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中國製啤酒市占率不斷攀升!台灣如何運用反傾銷制度自保?

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近年台灣啤酒市場面臨強烈衝擊。中國製的麒麟 Bar 只要 49 元,比台灣的金牌還便宜 2 元,成功搶占市場。根據釀酒商協會的資料顯示,2021~2024 年間,中國製啤酒占總進口量比例從 46% 一路攀升至接近 60% ;2025年第一季,中國製啤酒市占率達 36%。 另一方面,國產啤酒的銷量與市占則逐年下滑。2025 年初,台灣釀酒商協會向財政部申請對中國產啤酒啟動反傾銷調查。

傾銷不只是賣得便宜,還透過價格戰傷害產業

「傾銷」(dumping)不是單純的「賣得便宜」,根據《世界貿易組織反傾銷協定》,是指出口廠商以低於「正常價值」的價格在國際市場銷售商品,對進口國產業造成實質損害。

延伸閱讀:中國電動車銷量稱霸全球,卻有 9 成晶片仰賴進口!能靠「國產化」解套?

過去反傾銷措施多集中於鋼鐵、機械、化工等資本財與工業品,這些產品的價格波動和市場結構較易被量化,容易成為反傾銷調查的對象。相較之下,民生消費品與食品類,價格受多種因素影響,較難認定傾銷行為。因此,這次中國啤酒被納入反傾銷調查,格外引起關注。

具體來說,傾銷行為需符合 2 核心要件:第一,價格歧視:出口價格低於在原產國(出口國)內銷市場的正常價格。由財政部調查;第二,造成實質損害:對進口國的同類產業造成實質損害,或阻礙該產業的建立。

台灣釀酒商協會近期指控,中國啤酒出口價格遠低於正常價值。協會統計,每罐 330ml 中國啤酒進口價比正常市場價格低約 5 元,讓本土廠商難以承受。中國政府補貼與扶植產業,推動產能擴張,讓中國製啤酒在價格與產量上形成優勢,進而壓制其他國家的廠商,取得不公平的競爭條件。

申請反傾銷需具產業代表性,並提供完整損害證據

申請反傾銷調查時,申請人必須完整描述涉案進口貨物資訊,同時標明出口國、產製國,並列出已知的國外生產者、出口商以及國內進口商。

其次,提出反傾銷申請的一方,必須具備「產業代表性」。贊成申請的生產量須占明示表態廠商(支持與反對)的總生產量逾 5 成;贊成申請的生產量還須占全體國內產業總生產量至少 1/4。釀酒商協會在此次申請中,會員廠商合計產量已達國內啤酒市場的 9 成以上。

最核心的是舉證傾銷事實。釀酒商協會以財政部關務署的進口統計為基礎,推算中國啤酒出口至台灣的出廠價格,並扣除運費、保險費等相關成本。接著,由於中國被認定為「非市場經濟國家」,市場價格常受政府干預,因此無法直接用該國國內銷售價格為「正常價格」來做比較。

協會以美國出口至宏都拉斯的啤酒價格作為「正常價格」比較基準,用來衡量出口價格低於正常價格的程度,計算出「傾銷差率」為 60%,意思是一罐啤酒的正常價格是 100 元,出口價格只有 40 元,差距就是 60 元,傾銷差率即為 60%。傾銷差率越高,表示傾銷行為越明顯。

最後,申請人必須提供本土產業受損的證據。這部分包括近 3 年的生產量、銷售額、獲利、員工數、產能利用率等經濟指標,並對比進口量、市場占有率的變化,進一步證明因果關係。

中國啤酒案的啟示是:全球化競爭下,當境外產品以不合理價格進入市場時,產業可善用國際貿易法下的反傾銷機制,透過制度途徑爭取公平環境。經濟部國際貿易署於 3 月展開產業損害初步調查。財政部於 6 月公告初步認定有傾銷事實,自 7 月起對涉案產品臨時課徵反傾銷稅,稅率介於 13.13%~64.14%,原則為期 4 個月。

對個別產業而言,應將反傾銷等國際貿易規範視為長期策略的一環,要做到這點,產業必須建立完善的數據蒐集與分析能力,持續掌握進口價格、市占率與產能變化,才能提出具體且具說服力的傾銷證據。

延伸閱讀:全球合作降溫,面對關稅與貿易壁壘高築,台灣企業如何在此局勢中成長?

其次,產業需要形成具「代表性」的集體力量,才能推動調查程序,也要將這些法律工具內化為經營思維,在面對外部挑戰時,以法律與制度來維護自身利益。

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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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