尽管臺商是受邀到越南投资的一方，但臺湾也得面对臺湾人力短缺、土地资源昂贵等问题，生产基地的移动是发展过程中的必然。只是过去二、三十年，臺湾前往中国投资时，藉著语言、文化上的优势，加上中国地方政府以房地产做为经济发展的主要动能，臺商惯于被奉为上宾的习性，到了越南还能依样画葫芦吗？其次，对企业而言，考察投资环境的成本是小钱，但确认投资环境是影响企业生存的关键要素，臺商不能「因小失大」，反倒应该思考逆向行销的必要性。要让越南当地政府知道，找到臺商才是「捡到宝」，唯有臺商能够真正协助当地建构整个工业的生态系。而政府或公共团体应组团考察，并主动向对方讲解臺商的优势，争取更好的投资条件，而不是看对方接待好坏，来决定投资的顺位。DIGITIMES继2022年之后，将继续主办「亚洲ICT供应链高峰会」（Asia Supply Chain Summit），也将邀请印度、越南的重量级企业与会。越南的Vinfast已经投入电动车的发展，而Vingroup也瞄准半导体等关键零件产业。臺商完全清楚发展半导体等关键零件产业是一件高难度的工作，也有时代、机缘的因素，但没有人预期中美会脱钩，也应该以臺韩都成功发展半导体的经验，永远不要轻忽越南、印度也会是未来半导体、面板生产国的可能性。在访越期间，我也向合作伙伴Becamex建议在他们经营的东方国际大学（EIU）设置人才培训推广教育与提供投资人专业顾问服务的小规模智库。从中长期的角度来说，中国的牌手机发展过程与臺湾的零件代理商关系密切，越南要发展电子工业，零件配套体系不可或缺，我们也相信在北越、南越都要兴建一套能与臺湾桃园机场紧密对接的智能仓储系统。孙子兵法有云：「言不相闻，故为金鼓；视不相见，故为旌旗」，如果臺湾政府更主动积极，就应该善用过去的成功经验，为臺商争取更好的地位。新竹科学园区、南港軟件园区都是动见观瞻，透过与其他国家工业区授权经营的模式，不仅有投资聚焦、群聚的效益，科学园区的隐性影响力，更可以让当地政府不敢轻忽臺商的力量。臺湾向外投资，过去的经验与产业生态系就是臺湾最好的筹码，但会不会用、能不能用才是关键。

从河内到胡志明市是1,638公里，开车要32小时，这个距离比首尔到臺北的1,483公里还远，两个都会区的口音也不同。越南从北到南，几乎可以视为两个国家的距离，越南政府当然知道沟通南北的重要性，但限于财力、技术，目前规划中的南北高速公路预计2030年才能完成，而高铁的計劃更是远眺2050。值得注意的是，环绕著胡志明市与河内的外环快速道路即将于2023年6月动工，以越南的国力、财政状况判断，在现实条件的限制下，要掌握越南的供应链，可能得从河内与胡志明市两个都会区去理解，而南越、北越只能各自发展，也会形成不同的产业样貌。越南在2023年4月宣称人口超过1亿人，以胡志明市为中心的湄公河三角洲有9个省，胡志明市约有1,000万人，人口最多的平阳省有300万人，也是基础建设最好的省分。对越南而言，这些优质地理条件与水电基础设施完备的都会圈邻近省分，想要的不仅仅是NB、手机，更希望能吸引高附加价值的半导体、工业电脑、网通设备厂。而具专业背景的技术专家，更希望在智能城市的建设上能让政府长官与市民有感。不但规划在地的应用需求，也跟臺湾工业电脑大厂采购相关设备，在经济每年维持7~8%的高成长下，臺商不应低估都会区的智能应用需求。此行一位参与座谈的新加坡专家说，「人才」是新加坡起步的基础，根据他的经验，只要供应投资原厂足够的科技人才，很少有投资人会说不！我们也建议Becamex以东方国际大学（EIU）为基地，先以大学教育推广建构培训基地，透过与臺湾知名大学联手，培养IC设计人才、建构零件仓储与运筹中心。这些人才不仅半导体业需要，其他科技公司也会趋之若鹜。只是越南人在外资涌进，以及西方知名大学也在越南寻找战略伙伴，臺湾如果想要争取更多的人才，不可能只以地利之便，就认为越南人才会近悦远来。位于湄公河三角洲出海口的胡志明市，是越南第一大城，三星电子（Samsung Electronics）与Panasonic在这里生产消费电子，2006年时英特尔（Intel）选择在胡志明市落脚，并带来最先进的半导体封测技术。夏普（Sharp）在这里生产鏡頭模塊，Jabil与QSIC是以EMS为主，Microchip有IC设计与研发。在邻近胡志明市的平阳省与同奈省，还没有很多电子厂商落脚，但却深具潜力，很可能是下一波重点投资区域。DIGITIMES针对越南、泰国、印度这三个布建ICT产业供应链最为积极的国家，对比这三个国家与臺湾、韓國、日本、中国、香港之间的电子产业进出口數據显示，2022年越南从这五个地区进口的半导体共336.9亿美元。其中，扣除出口的半导体，对韓國逆差157.88亿美元排名第一，其次为日本的25.15亿美元，对臺湾也有11.29亿美元的逆差。越南对这三个国家的逆差是194.32亿美元，这些都是个合理的数字。但以贸易总额计算，越南与中国、香港的贸易金额最大，中国本土的半导体产业并无经营国际市场的能力，估计这个贸易金额与胡志明市的英特尔封测厂有关。英特尔微处理器从胡志明市出口到中国，而三星手机（北越）与消费电子（南越）生产基地所需要的存儲器除了由中国、韓國供应之外，在香港运筹的比例应该也不低。

在G2大格局的驱动下，东西两个阵营并无休兵的迹象，连带影响供应链的移转。在供应链转移的过程中，臺湾的半导体与ICT供应链占有非常关键的战略地位，臺湾如同三家分晋时的雁门关一样，成为众所瞩目的「衢道」，而越南、印度、泰国则是重要的出海口。GoogleCEOSundar Pichai说，人类思维的演化速度远远不如軟件、机器设备的进化，如今我们需要更多的哲学家、伦理学者在消费者运用人工智能时，能有更多的指引。对企业界而言，知道如何定义问题，善用机器设备与工具的人将成为天之骄子。更多人在论述「軟件将生成更多的軟件」，甚至直指这是个軟件大灭绝的时代，能力强的軟件开发商将主导核心应用。然从另一个角度观察，如何具象地生产各种与消费者接触的商品也成为另类考验，永远不能轻忽美国川普、拜登两任总统与幕僚，多次强调「有意义的重新掌握供应链」，美国人明白必须与中国供应链脱钩，否则西方世界将永无宁日。那么西方阵营的科技业，在限制尖端科技、设备流入中国的同时，越南、印度与其他东协国家的角色，甚至往上游关键零件发展的步调与影响，都是值得深度探索的议题。继二月底的印度之旅后，我再度背上行囊前往南越胡志明市，探访正在酝酿新時代产业的南越脉动。相较于从中国直接移出的NB、手机生产线，南越似乎更适合将重心放在物联网的多元应用与关键零组件上。针对南越的观察，加上越南政府、企业的期待，我先预作功课，并以自问自答，加上到第一线验证正确性、可行性来分享DIGITIMES的观点。那么，产业用什么样的模式移转到越南呢？这几年越南外资直接投资（FDI）维持高档，日本、新加坡领衔投资，中国、香港、韓國的投资客也不少，但臺商挤不进去前五名，这是事实，还是另有蹊跷？根据DIGITIMES汇整數據，2022年越南的外资投资总金额为124亿美元，投资金额的排名依序为日本、新加坡、中国、丹麦、香港与韓國，臺湾根本不在前五大的排行榜中。但负责工业区开发的Becamex却说臺商是主力，这与资金可能来自中国的臺商有关，或者臺商真正的投资动能是在2022年以后。富士康、广达、纬创的工厂都在河内附近，如今北越渐趋饱和，如果往南越移动的话，整个供应链将要面对不同的条件。

韓國总统尹锡悦近期在美国国会的演说，引起了韓國已经站队西方阵营的说法。几个月前我已经说过「韓國没有选择」，但尹锡悦的表态，只是反映了美国主导东亚大局的影响力。另一方面，韓國国内的反中氛围，更是促使尹锡悦明确表态的关键。近期电视还出现印度外交部长苏杰生（S. Jaishankar）与俄罗斯外长发表共同声明的画面，不久前我接受印度外交部之邀，到浦那（Pune）参加亚洲经济对话论坛。占著担任讲师之便，我与苏杰生有过短暂的对话，苏杰生在话语间总是流露著印度上流社会常有的精明与大国架势。苏杰生说，印度会以国家利益做为衡量外交关系的基础。是啊！印度是个大国，甚至是美中贸易大战中足以影响美国的国家，但印度也得找到平衡中美战略关系的重要法码，借以获取最大的利益。为了帮庞大的年轻人口找到工作机会，印度利用G2对抗的机会，积极争取成为下一代的世界工厂。印度与中国的竞争，是与生俱来的DNA，在中印都缺乏的能源上，印度怎可能放任中国无上限的采购俄罗斯能源，我知道印度购买更多的俄罗斯石油，而过去印度的武器系统也有很大的比例来自俄罗斯。美国是一个以科技、金融、专利为基础，以军事力量为后盾，让全世界都望而生畏的国家，不要随意挑战美国在专利技术与美元的霸权地位。英国前首相邱吉尔曾说：「过去400年英国的国家战略，是避免低地国家被欧陆大国所占领」。低地国家是指比利时、荷兰，而欧陆大国指的是德国、俄罗斯。每个国家都应该有国家战略，国际关系与意识形态、普世价值有关，但国家利益仍是最根本的问题。电子业前辈郭臺铭正为总统之路殚精竭虑，他说要在中美之间走出自己的道路，无论他能说出多少道理，有人愿意想总是件好事。只是复杂的国际关系，不能只靠想像力或坊间的媒体评论来构思，也很难类比商场上的买卖。我们不能期待政府官员、外交官，前天谈电池、昨天谈半导体，现在又要评论法国军舰靠著中国沿海北上代表的法国外交政策。这种整合性知识的政策人才最难被工具所取代。而臺湾处境艰辛，靠著ChatGPT或TruthGPT是无法找到答案的，我最想知道谁能比照邱吉尔，讲出一套臺湾可以遵循的国家战略。

Google查找趋势（Google Trend）是个好用的工具，有时我会透过查找热度变化情况，观察某个议题的发展。这次我键入AI技术典范转移的3个字词「Expert System」、「Deep Learning」、「Generative AI」，看看会呈现出哪些结果？若以Google Trend最早能提供查询數據的时间2004年作为起始时间，「Expert System」的查找热度一路往下，而「Deep Learning」则从2013年起查找热度开始走扬，并于2014年与「Expert System」出现走势交叉的情况。Expert System是早期真正商用化的AI技术，属于规则式学习（rule-based learning）。其组成包括知识库、推论引擎和用户界面等3部分，透过大量请教专家，采用if-then-else的结构将专家知识和经验建成知识库，推论引擎则根据知识库中的规则和推论机制来推论和决策，用户界面则是如同ChatGPT，可用问答方式来获取专家系统推论的答案。Expert System热潮在80年代，因人类诸多内隐知识难以表达与形成规则，及规则式学习建立与维护數據库的复杂度随时间持续提高，专业领域专家系统（如医疗、土木等）逐渐式微，而一般企业管理用途的规则系统，逐渐被整合至如甲骨文（Oracle）与SAP等业者的企业应用軟件中。2012年多伦多大学教授Geoffrey Hinton与其2位博士班学生Alex Krizhevsky、Ilya Sutskever发表〈ImageNet Classification with Deep Convolutional Networks〉此一论文，带动Deep Learning兴起。机器视觉领域有个2010年由李菲菲发起的奥林匹克级学术竞赛（ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge；ILSVRC），前2年优胜团队都是采用传统的机器视觉技术，Krizhevsky、Sutskever与Hinton的CNN神经網絡模型AlexNet，在2012年竞赛「top 5 test error rate」指标中，创下竞赛以来的最佳成绩15.4%，领先第二名的26.2%近11个百分点，从此Deep Learning跃为机器视觉领域主流。当2015年微软（Microsoft）的ResNet以错误率3.6%胜过人类肉眼的5%错误率时，包括智能交通、人脸識別、瑕疵检测等多元市场商机随之起飞，也反应在从2013年迄今「Deep Learning」查找热度上。相较于「Deep Learning」为既有數據进行分类与分群等分辨工作（如人脸識別），「Generative AI」则是学习输入數據的模式和结构，其后根据训练数据的分布，生成相似但全新的数据。2014年的Ian Goodfellow提出的生成式对抗網絡（Generative Adversarial Network；GAN），可说是带动生成式AI发展的里程碑。接下来这几年查找热度微幅上扬，生成式AI主要是在专业族群中愈来愈受关注，直到2022年11月ChatGPT的横空出世，引发媒体与社会大众的关注与使用，查找热度才急遽攀升。若直接比较ChatGPT与Expert System及Deep Learning，更可看到由于ChatGPT的爆炸性查找热度，相对而言，Expert System及Deep Learning的查找热度已被摊平成贴近水平的直线。Expert System之父Edward Feigenbaum在2007年接受美国电脑历史博物馆（The Computer History Museum）口述历史访谈，在被问及「我们如何赋予电脑知识?」时，他回答「我想唯一的方法就是依循人类文明现有的方式。我们借由文本这个文化结晶来传递知识。过去是手稿，接著是印刷文字，现在则是电子文本……我们需要想办法让电脑读化学书来学化学，读物理书来学物理，或者是生物学等其他学科……我们的人工智能程序是手工制作并以知识建造的，除非我们有办法设计出能够阅读、理解文本并从中学习的程序，否则我们将永远无法突破。」（引用自阳明交大《数理人文》期刊第10期，〈人工智能专家系统之父—专访涂林奖得主费根堡之生涯回顾〉一文）Feigenbaum那时并未料到，Google的BERT与Open AI的GPT等近年发展的LLM在训练文本上的惊人数量级提升。以Open AI来说，从2018年GPT-1的5GB训练数据量/1.1亿个参数，提高到2020年GPT-3的45TB训练数据量/1,750亿个参数。之后Open AI便不再公布训练數據量，但最新发布的GPT-4估计可能超过1萬億个参数。带来的突破性成果正在为全世界各个领域的人们所尝试与运用中。Deep Learning的2位关键开创者中，Ilya Sutskever是OpenAI的联合創始人及首席科学家，持续推进最前沿AI技术的发展，但近日Geoffrey Hinton却离开Google，且呼吁人工智能给人类带来的威胁可能比气候变迁更急迫，而曾是Open AI共同创办者的Elon Musk也大声疾呼暂停开发和测试比GPT-4更强大的语言模型。我不禁想问如今已87岁高龄的Feigenbaum，身为自然语言处理AI宗师的您，当强AI时代愈来愈近时，人类该如何踏出下一步呢？

日前到竹北去拜访科技界的前辈宣明智，我跟老宣说，我们两人第一次见面是1986年，他很惊讶地看著我，你怎么记得？1986年时，MIC第一次主办「收费」的研讨会，包括老宣在内的很多业界资深前辈都自己来参加。我问老宣，为何愿意参加付费的研讨会？他说相较于一次200元的费用，我们的时间更昂贵，这是我从老宣身上学到的第一堂课，这也是我认为优质信息可以收费的源头，所以我们也认识37年了。老宣现在把重心放在车用电子与智能医材的事业上，他认为臺湾拥有最好的电子与医疗人才，两者的整合将带来极佳的经营效率。前阵子与他在互贵兴业见面，这家公司发展内视镜与智能医材，相对于证照取得，甚至面对中国挟庞大的市场与资源竞争，臺湾从电子业发展经验出发，仍可以取得极大的优势，但产业资源的整合仍是一大考验。针对产业资源整合的方案，宣明智提出「虚拟园区」的概念，我说虚拟园区必须有3D、4D甚至5D的概念，透过人工智能的信息汇整技术，就可以让潜在客户找到可能的解决方案。我认为，相较于电子业至今仍是「Top-down」为主的产业信息流通架构，智能医材多元变化，「Bottom-up」由下而上，以拉力为主、推力为辅的应用商机，完整的數據库更为重要。每一家公司发展的医材都有适用的关键字，例如科别、供应商、技术类别、应用领域、目标客户等，根据标注的关键字，配合數據库的经营管理，就可以打造出一个虚拟园区。这个观念并不难，「知易行难」才是问题。多数自以为拥有关键技术的人，会以发展突破性的产品为职志，而具有IT专长的人，很少人拥有产业营运概念，甚至具有管理专长的人，也缺乏深度理解市场需求与技术变革的耐心。最后碰到的问题是，「到底谁出钱？」很多人期待有人「登高一呼」，根据麦肯锡（McKinsey）研究，能够串连利益关系人的专家，被工具取代的机率最低，我深以为然，这也是我的创业经验。臺湾不缺钱，建构这种服务机制的产业环境也是绝无仅有，需要的是愿意蹲下，弯腰查找与建构數據库的专家而已。

2023年第1季电子产业上下游仍处库存调节阶段，在营收表现上相较2022年同期多呈停滞甚至衰退。然而，大型（Hyperscaler）云端服务业者营运表现相对仍佳，加上生成式人工智能（Generative AI）带动的新应用热度正夯，后续成长动能值得关注。2023年第1季亚马逊（Amazon）AWS营收达213.5亿美元，年增16%；微软（Microsoft）Azure营收年增27%，另外Google Cloud Platform（GCP）营收年增率亦达28.5%。上述3家业者占公有云端服务市场比重约65%，维持强者续强的态势。 回顾过去5年公有云端服务市场成长情况，年复合成长率超过20%，AWS约占全球IaaS、PaaS及代管私有云（Hosted Private Cloud）服务市场的3分之1，维持第一大地位。AWS近期表示已对全球超过10万个客户提供人工智能／机器学习（AI/ML）服务，相对于亚马逊非云端业务，近几年AWS营收年成长率高出15~20个百分点、营业利益率也高出20个百分点以上，是亚马逊整体版图扩张及获利成长的主要动力所在。微软云端相关（包括Azure、Microsoft 365等）营收比重亦大幅提高至占整体公司营收约45%，企业策略定位明显转向云端服务，在云端服务市场占有率亦逐步攀升，居全球第二大地位。随著微软生成式AI服务将导入旗下各个产品上，对云端业务推广预期将有推波助澜的效果。展望2023年，受全球经济景气动能减缓影响，云端服务市场成长动能确实不及2022年，如AWS营收年成长率在2022年第4季时为20%，2023年第1季减少至16%，预估2023年第2季时成长率再减至12%。不过，以中长期而言，云端服务市场的长期发展仍应正面看待。由于企业IT采云端方式进行可带来弹性，资产投报率将会较佳，IT支出朝向云端转移的趋势不大可能逆转，加上AWS表示目前全球IT支出仅10%是在云端进行，后续云端服务市场的发展空间仍相当庞大。为因应云端服务市场成长趋势，云端资本支出势必连带成长。以2023年第1季为例，微软、Meta的资本支出年增率分别约24%、28%，2023全年亚马逊的资本支出预算虽预估将较2022年减少，但AWS的部分则可望继续成长。臺湾服務器厂商的客户组成，来自于惠普（HP）、戴尔（Dell）、浪潮等服務器品牌业者比重已退居第二，云端服务业者则已跃居首位，且后者比重近年来持续攀升。因此，云端服务业者的服務器订单，对臺厂重要性日增。臺湾与云端服务相关的产业主要包括晶圆代工、IC载板、高速传输界面、服務器组装以及电源供应器、机柜等次产业。以最直接相关的服務器业者而言，臺湾占全球服務器生产即超过93%。短期方面，根据DIGITIMES Research的调查，由于客户调整订单等因素，第1季全球服務器出货量较2022年第4季衰退，跌破400万臺（以主机板计算）；2023年第2季因第1季基期较低，及品牌商新平臺可望优先放量，预期出货将有低个位数季增。展望未来，云端服务市场成长趋势未变，在生成式AI引发的新浪潮下，高单价的AI服務器出货量成长可期，尽管占比有限。关于最新服務器产业的分析及预测，请参考DIGITIMES Research服務器产销调查报告。延伸报导产销调查：1Q23全球服務器出货跌破400万臺大关　2Q23出货将仅季增3.9%　ChatGPT效应有限

亚马逊（Amazon）是一家假装成網絡书局与零售代理的人工智能、大数据公司，现在主打云端服务；大椽（DIGITIMES）则是一家假装成报社的电子业专业信息服务与顾问公司，同时拥有「Data」与「Intelligence」两大优势，所以才能在媒体的黑暗时代存活。我的创业基础与专业知识，来自于1980年代中期臺湾以资策会MIC建构科技专业智库的经验。当年行政院的科技顾问Bob Evans跟李国鼎资政建议，臺湾中小企业多、政府官员对于科技大势所知有限，可以成立一个专责的任务团队，搜集、分析全球产业信息，这是MIC的源头，创业能够侥幸存活，也与在MIC工作时累积的经验有关。我深知信息的影响力与价值，如果数据是21世纪竞争的关键，那么对于产业的深度理解就更为重要了。臺湾小，不可能以人口优势创造数据、掌握数据。将所有的信息转化为具有意义的「Data」，并透过模塊化不断的连结，发挥专业数据的影响力，这便是臺湾科技产业的共同价值。如果产业往东协、南亚移动，与这些国家建构亚太ICT产业供应链的专属智库与战情系统，将更具战略性的意义。就电子业而言，臺日韩是亚太地区最先进的产业体系，这些地区主要的电子业都已经上市，不难从定期发布的新闻中掌握关键趋势。一般而言，产业信息关键在于如何定义内容与取材范围。除了报导各国上市的主力企业之外，透过公开信息，水平对比亚太供应链中的核心企业，也是DIGITIMES的任务与定位。例如，对比亚太30大EMS制造厂、东协与南亚20大电信公司、30大系统整合商、东协与南亚国家半导体进出口数据对比等，都是可以独创，但又具备国际视听影响力的关键信息。亚太国家中，堪称一线大国，且与臺湾ICT供应链具有高度连动的国家包括印度、越南、印尼、泰国、新加坡，其次是马来西亚与菲律宾。抢占制高点，定义亚太供应链价值相较于「散弹型」的国际行销，以臺湾电子业为核心的亚太ICT产业供应链信息，只要掌握原创性，既可以满足企业开拓市场、寻求伙伴的需要，也可以反向行销，让潜在客户自行上门。这些工作不见得是个别企业独立进行，掌握话语权的工作，DIGITIMES也有舍我其谁的企图心，能让臺商的核心优势继续延续与扩张，锁定东协、南亚新商机，也是我们对臺湾产业的承诺与共同价值。我曾为过一位电子五哥总经理：「给印度10年、20年，印度有机会超越臺湾吗？」；答案是否定的，那么为何要害怕呢？反倒应该从长期思考臺湾的核心优势，并以「剥洋葱」的方式，分阶段取得战略性的价值。

在全球化的时代，经济规模、效率是生产制造的关键要素，而地狭人稠的臺湾，更是将产业群聚效益发挥到极致。2000年前后，臺商大举前往中国发展，生产基地也从珠三角延伸到长三角，甚至成都、重庆、郑州落脚，中国的经验是垂直分工的极度发展。加上iPhone出现、中国本土经济蓬勃发展，在中国制造2025的概念下，给了中国建构本土电子工业供应链的契机。在地政府支持的电子大厂遍地开花，开始与臺商争抢苹果（Apple）供应链，而中国本土业者除了垂直整合的条件之外，更可以利用本土市场往水平整合的创新需求推进，很多人都预判臺商的好日子已经到了尽头！如同前述，1979年新竹科学园区创立之初可以用乏人问津来形容，但臺湾的产业政策跟企业经营一样充满了弹性。不像是日本的竺波或韓國的大德科学园区，过度偏重研发，导致科技类的生产制造活动难以落实。臺湾的科学园区也欢迎量产制造，更与几公里外竹东工研院高度连动，两者之间相互支持，但不相互统属，也保持了该有的独立性与弹性，这些都是新竹科学园区的成功要素。1980年代的中期，臺湾个人电脑与周边设备制造业开始起步，从汐止一路往南延伸的科技工业带，正因为新竹科学园区有了很好的中继力量。本土的电脑制造业、海归的半导体菁英，都在竹科的大旗下形成新的产业聚落，如今更因为半导体制造能力而名闻遐迩。竹科有限的土地已经充分利用，政府在臺南、臺中复制了产业聚落，也得到很好的成效。但我们相信「竹科」的大名不仅可以是臺湾的护国神山，更是臺湾产业新南向的尖兵。诚心建议竹科以授权或合作的模式在南向国家插旗，有了竹科之名，臺商更容易形成产业聚落，而在地政府「忌讳」竹科之名，也不至于过河拆桥，将竹科经验传承、复制、善用到海外，可以让竹科的无形价值再创新局。

我们可以从印度、越南、泰国进出口的半导体与电子产品结构，虚拟研判未来的供应体系。东协南亚主要国家进口的半导体，多数是从中国、香港运筹，但中国、香港并未具有国际销售实力的半导体零件，反倒是臺商业者举足轻重。一般而言，零件代理商将客户区分为TBM、CBM、MBM（详见上一篇）。根据DIGITIMES在第一线访谈数据得知，现在东协、南亚进口的半导体零件，主要是以臺商体系的需求为主，中国业者次之，反倒MBM的成长有限。以印度进口的半导体为例，将近80%来自中国与香港，显然就是臺商在当地运筹体系调度的，而不是原产于中国的半导体。这个大趋势对照地缘政治上的演化，显示、模拟了零件代理商未来可能的布局。一方面在地业者将会崛起，印度的TATA、Vedanta在与臺商结盟之后，在地业者的比重将会增加，加上臺系的富士康、和硕、纬创三家公司在印度生产的手机不仅满足国内市场，甚至已经开始出口海外市场。加上臺达电与服務器、网通业者都虎视眈眈，尝试满足当地的需求，臺系业者的需求将大幅提升，也提供臺湾重新思考以桃园机场、新竹园区为核心的「亚太运筹中心」計劃。1990年代中期，臺湾尝试推动的亚太营运中心計劃并不成功，关键在于臺商往中国移动，且都以中国为外销的第一选择，导致过去20多年，两岸贸易的失衡，臺湾也出现过度仰赖中国市场与产业的现实。前进中国的产业界以效率为尚，经营上各自为政，但未来的物联网、区域生产需求，都需要更完整的解决方案，例如系统制造大厂与电源业者之间的关系正在改变。过去以中国为核心时，大家各怀鬼胎，都会担心口称合作，但私下备战的心态。现在市场延伸到东协南亚，就算大集团也认为「量产」不是唯一选择，「分工」可能是最佳的事业模式，愿意思考战略合作的企业正在大幅增加。1980年代初期，臺湾的零件代理业以代理商、贸易商的身份起家，之后随著产业规模的扩大，以及中国生产基地的需求，开始建立技术支持与智能仓储的能力，而透过上市柜的程序，社会资本也给予适当的支持，如今的零件代理业也成为供应链中不可或缺的环节。2005年开始，世平兴业透过整并，与品佳、友尚、铨鼎合组大联大控股集团，成为全球顶尖的零件代理商，近几年推广LaaS（Logistics as a Services）的概念，希望透过共同建构的智能仓储系统，提供多样化的仓储服务，甚至透过流通数据的掌握，深化仓储服务业的价值，将主力业务延伸到医药、红酒等高单价的运筹服务上。