台灣10家公司入列!《時代》揭全球最佳企業榜單:輝達、微軟⋯以AI為貴,蘋果、台積電卻落榜?
台灣10家公司入列!《時代》揭全球最佳企業榜單:輝達、微軟⋯以AI為貴,蘋果、台積電卻落榜?

重點一:2025年「全球最佳企業」榜單共收錄1,000家公司。在AI技術的推波助瀾下,輝達(NVIDIA)與微軟(Microsoft)營收大幅成長,分別摘下榜單冠、亞軍。

重點二:本次台灣共有10家公司入榜,排名前五的台企分別是中信金控(第355名)、智邦科技(第397名)、聲寶集團(第483名)、華碩(第582名),以及富邦金控(第593名)。

重點三:曾一度被看衰營收的服飾巨頭耐吉(Nike),憑藉運動賽事與新產品策略,成為服飾類排名最高企業(第14名),成功超越LVMH(第21名)與Lululemon(第36名)。

《時代雜誌》近期公布2025年全球最佳企業榜單,直接揭示AI技術已成為企業競爭力的關鍵推手。其中,由黃仁勳領軍的輝達以97.62分奪冠,成為今年度的最佳企業;微軟則在2024年靠AI與雲端服務帶動營收大幅成長,市值緊追輝達,體現AI技術對企業財務表現的直接影響,以95.97分位居榜單第二。

榜單前10名企業如下:

:榜單中的「營收成長」等級如下:Outstanding(卓越)、Very High(非常高)、High(高)、Moderate(中等)。

哪些國家、行業入榜最多?台灣有哪些公司入選?

觀察前100名榜單,金融業(含發卡、支付、資產管理、銀行)佔比最高達30%,其次是科技/媒體/服務(10%),汽車、醫療健康與製藥則各約8%。零售(7%)與服飾鞋履(5%)合計12%,顯示消費端龍頭的韌性仍在榜單中佔有一席之地。

以總部所在地來看,美國企業佔43%,英國13%,英美合計已超過一半。德、法、西等西歐大國合計貢獻近兩成名額;亞太則分布於日本、韓國、新加坡、澳洲與印度;拉美由巴西、墨西哥代表。

以下是本次入選「2025年全球最佳公司」1000大的台灣企業:

前榜首蘋果、台積電為何名落孫山?

綜觀前100名榜單,最令人意外的是,去年還高居榜首、近期才發布iPhone 17系列的蘋果(Apple)卻名落孫山,背後有何因素?《時代雜誌》給出的答案有兩點:

1.營收連續下滑:蘋果在2022至2024年間,營收呈現下降趨勢。這直接影響其榜單排名資格,因榜單評比重視企業財務表現與成長性。
2.AI技術發展落後:多位華爾街分析師認為,蘋果在人工智慧(AI)領域進展相對緩慢,未能跟上微軟、輝達等競爭對手腳步。蘋果在新一波AI驅動的科技競賽中失去優勢,進而影響其市場地位與榜單排名。

換句話說,這份榜單不完全依企業獲利排序,而是以員工滿意度(Employee Satisfaction)、營收成長(Revenue Growth)、ESG透明度(Sustainability Transparency)三大面向各占1/3分數,合併成總分(最高100分),得分最高的1,000家企業,獲選為「2025全球最佳企業」。

因此,蘋果本次落榜原因在於成長性與創新能力不足,而非賺得不夠多,頗有「恨鐵不成鋼」的意味。

另一個例子是,前10名企業中Volkswagen高列第7(因員工滿意度高居第5),反觀特斯拉僅列第282名(員工滿意度第228名、永續透明度第778名)、中國BYD則為第150名(員工滿意度第207名、永續透明度第778名)。因此可以合理推論,台積電落榜的原因,恐在於其中單項、或數項成績相對不理想,以至於獲利佳卻未能入榜。

回過頭來說,榜單中的1,000大公司是否每一家都在成長性與創新能力上優於蘋果與台積電?也許是值得探討的問題。

Nike重返榮耀?排名超越LVMH

另外值得關注的是,在運動用品領域,Nike以第14名成為本年度排名最高的服飾、鞋類及運動用品公司,超越LVMH (酩悅·軒尼詩·路易·威登)及Lululemon。

Nike近年面臨On (昂跑)與Hoka (厚卡)等新興品牌競爭,2024年更換新任執行長Elliott Hill (艾略特·希爾),並宣布將加大投入大型運動賽事及重點產品發表,以重振品牌聲量。希爾於六月財報電話會議中表示,透過贊助網球冠軍Carlos Alcaraz (卡洛斯·阿爾卡拉斯)與Jannik Sinner (雅尼克·辛納)等運動員,成功帶動夏季銷售成長,鞏固市場領導地位。

延伸閱讀:AI隨機作答「真正元兇」找到了!OpenAI前技術長團隊揪出「缺乏批次不變性」,這是什麼?

資料來源:時代雜誌

本文初稿由AI編撰,整理.編輯/李先泰

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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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