图灵奖（Turing Award）得主Geoffrey Hinton在日前公开讨论人工智能（AI）的风险。AI「往往会从分析大量数据中学到意想不到的行为」。这并非意味着具有自主意识的AI会摧毁人类，而是我们无法预测AI的行为，特别是当个人和企业允许AI系统不仅生成其自身的代码，而且在自己的计算机上运行这些程序时，Hinton担心「有一天，真正的自主武器将那些杀手机器人变成现实」。第一个实际的AI系统是由Edward Feigenbaum及Raj Reddy实现，称为「专家系统」，是一种智能的电脑程序，能运用知识与推论来解决只有专家才能解决的复杂问题；他们也因此一贡献荣获1994年的图灵奖。然而，许多系统需要模拟的参数甚多，至今仍然无解。可见计算机模拟的应用博大精深，即使今日AI技术突飞猛进，有许多题目仍值得深入研究。图灵（Alan Turing，1912~1954）在1950年发表一篇重要论文〈计算机与智能〉"Computing Machinery and Intelligence"，首次谈论到AI，并提出图灵测试（Turing test），为信息领域创建智能设计的标竿。图灵测试指的是，如果一台计算机能够欺骗人类， 相信它是人类，那麽它就应该称为智能计算机。AI缘起于模拟人类行为，自然也常用于社会学。密歇根大学的政治学教授Robert Axelrod，在1980年代进行一连串电脑模拟实验，找一群专家写出不同电脑程序，模拟人类行为，让这些程序互动、合纵连横，看哪个程序最后会胜出。这些程序有些模拟「金律」，有些模拟「银律」，有些则模拟「铁律」。所谓「金律」（Golden Rule），语出《新约》7:12「无论何事、你们愿意人怎样待你们、你们也要怎样待人」；「银律」（Silver Rule），语出《旧约》21:24「以眼还眼，以牙还牙，以手还手，以脚还脚」；「铁律」就是「己所不欲，先施于人」，外在表现是「先下手为强，后下手遭殃」。结果最成功的是模拟「银律」的Tit-for-Tat程序。这个程序一开始采取合作，若对方也肯合作，接下来则仍采合作策略；若对方吃你豆腐，下一步你就占回便宜。在实验中，实施金律的程序一败涂地，屍骨无存，可见咱们先总统蒋公介石对日本「以德报怨」的做法是行不通的；实施铁律策略的程序一开始也有不错的表现，但长期下来，所有被它吃豆腐的人不是死了，就是躲它远远的，它最后也没戏唱。有一个铁律例子，就是石油大王John Rockefeller（1839～1937）。他专耍先下手为强的手段，整垮所有对手，成为最有钱的人。但他的手段未免太狠，大夥都不敢恭维。Rockefeller也知道自己以前做事实在不上道，因此在退休后的余生，致力于慈善事业补过。然而，他过去的作为仍然祸贻子孙，他的后人能力再强，条件再好，想选总统，至今都选不上。延伸报导从Google查找趋势看三大AI技术浪潮

在Chris Miller所着《芯片战争》（CHIP WAR: The Fight for the World’s Most Critical Technology）一书中，多次提到Gordon Moore（1929～2023）与加州理工学院（California Institute of Technology）米德教授（Carver Mead）的互动。在1965年，当Moore还在快捷半导体（Fairchild），手绘出从1959～1965年每一矽芯片中晶体管成长数字，总计只有5点数据，并预测未来成长会依照每1.5～2年以1倍的速度增加。Mead教授当时是快捷半导体的顾问，随即将此称之为「摩尔定律」（Moore's Law）。Mead曾回忆，当时他正在研究半导体内电子的量子穿隧效应（tunneling effect），在此事后没多久Moore就问他，穿隧效应要在很小的尺度才会发生，那晶体管可以做到多小的尺寸？Mead花了些功夫答覆此问题。1968年，Mead提出晶体管尺寸微缩理论（scaling），也就是在MOS晶体管的闸极长度微缩同时，每一晶体管所需耗用的功率是与长度成平方的下降，同时晶体管速度却等比例增加—即晶体管效能是随着晶体管闸极长度微缩，而呈现3次方的改善。当Mead在学术会议上，报告MOS微缩理论时，并预测未来1个芯片上可以有上亿个晶体管存在，并没有多少人相信Mead的理论。当时认为在这麽小的尺寸下，光是所产生的热即足以烧毁整个晶体管。事实证明Mead是对的，Moore's Law横跨超过50年时间，最主要的基石在于尺寸的微缩，而Mead的理论提供Moore's Law的理论基础。Mead在1970年代初期，即洞悉未来芯片上可以制作出众多的晶体管，代表将拥有庞大的算力，其也因此建议英特尔（Intel）高层，发展电脑所需的芯片。不过，如何有自动化的IC设计工具，处理日益复杂的电路设计，成为一个关键议题，Mead的研究随即转向IC设计。Mead于1970年在加州理工学院开设VLSI课程，在课堂上并将学生所设计的各式IC，用统一的光罩，手刻出布局图，最后完成硅片的制作。这比国内芯片设计中心对学术界的服务，整整早了20年。Mead与Lynn Conway于1979年合着的Introduction to VLSI System，更是IC设计者手中的圣经。Mead在1970年代初期，即投入Si compiler的研究，这是电路模拟及布局图自动化的滥觞，造就现在EDA工具的产业。Mead更于1979年提出未来半导体产业，会由多数的IC设计公司（fabless），及较少数目的晶圆厂（foundry）所组成。这与同时期张忠谋先生，在德州仪器（TI）内部所提出foundry概念，不谋而合。笔者在美国求学时，即久仰Mead大名。因为笔者的研究题目是化合物半导体的微波高速元件及集成电路，第一个发明出此类元件（1965年出现的GaAs MESFET）的正是Mead。化合物半导体很难成长出优质的氧化层，不像硅片有高品质的二氧化矽，所以化合物半导体只能利用金属作为闸极，直接接触到半导体。此接触（junction）因为材料不同，衍生很多的界面缺陷，因此电子几乎无法在通道内（channel）运行。Mead很技巧地利用此接触所产生的空乏区（depletion），来控制电子数量，也由于电子远离界面，所以能够自由地运行。至今我们在无线通讯所使用的高频元件，其运作方式依旧是使用Mead的原创。Mead在2000年后，又回到基础物理研究，尤其是量子的电动力学及重力理论。Mead似乎可以在不同的学术领域，来去自如，悠游自得。Mead于2022年荣获日本的京都赏，奖金是5,000万日圆。京都赏是由京瓷（Kyocera）已故创始人，稻盛和夫于1984年所创立，奖励全球对于前瞻技术、基础科学及人文艺术等3个领域有杰出贡献人士。华裔科学家邓青云博士，发明有机发光二极管材料，于2019年获得京都赏；国内清华大学信息科学教授姚期智博士，也于2021年获此殊荣。Mead的学术研究，由基础的半导体元件，到IC compiler的原创，以至于VLSI设计，对于半导体相关的领域做出重大贡献，在学术界还无人能出其右。他的洞察力及远见，更激发整个半导体产业的发展，终究造福大众。

前几天在韩国一个主要流行歌曲音源榜Bugs上，有个出道2个多月的男偶像团体Plave首次拿下音源排名的第一、二名。韩国有不计其数的男团竞相出道，相信多数读者跟我一样，记不得团名，分不清谁是谁，但Plave这团却没这个问题，因为他们是虚拟偶像。这个团体有5位成员，分别是诺亚、艺俊、班比、银虎、河玟，有着外貌、身高、岁数、队内角色担当等角色设定，最年长的成员诺亚也才22岁，除了个子最小成员班比为174厘米外，其余成员都在180厘米以上。这样一个新出道虚拟男团，如何打败众多真实偶像团体拿下Bugs音源榜榜首？先来看一下这几年韩国的虚拟偶像发展，如同我们在探讨元宇宙有虚拟实境（VR）、增实境（AR）、混合实境（MR）、延展实境（XR）等定义和分类，韩国在虚拟偶像的经营上，做了可与此相对照的多元尝试。一、实体偶像的虚拟分身：SM娱乐（SM Entertainment）的一线4人女团aespa在2023年5月刚推出的新专辑《My World》创下销售破200万张的佳绩，其自2020年出道时，每位成员都拥有元宇宙的虚拟分身ae，分别为ae-Karina、ae-Winter、ae-Giselle、ae-NingNing（出道曲Black Mamba MV），2022年还跨界到RPG手机游戏《第七史诗》，成为游戏副本主角。二、虚拟偶像团：包括2021年出道的ETERN!TY及2023年出道的MAVE:等，前者是个11人的女子大团，出道前幕后推手人工智能（AI）公司Pulse 9，还举办仿效韩国知名选秀节目的模式，推出101位AI女练习生供网友票选出前十一名出道。 （可见最新单曲DTDTGMGN MV ）后者则是韩国影视娱乐业霸主之一的「Kakao娱乐」与游戏公司「Metaverse娱乐」合作推出的4人女团，出道单曲Pandora自2023年1月下旬发布以来，迄今在YouTube上已达2,320万次浏览纪录，按赞数高达40万次。（可见Pandora MV）三、虚实混合团：韩国第一个虚实混合团乃偶像男团Superkind，2022年推出第一位成员担任门面角色的虚拟人物Saejin，这5人团体的另4位成员都为真人，2023 年3 月发布最新单曲，又新增1真人1虚拟人，扩编成为7人团。 （可见Moody MV）四、真人+2次元外皮团：这种组团模式就是本文一开始所谈的Plave，幕后推手是韩国三大公营电视台之一的MBC旗下公司VLAST。Plave是一个5人男团，外形乃是韩国直条网络漫画风格的俊男，但在这「二次元漫画外皮」后却是有5位真人团员，以3D模块+动态捕捉方式演出，于2023年3月12日推出首张专辑《ASTERUM》出道。（可见出道曲Wait for you初舞台 ）一般韩国偶像团体推出新的单曲或专辑时，会有数周密集宣传打歌期，冲刺流量与销量，过了这段时间后在排行榜上成绩就逐步往下，而像Plave这般单曲推出3个月后才「逆行」攀升至排行榜首位的情况极为罕见。我的观察是，其他的虚拟偶像的呈现都是预先设定好的演出，但Plave则因为虚拟偶像外皮后是5位能唱能跳的真人，透过舞蹈挑战、跆拳道示范等各种主题直播，可跟粉丝密切互动；由于是3D建模，在直播时常常出现团员间严重穿模（肢体间相互穿透叠加）或是肢体突然扭动至不可能角度的情况，团员间常常得自嘲或乱掰来因应补救，造成很多「爆笑梗」，也让愈来愈多人入坑变成粉丝。从1996~1997年第一代偶像团体H.O.T、水晶男孩与S.E.S发展迄今，韩国偶像团体市场版图早已涵盖全世界，防弹少年团与Blackpink更成为全球最顶尖的潮流偶像。在这片市场沃土上，不仅有如IVE与New Jeans等大势团体持续扩大声势，也有如本文提到导入新科技与新经营模式，探索虚拟偶像的各种可能。虽然元宇宙如今热度稍退，但生成式AI的出现对元宇宙内容的发展却是一大助力，拥有全球市场渗透力及已然尝试多元虚拟偶像经营模式探索的韩国，是否又将在元宇宙再创新一波韩流呢？Plave出道迄今初尝成功的经验，是否也在提醒我们，high tech也需要high touch呢？

各种机器学习模型的成本将因为半导体的运算能力而出现更好的价格诱因，一旦使用价格降低，使用者必然大幅增加。使用人工智能（AI）将成为公私领域日常工作的一环，商品化的结果，就真会是「AI的iPhone时刻」来临。一旦Open AI成为常态，各种生成式的应用都需要NVIDIA数据中心与专用芯片，业界的相关效益可想而知。与传统服务器不同，AI专用的服务器有80%是使用GPU，10%使用CPU，而一般数据中心的服务器，60~70%使用CPU的运算能力。以NVIDIA的DGX服务器建构组合为例，用8颗GPU、2颗CPU组成，GPT 3.5就需要1万颗A100芯片，而一般学习型的服务器只需要500~4,000颗的GPU。大家都把焦点放在台积电，确实台积电是仅次于NVIDIA的赢家，而且这一波大潮才刚刚开始而已。NVIDIA最早推出的A100，在Hooper 100推出后，仍然具有很大的吸引力，那为何NVIDIA可以一枝独秀呢？2013年以前，数据中心的投资规模一年大约550亿美元，但真正大幅成长是在2013年以后。2017~2022年间，数据中心的年均成长达到11.8%，而估计未来5年，NVIDIA规格的数据中心，就算只以维持目前的市占率估算，也可以有年均20%以上的成长率。乐观估计者，甚至认为年均可以达到40%以上。NVIDIA吃肉，台厂喝汤也可以获利丰厚。现在台厂只要跟绘图芯片有关的，生意都做不完，市场传言纬创、富士康、广达都接到大单，而黄仁勳在CPMPUTEX期间，去拜访微星、技嘉，也与联发科携手开创智能座舱的商机，服务器之外，电动车、车联网的商机还在等着！IDC指出，2023年AI与相关软件的市场是5,192亿美元。Gartner则说，2020年时，AI占公司IT支出比重是7%，到2023年会增加到10.5%，而2026年是13.8%。这是以全球软件市场当分母的推算，那麽软件商机背后的硬件世界呢？几年前黄仁勳曾说：「AI会吃掉软件，软件会吃掉硬件」的豪语。我认为黄仁勳的话说对了一大半，硬件是无可替代的，特别是芯片，最大赢家仍然是硬件制造业，而与服务器、数据中心相关的事业体，也会有庞大的商机。

ChatGPT以雷霆之势席卷全球，短短5天就累积达到100万名用户，相较于Facebook用了10个月、Netflix 41个月，ChatGPT与IG、Facebook、Spotify、Airbnb等前辈平台相比，速成的效率令人咋舌。2016年AlphaGo的出现，确实吸引一波投入人工智能（AI）应用的热潮，AlphaGo打败世界棋王是整个AI应用的先声，但棋王的世界我们很难想像。如果ChatGPT是个成功的典范，那麽关键原因就是ChatGPT走入了寻常百姓家，成为每个人都可以活用的工具，所创造的共营效益当然不可相提并论。也许很多人还在嘲弄人工智能是「人工＋智能」，各种内容的品质仍有许多令人诟病之处，但从质与量两个不同的角度思考，「量」的成长似乎更为关键，也因此初期的效益显现在不需要深度思考的策略上。根据IDC估计，2022年全球的数据总量是97 zettabytes，估计2025年将倍增到180 zettabytes。只是台湾的占比大约是1%，加上繁体中文的局限性，台湾的AI产业要与本地接轨，得有非常不一样的想法与战略。有一段时间，我们还会说5G有很多闲置的空间，需要考虑6G吗？但就算芯片运算速度再快，无法将数据往外传输，这些新的基础模型，也都只是纸上谈兵而已。数据之间的流通，除了数据中心储存的大量数据与快速运算的能力之外，一方面也带来网通产品的新商机。云端的服务机制已经不是议题，而是必要的条件，串连公私领域的混合云更受瞩目。云端服务业者，正结合网通设备将传输速度从现在的100G提升到400G，甚至往800G迈进。这些重要的趋势，也可以从博通（Broadcom）的财报看出端倪。博通说2022年AI相关网通设备销售金额是2亿美元，估计2023年可以成长4倍，达到8亿美元的规模。这个金额不是什麽了不起的成就，但很明确显示，这是云端与网通业者相关投资的领先指标。除了数据中心的运算与数据储存能力之外，边缘端的各种设备也都蓄势待发，我们现在清楚知道，数据世界里的变化是相互连动，也超过一般人能想像的范围，网通环境也是促成AI应用走向商业运转的重要推力。

人工智能（AI）早已被大家所熟知，但直到ChatGPT出现之前，大致还停留在暗潮汹涌的阶段。延续三年的疫情，半导体技术的大进化，促成了AI应用技术在2023年大爆发。耀眼的成绩让NVIDIA的股价大涨，市值1万亿美元的门槛让人望而生畏。罗马是一天造成的吗？答案当然不是！2005年前后，GPU的演算能力开始与CPU出现差异，部分功能甚至可以领先。由于CPU与GPU的设计架构不同，这是很自然的演化。NVIDIA为了这一天已经做了很多年的准备，CUDA（Compute Unified Device Architecture）这个软件开发环境，让C语言程序使用GPU做图像处理外的运作工作，也让开发商更容易导入GPU，这也是NVIDIA领先的关键。一旦开发商都跟进，生态系自然就可以水到渠成，更多的数据中心采用NVIDIA的设计与GPU，间接也影响了台系服务器与网通设备大厂的经营绩效。在2020年导入GPT- 3之前，AI领域的进展十分有限，对答的内容仍然无法因应商业的需求。但过去6年，NVIDIA的数据中心芯片演算速度提升了26倍，NVIDIACEO黄仁勳积极参与Open AI的技术合作计划，透过长期的学习与使用经验，如今NVIDIA的GPU结合了软件，成为超巨量AI模型中的遥遥领先者。NVIDIA的奇幻之旅能延续多久？周边生态系可以雨露均沾，还是赢家全拿？对台湾而言，AI成功的经验意味着惊涛骇浪，还是如黄仁勳所说的：「这是人工智能的iPhone时代」，台湾搭上这趟便车成为其中一个重要的赢家。产业界都说「赢家全拿」，想要分杯羹，需要什麽条件呢？台湾ICT产业有多少胜算，机会从何而来？对手是谁？黄仁勳1984年从大学毕业，迎接的是PC即将起飞的年代，而2023年是「AI起飞的年代」，期望毕业的学生可以掌握时代的契机，成为浪尖上的英雄。1984年底，我念完研究所，1985年迎接的也是PC元年！读完李开复的《人工智能来了》，李开复说需要复杂决策与推论的工作，短期内很难被取代，这就是我说DIGITIMES目前高枕无忧的背景。如果再考量，Google查找引擎所到之处，繁体中文仅占0.01%，这样的生成式语言模型未必能满足我们的需求。在B2C的市场，「繁体中文」是孤岛式的数据组合，但在B2B市场里，这可能是天然的保护伞，我们会做出什麽样的选择呢？江山如画，一时多少英雄豪杰？他们都说这是「AI的时代」，但跟台湾有什麽关系？黄仁勳是「美国硅谷观点」，开创微软亚洲研究院的李开复是「北京观点」，不是不对，只是咱们自己得「想清楚，说明白」，找到属于台湾的AI时代！

这个世界已经进入「生态系共构」的新时代，进入第三个阶段的经营者，首先要将第二阶段累积的数据（Data），进化为可以成为企业经营决策参考的「Intelligence」，而不仅仅是「Information」而已。所以，如何从浩瀚的数据大池中，「定义」自家事业中有效的数据、数据，非常关键。例如，全球有很多提供上市企业财报数据的公司，如何从这麽多家公司中，定义出50家、100家跟亚太ICT产业供应链有关的数据数据，并善用这些数据为客户释疑解惑。台湾平均每家上市柜电子公司营收约新台币300亿元上下，最大的风险不是花多少钱买数据，而是一旦做出偏离市场大势的决策，很可能让事业万劫不复。DIGITIMES不是无所不能，但尽可能善用科技工具与实体的数据数据来满足客户需求。其次，必须理解直接客户与间接客户（客户的利益关系人）的需求，而隐藏在背后，如何建构客户后台的支持体系，也成为今日顾问公司必须面对的高难度挑战。媒体不可能永远只是单纯的媒体，当您看到媒体旗下文章大量出现在Google、Facebook，影像内容有太多网红也想分一杯羹，一定可以体会大众媒体的时代早已经飘然远去！我们另辟蹊径，也跟着时代与工具、技术的改变，把过去的数码资产价值移转、应用到新的时代。既然广告业务最主要的载体，已经是大型的社群软件，那麽经营者如何在广告市场中杀出一条血路呢？凡事都有一体两面，Google最大的好处就是钜细靡遗，最大的缺点就是数据量「太大」。品质参差不齐的信息，难免让决策者难以识别，我们的因应之道就是「取长舍短」，用ChatGPT的概念与技术特质，在电子业范围的信息内容中提供专业服务。同时为了提供高效率服务，先期为使用者设定查询范围、关键字，以免混淆视听。根据DIGITIMES调查，如果台湾IC设计业维持6%的年均成长率，到2030年时，还需要3.4万名的设计工程师，而现在台湾一年能从STEM四种专长领域培养的硕士生，不过1万人而已，必然影响到其他科技事业体对于高端人力需求与应用的使用认知。别让您的高端员工用蒸气机时代的方法查询产业信息，在网络时代、少子化时代，能提供内部人力替代，或提升使用价值的外部资源都将供不应求，这是我所看好的商机，我也不认为会有同类型的竞争对手。我理解网络与软件工具的变革，可能给软件业带来大灭绝的时代。一旦您独一无二，市场上就不会有短期内可以速成的竞争对手，这是以数据为竞合基础的企业在新时代最大的优势。是的，当IBM不再雇用可以AI技术生产的技术人员，当英国电信也要大举裁员时，我们也得理解，任何一次的转变，都得想出因应的方案，没有一次我会掉以轻心，也会不断自问，这件事跟我们有关吗？

在台湾，每四年有一位新领袖在520这一天入主总统府，通常我们对于政策没有太多置喙余地，只能逆来顺受，面对政治人物的策略选择。但经营企业就不同了，要不要改变存乎一心，经营者可以8年、16年永远执政，也可以掌握时代的变化大势，选择新的经营策略。当NVIDIACEO黄仁勳说：「ChatGPT是人工智能的iPhone时代」时，我的认知与大家一样吗？ChatGPT对DIGITIMES而言是机会、挑战，还是生死存亡的危机呢？研究机构与媒体多次报导，「记者」是最没有前途的行业，而数码广告收入多数进了网络巨擘的手上，覆巢之下无完卵，DIGITIMES可以高枕无忧吗？从过去的经验推演，只要是对传统媒体有威胁的新状况出现时，通常就是DIGITIMES大展身手的时刻，我相信这次也不会例外。在DIGITIMES创业初期，以「电子时报」面对市场，但在能够损益两平的同时，网络泡沫席卷全球，有些参与创业的夥伴离我们而去，在惊觉时代变化的同时，开始强调「digitimes.com」平台，并机积极深化网络布局。数码转型对我们而言，没有太多的阵痛，数码内容也是「理所当然」的成果。进入第二阶段时，我们已经能够善用数据数据库的价值，在「In-bound」与「Out-bound」的双向服务中，同时创造更高的价值。数据库的会员服务，为公司创造将近一半的营收。而且超过1,000家的会员续约率极高，愿意因为更深入、有效率的服务，支付合理的费用。这一群愿意支付「知识」价格的客户，也是台湾最富裕、教育程度最高的一群人。他们的兴趣从NB、手机，延伸到电动车、车联网、低轨道卫星、新能源。只要DIGITIMES端得出菜，就会有更多的人参与我们的社群与行销活动。2022年春，我们接手竹科广播-IC之音之后，将这个以新竹园区（涵盖桃竹苗382万人口）为基地的电台，经营成影音创作平台。一年之后，IC之音的影音节目在Podcast十大科技类节目中占了五个，并且在金钟奖拿下四个奖项，这是民营电台之最，我们也相信只要愿意投资内容，还可以有更好的成就。DIGITIMES的挑战是更专业的分类，对人工智能、元宇宙、低轨道卫星等新知，也能够与时俱进。这时顾问团队的价值，就不仅仅是写报告、上台演讲而已。顾问团队需要在专业领域提出专业的见解，并且培养横向提供策略建议的能力。

由于台韩是贸易竞争对手，韩元兑换美元的汇率，也影响到两国的交易行为与竞争关系，每隔一段时间我总会更新一下韩元与美元的汇率，试图理解大趋势，而韩元走势又与韩国贸易收支息息相关，这几个数字之间的关连性，值得关心台韩贸易关系的读者稍加留意。2008~2009年春，金融海啸席卷全球之际，韩元兑换美元的汇率一度跌到1,545韩元兑换1美元的低谷，但汇率回稳之后，到2022年中以前，韩币兑换美元的汇率大致维持平稳。但到了2022年9月，却再度出现暴跌，至今也在1,336韩元兑换1美元的低谷盘旋，关键就在于全球景气低迷，存储器出口报价欠佳，贸易逆差居高不下所致。韩国目前外债6,654亿美元，为了调控可能高达3分之1的短期外债，顺利支付一年内必须偿还本金与利息的短期外债，韩币贬值以争取更好的国际竞争力，就是韩国过去常做的事。但现在的问题不是韩国企业本身没有竞争力，而是国际市场需求不振，原本预期下半年初可以回稳的需求，包括电动车在内，Tesla、福特（Ford）都出现获利欠佳的消息，现代汽车（Hyundai Motor）能有多大的期待呢？由于贸易逆差不断扩大，韩国外债总额也不断积累，连带引起韩元贬值，且外债占GDP的比重，在2009年全球金融海啸之后，再度出现新的格局。根据CEIC数据，韩国外债占GDP比重，一度从2011年的32%，跌到2016与2017年的25%，但从2019年疫情出现之后，韩国外债占GDP比重就从28.5%，一路攀升到2020年以后的33.5%、34.9%与2022年底将近40%的新高点。谈永续经营，ESG的内容不是只有环保、社会互动，在公司与国家治理上，不容许有致命的风险，而韩元的汇率与外债的GDP对比，都是非常严重的警讯，由于过去曾有1997年亚洲金融风暴的痛苦经验，相信韩国朝野一定谨慎以对。如果韩国再度出现金融危机，台湾人会幸灾乐祸，还是感同身受呢？过去两国的产业结构重叠，台湾人会乐于见到韩国「稍事休息」，但在2000年以后，韩国显着朝向技术密集、品牌价值、市场定价上找到特殊的定位。台韩产业结构已经大不相同，特别是在国内崛起之后，有高度竞争的其实只剩下台积电与三星电子（Samsung Electronics）高端制程之争。我已经讲过很多次，三星是台湾重要客户，拿到大单的台商应该开始筹组「星空联盟」，想办法投韩国所好，取得更显着的竞争优势。

在人工智能（AI）技术快速演进的今日，各种生成式的语言学习系统，正尝试告诉我们更接近事实的答案，但对许多「涉世未深」的人而言，如何提出适当的问题反倒是更严厉的挑战。我研究韩国40年了，韩国的关键在三星集团（Samsung Group），三星集团的关键在三星电子（Samsung Electronics），而2023年可能是三星电子的转捩点。如果利用AI技术能找到最想要的答案，我该怎麽问有关三星的问题呢？2022年韩国的贸易逆差是472亿美元，若非半导体贡献超过557亿美元的出口顺差，韩国2022年的贸易收支就是上千亿美元的逆差，这对2022年底外债总额6,645亿美元的韩国而言是个严重的警讯。尤有甚者，2023年上半三星半导体获利暴跌，2023年的韩国贸易收支恐怕是个大问题！从三星2022年的事业结构观察，总营收2,457亿美元，其中30%的营收来自半导体，获利则有55%来自半导体；以手机为主的通信部门，加上消费电子，营收贡献56%，但获利仅有29%。三星手机市场仍在，但已经不是旭日东升的产业，策略上以手机销售带动半导体与AMOLED等关键零件商机的价值也到尾声。2023年上半三星半导体营收获利暴跌，是否意味着存储器这只金鸡母垂垂老矣。而晶圆代工市场久攻不下，当全世界都以最好的条件吸引「无害」的台积电时，三星只能拿到二流的补贴吗？三星还有机会在2025年以后的2纳米时代放手一搏吗？李在熔亲往美国拜访Musk，谈Tesla的车用芯片，但实力才是关键，如果老板谈谈就有效，那我就天天出门拜访客户。弯道超车不成，会不会弯道翻车呢？如同台湾一样，韩国也没有强大的设备材料工业，与日本和解之后，材料设备就没有后顾之忧吗？另外，三星会投入先进封测事业吗？老是跟着大哥的脚步走，那充其量只能继续当老二，绝对不是「Samsung Style」。显示设备部门成为鸡肋，2,457亿美元营收的三星电子，不可能靠传统的Display技术翻身，OLED不会大到三星期待的规模，与其搞小型终端设备用的OLED，不如经营汽车的智能座舱。身为三星决策阶层，该如何调整显示设备部门的角色，尽管55寸以上大尺寸电视机的全球市占率过半，为三星挣到品牌面子，但消费电子获利仅占整体集团4%，在品牌重要性降低的未来，三星有必要以高额的广告费用维持消费电子市占率吗？最后，大家都希望在软件或软硬整合的市场上取得一席之地，但这是美国企业的市场高地，岂容他人染指。三星如何在软件市场或系统整合服务取得足够的效益，特别是过去在国内系统整合或电信设备市场上还有一点点希望的三星，在中韩交恶的情况下，又该如何调整策略呢？一下子问这麽多专业问题，ChatGPT不会当机，但能提出适当的回应吗？