中國科技100強產業分析
中國科技100強產業分析
2007.07.01 |

博思眾恆投資顧問有限公司總裁 張福新

「百強名單這兩年出現了一個顯著變化:專注於核心業務或僅在緊密相鄰的領域擴展核心業務的企業數量逐年增多。」
從今年的中國科技一百強榜單來看,紅海爭奪仍是一大特點。在缺乏技術支撐前提下,科技企業依舊徘徊在規模血拚成本的低端競爭模式中。就我們掌握的資料看,二○○五年全球科技一百強平均淨資產收益率達二五.一六%,而中國科技一百強僅為一二.三五%。而且中國科技一百強與全球科技一百強淨資產收益率的差距進一步拉大,二○○五年兩者相差一二.三個百分點,而二○○六年拉大至一二.八一個百分點。

**尋找重點突破口

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之所以百強企業仍舉步為艱,關鍵問題是中國科技企業一無技術、二無品牌。中國科技企業研發投入比例之低,歷來為各界詬病,而科技企業主打品牌,也是百強企業不強的象徵。 發掘藍海是二○○七年科技一百強的重點突破口。百強名單這兩年出現了一個顯著變化:專注於核心業務或是僅在緊密相鄰的領域擴展核心業務的企業數量逐年增多,繼續強化核心業務,並不斷努力發掘競爭優勢,就成了持續盈利的關鍵。
核心業務的相對市占率是否領先非常重要,因為市場領導地位可以提供幾個優勢:與競爭對手相比,處在市場領導者的收益更高;他們可以利用更高的收益率進行投資,而這又反過來進一步強化了其競爭優勢;他們能夠比對手更輕易地贏取與其核心業務相鄰的利潤空間。
目前跨國公司在中國科技產業發展中居於主導地位,許多跨國公司是上下游一體化,對產業鏈實行控制。在經濟全球化深入發展和產業國際分工日益專業化的趨勢下,跨國公司作為國際投資的重要主體,決定著資本和技術的流向和流動形式。科技百強企業注重核心業務是尋找藍海的重要途徑,但是使核心業務產業鏈向上游移動也是非常重要的。
從這幾年榜單來看,中國科技企業在成長和盈利模式方面仍舊過於簡單化,「一招先吃遍天,套現以後去數錢」的企業思維仍舊濃厚。這對於這一企業群體而言,仍是導致系統性風險發生的主要誘因。從這個意義上來說,能成為科技百強只是下一步國際科技馬拉松比賽中的一小段成績,要想真正獲得持續的成功,還需要追隨國際跨國公司進行持續不懈的技術創新。

中國資訊產業部電信研究院通信所所長 陳金橋

「中國科技一百強更多的是植根於中國市場獲得成功的企業,集中在產業下游,屬於被動競爭,如何突破是下一波觀察重點。」
中國科技一百強更多的是植根於中國市場獲得成功的企業,能夠向上游靠近,並獲得成功的企業仍舊缺乏。 榜單中,中國移動、中國聯通、中國網通、中國電信都是壟斷性企業,本身是透過壟斷資源,獲得中國大市場的壟斷性市場控制,從而獲得高速發展。而航太資訊、中國衛星等公司,則得益於軍工類企業的保密制度和國家投入。在太陽能電池行業,無錫尚德和天威保變都入選,但是這兩家公司的主要材料均來自於進口,市場也集中在海外,整體的科技含量還需要再提升。其他企業中,第九城市和網易的主要營利來自網路遊戲,青島海爾、聯想這些大企業的業績提升效果並不明顯。

**需要從知識產權上突破

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中國科技一百強集中在產業下游是被動競爭,如何突破是下一步的關鍵。而自主知識產權成為政府重點鼓勵的方向性政策,確實在各級政府部門的強力支持下,百強企業以技術創新促進了產業技術結構層次的提升。比如中興通訊、方正科技、同方股份等企業專利申請進展非常快,使中國資訊技術領域國內專利申請的增長速度、申請數量都已經超過國外專利申請。在專利結構中,京東方科技集團的發明專利比重達到六○%以上,中興通訊在四五%以上,聯想也接近三分之一。
雖然中國科技一百強企業在技術創新方面取得了一定進步,但產業總體技術自給率不足二○%,尤其在核心技術和關鍵環節上落後於國際先進水準十年以上,核心零組件和軟體仍未擺脫受制於人的局面。比如太陽能電池組行業,矽晶片大部份來自進口,導致整體行業存在巨大隱憂。而在通信領域,高通掌握著CDMA(Code-Division Multiple Access,分碼多重擷取系統)的大部份知識產權,思科憑藉技術優勢壟斷全球路由器八○%以上的市場,諾基亞(Nokia)、摩托羅拉(Motorola)等創造出通信領域大部份技術創新專利。
在全球科技產業,跨國公司支配著利潤的分配,控制財富的流動,擁有強大的研發投入能力,從而也掌握了再次創新的主導權。跨國公司的先發技術優勢,推動其在全球範圍內進行專利、標準等知識產權布局,使發展中國家形成一種路徑依賴,始終沿著發達國家跨國公司布好的軌道進行追趕。結果我們看到的是,科技一百強企業隨著中國經濟實力的增強,不但沒有獲得更大的市場,反而遭遇了更多的科技圍剿。
不從自主知識產權上獲得主動,科技一百強只能是中國技術領域的一件擺設。

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AI 同事愈來愈多怎麼管?Going Cloud 用「多代理系統」,助企業打造最強營運大腦
AI 同事愈來愈多怎麼管?Going Cloud 用「多代理系統」,助企業打造最強營運大腦

ChatGPT、Gemini、Claude 等 AI 通用工具問世後,「AI」無疑成了現今全球最熱門的關鍵字。儘管許多企業已經開始導入相關應用,多數卻仍停留在文書輔助、單一聊天機器人(Chatbot)運用等單點階段。但隨著商業環境快速變化、缺工日益嚴峻,企業需要的不再只是一個會回答問題的對話框,而是具備「自主決策與行動執行」能力的「代理式 AI」(Agentic AI)。

Going Cloud 和 IDC 合作發布的《多代理系統崛起 打造敏捷韌性企業》報告便指出,如今「AI First」時代來臨,企業的 AI 應用正從輔助性質走向自主營運,有 80% 的企業期望藉此提升生產力,70% 的企業希望能更輕鬆處理複雜任務,還有 66% 的企業期望透過多模型來提升整體效能。

代理式 AI 愈來愈多,必須納入組織管理

但究竟什麼是「代理式 AI」?

「過去人們使用生成式 AI 時,需要一步步下達明確指令,但現在使用者只要賦予代理式 AI(Agentic AI)明確目標,它就能自己理解前因後果、進行推演,甚至能去呼叫 API 完成任務。」Going Cloud 總經理黃柏淞點出差異。
而當企業內部的代理式 AI 日益增加,比方說,人資部門有專屬 AI、業務部門有報價 AI、法務部門有合約審閱 AI,跨部門協作的複雜度也隨之飆升,「如果你是管理者,你就會意識到,必須把 AI 當成一個人,納入組織裡來管理。」黃柏淞強調,能統籌、指揮多個 AI 代理協作的「多代理系統」(Multi-Agent System, MAS),正是為了解決這個痛點而生。

簡單來說,MAS 就像虛擬的企業總部,負責協調、治理負責不同任務的 AI 代理、工具和功能模組。在讓 AI 自主決策的同時,各個 AI 代理間也能共享資訊、協調分工。MAS 還具備極佳的擴展性和分散性,企業可以依照業務需求,隨時新增、更改 AI 代理,能大幅提升營運韌性。

雖然企業普遍意識到,代理式 AI 已經蔚為風潮,但實際部署時,仍面臨諸多挑戰。《多代理系統崛起 打造敏捷韌性企業》報告便顯示,資安疑慮、預算限制、缺乏 IT 支援分別是企業最擔憂的三大問題,「企業最擔心串聯多個 AI 代理時,要是權限沒控管好,很容易有機敏資料外洩的風險。」黃柏淞提到,在此情形下,Going Cloud 推出了以「分層式多代理架構」為核心的解決方案。系統會由一個「主管代理」(Supervisor Agent)作為主要決策層,底層則串聯了各個負責單一任務的「任務代理」(Task Agents)。

以 Going Cloud 服務的大型金融企業為例,假設一位 VIP 客戶登入銀行 APP,詢問 AI 客服:「我想申請房貸,請問現在利率多少?另外,請幫我評估把我目前的科技股基金贖回當作頭期款適不適合?」如果是傳統的聊天機器人,可能會因為問題太複雜直接轉接人工客服。但在 Going Cloud 的分層式 MAS 架構裡,「主管代理」接收到任務後,會先拆解再指派負責「房貸利率」的「任務代理」,去後台抓取客戶的信用評分和最新房貸專案。同時,這位虛擬主管還會指派「理財分析」的「任務代理」,去檢視客戶最近科技股基金的績效並預測市場。最後,再由「主管代理」統整資訊,一併給出一份完整且客製的財務建議,「分層式 MAS 能確保整個過程的指令被清楚傳遞,而且因為權限分層管理,房貸 Agent 不會碰到不該碰的理財資料,符合金融業的風險控管與合規要求。」黃柏淞說。

目前 Going Cloud 已經協助知名金融機構導入 MAS 架構。以實際成效來看,多代理客服平台能降低 50% 以上的人工客服工作負擔,並讓回覆使用者問題的平均時間減少 60% 以上;FAQ 知識導向與 API 資料調用的正確率,在調用得當的情況下,也都達到9成以上的成功率。黃柏淞指出,金融、製造、顧問等有複雜跨部門協作需求的大型企業,都是亟需採用代理式 AI 的產業。

#0 AI同事愈來愈多怎麼管?Going Cloud用「多代理系統」,助企業打造最強營運大腦
提到目前與台灣領先金融集團的合作進程,黃柏淞表示因為金融機構的特殊性,需要縝密的全方位服務,從前期討論到技術導入,大約需要半年到九個月的時間。
圖/ 數位時代

懂雲也懂企業痛點,助員工無痛升級「AI 小組長」

但為什麼 Going Cloud 能為企業打造出如此高效的代理式 AI 底層架構?一方面,Going Cloud 先前服務過亞洲最大 AI 多媒體科技集團科科科技(KKCompany Technologies),奠定具備理解和服務大型企業的經驗,且自 2022 年創立起,就鎖定服務架構最複雜的大型企業市場。同時,Going Cloud 是全台首家榮獲 AWS 生成式 AI 服務能力認證及 ISO27001、ISO27701 雙重國際驗證的雲端產業專家,此成就彰顯 Going Cloud 在堅實的資訊安全基礎上,深化了對個人資料保護的承諾,為客戶提供符合國際標準的資料保障,強化雲端服務領導地位。另外,Going Cloud 還能為企業量身打造底層 AI 平台,提供 AI 策略方針定調、雲端架構設計、Agent 任務規劃、效能優化等一站式服務。

對於準備跨入「AI 商用階段」的企業,黃柏淞建議,釐清應用場景,比追求最新技術更重要,「唯有清晰定義痛點,才能讓強大的 MAS 平台真正落地。」
他特別提到,導入 MAS 系統不只是 IT 部門的責任,其實更像企業的升級轉型,「未來的知識工作者,不能只是單純『接球就打』,每個人都將成為『小組長』或『專案經理』。」例如員工不必再親自打開 excel 敲公式、解讀報表,應該要學著指派手下的「數位同事」去執行。員工的核心價值,將從過去繁瑣、重複性任務的執行,轉移到前期的目標定義、流程規劃,以及後期的決策判斷和審核把關。

AI 技術飛速推進,企業間的競爭已從「要不要用 AI?」,升級成「如何管理與協作多個 AI?」。透過建構靈活、安全且具高擴展性的多代理系統,企業不僅能解放員工的生產力,更能在瞬息萬變的市場中,打造敏捷、韌性兼具的營運大腦。

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