中國製造從紅利變毒藥?除了運費暴漲,美商更怕這項「隱形風險」
中國製造從紅利變毒藥?除了運費暴漲,美商更怕這項「隱形風險」

在製造業的其他領域,有些美國公司將華府和北京間的敵意視為契機,推動全新的生產方式─聚焦在國內製造商品。

在工廠製造回歸美國本土的剛起步運動中,泰勒.薛普(Taylor Shupe)並非最順利成章的參與者。所謂的回流是要把工作帶回國內,他大部分的成年人生卻致力於送走它們。

薛普在南加州長大,年僅 15 歲就開始學中文,企圖替未來經營一間國際企業的藍圖做好準備。他替 Stance 監管生產,這間新創公司設計製造優質襪子,飾以明亮用色和衝浪手圖騰,每雙定價高達 25 美元。這些襪子獲得著名潮流人士的加持,包括歌手蕾哈娜(Rihanna)、影星威爾.史密斯(Will Smith)、籃球明星勒布朗.詹姆斯(LeBron James)。

Stance 與多數服飾品牌相仿,仰賴中國工廠生產商品。即使薛普在 2017 年離開,去創立自己的襪子公司未來織品(FutureStitch),他堅守中國的營運,建一座新工廠製造公司產品。

Stance
來自美國加州的潮流襪子品牌Stance。
圖/ Stance X

再之後,中國的勞動成本上升。川普徵收關稅打擊中國進口貨物,拜登延續這項政策。在華府,幾乎對所有事互唱反調的兩大政黨達成共識,認為中國是對美國生活方式的致命威脅。

到了新冠疫情來襲,運輸貨物跨越太平洋的成本倍增,薛普已經感到讓襪子離顧客更近勢在必行。

「我們正邁向超適地化(hyperlocalization)的狀態。」薛普對我說,這時我們坐在他的特斯拉車上,以驚人速度在高速公路疾駛。「過去 3 年發生的大斷裂絕對暴露出我們不覺得存在的那類風險。哪還有品牌現在想去中國設立新的供應鏈?政治風險是現在人人都在談論的事。」

薛普必須考量繼續從中國進口襪子的隱憂,由於新疆省盛產棉花,買賣相關商品的公司面對制裁威脅。更廣泛地說,他認為中國變成了品牌的負擔。

他的首要身分是企業家,也是試圖滿足瞬息萬變消費者品味的時尚世界一分子。他和創業夥伴料準了高價位襪是有待開拓的零售疆界,這項長期受到忽視的大眾商品,有潛力晉升成自我表達的平台。但是品味受到眾多因素影響,包含政治觀點在內。一旦徵求顧客買你的品牌來表明身分認同,你就引來對企業營運價值觀的嚴密檢視。

薛普敏銳意識到,在他的產品敘事中,中國製造成為招致譴責的細節,美國製造則轉型凸顯新的敘事特質,讓顧客站在歷史正確的一邊。他們不僅回美投資,也減少貨櫃渡洋過程的碳排放來應對氣候變遷。

對於回流的關注,多半聚焦在比襪子或艾蒙發光玩偶更重大的議題。例如先進晶片製造、電動車和製藥業等,涉及國家安全或未來科技實力的大型資本密集產業主導這波行動。

拿520億美元,換「10年不准去中國」

2022 年 8 月拜登簽署一項法案,縮寫《晶片法案》(CHIPS Act),意指創造有利於半導體生產和科學研究的激勵措施(Creating Helpful Incentives to Produce Semiconductors and Science)。法案核心是向同意在美設廠生產晶片的公司,慷慨提供價值 520 億美元的直接補助和稅賦抵減。

政府官員吹捧法案是關鍵一舉,使美國產業不再令人憂心地依賴亞洲製造晶片,同時促進國家的自給自足。從此可以擺脫依賴台灣工廠的弱點,與遭受中國永久軍事入侵的風險。

這筆資金旨在鞏固國內的科技實力,作為防止中國產業取得優勢的方式。法案明言規定,接受補助在美國設廠的公司,至少 10 年內禁止在中國擴廠。

《晶片法案》通過的 2 個月後,拜登政府進一步提出新的政策命令,意圖剝奪中國自行發展晶片產業的能力,尤其是軍事和監控用途。商務部下達一系列命令,嚴格限制美國公司出口稱為圖形處理器的先進晶片,並限制可能助益中國超級電腦企業的半導體銷售。美國公司接獲明確要求,供應中國企業製造先進晶片的機器前必須尋求許可。

拜登政府並未滿足於僅僅阻止美國科技進入中國。新的命令涵蓋一些條例,目的是防止全球各地的公司,供應中國企業可用於超級電腦或人工智慧領域的晶片─只要製造過程有用到美國的科技。

到這時候,拜登政策的用意顯而易見。他試圖限制中國的科技實力,尤其是牽涉到軍事能力的領域,採用一種沒有降級機制的圍堵策略。從一開始的貿易戰擴大成某些人口中的新冷戰。

同年,美國國會通過一項龐雜法案,釋出價值 3,700 億美元的支出和稅賦抵減,希望刺激轉換到較乾淨形式的能源以應對氣候變遷。方案中包括購買電動車高達 7,500 美元的聯邦稅賦抵減。這項措施的附帶規定有意鼓勵美國的電動車生產。

有些經濟學家抨擊拜登政府大力採納美國製造條款。它們拉高價格,浪費原本能用來向國外供應商採購、獲得更有效運用的資本。

無論貿易專家抱持什麼觀點,積極鼓勵回流已是成熟的政治事件,使得商業趨勢發生改變。拜登政府種種政策的綜合效果,帶來全美各地的工業建設熱潮。

基礎設施落後、成本高昂,美國製造業的尷尬反轉

台積電是世界最大的先進晶片製造商,詳述投資 400 億美元在鳳凰城郊外擴廠的計畫。建廠成本可能是在台灣蓋類似設施的 4 至 5 倍,在亞利桑那州生產晶片也可能比在台灣生產貴50%。這是適應地緣政治現實改變國際貿易的代價,讓美國製造業需要的晶片供應,遠離一座隨時可能遭受中國攻擊的島嶼。

在新廠的移機典禮上,91 歲的台積電創辦人張忠謀舉亞利桑那州的投資為例,指出迫切的回流使命正在重塑世界經濟。

「全球化幾乎已死。」張忠謀宣告。

但是在晶片廠等明顯受惠者以外,少有產業看出在美國設廠的吸引力。美國製造業復甦的相關言論突然變得熱門,回流的話題廣傳,不過實際案例稀少。把工廠帶回美國本土的挑戰,就跟起初外移的考量相同:別的地方價格更低。

「你不能寄望誰花 6,000 塊美元買一架自行車。」戴維斯說。「這裡的基礎設施還趕不上亞洲那種高品質、低成本製造業。」

問題在於流向電動車、製藥和電腦晶片業的補貼投資,究竟會不會、又有多快讓美國製造業基礎的廣泛復甦成形。

延伸閱讀:中國急起直追,台灣2029年將失晶圓代工寶座?IDC揭半導體新變局
川普點頭!輝達可以對中出口H200晶片了,但「25%的金額將支付給美國」

為什麼全世界都在缺貨?
圖/ 今周刊

本文授權轉載自《為什麼全世界都在缺貨?:跨越全球的供應鏈風暴,揭開穩定生活的幻象》,Peter S. Goodman著,今周刊出版

責任編輯:蘇柔瑋

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AI NAS 何時才值得部署?QNAP 拆解地端 AI 的成本、算力與資料門檻
AI NAS 何時才值得部署?QNAP 拆解地端 AI 的成本、算力與資料門檻

當資料不能離開企業,運算就得靠近:AI 先改寫儲存架構

AI 帶來的第一個變化,不只是運算能力提高,而是企業必須重新決定資料放在哪裡。

儲存架構大致分為雲端與地端兩塊,QNAP 身為資料安全的守護者,長期發展的是地端網路儲存設備(NAS),並擴展至 25GbE、100GbE 高速網路交換器產品線,提供完整的儲存與高速網路基礎架構。威聯通科技(QNAP)總經理劉文義解釋,當資料因合規要求或敏感度不能上雲,就必須留在靠近使用者與應用的地方;運算需求一旦增加,承接資料的裝置也自然被推向地端 AI。

不能上雲的名單比想像中長。醫療業持有大量醫療個資,金融與保險業受到合規與法規限制,部分大學院校與設計公司也不希望資料被雲端存取。對這些組織而言,問題並不是雲端好不好用,而是一開始就沒有把核心資料全面上雲的選項。

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威聯通科技(QNAP)總經理暨威強電集團(IEI)董事長 劉文義
圖/ 數位時代

真正讓更多企業回頭計算的,則是長期成本。劉文義指出,資料上傳雲端可能免費,下載卻會按流量收費;當企業把一年、兩年、三年的費用加總回推,可能會發現,購買一台同等容量的 NAS,還能使用 7-10 年。資料規模愈大、存取愈頻繁,總持有成本的差距就愈值得評估。

這並不代表雲端與地端只能二選一。雲端仍適合模型訓練、程式開發與波動大的工作負載;地端則較適合高頻存取、對延遲敏感,或不能離開企業邊界的資料。企業真正要回答的,是每一類資料與任務應該放在哪裡。

依 QNAP 觀察,客戶過去關心的是需要幾 TB、幾 PB,或備份速度有多快;現在更常問的是,機器裡的資料要如何被 AI 活用。QNAP 也從 2021 年起,把公司發展定調在 AI 與高速網路的融合,試圖讓 NAS 從資料保存的位置,進一步成為資料被調用的位置。

當資料量持續擴大,搜尋與管理方式也會跟著改變。「在 NAS 裡放入 AI Agent 會越來越不可或缺。」劉文義舉例,當照片累積到 10 萬、20 萬張,要找出其中幾張特定畫面,已不可能只靠人工翻找。此時,能理解內容、接受自然語言指令的 AI 工具,會從加分功能逐漸變成必要條件。

從資料治理到地端推論:AI NAS 如何進入企業工作流?

AI NAS 不是「多了 AI 功能的 NAS」,而是 NAS 在企業工作流裡換了位置。
依 QNAP 觀察,目前客戶大致分布在一條導入光譜上。人數最多的一群,仍在把資料集中、分類、清理與建立權限。這一步看似與 AI 無關,卻決定後續系統能不能找到正確資料、辨識版本,並把答案交給有權限的人。

中間一群開始建置私有的檢索增強生成(RAG)知識庫。RAG 並不是重新訓練一個模型,而是在模型回答前,先從企業的 SOP、合約、法規或技術文件中取回相關內容,再產生附有來源依據的答案。QNAP 以 Qsirch 的語意搜尋能力協助建構這類應用,協助企業建立私有知識庫;而走在最前面的少數企業,則已經嘗試地端推論與 AI Agent。

模型的選擇權,QNAP 刻意留給客戶。知識庫背後採用哪一個模型,可由企業依需求決定,不綁定單一 AI 供應商。QNAP 也以 QuAgent AI 助理與模型情境協定(MCP)相關能力,讓管理者透過自然語言查詢狀態、調整設定,並讓 NAS 成為 AI Agent 可調用的資料節點。

不過,劉文義沒有把這條路說得太容易。他坦言,目前 NAS 硬體的 AI 運算能力仍有限。一般企業期待的應用,可能需要約 300 到 800 TOPS,甚至 1,000 TOPS,因此多數方案會以 NVIDIA 顯示卡補足算力;一張卡約需新台幣 10 萬至 12 萬元,一張算不完,就得配置 2 張或 4 張。

「整體成本可能是過去單獨一台 NAS 的 5 倍到 10 倍,並不是大部分中小企業都能接受。」除了硬體,使用者還需要 AI 應用的 Know-how、程式背景與開發資源,這些都是落地成本。

QNAP 則是透過算力分級讓各規模與需求的企業都可以有適合的解決方案。在 Computex 2026 搶先亮相的 QNAP AI NAS 中,一類是採用含有 iGPU 與專屬 NPU 的處理器平台,以一百多 TOPS 的範圍,可順暢使用 AI 應用程式;另一類機種則可安裝 1 張或 2 張 NVIDIA 顯示卡,處理更大的運算量。

同時 QNAP 也在軟體端也持續開發,目標是讓 NAS 裡的資料更有效率地被 AI 工具調用,讓資料成為有價值的知識。

從規格走到現場:能源公司如何導入私有 LLM?

本地 AI 實際落地部署會是什麼模樣?劉文義舉了一家約 50 多人的能源公司為例。這家公司原本想用 NAS 搭配雲端 AI 建置內部資料庫,但很快遇到兩個瓶頸:一是員工查詢時明顯出現卡頓;二是專利、技術與合約都高度敏感,高層不願上傳至公有雲,擔心機密資料會有外洩的疑慮。

後來,該公司導入 QNAP AI NAS 的旗艦機種 QAI-h1290FX,搭配顯示卡與全快閃 SSD,在地端部署私有大型語言模型,把數十年來封存的靜態檔案交給 AI 調用,進行跨檔案摘要與精準搜尋。員工因此省下翻找合約與報告的時間,核心機密也能留在企業內部。

這個案例說明,若任務範圍明確,有些應用不必動用雲端大型模型,地端運算量就可能足以支應。

但不同企業的資料量、查詢方式與模型大小不同,導入前仍需要概念驗證(POC)與技術人員評估。

而且,資料留在地端並不等於自動安全。企業仍要處理帳號權限、網路隔離、備份復原、漏洞修補與日常維運。地端的價值,是讓資料邊界與控制權回到企業手上;相對地,安全責任也會更直接地回到企業。

哪些企業現在該做,哪些再等?先看重複性與三個條件

能不能導入地端 AI,不只由產業標籤決定,也要看工作是否重複,以及場景能不能被清楚定義。劉文義觀察,第一批走進來的,除了受法規限制的醫療、金融與保險業,也包括利用地端 AI 加速資料處理的科技業,以及會計、律師等有大量重複文書工作的專業服務業,因為效益較容易被看見。

工廠也是可預期的場景。一條生產線可能有 10 台、20 台機器,每台處理與儲存資料的 Protocol 都不同,需要相對應的儲存裝置;生產過程累積的影像與紀錄可能要保存 3 年到 5 年。當企業要跨設備調用這些資料,AI Agent 與地端資料節點就有發揮空間。

「重複性資料處理越多,或重複性動作越多的產業,越容易透過導入 AI 提高工作效率。」反過來說,較傳統、人力密集,或仍高度依賴人工判斷的製造業,短期內未必能快速導入地端 AI。

依 QNAP 提供的資料,企業也可用「高頻、大量、敏感」三個條件做第一輪判斷:資料是否被頻繁調用?規模是否大到雲端傳輸與長期費用開始變得明顯?內容是否涉及個資、法規、智慧財產或商業機密?三個條件愈集中,地端部署愈值得評估;三者都不成立時,使用雲端 API 往往更簡單,也可能更划算。

可以先等的企業,大致也有三種。第一,資料仍分散、版本混亂、權限不清,急著上 AI 只會把混亂放大,先完成集中與治理,效率就可能先提升。第二,找不到一個具體且反覆發生的業務痛點,只因為「別人都在做」而採購,設備很可能變成昂貴的展示品。第三,使用量仍小、需求偶發,現階段雲端的彈性反而更有優勢。

因此,POC 不應只驗證「模型答不答得出來」,還要回答三個問題:資料由誰負責,誰可以存取?導入後能節省多少查找時間、傳輸成本或人工作業?正式上線後,誰負責資料、模型與資安維運?只有當效益與責任都能被量化,才適合從展示走向正式部署。

企業願意把部分資料留在自己的機房,動力最終仍回到資料主權。QNAP 的主要市場分布在歐洲、美洲與亞太,其中歐洲占比將近一半,而歐洲也正是全球推動資料主權的最大動力。

QNAP 的產品已取得 ISO 27001、ISO 27017 與 ISO 27018 等多項認證,並滿足 GDPR、HIPAA 等資料保護與法規遵循需求;累積至今,已售出約數百萬台裝置,協助企業打造智慧、安全的儲存方案。

至於普及時間點,劉文義提出一個明確的價格與效能交會點:地端應用若要順暢運作,運算量可能至少要達到 300 至 600 TOPS,甚至 800 TOPS,同時價格要落在新台幣 5 萬至 8 萬元。目前符合這些條件的硬體方案仍很有限。

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「AI NAS 不是多了 AI 功能,而是改寫了資料在工作流的位置。」威聯通科技總經理劉文義坦言,地端算力成本高昂,QNAP 透過「算力分級」與開放模型架構,助企業逐步建構私有 RAG 知識庫與 AI 團隊。
圖/ 數位時代

「預測約兩、三年後,應該很快會看到符合一般大眾期待、具備合理 CP 值的產品。那個時間點,就會是 AI 落地最蓬勃發展的時候。」在此之前,企業真正能先做的,不是搶著買最大的模型或最昂貴的顯示卡,而是把資料治理、使用權限與高價值場景準備好。

QNAP 以「資料煉油廠」比喻自己的角色:原油再多,沒有整理、提煉與配送的過程,也無法成為可用的能源。這個定位也點出地端 AI 的競賽條件——不是誰先買到算力,而是誰的資料先準備好被調用。模型會持續更換,但企業自己的資料層則會長期存在。

AI NAS 不是把模型塞進儲存設備,而是在資料必須留在企業內時,讓搜尋、推論與管理靠近資料的地端節點。

QNAP World Tour 2026 台北場將於 2026 年 9 月 18 日(五)舉行,現場將聚焦 AI 應用、儲存備份、網通產品、資安與監控,並安排 Live Demo,適合 IT 管理者、系統整合商與企業決策者參加。

活動地點:新板希爾頓酒店|如意 AB 廳

活動時間:09:20–16:00

地址:新北市板橋區民權路 88 號 2F

立即報名:https://bnex.tw/9f7my4

2026 QNAP 台灣企業資安韌性大調查,填問券抽好禮,倒數計時:https://www.surveycake.com/s/q4abw

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