川普關稅戰踢鐵板!美聯邦法院認定「越權」:發生什麼事?為何法官們不挺川普?
川普關稅戰踢鐵板!美聯邦法院認定「越權」:發生什麼事?為何法官們不挺川普?

重點一:美國國際貿易法院裁定, **川普總統援引IEEPA徵收全球關稅超越職權,違反憲法賦予國會的貿易管制權。 **

重點二:法院強調, 貿易管制權專屬國會,總統緊急權力不能凌駕憲法明文規定, 此判決具重大憲法意義。

重點三: 裁決暫停對中、加、墨等國多項關稅,白宮強烈不滿並立即上訴 ,凸顯行政與司法部門的緊張關係。

美國總統川普推動的全球關稅戰於2025年5月28日遭遇重大司法挫敗。美國國際貿易法院三位法官一致裁定, 川普依據《國際緊急經濟權力法》(IEEPA)徵收大規模關稅的行為超越了總統職權,違反美國憲法賦予國會的貿易管制專屬權限。

這項司法裁決不僅暫停了川普政府對中國、加拿大、墨西哥等主要貿易夥伴的關稅措施,更引發了關於行政權與立法權界限的根本性憲法辯論。

法院為何不挺川普對等關稅?

美國國際貿易法院在兩起合併案件中做出簡易判決,明確駁回川普政府援引1977年《國際緊急經濟權力法》對全球課徵對等關稅的法律主張。由三位法官組成的合議庭在判決中明確指出:

「法院不認為《國際緊急經濟權力法》授予總統如此不受約束的權力,因此撤銷依該法施加的相關關稅。」

法院的法理論證建立在美國憲法權力分立原則之上。 根據美國憲法第一條第八節,與外國的貿易管制權專屬於國會 ,即便總統擁有為保護經濟動用緊急權力的權限,這也無法凌駕於憲法明確規定的國會專屬權力之上。故法院在判決中強調:

「此舉之所以不合法,並非因為不妥或無效,而是聯邦法律並未賦予美國總統該項權力。」

綜合外媒報導,這項裁決具有重要的憲法意義,因為它不僅涉及特定關稅措施的合法性,更觸及美國政府三權分立的核心架構。

因此法院跳過了原告要求頒布禁制令的請求,直接做出判決,明確指出IEEPA並未授權川普政府頒布任何「全球性、報復性或涉及走私」的關稅命令。

白宮氣炸!川普政府立即提出上訴

白宮對美國國際貿易法院裁定川普關稅政策違法並予以封殺一事表達強烈不滿。白宮發言人庫許·德賽(Kush Desai)發布聲明,強調不公平的貿易關係 「摧毀美國社區,拋下美國勞工並削弱國防產業基礎」 ,並指出法院並未否認這些事實。

德賽進一步表示, 「如何適當處理國家緊急狀況,不該由未經民選的法官來決定」 ,並重申川普政府將動用「一切行政權力方法因應這項危機。」

此外,白宮副幕僚長兼川普首席政策顧問之一的史蒂芬·米勒(Stephen Miller)也在社群媒體上發文,直指「司法政變已經失控」,表達對法院裁決的強烈不滿。川普政府已立即提出上訴,顯示其不願接受法院判決的立場,並準備將案件推進至更高層級法院

川普關稅政策為何於法無據?什麼是IEEPA?

川普政府推動關稅戰的法律策略主要依賴《國際緊急經濟權力法》(IEEPA),這是一部1977年制定的聯邦法律,授權美國總統面對國際經濟局勢,採取多種經濟交易限制。

根據該法,只要外來任何威脅造成美國國家安全、外交政策或者經濟出現隱憂,美國總統可依職權調查、管制或限制任何與特定國家的匯兌、信貸移轉或財產。

然而,IEEPA在歷史上主要被用於對美國敵國實施制裁或凍結其資產,川普是首名利用該法徵收關稅的美國總統。

1979年,卡特總統援引IEEPA因應伊朗人質危機,係迄今最長時間的經濟制裁;2001年911事件後,美國國會大幅擴張IEEPA,制裁阿富汗等國。而在近期的中美貿易戰中,川普曾於2019年5月15日以IEEPA發布行政命令,將華為及其遍布26國的68間子公司列入《出口管制規則》管制名。

川普政府在法庭上主張,貿易逆差構成國安威脅,因此援引IEEPA宣布國家緊急狀態,自4月起針對所有進口商品徵收10%基本關稅,對中國等貿易逆差大的國家加徵更高稅率。 然而,該法律並未明確授權總統可使用關稅作為應對經濟威脅的手段,這正是法院質疑的核心所在。

法院裁定後,對關稅政策有何影響?

法院裁決對川普關稅政策產生直接的影響。 該項裁定暫停了川普政府針對中國商品所課徵的30%關稅,以及對來自墨西哥與加拿大部分進口商品加徵的25%關稅,同時也撤銷對大多數進口商品所施行的10%基準關稅。

具體而言,受 影響的關稅措施包括川普於4月2日「解放日」宣布的對等關稅政策,該政策原本計劃對美國面臨最大貿易逆差的國家適用較高的個別對等關稅,例如對台灣原預定課徵32%關稅。 此外,針對加拿大和墨西哥的特殊關稅安排也受到影響,包括對加拿大能源資源的10%關稅和對其他商品的25%關稅。

然而,法院裁決並未影響所有關稅措施。針對汽車、汽車零組件、鋼鐵與鋁材所課徵的25%關稅不受影響,因為這些措施是依據《貿易擴張法》第232條所實施,而非IEEPA。

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責任編輯:李先泰

本文初稿為AI編撰,整理.編輯/ 李先泰

資料來源:美聯社彭博社政大商學院資策會

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從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路
從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路

「代理式 AI 」(Agentic AI)的創新服務正在重新塑造企業對AI的想像:成為內部實際運行的數位員工,提升關鍵工作流程的效率。代理式AI的技術應用清楚指向一個核心趨勢:2025 年是 AI 邁向「代理式 AI」的起點,讓 AI 擁有決策自主權的技術轉型關鍵,2026 年這股浪潮將持續擴大並邁向規模化部署。

面對這股 AI Agent 浪潮,企業如何加速落地成為關鍵,博弘雲端以雲端與數據整合實力,結合零售、金融等產業經驗,提出 AI 系統整合商定位,協助企業從規劃、導入到維運,降低試錯風險,成為企業佈局 AI 的關鍵夥伴。

避開 AI 轉型冤枉路,企業該如何走對第一步?

博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題、生成內容的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工,應用場景也從單一任務延伸至多代理協作(Multi-Agent)模式。

「儘管 AI 前景看好,但這條導入之路並非一帆風順。」博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲綜合多份市場調查報告指出,到了 2028 年,高達 70% 的重複性工作將被 AI 取代,但同時也有約 40% 的生成式 AI 專案面臨失敗風險;關鍵原因在於,企業常常低估了導入 GenAI 的整體難度——挑戰不僅來自 AI 相關技術的快速更迭,更涉及流程變革與人員適應。

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博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工。面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時加速 AI 落地。
圖/ 數位時代

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左、右為博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹及技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲。宋青雲分享企業導入案例,許多企業往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。
圖/ 數位時代

整合 Databricks 與雲端服務,打造彈性高效的數據平台

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Databricks 以分散式資料處理框架(Apache Spark)為核心,能同時整合結構化與非結構化資料,並支援分散式資料處理、機器學習與進階分析等多元工作負載,讓企業免於在多個平台間反覆搬移資料,省下大量重複開發與系統整合的時間,從而加速 AI 應用從概念驗證、使用者驗收測試(UAT),一路推進到正式上線(Production)的過程,還能確保資料治理策略的一致性,有助於降低資料外洩與合規風險;此對於金融等高度重視資安與法規遵循的產業而言,更顯關鍵。

陳亭竹認為,Databricks 是企業在擴展 AI 應用時「進可攻、退可守」的重要選項。企業可將數據收納在雲端平台,當需要啟動新型 AI 或 Agent 專案時,再切換至 Databricks 進行開發與部署,待服務趨於穩定後,再轉回雲端平台,不僅兼顧開發效率與成本控管,也讓數據平台真正成為 AI 持續放大價值的關鍵基礎。

企業強化 AI 資安防禦的三個維度

隨著 AI 與 Agent 應用逐步深入企業核心流程,資訊安全與治理的重要性也隨之同步提升。對此,宋青雲提出建立完整 AI 資安防禦體系的 3 個維度。第一是資料治理層,企業在導入 AI 應用初期,就應做好資料分級與建立資料治理政策(Policy),明確定義高風險與隱私資料的使用邊界,並規範 AI Agent「能看什麼、說什麼、做什麼」,防止 AI 因執行錯誤而造成的資安風險。

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第三為技術應用層,除了導入多重身份驗證、DLP 防制資料外洩、定期修補應用程式漏洞等既有資安防禦措施外,還需導入專為生成式 AI 設計的防禦機制,對 AI 的輸入指令與輸出內容進行雙向管控,降低指令注入攻擊(Prompt Injection)或惡意內容傳遞的風險。

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博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲進一步說明「AI 應用下的資安考驗」,透過完善治理政策與角色權限,並設立專為生成式 AI 設計的防禦機制,降低 AI 安全隱私外洩的風險。
圖/ 數位時代

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「AI Agent 已成為企業未來發展的必然方向,」陳亭竹強調,面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時,加速 AI 落地。在這波變革浪潮中,博弘雲端不只是提供雲端服務技術的領航家,更是企業推動 AI 轉型的策略戰友。透過深厚的雲端與數據技術實力、跨產業的AI導入實務經驗,以及完善的資安維運託管服務,博弘雲端將持續協助企業把數據轉化為行動力,在 AI Agent 時代助企業實踐永續穩健的 AI 落地應用。

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