簡立峰:台灣5年內找不到人才,10年內找不到消費者!AI時代的「新出海」有兩個關鍵層次
簡立峰:台灣5年內找不到人才,10年內找不到消費者!AI時代的「新出海」有兩個關鍵層次

2026 年 1 月,在 CES(消費性電子展)上,從輝達(NVIDIA)執行長黃仁勳的最新演講,到 AI Agent(代理人)的落地應用,AI 發展的腳步未曾停歇。然而,在技術狂歡的背後,台灣正面臨著史上最嚴峻的「缺人」考驗。

當台股總市值突破 100 兆大關,台灣似乎迎來了最有錢的時代,但新生兒人數也逐年下降,去(2025)年新生兒僅 10 萬 7812 人,此時也成了最缺人的時代。

Google 前台灣董事總經理簡立峰在剛出版的新書《出海: 台灣企業大未來》中,提出了震撼性的觀點:台灣必須重新定義「出海」。這不再只是把產品賣到國外,而是將「台灣」的概念擴大為「台灣 + N」,並在少子化的浪潮下,重新思考人才引進與企業轉型。此外,AI 時代有許多「超級使用者」崛起,個人與企業同樣應具備全新的生存思維。

以下 Q 為《數位時代》總編輯王志仁提問,A 為 Google 前台灣董事總經理簡立峰的回答。

Q1:從今年 1 月初的 CES 大展及輝達執行長黃仁勳的演講中,觀察到了哪些 AI 趨勢?

A:這次最明顯的訊號是「成本效益」與「實體 AI(Physical AI)」的崛起。黃仁勳發布新一代 GPU 架構(如 Rubin 平台),表面上效能更強,但核心亮點在於他強調「運算成本只有過去的十分之一」。這對市場極為重要,因為過去一年企業對 AI 的焦慮在於訓練成本過高,這項訊息等於告訴市場:AI 的門檻正在降低,這將不僅限於雲端巨頭的遊戲。對軟體開發者來說,當 Token 的費用大幅降低,這將直接推動 Enterprise AI(企業 AI)的普及,因為企業終於可以負擔得起大規模的應用了。

更關鍵的是,輝達的戰場已從單純的雲端算力,延伸至「實體世界」。過去我們談 AI 多聚焦於語言模型(LLM),但現在焦點轉向了機器人與自駕車。輝達在現場展示的機器人與汽車應用,背後邏輯是建立一個工業級的雲平台。

如果說 Tesla 是封閉系統的 iPhone,那麼輝達就是開放系統的 Android。它提供如晶片、模型、雲端平台,讓賓士、BMW 等傳統車廠都能具備自駕與 AI 能力。這對台灣供應鏈是個好消息,因為當輝達帶領一群車廠與 Tesla 抗衡時,台灣廠商就有機會切入這個龐大的「非 Tesla」陣營,將 AI Server 與周邊晶片帶進汽車裡。

Q2:2025年12月輝達收購 Groq、以及其他科技巨頭的併購案,模式似乎跟過去不太一樣?這反映了什麼樣的產業競爭態勢?

A:這是一種為了「人才」與「速度」的併購,而非為了營收或市占率。

以去年輝達用 200 億美金收購 Groq(一家專注於「AI 推理」領域的新創公司) 為例,這其實是一種「人才併購」。Groq 的創辦團隊是 TPU(用於加速機器學習)的發明者,這對輝達來說既是人才吸納,也是防禦性攻擊——即便還沒想好怎麼用這群人才,但需避免這個強大的團隊被對手拿走。更有趣的是,他們的手段不走傳統的股權併購,而是透過支付高額技術授權費,條件是 你的核心創辦團隊必須加入我

此外,這麼做是為了避開漫長的反托拉斯(Antitrust)審查。在 AI 戰爭中,每個月的變化都極其巨大,巨頭們等不起一兩年的審查期且容易被否決的風險。這種「繞道」式的併購,包括 Meta、Google 都在做,顯示出科技巨頭在戰略攻防上的速度正在急遽加快。

Q3:過去我們談「出海」,是指出口產品或去東南亞設廠。在缺工與 AI 的雙重背景下,台灣企業的「出海」應該要有什麼新定義?

A:這是台灣「最好的時代,也是最難的時代」。台灣股市市值一度衝上全球第七大(約 3.42 兆美元),這代表資本市場看好台灣的「未來」。然而,台灣的「現在」卻面臨前所未有的人口斷層。2025 年新生兒僅 10 萬 7812 人,這意味著我們未來的勞動力與消費市場將劇烈萎縮。

過去的出海,指的是企業走出去設廠、賣產品,屬於台廠思維;現在的出海,是因為台灣內部沒人了,同時,為了尋找人才與市場,勢必需轉型為「台企」。去年新生兒只有十萬出頭,我們還沒變老,就已經先「少」了。這導致兩個後果: 五年內企業找不到人才,十年內市場找不到消費者

因此,我提出的「出海」有兩個層次:

1. 企業的跨國化(台灣+ N): 像台積電那樣,建立從九州、新竹到高雄的「一日生活圈」。供應鏈不再局限於台灣島內,而是延伸到海外。
2. 重新定義「台灣人」: 我們必須擁抱外籍人才。目前台灣的白領外籍人才數量少得驚人,扣除移工、學生與補教業,可能只有兩萬人左右。支撐著百兆市值的經濟體,卻只有這麼少的國際人才,這是極大的風險。

我們必須像新加坡、矽谷一樣,把「在台灣繳稅的人」都當成台灣人。如果不這樣做,台灣很可能會變成下一個「紐西蘭」——風景優美、防疫成功,但因為與世隔絕,內需產業逐漸萎縮,年輕人大量外流到鄰近的大國(如澳洲)。

Q4:如果不出海,台灣會面臨什麼後果?

A:台灣現在的繁榮,很大一部分是因為運氣好,搭上了 AI 與半導體的百年大浪。但如果拿掉 AI,我們面臨的少子化與高齡化問題,其實跟日本偏鄉或紐西蘭是一樣的。

如果不開放、不出海,台灣可能會像日本中央山脈下的村落,安靜、美麗,但沒有年輕人;或是像紐西蘭,雖然安穩,但經濟活力停滯。

好消息是,AI 是上帝給台灣最好的禮物。AI 降低了語言與文化的門檻,讓台灣這個海島國家更容易與世界連結。以前我們不懂外國市場,現在可以用 AI 做全球市調、寫行銷文案。我們擁有資金、擁有技術,現在必須用這波 AI 紅利,去解決我們最根本的「人」的問題。這不只是企業的任務,而是每一個台灣人都該思考的「新出海」方向。

延伸閱讀:AI大神簡立峰教你提示詞4大秘訣!Gemini、ChatGPT都適用,快學起來

Q5:在這樣的產業變局下,AI 為個人及企業帶來最大的改變是什麼?

A:2026 年應是 Agent 的落地年。如果 Agent 不能成功進入企業,AI 投資泡沫就可能出現,因為企業需要的是能「幫忙做事」的 AI,而不只是會「回答問題」的 Chatbot。

在個人層面,我們正在見證「超級使用者(Power User)」的誕生。過去我們認為會用 Prompt(提示詞)就是高手,但現在真正的頂尖 1%,是那些能用 AI 創造「分身」的人。

例如 Anthropic 的創辦人曾說,他每天早上開七個 Agent 來管理公司,這就像孫悟空拔毛變出分身一樣。當一個人可以擁有兩個、三個、甚至以上的分身,人類的能力將被重新定義。

未來,AI 瀏覽器(Browser)可能會變成我們的「個人 AI 代理人」,它比我們更了解自己的習慣,能自動幫我們處理雜事。對於工作者來說,現在的目標不只是提升「生產力」,而是提升「智慧」,讓自己接近那 1% 的超級使用者。

Podcast|EP269. 缺工、出海、AI和十年後的台灣,最大變化和機會在哪裡? ft. 趨勢專家簡立峰

延伸閱讀:簡立峰:以台積電之名,成就世界的台灣!給台灣新創3個致勝策略

(本文初稿為 AI 編撰)

關鍵字: #AI
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從會員數據到 AI 行銷:Vpon 打造零售業 AI-Ready 數據中台,提升決策效率
從會員數據到 AI 行銷:Vpon 打造零售業 AI-Ready 數據中台,提升決策效率

在 AI 快速進入企業營運核心的時代,數據不再只是被動的分析素材,而是 AI 模型運作與決策優化的重要基礎。

零售品牌積極累積大量第一方數據,例如會員資料、交易紀錄以及線上與線下行為數據,但因這些數據分散於不同系統,缺乏統一的身分識別機制以及明確的元數據(Metadata)定義,導致難以整合與分析,同時,也影響 AI 對這些數據資產的理解與應用。

為解決上述挑戰,Vpon 威朋將累積十餘年的實務經驗轉化為產品與服務,如 Audience Center 與 AI Agent 等解決方案,並透過專業顧問團隊協助企業完成數據收集、清理、整合與分析等關鍵流程,從資料清理到 AI-Ready 再到落地應用,讓行銷與業務團隊能以自然語言將數據查詢與分群受眾逐步自動化,大幅縮短過去仰賴技術與分析團隊溝通需求與開發分析邏輯的時間。

Vpon 助零售業打造 AI-Ready 數據基礎,以 Audience Center 驅動業務商機

如何建立 AI Ready 數據基礎建設?

Vpon 威朋數據科學經理廖宜楷指出,在 AI 驅動的時代,數據的品質決定模型價值。其中四個關鍵分別是:建構標準化的數據採集與處理管線,透過統一的工程規範,確保所有進入系統的數據在格式、維度與質量上具備高度一致性;其次是定義語義清晰的元數據(Metadata)體系,確保數據能夠被 AI 理解與使用,從而產出具備可靠性的產出結果;再來是打破企業內部的「數據孤島」, 透過完整整合線上(Web/App)行為與線下(POS/CRM)會員資訊,建構全方位的會員數據輪廓,精準捕捉消費者的跨通路行為軌跡。最後,數據的價值隨時間遞減,AI 的決策品質取決於數據的「新鮮度」,因此,數據的持續更新與自動化維護,不僅能讓企業在動態市場中保持敏銳,還可進一步深化會員輪廓分析的即時性。

舉例來說,在 Vpon 團隊的協助下,台灣百貨零售龍頭透過整合 Web 與 App 行為資料,並將線上與線下數據集中於數據中台進行分析,將傳統耗時數小時的複雜資料庫分析工作縮短至秒級回應,並基於此高效率基礎,進一步開發不同業務主題的預測與分群模型,提升行銷精準度與營運決策的敏捷性。

扎實數據基礎的價值落實:Audience Center 如何賦能企業實現「數據即戰力」?

有了堅實的數據底座後,下一步是透過 Audience Center 將數據資產轉化為商業動能。

廖宜楷指出,在變化快速的零售與數位行銷市場中,速度就是競爭力。然而,仍有許多企業在數據應用上面臨嚴重的溝通與技術斷層。過去,當行銷或業務人員需要數據支持時,通常得花費繁複的內部流程申請需求、討論需求,才會進到後續的資料清理、建模與分析,最後才能得到想要的分析結果或行銷名單。這種以「週」為單位的進程,不僅拖慢了決策效率,更讓企業在競爭激烈的市場中錯失先機。

Audience Center 的核心價值在於徹底翻轉上述流程,將數據處理轉化為數據服務,透過直覺的介面與背後扎實的數據基礎支撐,讓非技術人員不用編寫程式碼,即可自行組合維度,大幅縮短從需求到執行的距離,將原先需要耗時數週的作業流程優化成秒級產出。

「Audience Center 的導入,不僅有助於提升效率,更賦予企業快速試錯與精準捕獲趨勢的能力,讓數據真正成為驅動業務增長的引擎。」廖宜楷如此總結。

#1 從會員數據到AI行銷:Vpon打造零售業AI-Ready數據中台,提升決策效率
Vpon 威朋數據科學經理 廖宜楷
圖/ 數位時代

以 AI Agent 重塑數據使用方式,讓數據更貼近決策流程

「Vpon 除提供 Audience Center 協助品牌發揮第一方數據資產價值、提供豐沛的第三方數據助品牌深化對客戶輪廓的掌握度,更推出 AI Agent 服務讓品牌與行銷人員能更直覺地使用數據。」Vpon 威朋數據科學資深總監陳文謙表示,在數位轉型的過程中,許多企業面臨的挑戰不僅是數據整合,更包括如何讓不同部門的人員都能更即時協作與應用數據,有鑑於此,Vpon 推出四種 AI Agent 協助企業分析與應用數據,極大化第三方數據成效:

第一,以 Reporting Agent 讓高階主管或行銷人員可以自然語言查詢數據與生成報表,即時掌握市場動態,加速決策下達與決策品質。

第二,透過 Insight Agent 確保數據分析不受分析人員的主觀意識或產業知識侷限,可以輕鬆完成跨領域數據分析、快速挖掘潛在市場機會與消費者洞察。

第三,藉由 Audience Agent 將客戶分群方式從規則導向(Rule-based)轉變為關聯導向,以關聯分析擴大受眾範圍,協助品牌找出更多潛在客群。

第四,推出 Creative Agent 協助行銷人員分析廣告素材表現的根本原因,釐清受眾喜歡的素材跟不喜歡的素材,藉此優化廣告投放內容,持續提升轉換率。

陳文謙表示:「透過 AI Agent 的輔助,品牌不僅能更快完成數據分析,也能將分析結果直接轉化為行銷策略與創意建議,降低跨部門溝通成本,讓數據真正參與決策流程。」

#2 從會員數據到AI行銷:Vpon打造零售業AI-Ready數據中台,提升決策效率
Vpon 威朋數據科學資深總監 陳文謙
圖/ 數位時代

鏈結數據生態夥伴,以跨境數據放大行銷效益

除了協助品牌主建立 AI Ready 的數據基礎環境並提升數據使用效率,Vpon 也持續拓展數據生態圈,協助零售品牌更精準布局海外市場。

Vpon 威朋產品行銷資深經理邱心儒表示,跨境行銷過去多仰賴經驗與市場直覺,但透過數據整合與 AI 分析,品牌能更精準理解海外消費者的旅遊與消費行為。

以 Vpon 與日本 Loyalty Marketing Inc. 合作為例說明,透過雙方的獨家合作,企業可以結合 Ponta 超過一億的會員數據、問卷調查結果以及 Vpon 的七大數據來源,深入分析日本消費者的消費偏好與購買力——包括哪些日本族群對台灣品牌最感興趣、最受歡迎的台灣商品類型,以及不同客群的價格敏感度與回購行為等,將行銷決策從過往的經驗判斷轉變為精準的數據洞察,成為品牌出海的重要工具。

簡言之,對零售品牌而言,跨境數據是理解海外旅客真實樣貌的一大利器,也能進一步優化廣告投放、內容策略與商品布局,讓品牌在拓展國際市場時,可以更有效率地接觸潛在客群,放大行銷效益。

#3 從會員數據到AI行銷:Vpon打造零售業AI-Ready數據中台,提升決策效率
Vpon 威朋產品行銷資深經理 邱心儒
圖/ 數位時代

展望未來,Vpon 將持續擴展數據生態圈並優化產品服務,幫助零售品牌從數據整合、AI 分析到市場決策建立完整的數據應用循環,希望以數據夥伴的角色與品牌共同成長,打造互利共贏的數據生態。

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