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《富比士》最新全球 2000 強企業,台積電進入前 10 名!這 43 家台灣企業都擠進榜單

2021-05-27 數位時代 陳建鈞
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《富比士》公佈的 2021 年度 2000 強企業榜單中,蘋果又再次於科技領域類別中登頂。席捲全球的新型冠狀病毒(COVID-19),迫使人們開始遠端辦公、全球陷入封鎖導致旅遊及航空業蕭條、晶片陷入短缺,為各大企業帶來極為特殊的一年。

但危機也是轉機,這股疫情同樣促使企業加速數位轉型腳步、電商因禍得福快速成長,以往低調的醫療產業也再次進入大眾目光、受到投資者矚目,為整個世界添上了幾筆不一樣的色彩。

中美兩雄爭霸,金融領域上榜企業最多

《富比士》指出,這份榜單是從最大的上市公司中,運用截至 2021 年 4 月 16 日過去一年裡的財務資料,依照營收、利潤、資產及市值等 4 大項目評估得出,且必須滿足一定的最小基準值才會上榜。

這次進入總榜前 10 名的企業分別是中國工商銀行、摩根大通、波克夏海瑟威、中國建設銀行、沙烏地阿拉伯石油公司、蘋果、美國銀行、平安保險、中國農業銀行及亞馬遜。

Forbes 2021 global 2000
中美兩國入圍企業的差距數量正逐漸縮小。
Forbes

如同榜單前 10 名呈現的趨勢,在整體數據方面,約 3/4 的企業集中於 10 個國家,而美國及中國是入圍企業最多的國家,分別達到 590 間及 350 間。且兩者的差距正逐漸縮小,2016 年美國與中國入圍企業分別是 587 間及 249 間。

金融公司仍是這份榜單的常勝軍,約 14.8% 的入圍公司屬於銀行類別,占全部類別中最大比例,提供多樣化金融服務的公司也占 7.1%,是第二大的分類。

蘋果蟬聯科技領域冠軍,台積電進入前 10 名

蘋果連續 6 年取得科技領域排名最高的殊榮,且在疫情推波助瀾下,電子產品需求比以往更為熱烈,且中國市場的快速復甦也為 iPhone 創造銷售佳績,使年度淨利來到破紀錄的 639 億美元,一舉成為全球最賺錢公司,從而使蘋果今年的排名上升至第 6 名。

富比士 2021 科技公司top 10.JPG
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今年科技領域內前 10 大的企業分別為蘋果、三星、Alphabet、微軟、騰訊、Facebook、英特爾、IBM、台積電及甲骨文。

Alphabet 與微軟過往的成績一直在伯仲之間,但今年 Alphabet 成功藉由廣告業務拉開差距,使淨利成長 17% 至 403 億美元,超越了微軟 11% 的淨利漲幅。騰訊則是前 10 科技企業中成長最快者,營收大增 28% 達到接近 700 億美元,淨利更是飆升72%,成長為 233 億美元。

亞馬遜則被分類進零售領域, 2020 年營收成長 37.6% 至 3860.6 億美元,在 2000 強企業中僅次於沃爾瑪,也是亞馬遜近 10 年來營收成長幅度最高的一次。這使得亞馬遜排名躍升 10 名至總榜的第 10 名。

值得一提的是,今年有許多企業首度登陸 2000 強榜單,透過上市空降榜單的企業達到 30 家,較前一年的 10 家有著大幅度的成長。

科技領域也是如此,其中排名最高的是中國金融新創陸金所,在整體排名第 500 名,在科技領域則排第 40 名。陸金所去年 10 月在美國上市,募得約 23 億美元資金,目前市值約 310 億美元。

另外,過去一年裡上市的新創如密碼貨幣交易所 Coinbase、食品外送服務 DoorDash、圖片社群平台 Pinterest、雲端服務公司 Snowflake 等多家公司也都首次進入這份 2000 強榜單。

台灣 45 家企業上榜,科技領域占比高

台灣今年也有 45 家公司成功入圍 2000 強榜單,台積電是台灣排名最高的企業,在整體榜單中排第 66 名。台積電營收為 481 億美元,淨利 187 億美元,同時市值為 5581 億美元。

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台灣今年有45間公司上榜,而台積電今年更在科技領域位列第9名。
Sundry Photography via shutterstock

台灣排名前 10 大的企業則分別是台積電(66)、鴻海(94)、國泰金(209)、富邦金(211)、中國信託(395)、聯發科(543)、南亞塑膠(615)、廣達電腦(632)、日月光(671)及台塑石化(687)。

《富比士》提到,台灣企業在科技領域中佔有相當的份額,有 13 家企業列於榜上,僅次於美國的 81 間、中國的 26 間及日本的 15 間。

完整榜單請見:Forbes Global 2000

(本文轉自數位時代)

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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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