細看「數位補漲」與「數位主流」
細看「數位補漲」與「數位主流」
2000.03.01 | 科技

二月份的數位成分股中漲幅較大的個股,除了台積電是以非常穩健的步伐持續盤堅,其他像是鴻海、友訊、聯強與凌陽等個股,都是先前漲勢相對較為落後的股票。這樣的股價走勢,既與國內股市近月來的發展有關,也與美國股市脈動相契合。
上個月,國內股市補漲的味道濃厚。通訊概念股持續發燒,但是堪稱上市上櫃公司通訊概念股龍頭的明電,幾乎是紋風不動;和信超媒體在美國上市,帶動了一波網路股的追逐熱潮,最早浮上檯面的網路概念股精業,反倒只是盤整而已。就連補漲股都有以倍數計的漲幅,其實更證明了今年將會是不折不扣「數位概念年」。但是真正的產業龍頭無力再往上攻堅,事實上也說明了波段的漲幅已近尾聲,大盤潛藏修正整理的風險。

**鴻海新氣象

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另一方面,網路設備廠商友訊一掃去年底表現欠佳的陰霾,新年以來漲幅近三成,加上與美國通訊設備大廠思科(Cisco)策略聯盟的鴻海也是連創近期的高點,正好也反映了美國的網路熱,有逐漸從內容經營者、電子商務業者轉往設備廠商的跡象。
鴻海的董事長郭台銘多次對外宣稱,低價電腦的趨勢正符合其胃口,可以藉機擴大市場占有率。但是鴻海對台灣產業發展的最大啟示在於,鴻海專精於生產低單價、低毛利的零組件,卻不至於淪為「傳統產業股」,反而連年業績以倍數成長,足堪為落入成長困境企業的借鏡。
鴻海去年在台灣共獲得了648件專利,超越台積電,成為台灣企業的第一名;為了配合台灣接單、全球出貨的策略,繼英國的蘇格蘭之後,鴻海今年預計要增設日本、美國紐約、及捷克的布拉格三個海外生產基地,而不只是一味地往生產成本最低的中國大陸或東南亞靠攏。
創新、管理、和國際化的能力,才是鴻海競爭力的關鍵。法人預估,鴻海今年稅前盈餘將可達85億元,每股盈餘8元。

**友訊大翻身

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友訊去年營收達4億美元,目前已是美國以外最大的網路設備商,未來產品線將往高速網路、寬頻和家用設備產品發展,代工比例則將提高到45%。自有品牌方面,友訊將朝全球中小企業與家庭網路的第一品牌邁進,轉投資的Broadmedia(經營網路語音通訊服務),計劃第一季在美國申請掛牌上市。友訊今年的營收目標為135億台幣,將可較去年成長31%,每股盈餘4元。
2月數位成分股的漲幅為0.3%,不及大盤9.8%的漲幅。但是如果您留意的話,不難發現漲幅最大的傳統產業股或金融股中,多以轉投資網路或通訊為補漲題材,足見今年股市的多頭行情仍將歸屬數位概念,一旦傳統類股補漲完畢開始整理,下一波漲升勢必仍將回到數位成分股的天下,畢竟本業的數位特質,才具有成長的真正力道。

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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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