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資料來自富比士;數位時代製作

全球百大數位公司排行大洗牌,Apple 奪冠,台積電、鴻海入榜!

2019-10-16 數位時代 陳建鈞
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國權威商業雜誌《富比士》近期揭露了全球百大數位公司榜單,在 5G 革命到來前,標誌出各家企業的相對位置。

自 2018 年開始,《富比士》從「全球 2000 大企業」(Global 2000)榜單內的技術、媒體、數位零售、電信類別中,依據營收、獲利、資產成長與股價等指標,評選出全球百大數位公司排名。

與去年公布的結果相比,今年榜單變化劇烈,不僅蘋果取代亞馬遜奪下榜首,前 10 名的企業更迎來大風吹,體現出數位時代的瞬息萬變。

蘋果上升 38 名空降奪冠,數位公司排行大洗牌

今年的榜單中,前 10 名的企業近乎全數換人,並由蘋果、微軟、三星奪得前 3 名的榮耀,4 至 10 名則分別為 Alphabet、AT&T、亞馬遜、Verizon、中國移動、迪士尼與 Facebook。

相較去年的成績單,除了亞馬遜滑落至第 6 名外,大多排行前 10 的企業已掉到 40 名以外,其中第 2、3 名的 Netflix 與 Nvidia 就分別滑落至第 47 及 64 名,讓人不禁感嘆變化之迅速。

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競爭對手群起、面臨用戶數衰退的 Netflix,今年從第 2 名大幅滑落至 47 名。
JHVEPhoto via shutterstock

面臨用戶數倒退,競爭對手群起的趨勢,過去一年來,Netflix 過得並不順遂,股價下跌約 16%,相較之下,在名次上取而代之的微軟則上漲 30%。

CNBC 名主持人 Jim Cramer 是「FAANG」的開創者,這個縮寫代指了 Facebook、蘋果、亞馬遜、Netflix、Google 等 5 家引領科技業的公司,然而 10 月初,他卻在節目上高喊要將 Netflix 除名,讓微軟填補這個位置,如今從榜單上跌落,或許也不令人訝異。

Nvidia 過去一年間,股價同樣下跌約 20%,而今年位列第 3 的三星則上漲 12%。儘管股價並非決定排名的唯一因素,但從中仍可看出企業的發展消長,一窺排行變化的蛛絲馬跡。

亞洲企業穩步成長,台積電、鴻海也入榜

2019 年度的榜單上,美國企業依舊冠絕群雄,以 38 家入榜的成績遙遙領先其他國家,並在前 10 內占據其中 7 名,但相比去年霸榜半數的壓倒性成績,可看出其他國家的企業正急起直追。

日本是這份排行僅次於美國的贏家,以軟銀為首共有 13 間企業入榜,其中日本 3 大電信商(軟銀、NTT、KDDI)、任天堂、三菱、Canon、樂天等大眾所熟知的企業均有上榜。

坐擁全球最龐大人口數的中國,被認為將是 5G 時代最主要的玩家之一,在這份榜單的表現也相當出色,包括香港(3 家)在內共有 12 家企業入圍,除了名列第 8 的中國移動外,阿里巴巴、騰訊也分別排第 11、15 名。

而韓國也有 4 間企業上榜,不過除了 3 星以外,其餘 3 家皆屬於 SK 集團,包括 SK 海力士、SK 電訊與 SK 控股(SK Holdings)。台灣方面也有 2 間企業上榜,台積電、鴻海精密分別占據了第 20 與 25 名。

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台積電、鴻海等 2 家台灣企業分別在今年的榜單中,獲得第 20 與 25 名。
shutterstock

2018 年時,榜單上 34 間公司來自亞洲,而今年則有 37 間亞洲公司,但由於目前僅是第二屆報告,還難以確定入圍企業數能否維持趨勢穩步上升。

《富比士》表示,數位技術的快速發展,正衝擊全球各大經濟領域,其中零售、媒體、旅遊與支付是影響最值得關注的產業,也是此次榜單變化如此之大的重要原因。

完整的榜單請見:Top 100 Digital Companies List
(資料來源/富比士(1)、富比士(2)、CNBC;本文出自 數位時代)

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經理人

AI 不只要懂數據,更要懂企業!Teradata 如何加速實現自主型企業?

2026-11-09 經理人 X 擎昊科技 X Teradata
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隨著生成式 AI 快速發展,AI 的角色正從回答問題、生成內容,進一步走向執行工作、參與決策,這也讓「自主型企業(Autonomous Enterprise)」成為企業數位轉型的新願景。在這樣的企業中,AI 不再只是被動等待人下指令的工具,而是可以在授權範圍內自主做出決策、執行任務,且會持續學習與優化的數位員工,而人則肩負起監督與審核的責任,確保 AI Agent 的決策與行動符合企業目標及治理要求。

然而,要實現自主型企業的願景,除了依靠強大的 AI 模型外,企業還需要掌握兩個關鍵:一是釐清自身希望透過 AI 解決哪些業務問題、達成什麼目標;二是讓 AI 真正理解企業的業務脈絡。這兩個關鍵,不僅決定 AI 能否從概念驗證(PoC)走向實際營運,更是企業朝自主型企業邁進的重要基礎。

邁向自主型企業,企業必須掌握的兩大關鍵

Teradata 首席營收長 Richard Petley 指出,企業在定義 AI 導入目標時,不能只著眼於技術是否可行,更應該從實際業務需求出發,設定明確且可衡量的成果與投資報酬。

舉例來說,金融業可能希望提高詐欺偵測率、降低風險;零售業則想要藉由個人化推薦提升轉換率與顧客體驗;製造業也許會將縮短生產週期、提升供應鏈效率列為目標。雖然不同產業對 AI 的期待各有不同,但共同點都是希望解決具體的業務問題,而不只是驗證 AI 能做到什麼。

第二個關鍵則是讓 AI 理解企業的業務脈絡。即使企業已經將所有資料集中在同一個平台,也不代表 AI 就能理解這些資料。例如,AI 可能知道某位客戶的交易金額下降,卻不知道背後究竟是受到合約條件改變、採購週期等哪一項因素影響。

換句話說,若 AI 不清楚數據背後的意義,以及企業實際的業務流程與決策依據,即便數據量再多、模型能力再強,仍難以做出適當判斷。因為真正影響企業決策的資訊,往往不只存在於數據本身,也可能藏在不同部門的作業流程、內部文件,甚至資深員工長年累積的經驗之中。

因此,企業不只要整合散落在不同系統、資料庫與文件中的數據,還必須建立資料之間的關聯,讓 AI 不只看得懂數據,更能理解數據背後的業務意義與決策邏輯。如此一來,AI 才不會像一名對公司業務一無所知的新進員工,而是能夠根據企業的實際情境做出適當判斷、執行任務。

Teradata 兩大解決方案,打造由知識與脈絡驅動的 AI

Teradata 首席產品長 Sumeet Arora 認為,邁向自主型企業是一段漸進式的轉型歷程,若能讓 AI 充分理解業務脈絡,就有機會加快轉型腳步。為此,Teradata 推出 Tera Context Engine 與 Tera Harness 兩項解決方案,協助企業打造由知識與脈絡驅動的 AI 應用,讓 AI 不只理解企業的業務邏輯,更能將這些理解運用在實際任務中。

舉例來說,歐洲某醫療研究機構運用 Teradata 解決方案及自家資料庫,開發出一套僅有 200 萬個參數的輕量化 AI 模型,可預測不同病患族群未來 10 年內的疾病發生情況,提供相關單位及早做好醫療需求與資源規劃。美國某大型醫院透過 Teradata 平台整合病患數據,進而開發出可直接在資料庫內執行的病患風險分層模型,可從病患特徵去辨識其風險程度與照護需求,讓醫師據此規劃更精準的照護計畫。

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Teradata 首席產品長 Sumeet Arora 表示,Teradata 推出 Tera Context Engine 與 Tera Harness 兩項解決方案,協助企業打造由知識與脈絡驅動的 AI 應用。
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首先,Tera Context Engine 扮演的是企業知識整合與轉譯者。它能整合企業分散在四處的數據與內容,並納入內部專家長年累積的經驗,在符合數據治理規範的前提下,轉化為 AI 能夠理解與運用的企業智慧。換句話說,Context Engine 的價值不只是提供更多資料,而是讓 AI 理解資料背後的商業意涵,以及如何運用在實際情境中。

有了業務脈絡,下一步就是讓 AI 真正採取行動,這正是Tera Harness 所扮演的角色。它會結合 Context Engine 提供的知識與脈絡、企業設定的目標,如:提升客戶滿意度,讓 AI 去執行對應任務,並依據結果持續調整行動策略。而在涉及重要決策或較高風險的應用情境中,Harness 也能導入人機協作機制,由人介入決策、提供回饋,降低 AI 自主決策可能帶來的風險。

然而,當 AI 開始自主執行更多任務,企業也面臨另一項挑戰:如何在擴大 AI 應用的同時,兼顧主權 AI 與資安需求?對此,Sumeet Arora 指出,Tera Harness 支援地端、雲端及混合部署等不同 IT 架構,能夠配合資料所在位置去執行任務,企業可依據自身的治理與法遵要求彈性部署,將重要知識與商業機密留在內部可控的環境中。

此外,當 AI 開始承擔更複雜、執行時間更長的任務,如何避免因意外而導致任務中斷,也是企業相當關注的課題。為此,Teradata 在 Harness 中導入檢查點與記錄機制,倘若 AI 因意外而中斷正在執行的任務,Tera Harness 會從最近一次的檢查點接續執行,不必從頭再來,減少不必要的時間與成本浪費。同時,Harness 也具備高併發處理能力,可同時處理多個 AI 任務,提升 AI 參與日常營運的穩定性與可靠性。

從資料倉儲走向 AI 知識平台,Teradata 3.0 攜手擎昊加速企業轉型

Tera Context Engine 與 Tera Harness 的推出,不只協助企業加速 AI 應用落地,也反映 Teradata 對自身定位的轉變,正從傳統資料倉儲供應商,轉型為企業 AI 知識與 AI 執行能力的供應商,協助企業將分散的資料轉化為 AI 可理解的脈絡資訊,進而驅動智慧決策與自動化執行。

Richard Petley 進一步說明,Teradata 的發展可分為三個階段,在最初的 Teradata 1.0 時期,以軟硬體整合的資料倉儲設備為主,到 2.0 則轉向支援地端與雲端部署的現代化軟體,如今進入 3.0 階段,客戶不一定要採購整套資料倉儲解決方案,也能依需求導入 Context Engine 或 Harness。這樣的轉變,顯示 Teradata 正以更開放、彈性的合作模式,讓企業能夠在既有技術架構上導入所需的 AI 能力,而不必全面汰換原有系統。

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Teradata 攜手台灣代理商擎昊科技,結合原廠 AI 技術與在地系統整合經驗,協助企業加速 AI 應用落地,邁向自主型企業。圖中由左至右,依序為 Teradata 首席產品長 Sumeet Arora、擎昊科技總經理劉宗坤及Teradata 首席營收長 Richard Petley。
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然而,再先進的技術架構,仍需要在地專業夥伴協助落地。而擎昊科技作為 Teradata 台灣代理商,不僅與原廠保持密切互動,更擁有深厚的技術實力,及豐富的企業級系統規劃、建置與整合經驗,協助企業打造穩定可靠的 IT 環境,讓 AI 應用能夠順利導入並持續運作。此次 Teradata 兩位高階管理者 Richard Petley 與 Sumeet Arora 來台,除了與企業客戶交流 AI 發展與應用需求,也攜手擎昊科技深化在地合作,共同拓展台灣市場。

面對缺工、高齡化與市場競爭加劇等挑戰,如何運用 AI 提升營運效率並強化決策能力,已是企業的當務之急,這也讓自主型企業成為未來必然的發展方向。在這條智慧轉型的路上,Teradata 將持續攜手擎昊科技,融合 AI 技術、企業知識與系統整合能力,協助企業加速 AI 應用落地,朝自主決策與智慧營運的新階段邁進。

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Teradata 首席營收長 Richard Petley 指出,Teradata 正以更開放、彈性的合作模式,讓企業能夠在既有技術架構上導入所需的 AI 能力,而不必全面汰換原有系統。
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