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2021 年 9 月 26 日晚上十點，新竹某電子廠的供應鏈主管收到一則訊息。 「昆山廠因為限電政策，明早六點起全面停工，復工時間未定。」 他盯著螢幕，第一時間想的不是「損失多少」，而是：「我有哪些料會斷？」手上有二十幾家上游供應商，十幾條產線同時在跑。有些物料是昆山獨家供應，有些雖有備援，但不確定是否能即時補上。更麻煩的是，他不知道這些料「現在在哪」——有些剛出貨、有些卡在倉庫、有些根本不知道生產了沒。 他打開 ERP 想查庫存，但畫面跳出來的是三天前的帳面數字。實際還有多少？夠撐幾天？哪些訂單會延遲？沒有人能給出答案。 他開始打電話。先是打給昆山供應商，沒人接。再打備援廠商，對方說「要查一下」，然後就是漫長等待。天快亮時，資料才逐一湊齊，而產線，已經開始缺料。 那一晚，台灣有數十位供應鏈主管在做著同樣的事。盯著通訊軟體、查貨況、發郵件、
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這週的國際科技新聞，一邊是 Google 推出 Gemini 3、Banana Pro、NotebookLM 的大規模更新，一邊是 Jeff Bezos 重返 CEO 位置、準備打造能理解物理世界的 AI 新創。但當全球的 frontier model 快速往前跑，這些技術真正會先撞到誰？答案其實很明顯——跨國製造與供應鏈企業。 不只是因為 AI 會加速工廠、財務、物流系統的自動化，而是現在的地緣政治、關稅政策，已經逼著企業把「資訊、流程、系統」打掉重練。從晶片禁令、301 關稅到產能南遷，企業現在最需要的不是某個炫目的模型，而是：到底要怎麼在多國營運時保持一致性、透明度與可治理性？ 也因此，我們在 12/3（二）
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在台灣製造業，匯率波動、月結壓力與 ESG 揭露正同時湧上 CFO 桌面。問題看似分散，根源卻一致：資料散落各系統、更新不即時，決策永遠慢半拍。當台幣升值 1% 就能吞掉半個百分點毛利，當月結需花五到七天手動對帳，當碳排數據卡在供應商，CFO 想要的已不是「報表」，而是「提前一週看到風險」的能力。
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這週在台灣最大的討論，可能要頒給這四組關鍵詞：《經濟學人》、央行、新台幣升值、台灣病，雖然我們有些讀者來自香港、美國或其他地區，但這場爭論絕對不僅是「台灣內部的財經話題」。 四天前，The Economist 以〈The hidden risks in Taiwan’s boom〉為題，點名台灣多年來的結構性經濟問題：新台幣長期被低估、央行無法自由升值、壽險業擁有超過 7,000 億美元的海外曝險、外匯存底遠高於國際常態，還有出口導向下形成的資產配置錯位。在這篇文章與同期的另一篇評論中，經濟學人直接給這個現象取了一個名字——台灣病（Taiwan Disease）。 這些跟 AI 有什麼關係？台灣長期靠晶片出口美國，正是造成常年貿易順差的源頭之一。過去還可以當成一個單純的產業榮景來談，但從美國 22 年禁止向中國出口 A100、H100 時，晶片已經不再是科技話題，而是正式升格為國安議題。
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美中關稅戰再起，台灣製造業正被迫重新定義「供應鏈韌性」。 2025 年初，美國再度擴大《301 條款》，對中國鋼鋁、電池材料、電子零組件課徵 25% 關稅，短短數週內，多家台廠被迫調高報價、重排交期。這不只是成本上升，更是供應鏈節奏全面失衡。 PwC Consulting 結合 SAP 的 Control Tower、IBP 與 EWM 三大平台，提出「可預演的供應鏈」解法，幫助企業即時看見異常、模擬多情境風險，並快速重配物流與倉儲。從「看不見」到「能預演」、再到「自動行動」，成為台灣製造業在地緣政治與關稅夾擊下的生存關鍵。
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前兩週我們有一場活動是《關稅新局》，邀請到 PwC 的兩位專家來講關稅的議題。 在直播前，我和 PwC 全球稅務服務的曾博昇會計師聊天。 他說，有次去美國參加聚會，發現現場的人居然在交換彼此吃安眠藥的心得。 有人說「我這款很好睡」，另一個人立刻回：「不行不行，那款太弱了，我這個更有效。」 那一刻我突然意識到，在資訊時代下來，我們靠閱讀、課程、社群、影片，不斷補充資訊，很多時候不是為了學習，而是為了「不要被落下」，好像安眠藥會變成我們努力的標籤，但我覺得這是危險的訊號。 所以最近晚上，我開始固定去聽 Netflix 的冥想正念指南，沒有什麼學冥想的目的，單純放下知識輸入的需求，還蠻推薦大家的（可以看完這篇電子報再去XD），希望在忙碌的節奏裡，我們都可以抽空練習一下如何真正放鬆自己的身心。 本周焦點事件 1. 開發者揭 ChatGPT 罕見漏洞：你的對話會被送進 Google 搜尋庫 2. PayPal
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當全球供應鏈因地緣政治被迫分散，製造不再只比成本與效率，而是比「協同能力」。NVIDIA、Apple 等科技巨頭在全球移動產線的同時，台灣反而逐漸成為跨國製造網絡的決策中樞。本文解析 PwC & SAP 如何以 S/4HANA、IBP 與 Control Tower，協助企業從「製造者」走向「全球製造的指揮中心」。
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能源與算力的不平等，相信大家已經從能源概念股的漲幅程度看得出來。 AI 的熱度一路飆升，但背後的配電、冷卻、土地、建廠都跟不上。根據 CNBC 去年的報導，全球新建的資料中心園區，其峰值用電可支撐 70 萬戶家庭，單一園區的需求高達 1 GW（十億瓦）。 有限資源不只有電力，土地也成了戰場。美國開發商 Tract 表示，它已在全國為 AI 基礎設施組裝了超過 23,000 英畝土地。AI 的浪潮不只是演算法革命，更像是一場新的「能源殖民」。 能源現在成了這場 AI 革命最稀缺的資源。 算力是指數增長的，但能源供給卻只能線性擴張。 那就進入我們本週精選的 AI 新聞，搭配一段觀察筆記， 讓你不只是看熱鬧，也能看懂門道。 本周焦點事件 1. NVIDIA 宣布 2026
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AI 開始取代你的第一個分頁？OpenAI 推出 AI 瀏覽器 Atlas，能看畫面、能記住網站、還能自動點選完成任務，正式加入 AI 瀏覽器大戰；Anthropic 也將 Claude Code 推上雲端，一邊改 code、一邊處理多個任務成為可能；Netflix 則開始用 AI 協助預算試算與腳本製作，將生成式 AI 拉進影視產業的幕後；Meta 大砍 600 名 FAIR & AI 基礎產品結構員工；我們也整理了他對 AI 發展邏輯的核心思維。這些新聞背後，藏著哪些你該注意的信號？
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日劇《下町ロケット》（下町火箭）講的是一間小工廠靠自研技術打進大企業供應鏈的故事，熱血背後，其實藏著最真實的製造業痛點——當每個部門都想「多備一點」以防萬一，庫存卻越堆越高。 PwC Consulting 協助一家高精密製造企業導入 AI × IBP 庫存優化計畫，重構權限模型與預測機制，在幾季內削減 40% 可控庫存。這篇案例揭示：減庫存的關鍵，不是砍料，而是讓整個組織都能「看得清風險、算得出彈性」。
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Elon Musk 曾說：「The supply chain stuff is really tricky.」這句話點出了半導體與高科技製造業共同的難題——預測錯位。當業務、生產與財務各自為政，企業就會陷入庫存失控與決策延宕的惡性循環。本文以 PwC Consulting 協助一家全球半導體製造商導入 SAP IBP × S&OP × FP&A 的案例，解析如何從「救火模式」轉向「預演模式」，打造能即時對齊決策的「共識引擎」，讓企業的 Planner 從救火隊變成真正的操盤手。
AI 模型帶著 1 萬美金下場投資，GPT-5 慘賠、DeepSeek 大賺；Karpathy 再嗆 RL 學不會東西，提倡人類式學習；AI 產文佔比一度超越人類，現已打成平手；ChatGPT 宣布開放成人模式，AI 陪伴進入敏感試驗場。這些新聞背後，藏著哪些你該注意的信號？