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。

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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

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(本文初稿為 AI 編撰)

關鍵字: #AI
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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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