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台幣匯率狂升,出口商叫苦!從台積電10年大轉變,見證「低成本」非唯一解

2021-01-06 中央社
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近期機械業、紡織業頻頻哀號新台幣匯率升值將嚴重侵蝕獲利,台積電也受衝擊,但因家大業大「挺得住」,並未如其他業者出面抱怨匯率。其實很多人不知道的是,10 年前,台積電創辦人張忠謀也曾經槓上央行。

2021 年揭開序幕,新台幣今(6)天盤中便強勢進軍 27 元,開啟匯率新時代;回顧上次出現 27 元價位,已經時隔 23 年,時空背景不同,卻傳達同樣訊息,匯率升值、國際局勢等變化難以預料,厚植競爭力才是關鍵。

2020 年以來新台幣漲勢凌厲,從年初 30 元步步走高,直至年底,盤中已經升破 28.1 元,2021 年初,新台幣更是氣勢如虹,5 日攻破 28 元整數關卡,盤中最高升抵 27.975 元,創下 1997 年 7 月 29 日以來的新高紀錄。

新台幣匯率在短短一年半內,從 30 元攻上 27 元,讓許多人跌破眼鏡;然而,若將時間線拉長,便會發現 1980 至 2000 年間,新台幣匯率經歷了巨變的 20 年,從 40 元一路狂飆,升至 25 元,又逐步走貶至 34 元,而後才趨於平穩,在 30 元附近上下波動。

面對新台幣強勁走升,工具機、紡織業哀鴻遍野,台灣機械公會理事長柯拔希數度指出,升值讓出口商「做白工」。

新台幣觸及 27 元,出口商受傷慘重,不過 1990 年代,匯率曾一度升至 24 元價位,是現在難以想見的情況;新台幣狂升,加上當時政策、產業環境等因素,在台灣產業及社會掀起一連串骨牌效應,或許能作為面對當前強勢匯率新局的殷鑑。

美國掌主動權,左右新台幣匯率變化 20 年

談起新台幣匯率的變化,絕對無法忽視美國扮演的角色;美國作為全球經濟霸主,美元又是國際主要流通貨幣,美國政策不只影響自身,更有撼動他國的能力,每年兩度發布匯率操縱報告就是最顯著的例子。

其實,美國關注「匯率操縱」議題已經很長一段時間。1971 年,美國出現貿易逆差,從此開啟了對於他國匯率操縱、不公平競爭的疑慮,除了要求對美元升值,若他國對美出超過大,也可能受到 301 條款制裁。

1971 年,美國總統尼克森宣布暫停美元對黃金兌換,布列敦森林體系建立的金匯兌本位制就此瓦解,同年年底,美國更邀德、法等國簽署史密松寧協議(Smithsonian Agreement),要求各國貨幣對美元升值。

不過美國並未因此揮別貿易逆差,1985 年,美國邀日本、英國、法國及西德簽署「廣場協議(Plaza Accord)」,目的是聯合干預外匯市場,大量拋售美元;而日圓對美元因升值速度過快,成為日本經濟從繁榮走向泡沫的開端。

台灣與美國經貿往來密切,加上台灣貿易順差高速擴張,也因此,新台幣在國際與經貿壓力等下,不得不走向升值道路;1980 年代,新台幣匯率從 40 元逐步走升,更在 1992 年觸及 24 元價位;而後新台幣兌美元匯率維持在 25 至 27 元一段時間,直至 1997 年爆發亞洲金融風暴後,才開啟另個貶值波段。

新台幣強勁升值會造成產業出走,這樣的論述至今時有耳聞,其實 1980 至 1990 年代,產業大舉外移,學者專家也不時提及對「產業空洞化」的憂心;然而,當時的新台幣升值僅是背景因素,原因遠不止於此。

中央大學經濟系教授邱俊榮直言,當時外在環境有美國施加壓力,內有出口狂飆,新台幣升值壓力非常沉重,國內出現「一次到位」、「緩升」兩派論述, 最終由後者勝出,「產業好像撐住了,因為有比較充裕的緩衝時間,但強力阻升的代價就是股市房市狂飆」。

台經院所長吳孟道則說,1991 年政府開放台商對中國投資,正式掀起產業西進熱潮,石化、電子業也在其中,幾乎全部都去了,「新台幣升值當然有影響,但環境制度、政策有很大關係」。

邱俊榮直言,儘管政府站在產業立場考量,讓新台幣緩步走升,在升值壓力降低的情形下,國內企業仍因經營成本、外在競爭等考量,紛紛外移,「讓產業活下來沒有問題,但會不會影響產業轉型升級?」

這批西進台商經歷過輝煌時代,近幾年依舊面臨紅色供應鏈、人力成本走揚及環保法規趨嚴等課題,加上其他新興國家經濟快速成長;「大家都在往前走,外移後還是有新的挑戰」,邱俊榮感歎,想要保有競爭力,一味追逐成本低、匯率優勢絕非根本之道。

昔日張忠謀曾嗆央行,今朝護國神山不動如山

政府深知新台幣匯率升值對產業的衝擊,中央銀行去年 11 月致函給機械公會的一封信,也道盡心聲;內容提到,面對當前外匯市場變動較大的情況,央行將持續維持新台幣匯率動態穩定,降低廠商對外報價的匯率風險,但誠如某位工具機業者所言「國內業者不宜倚賴新台幣貶值,宜開發新產品及提高產品附加價值,把握機會進行產業升級,以提升競爭力」。

產業升級、提高附加價值看似抽象,但影響有多大,觀察有護國神山之稱的台積電從「小山變大山」的過程就知道。

近期機械業、紡織業頻頻哀號新台幣匯率升值將嚴重侵蝕獲利,台積電也受衝擊,但因家大業大「挺得住」,並未如其他業者出面抱怨匯率;其實很多人不知道的是,10 年前,台積電創辦人張忠謀也曾經槓上央行。

2012 年,張忠謀抨擊央行匯率政策,使台灣競爭力輸給南韓,更說台灣若是一家公司,製造成本攀升、競爭力走下坡,CEO 早該被裁員,暗指央行匯率政策有問題;2013 年更重批央行對於匯率「缺乏博士級論文研究」。

當時台積電股價在 100 元以下,如今身價今非昔比,2020 年封關日股價更衝上 530 元,5 日盤中更達 540 元;台積電因維持製程技術領先地位,不只產品全球爭搶,深厚的底蘊也讓公司可以在疫情陰霾、升值浪潮中屹立不搖。

總結來說,中研院經濟所研究員周雨田建議,新台幣升值不利出口、但有利進口,台灣應盡速擺脫降低成本(Cost down)思維,不能一味追求低成本,因為工資再低,也沒辦法跟中國、東南亞相比,趁此時投資機器設備,有助於提升產業競爭力,「台幣升值是台灣轉型的好機會」。

邱俊榮則說,新台幣升至 27 元,也意味便宜美元時代來臨,產業界不妨思考有無機會併購歐美受疫情影響的優質企業,或是加強與美國的人才交流;厚植自身競爭力,遠比被動期待新台幣升勢告終更有用。

(本文經授權轉載自中央社)

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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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