核心:知識傳承。過去,頂尖銷售經驗長期鎖在少數資深員工身上,新人培訓耗時三個月,員工離職即帶走知識資本。與此同時,網路資訊發達,消費者進店前早已掌握基本規格,3C 通路門市人員要如何發揮更多價值?「我要門市的人不是死背規格,而是面對客人時,能用客人能理解的方式對話。」賴志達說。

為此,Data-DI 協助良興建置 AI 門市教育訓練系統。系統透過六大自動化關卡,串接教材生成、審核上架、AI 銷售對練與成績回報,主管僅需在核心節點審核;員工透過手機語音對練,系統依口吻、專業度、回應力等維度自動評分。賴志達表示,目標是將新人培訓期縮短至一個月,讓數十年累積的銷售智慧轉化為可複製、可傳承的企業資產。

然而,要讓這套系統真正運作,得先解決兩個根本問題:資料從哪裡來?以及訓練如何更準確?

「以前大數據時代,講的是資料要大、全、細、實;現在 AI 要做到的是準(準確)、合(合乎場景)。」包威棣說。良興不同廠商提供的素材品質參差不齊,Data-DI 除了整合內部資料,也補充加入外部市場評測內容以填補空缺,再透過人員審核機制過濾雜訊,搭配 agent 架構的多層步驟與知識限定,確保系統能精準提煉對應品類的訓練素材。

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Data-DI 業務副總包威棣
圖/ 數位時代

賴志達則看得更遠:「這些教育訓練的內容,也將成為公司未來訓練機器人很好的原料。」

Data-DI 陪跑型顧問,帶領企業 AI 轉型

良興與 Data-DI 合作的兩個專案中,雙方共同克服了長提示詞邏輯混亂、AI 幻覺污染知識庫、逐字稿讀取逾時等技術難題。邁向下一步,賴志達表示,公司各部門很早就建置 Power BI 報表,但數據豐富不等於決策清晰。「數據是土壤,如果沒有梳理,就沒有用了。」因此,他的下一個目標是活化數據資本、推動行銷自動流,以精實的人力持續驅動成長。

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良興攜手 Data-DI 推動 AI 落地,以小步快跑模式為企業創造變革。
圖/ 數位時代

包威棣則從顧問視角歸納兩個觀察:AI 導入需要高層認同、由上而下推進,像賴志達這樣持續引領良興走在業界前端的決策者,就是不可或缺的推手;而單點工具的價值,終究要累積成組織體質的轉變才算真正落地。「就像會議記錄改變了會議當責的結構,人員訓練改變了知識傳承的方式。從點狀應用走向企業變革,這種決策思路才是 AI 真正深入落地產生價值的關鍵。」

最後,對於仍在觀望AI應用的企業,他則建議:「未來 AI 導致的落差只會愈來愈大,人會變成超級工作者,企業會變成超級企業。開始做就對了,先做一個三個月的小任務,降低落差、再急起追上。」從痛點切入、小步快跑,讓組織在實作中累積對 AI 的理解與信任,這正是 Data-DI 的陪跑哲學。

有關更多 Data-DI 相關資訊,請查詢網站:https://www.data-di.com/

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