從AI變革談台灣經濟三角習題

一趟矽谷之行，深刻的體驗貧富落差、世代落差與產業落差的問題。舊金山與矽谷成為兩個世界，在矽谷的史丹佛購物中心，穿梭著富裕的消費者，餐廳吃頓飯得支付22%小費，年薪20萬美元以上的軟體工程師成為天之驕子，但他們也擔心，有一天自己被科技取代。

ChatGPT一出現，英國電信、Vodafone立即宣布大量裁員，打敗軟體工程師不是另一家公司的軟體工程師，而是軟體或其他的新興科技。

我們都知道，真正成功的公司對手只有兩個，一個是自己，一個是無法掌握的新科技。顧問公司麥肯錫（McKinsey）說，人工智慧技術進程提前了10年，企業經營者得站在第一線觀察改變、因應改變。

這個水太深了，一般凡夫俗子很難一窺虛實，贏家全拿的劇本不斷上演，這幾年不再有那麼多新創公司創造驚奇，比較受到矚目的是生態系的呼朋引伴。

打敗一家公司容易，打敗整個生態系困難或者曠日廢時。在台灣，伺服器上下游產業，從上游的IC設計、晶圓代工、封測、零件都有商機，下游的伺服器生產、工控應用也都水漲船高。

台灣的壓力不在有沒有商機，而是商機也集中在特定的產業領域，AI概念股被大家吹捧，只要能圍繞在以NVIDIA與超微（AMD）的生態圈裡就可以賺得盆滿缽滿。

最近黃仁勳、蘇姿丰分別到台灣停留了10天、5天，他們不是來享受家鄉味、吃麻花捲的，是在網路巨擘動手之前先來綁樁。被綁的企業都可以分一杯羹，那麼分不到這杯羹的其他企業、產業，就要面對資源往贏家流動的現實。台灣不是沒有荷蘭病，而是變形的荷蘭病而已。

西元2000年時，台灣製造業佔比跌到19.8%，產業空洞化的說法每天見諸於媒體。但在2018年起的G2大戰，去全球化的新浪潮席捲全球之後，台商大舉回流，累積投資資金為2.5兆台幣（約800億美元），可以想像的是，回流的資金大多集中於製造業。

根據政府統計，2022年的GDP中，有37.7%來自製造業的貢獻，與2000年的19.8%相比，相去將近1倍。我們可以說過去20年台灣從「去工業化」，走向「再工業化」之路。

從正面角度觀察，增加就業機會、提升所得水準都是可喜可賀的大趨勢，也都知道一級產業（農業）是弱勢產業，服務業比重雖然高達6成，但薪資只佔5成左右。

亦即台灣的服務業是低薪的服務業，那麼「再工業化」的大潮無法扭轉的情況下，我們有機會以製造業所需的知識服務業，為台灣的服務業帶來新的面貌嗎？