白話財經EP159｜DeepSeek 諭示低成本AI時代即將到來 商業模式也將顛覆
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歡迎收聽由聯合報直播的聯合開啪您現在所收聽的是白話財經我是瑞璇過去兩年多來 AI 一直是全世界不管是科技界或是投資市場裡面最重要的話題喔那我們的生活中其實也越來越仰賴 AI 舉例來說大家都知道 Chad GPT 吧 Chad GPT 兩年多前剛出來的時候就已經有不少的學生用它來寫功課寫論文行銷人員呢也會用它來寫文案

如果你最近有跟上流行的話呢大家應該最近都有用 Trash PE 來生成這個極普利風格的圖片吧那我身邊每個朋友們他們都各個玩到愛不釋手喔那當然其實因為這個 AI 的快速發展那我們再回過來看其實這兩年各大展覽包含 CES 包含 MWC 都將 AI 列為重要的主題

那我們台灣一年一度的大展 COMPUTEX 自然也不例外喔那雖然現在時間是四月份但這個 COMPUTEX 台北國際電腦展即將在五月二十號開展如果說你有印象去年的 COMPUTEX 掀起了全球 AI 供應鏈的話題那麼今年的 COMPUTEX 我們又將端出什麼樣吸引人的話題呢我們今天 Packet 現場邀請到外貿協會董事長黃志芳

以及我们联合报副总编辑应翠梅请两位跟我们一起来聊聊 AI 发展趋势以及今年 Computex 有哪些新的亮点我们欢迎两位哈喽白话财经的各位听众朋友大家好我是外贸协会董事长黄之芳 James 大家好我是联合报副总编辑应翠梅

Jimce 我想跟您請教一下其實現在 AI 變局大家其實都對於 AI 未來對未來的人生活的影響有什麼差別那其實您也有在您的著作裡面就這個變局中的抉擇裡面說到說其實驅動 AI 的原料有三個包含晶片、能源跟數據那目前全球各國都將 AI 視為重點的發展那尤其是美國、中國、歐洲都有發展自己的 AI 那您覺得各國在 AI 發展的優勢差別有哪些不同

晶片能源數據是發展 AI 三個必要的條件台灣的優勢就是我們生產全世界大部分的高端晶片這是毋庸置疑那就其他國家來講美國的話他在 AI 的科研方面絕對是頂尖全球的這個是毋庸置疑的那另外當然就是說美國在像他的

研究发展商模科技应用这些都是全球首屈一指的它有科技上领先的优势那中国大陆呢它在 AI 上面呢它也列为国家发展的重点政策所以它也是举国之力在发展 AI 我们不久之前看到中国新创公司推出了这个 DeepSeek 等一下我们可以讲一下 DeepSeek

它對整個 AI 生態系造成什麼樣的重大的影響中國另一方面,當然中國的能源政策在國家主導之下不論是太陽能、風能、核電這些的,他們也都積極在為未來佈局

中國在數據方面的優勢那更是不用講了他們有 13 億的人口那這 13 億人口的商業應用的數據由中央的這個系統他們很容易就把這些數據收集整理分析來提供給這個 AI 做應用那所以我想每個國家都有它的優勢啦

台灣能源當然政府有既定的能源政策但是我相信政府的能源政策也是有彈性的他也會因時制宜那會隨著全世界的趨勢來做不同階段的調整數據方面我們

我们有优势也有劣势优势就是我们是一个很成熟的经济体然后我们的自动运产也很发达我们的健保非常的可以说是全世界首屈一指所以我们在数据的产生方面我们人口虽然只有 2300 万但是我们也产生了很多很多的数据

但是這個數據現在看起來是由不同的政府單位不同的平台在 run 那如何把這些數據能夠在符合這個 AI 倫理法規的情況之下做一個整合而能夠讓它成為我們下一個階段發展 AI 的時候的這個軍火庫

那這個是我們台灣目前是比較大的挑戰所以各國都有它的長處也有它的弱勢

那 James 刚您提到说这三项就晶片能源数据听起来台湾在前这次三项里面除了掌握先进晶片制造这一块这其他两项就是能源跟数据虽然您刚有提到 2300 万人的产生的数据也不少可是这两点是不是我们相对比较弱势尤其大家也在讨论现在台湾能源的欠缺或者是它的持续性这样子

能源這一塊當然大家都說 AI 這個 Data Center 會耗掉很多的能源很吃電 耗電很耗電確實這是確實不過將來 AI 的發展應該會逐漸從雲端往應用端去普及我們預期未來的人類社會會是 AI 無所不在所以

这些电的问题一方面 AI 它会耗电但是就像我们在书里面讲的因为 AI 可以帮你达成更有效率的执行工作所以事实上它也可以帮你节省能源大家不要只想到耗电的那一块会有一个 offset 的效应再举个例子像 DeepSeek

它普及以後大家才發現說原來我不一定是要依靠雲端的那些大的 LLM 大的語言模型就可以做好我的工作了這個在另一方面來講可能未來對 AI 能源消耗可能不像我們原來預期的那麼的

這個無止境或者是天文數字的這個能源所以我們講到能源這塊我覺得是有很多的因素同時在發展當中那不見得說 AI 就是一條會把全世界的能源吸乾媽清的的這個道路啦但是我很好奇您剛剛有提到 Deep-Seek 的部分那您覺得 Deep-Seek 這樣出來之後會不會其實對不只是台灣甚至全球的產業可能都會有一些新的影響

DeepSync 在我看來它的一個效應就是讓你用 AI 來工作的成本大幅的降低也就是說你不需要花費幾十億幾百億美金去開發大的 AI 模型然後才能夠做你所需要的工作我們看到的現象就是說過去這幾年

这些大的 LLM 大的语言模型不论是 ChatGDP 或者是 Germany 等等这些的那它的投入的成本还有它的处理的能力跟实际能够普及商业化真正达到企业需求是有相当于一段差距那 DeepSeek 它说明一件事情就是说

將來可能你不需要投資那麼多錢你同樣的可以有開源而且是隨時可以上手隨時可以用在應用端上面從事應用的 AI 模型它的結果就是會大幅降低成本這種降低成本在歷史上它就會改變徹底改變商業模式

這個情況就很像我舉個例子以前這個海運海運在貨櫃發明之前海運的成本相對是高的但是當這個 container 這個貨櫃運輸被發明出來以後人類發現說我可以用很有效率的方式因為貨櫃可以讓你

很有效率的大量而且是有系統的可以分類然後到達陸地地以後呢可以一上貨櫃卡車馬上運送到地點那比你過去就是所有的東西全部混在一個輪船裡面有效率太多了那個就是一個革命那這個革命的時候它就會帶來新的商模那這個情況也像當互聯網發明以後然後等到 iPhone

2007 问世以后那这两个结合起来以后我们就看到所有的商业模式彻底被颠覆我们现在习以为常的这个 UberAirbnb 还有你想象得到就是你手上手机 App Store 里面所有的那些 Apps 现在不知道全世界有多少的这种生活应用的 Apps 都是在这两个加起来以后一下子无所不在

像 DeepSick 这种 AI 的软体那我相信未来一定会有其他的说不定更有效率更便宜的软体再出来所以我们可以预期的是我们一定会迎接到一个 AI 无所不在而且 AI 的价格非常便宜的时代很快就会来临那个时代的商模会跟现在完全不一样完全不一样

就像往期网路加 iPhone 颠覆了我们很多传统的往期网路已经颠覆一波了往期网路造就了 Amazon 的崛起造就了 Google 的崛起造就了 Meta 的崛起那当 iPhone 再出来以后哇 那就很多的商模又完全

被推翻了嘛那我們現在就是已經到了這個時刻了 Deep Seek 只是一個可以說就是讓他告訴你說這樣一個時代來臨了

所以其实很多人会说这两年比较像是 AI 基础建设比如说我们大家都会听到黄仁勋啊或是很多 AI 伺服器很多人会说这两年是基础建设重要的年份但像您刚刚有提到比如说像你看 Deep Seek 都横空出世之后未来其实会不会慢慢就走向这些软体商的天下它其实就变成一个新的独角兽

可能以前我们看的都是 Google 看的都是 Meta 但越来越多的软体就这样慢慢的浮现出来甚至可能会成为新一波的网际网路霸权或是 AI 霸权我觉得在人类社会当中软硬都是缺一不可所以不会说纯粹就是软体的年代那因为你的软体呢再怎么讲当你真的要应用在人类生活的时候一定要有硬体

缺一不可缺一不可你暖體再怎麼厲害你沒有硬體的話你怎麼去達到改善人類生活的目的你不能只是生活在虛擬的空間裡面我們講的元宇宙元宇宙那你大部分時間還是要在現實生活裡面就像我們現在手上戴的這些電子手錶現在幾乎功能強大到你可能十年前沒有辦法想像

運動的時候他做各種的這種監控然後這個心跳健康睡眠這些的當我再習慣的時候我現在幾乎已經一天不能沒有它這個功能它是你有再好的軟體如果沒有這個硬體你是沒有辦法來改善我的生活所以我覺得暖硬將來都需要那在應用端的時候呢

暖體的創新很重要但是還是需要硬體的支持那台灣的強項當然我們過去的強項都是在硬體方面但是我覺得最近過去這二三十年台灣的硬體製造商也培養出很強的暖硬整合的能力但是很可惜的我們都是幫美國的大客戶做暖硬整合那如果將來我們能夠發展出我們自己的商模

自己的產品把我們的軟硬整合能力應用在自己的商模 自己的產品那會更精彩如果說現在我們還沒具備這個能力那欠缺的是軟體這方面的研發人才的能力嗎還是什麼這個有兩個面向第一個面向是從產業結構來講我們的產業結構百分之特別是電子產業絕大部分是做代工

那我们的像大家讲的说电脑伺服器我们现在很骄傲就是说台湾大概生产了全世界七成的暖体的这个电脑伺服器但是我们的暖体业在全世界的市占一趴都不到这比例好低一趴不到也就是说 AI Server 我们全世界的市占率

大概在四成多但是我們的暖體不到一成你可以看得出這個暖硬的懸殊差別有多大那難道台灣人只能夠做硬體不能做暖體嗎 NO 我的觀察呢台灣人是非常聰明問題是因為我們的產業結構大部分是做代工

所以我們的這些大學畢業生或研究所的畢業生他們畢業之後找工作找到的工作其實大部分都是這些代工的工作所以他畢業之後就被鎖在這個代工的結構裡面那矽谷呢

每個去細股的都是要在軟體上面去一較高下所以它整個就是完全就是一個軟體的世界那我們的產業呢絕大部分都是代工所以我們的人才畢業之後全部被吸到這個代工的結構裡面綁在那裡那所以如果說我們要轉型的話第一個產業結構要轉型那第二個為什麼我們的硬體做得這麼好

電子業為什麼做得這麼好這當然跟我們的民族性文化但是很重要就是跟我們的教育制度有關我們的教育制度從小到大的訓練包括男生服兵役的訓練這些對於在未來職場上特別是電子業來講這些

都是特别适合做代工你是说当兵会让人家很有纪律所以我们可以做这一类的制造是吗如果用英文来讲就是 exactly 我问过台积电退休的一些主管他说因为现在的兵役是已经当到四个月嘛对像我们以前早年是服兵役两年嘛

所以他说事实上那两年在军队里面的训练就是服从而且遵守纪律这种的两年的这个训练他观察到这种世代的交替非常的明显他说这种受过两年兵役训练进入台积电的他们的这种工作纪律这种对工作的投入等等跟后来当市民的就有差别所以我们的教育

我們的教育從小呢教育的方式跟美國歐美的是不一樣的因為我自己的兩個女兒在我外派的時候她們是在美國讀幼稚園讀小學所以我就觀察到她在幼稚園小學階段的時候受到教育的方式跟台灣是完全不一樣

我們的幼稚園小 幼稚園還沒上小學就要教波波摸波就要教英文教這個教那個就去搶記那美國的小學生都在玩然後老師都在引導他們思考問題他透過生活當有時候就帶小朋友去農場讓他們去摸一些小蛇接觸一些小動物然後教導他們一些概念所以

外国的小朋友他们从小受教育的方式跟我们就不一样那我们都是连考连考连考嘛那我们就是不断地在解题目解题目嘛而且都要有标准答案对对对那做代工就是我们的品牌客户给你一个题目那我们就马上把它解出来嘛所以台湾业者最骄傲的就是美国的品牌客户

礼拜五坐飞机来台北然后把那个概念图交给业者然后他周末就是一山玩水吃喝玩乐等到礼拜一他要走的时候业者已经把 Phototype 做好你给我的题目交卷那我们的学生从小到大就是在答题答题解题解题解题所以这种教育方式用来做代工是特别适合啊

所以要改产业结构要改教育方式也要改

就像您剛講其實這有時候就變成是需求創造供給你產業的需求就是這些所以學生或那個就業市場就是創造出一些供給也是這樣子的人才對不對那如果說真的要改產業結構跟教育制度這還滿大的事情所以你看以色列為什麼是新創之國當然第一個它一片沙漠什麼都沒有

所以我去以色列拜訪創新局的局長也是我的好朋友那個 Dr. Amy Applebaum 他們創新局牆上就掛著一個 slogan 這個 slogan 我到現在印象非常深刻他說 Innovation is our natural resources

就是 Innovation 创新就是我们的天然资源以色列是一片沙漠什么都没有所以他说创新就是我们的天然资源那你为什么以色列的软体创新会那么强的原因就是他的国家的环境然后当然他们的教育方式像以色列我听说以色列英国

在十幾年前他們從小學生的時候就教導他們軟體的概念因為在上一個階段這個物聯網時代我們說那個軟體啊是你懂得軟體的時候你就能夠調動全世界的資源那個 Uber

就是一個最典型的例子 Uber 它沒有一輛自己的計程車它做了什麼事情它只發明一個軟體啊 對不對然後在這個軟體平台上面呢全世界的想要幫它開車的都可以 join 它它自己不要一輛車然後 join 它然後它只要把這個軟體設計得很好所以全世界的人都來幫它開車所以它只透過一個軟體就調動了全世界的資源這是軟體為王的時代

那未來在 AI 時代就會是 AI 為王了誰懂得用 AI 誰就是王了

那我也很好奇,因为其实我们刚刚聊到这部分其实台湾有很多的软硬结合但当然我们也应该接下来会有 AI 的新时代进来那对于台湾尤其冒险在看我们的中小企业的时候我们其实中小企业也知道好像大企业都在转型他们也想跟着要进行数位转型那你们觉得从你们跟这中小企业这样聊的过程中你们觉得他们有哪一些痛点

那特別是你們去年有成立這個 AI CEO 工作坊也獲得很大的迴響嘛所以我也很好奇其實這些業者他們都怎麼看這些 AI 的新時代他們要如何跟上呢最近有個調研機構做的調查就是台灣的企業大概只有三成用 AI 在進行工作上的優化那有七成是還沒有使用那就我們的觀念來講是因為大家不懂怎麼用 AIAI 其實

超好用好用到不行你自己有在用哪一款 AI 工具我一般就是用 ChapGDP4 最近 Elon Musk 的 Glock 我也嘗試開始在接觸我覺得要回到企業這部分就是說 ChapGDP 問世以後我們認為這個就是 AI 時代的第一個階段

等於是 Chapter 1 那這個 Chapter 1 如果你懂得用 AI 的話其實這個 AI 是非常 Powerful 那一般的企業他要用 AI 呢他要注重四個面向就是平台組織治理還有它的架構這些會有一點專業我們看到的一些現象就是有些公司

看到這個 AI 熱潮但他手上又有蠻多的資源所以他就引進了一些 AI 的這個系統花很多錢但是那個系統不見得合用不見得合用然後可能他而且有的公司甚至抱怨說他引進這個系統以後呢顧問公司會說他們

wrong 了以后碰到一些问题去找顾问公司顾问公司说那你要再 upgrade 然后你要再不断地收钱对对对就变成不断地收钱不断地收钱对那最后呢是不是真的有帮很大的忙未必所以这个就变成很多的这个要很小心的地方啦那就是说平台组织治理架构这四项基本上是

企業要從事 AI 的時候要去處理這四個面向的問題當然一個就是人才的問題但是呢真的沒有那麼難因為像我們茂協這種貿易推廣組織我們過去這兩三年在導入 AI 然後全員學 AI 在用 AI 上面我們也累積了很多很多的經驗我們有很多實際的經驗但是因為時間的關係我們今天就

就不必這個細講那現在普遍上一般的企業我們也有去了解了一下企業優化 AI 那台書的王文燕總裁她非常自豪她是 AI 總裁因為她早年在英國倫敦是學自動工程那自動工程有些人認為說那就是 AI 的前身

那他在王總裁在 2017 年的時候捐了 3000 萬台幣給中研院的 AI 學院然後台數也派了好幾十人去學 AI 然後這些人回來變成宗旨就開始優化台數內部的營運效率那他們統計現在每年因為導入 AI 他們每年可以省 62 億台幣每年可以省 62 億

王總裁的目標是在未來能夠達到每年省 300 億台幣的目標那這個只是幫你優化而已這個是 Chapter 1 那我剛才講的說將來會是 AI 無所不在各種商模重新被定義那個是 Chapter 2 那我們現在還是在 Chapter 1 的階段就是他可以幫你省錢

可以優化可以組織提升你的這個決策的效率事實上其實我覺得很多台灣的中小企業主可能從來沒有嘗試過把你公司的決策去問 AI 是擔心那個資料會外洩的這個問題嗎不是 他們可能沒有想到沒有想到 AI 可以幫我做決策

那我自己常常在 AI 上面 run 就是我該做的決策我來問他甚至國家面臨什麼問題我就問 AI 說該怎麼辦非常精彩但是你要不斷的跟他對話你要訓練他他給你一個答案以後你可以再繼續的去追問他逼問他那 AI 的好處就是一天 24 小時

然後你怎麼 abuse 他他不會抗議不會頂嘴不會去克訴不會去告勞動局你是盡量盡量的去去逼他我一直也擔心說去問他會不會這個資料上緣端然後大家知道說你在問什麼問題尤其是企業所以這幾年另外一個重點就是企業要發展企業的 AI 自己的 AI 企業的 AI

那現在也有很多的方案是在幫企業做企業的 AI 有些大的雲公司像微軟這個他們也有這個方案就是說在企業 AI 的這一端透過他們的這個雲端的 AI 然後在地端呢就是閉鎖式的

你用你的公司的資料但是用我的這個 AI 的運算能力你自己訓練然後這個是這部分是必所是的他們不會來拿你的資料你放心那當然還有很多的企業 AI 的方案我們群聯電子潘董

他就推出一個他說是窮人的企業 AI 方案那他是用他的 SSD 用 Memory 來強化他的這個運算能力所以他的運算的速度呢會比大圓模型慢可能只有七成八成但是如果你不是那麼急著

在說飛的一定要這個速度要多快的話夠用啊夠用然後它這個效率它的方案是可以讓你幾百萬台幣就有自己的企業 AI 然後跟你要花幾千萬去投這種比較大的訓練模型來比所以現在有很多的這種方案都在幫企業界解決這個企業 AI 的問題那 DeepSeek 出來以後其實會讓這些

變得更簡單 更省錢更簡單 更簡單會讓這些更簡單但是問題就是在於說你怎麼閉鎖你自己的演算不要讓人家拿走所以我們茂協這邊跟中小企業接觸的時候有一些中小企業開始用這種方式了嗎用企業 AI 的方式有很多企業現在已經開始在蓋他們自己的企業 AI

我举个例子像大的这个金控集团那他们那个是银行业他非得要有自己的企业 AI 不可因为那些都是他的客户的个个人的这个重要的隐私资料嘛所以这一块是也就是说在 Chapter 1 的时候就是我讲的平台治理组织架构企业 AI 隐私 治安这些东西我们现在都还在 Chapter 1 的阶段在奋斗

那 Chapter 2 呢就是我講的說因為將來人工智慧的成本大幅的下降徹底改變很多的商模那第二個就是機器人時代的來臨特斯拉的機器人好像明年就要上市了初估好像是兩萬美金一個機器人那現在六十幾萬台幣而已那現在人工智慧的演進你用最近有一個消息說

人類的人工智慧已經突破了圖靈界線我想大家都知道圖靈界線是什麼意思就是人跟 AI 你已經分不出來了事實上我覺得大部分的情況 AI 是已經比人類還聰明這樣講都好害怕因為我們聰明很多他們以後被取代工作都沒了怎麼辦再講回機器人但還有一個就是記憶的問題

現在我們在所有的 AI 模型的記憶它是 AI 只有短期的記憶短期的記憶那這個短期記憶當然是跟它數據處理的這個 Token 有關嘛那短期記憶但是將來的 AI 一定會有長期的記憶那當 AI 有長期記憶的時候它會更 Powerful 更可怕我們人很多事情都記不住啦

可能過了明天今天很多事情都已經記不住了那 AI 也是一樣那 AI 會這樣子是因為成本的關係因為它要有長期記憶的時候成本要更高成本更高要更耗電等等這些但這些問題將來會解決解決以後 AI 它有長期記憶的時候那就更不得了真的是跟人一樣而且可能比人都還更貼心更聰明那你把

這些 AI 跟機器人結合在一起的時候你可以想像那個是什麼樣的一個情境嘛那機器人其實現在各國都已經發展得非常的進步了特別是人型機器人我看中國大陸哇 你在人型機器人的方面是已經走得非常非常前面了在 CS 我有看到然後我看影片上面深圳也有機器人警察在巡街他還可以跟你

跟你對話等等所以你可以想像說將來我們台灣一直在講說少子化缺工就用機器人還有這個高齡社會老人家沒有人照顧這些智慧機器人將來都可以補足這一塊

我也很好奇,我們剛剛談了很多 AI 的方面其實像接下來五月份 Computex 因為去年已經跟 AI 相關了那今年的 Computex 還是以 AI 為主題嗎?會不會有一些新的元素加進來今年的展覽裡面呢?今年我們的主題就是 AI Next 就是 AI 下一步是什麼

我們就是有三個領域一個就是 AI and Robotics 就是我剛才講的 AI 跟機器人未來的世界是 AI 無所不在未來的世界也是智慧機器人無所不在的時代第二個是 Next Generation TechNext Generation Tech 這一塊的範圍就比較廣泛一點就會有很多應用面的問題

那第三個就是 Future Mobility 因為人類的移動永遠都是人類社會一個很重要的議題那過去這幾年的這個就集中在電動車跟自駕車上面所以這個 Future Mobility 在 Computex 裡面就是去探討說未來在 AI 的時代人類怎麼處理我們的移動問題

這個 Next Gen Tech 跟 Future Mobile 的體制當中其實 Next Gen Tech 裡面有一個很重要的議題就是通訊 Next Gen Communication 因為不論在互聯網 IoT 的時代還是在未來 AI 的時代你互聯網要能夠運作

必須靠通信對不對不管是有線無線 Wi-Fi 或者是光纖這些的通訊那現在已經發展到衛星通訊了低軌衛星那所以 Next Generation Communication 這些一直都是 Computex 一個重要的主題 Mobility 人類的移動所以這個大概就是今年我們的重要的這個主題

那今年会有哪些大咖来啊?去年真的很精彩去年半导体的九巨头都来台湾了今年感觉应该要来点更不一样的今年第一个我们的这个 AI 界大家最熟悉的天王巨星 Janson 黄仁勋 NVDA 的黄仁勋他会首发我们 Computex CEO 主题演讲的第一场

那接下來我們還有高通的執行長 Cristiano Amo 還有恩智浦這個 NXP 的執行副總 James Henderson 那臺灣方面這次我們安排了鴻海的劉揚偉董事長擔任這個 Computex CEO Keynote

另外一位就是林花科的蔡立行董事長林花科已經毋庸置疑他是全世界三大 IC 設計公司鴻海其實他們過去這幾年在劉董事長的帶領之下他們的重心都已經往不只是電腦伺服器甚至現在已經發展到低軌衛星通訊半導體的這些領域

所以这个刘董事长也是很欣然的接受我们的邀请来阐述说鸿海集团他们在整个人工智慧上面的布局我相信一定会很精彩那大家有注意到去年 Intel 的执行长 Pat Gelsinger 有第一次来台湾发表主题演讲当然他去年下半年他就离开了

那 Intel 新任的執行長陳立武先生他是剛剛接任沒有多久那他一接任 Intel 的執行長我馬上就去邀請他希望他也能夠來 Computex 來發表主題演講那因為他剛剛接任不久所以我們還沒有接到他的答覆如果他能夠來台北的話我相信那也會讓今年的 Computex 非常精彩

所以我想今年的 CEO Kino 的陣容也是很堅強啊對我覺得你們應該要擔心的是交通問題因為去年那個全部都擠到那邊去了對啊所以去年我們光是那個採訪的時候一堆人在那邊大家都覺得哇這真的很精彩一定要到現場我覺得因為 Computex 在台灣已經展示其實它從這個展開始到去年大概已經是 43、44 年了大概

40 幾年來那 Computex 其實也跟著全球的科技從你看 PC 然後一路進入到 Mobile 的時代然後再進入到現在 AI 的時代那您會覺得細數過去的 40 年來你覺得 Computex 展最大的變化是什麼其實 Computex 這個展與時俱進一開始它確實是在 1980 年代我們剛開始發展 PC 產業的時候

那時候就創造了 Computex 這個展覽跟這個品牌那我最喜歡講的就是說 Computex 我們來看它的這個字義代表什麼意思 ComputexComputex is all about computing 對不對你把它想一想是不是這樣子跟 computing 運算從一開始 PC 它就是一個運算的一個

一個工具啊不論是從 PC 到後來 90 年代 80 年代 90 年代 PC 然後後來到 Notebook 然後到行動裝置手機 IOT 然後到雲端的裝置所有的這一切核心是什麼核心是運算因為所有的 device 都需要運算那我們這個平台呢其實就是展示這種我剛才講的說暖硬整合嘛

你有運算你有再好的晶片但是你沒有這個 device 你是沒有辦法服務人類所以我們就是從頭到尾其實這個主題都是運算運算運算那不同的階段我們就呈現這個時代不同的運算的這個最新的樣貌所以這個就垂直剛才講的不斷的從 PC、Notebook 然後 IoT 到這個 Smartphone

再來叫雲端 cloud 再來到了 AI 時代了 AI 時代更是強調運算的重要性所以我想我們這個主軸不會變會一直延續下去將來當我剛才所描述的那個世界來臨的時候就是 AI 無所不在然後新的商模百花齊放

智慧型机器人无所不在的时候我相信我们的 Computex 应该是会更精彩

对啊因为我觉得那个开始跑 Computax 那时候一管二管三管 always 集办了所有的外国人士那时候五六月份的时候就很多外国人来然后到现在你看又进入到 AI 时代那感觉是完全不一样的对啊所以我们今天真的很谢谢 James 来跟我们分享包含最近的 AI 趋势的变化跟接下来五月份这个 Computax 展那我们今天谢谢 James 也谢谢大家收听这一集的百花财经那我们下次的百花财经再见啰谢谢拜拜谢谢拜拜

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