全球貿易局勢轉變 「中國+1」已不合時宜? 供應鏈領導需採「中國+」佈局

在供應鏈的世界裡,降低不確定性及控制營運風險,向來是企業策略的核心。然而,隨著今年全球貿易局勢轉變,新一輪關稅政策接踵而至,大國之間的貿易壁壘不斷加劇,再加上一些難以預期的「個人因素」,都使企業原有的供應鏈規劃面臨前所未有的壓力。不少供應鏈高層在與我們交流時,皆以「難以預測」、「充滿不確定性」、及「前所未有」來形容當前局勢,正好道出企業面臨的挑戰。

企業紛採更彈性「中國+」策略

以往企業在制定供應鏈策略時,大多圍繞低成本採購,特別是針對衣食住行等生活必需品。在「中國+1」戰略下,不少企業保留中國製造基地的同時,將部份產能遷移至越南、柬埔寨等更具成本優勢的市場。然而,隨著美國對多國加徵關稅,越南、柬埔寨等地的稅率一度升至40 – 50%,原有的成本優勢已不復存在。

過去一段時間,不少企業已從觀望(wait-and-see)轉向採取更進取的措施。一些具前瞻視野的企業已蠢蠢欲動,紛紛採用更具彈性、覆蓋更廣的「中國+」策略——即在中國以外,同時部署多個生產基地,如西亞及非洲等(包括印度、孟加拉、斯里蘭卡、埃及、肯尼亞、埃塞俄比亞)仍享有相對較低關稅的新興市場。以香港企業為例,已有企業進駐埃塞俄比亞,並計劃於肯尼亞及埃及設廠,作為新的出口樞紐。

儘管如此,企業在原材料供應、機械設備的供應及維修等關鍵環節上,仍需依賴中國。加上中國是全球稀土、皮革等生產原材料的主要供應來源,使其依然佔據全球供應鏈的核心位置。因此,「中國+」策略反映的是企業以中國為基地,透過多元佈局來應對不確定性與分散風險的靈活策略。

主動規劃長期戰略 兩階段部署人才

面對全球貿易格局的轉變,愈來愈多企業意識到,不能再被動等待政策走向,而需主動規劃自身的全球佈局策略。這些企業普遍不缺乏資金,但卻缺乏明確方向:應將資源投放在哪些市場,才能既分散風險,又兼顧成本與效益?

要在一個新市場成功落地,從設廠、申請牌照、取得品質與產能認證,到真正達致收支平衡,甚至產生回報,通常需時五至十年。故企業在揀選下一個「落腳點」時,需結合長期業務發展與政策預判,作出極具策略性的決定。尤其在基礎設施、人力資源與技術尚未成熟的地區,企業需先投入三至五年時間建構體系、培養團隊。由於短期內未必可見盈利,這類部署往往是一場「長久戰」。

在人才部署方面,企業一般採取兩個階段的策略:

第一階段:派遣內部資深的生產或供應鏈主管駐紮當地,負責培訓當地的員工,並主導早期的建廠、設備安裝和團隊搭建工作。

第二階段:逐步招聘本地行政與營運人才,持續培養當地核心團隊,實現營運在地化。

供應鏈領導者需具全球視野

現今的供應鏈領導人才,除了講求效率與成本外,更要具備韌性與靈活性,並真正擁有全球視野。例如,過去約70 – 80% 的產品集中在亞洲生產,但如今受到關稅和地緣政治風險影響,企業開始考慮在東歐(如捷克、匈牙利、羅馬尼亞)建立供應鏈以支援歐洲市場;美國則考慮在墨西哥、巴西、多明尼加共和國設廠,以縮短運輸距離、降低成本,推動「近岸生產」。這項轉變正促使供應鏈進入全球在地化(glocalization)時代,結合全球視野和本地實踐,實現全球化與在地化相容。

全球貿易格局持續變動,唯有具備前瞻性思維、靈活應變及風險規劃能力的領導者,才能在不確定的環境中站穩腳跟,並在供應鏈新時代突圍而出。

如能回到20歲前 黃仁勳大學會讀這一科 或影響AI下階段發展

如果英偉達 Nvidia(美:NVDA)行政總裁黃仁勳重返大學時代,他會選讀哪一科?

本月中訪問北京期間,一名記者真的問他這個假設性問題:若是在2025年才畢業、但同樣雄心壯志的22歲黃仁勳,他當初會主修哪科…

對此,黃仁勳表示如果他今天只是22歲的Fresh Grad,可能當初「會選擇物理科學,而非軟件科學。」但又補充糾正記者,他實際上是提前早兩年、亦即20歲已畢業。

物理科學是一個廣泛的科學分支,專注研究非生物系統,除了物理學外,亦包括化學、天文學和地球科學等。

1993年快餐廳創立英偉達
25年市價逾4萬億美元

CNBC引用黃仁勳的LinkedIn資料指出,他1984年於俄勒岡州立大學電子工程本科畢業,及後1992年在史丹佛大學修畢電子工程碩士學位。

約一年後的1993年4月,黃仁勳與工程師Chris Malachowsky和Curtis Priem在加州聖何塞的一家連鎖餐廳Denny’s共晉晚餐,一同創立英偉達。

在黃仁勳的領導下,這間晶片製造商如今成為全球市值最高的公司,在7月初達到超過4萬億美元的天文數字。

AI也關乎物理學?

黃仁勳沒有解釋為何有機會重新大學選科,會主修物理科學;但根據他在另一場合發表的觀點,人工智能目前正向物理AI進發。

他在4月華盛頓舉行之The Hill & Valley Forum上解釋,過去15年來,世界經歷了AI的多個階段:

現代人工智能真正進入人們的意識,是在約12至14年前,當時AlexNet誕生,電腦視覺取得了巨大突破。

人工智能的4個浪潮

AlexNet是2012年推出的模型,展示電腦使用深度學習辨識影像的能力。黃仁勳表示,第一波AI浪潮稱為「感知人工智能」(Perception AI)。

然後,第二波浪潮稱為「生成式人工智能」(Generative AI),尤以2022年底OpenAI出品之聊天機械人ChatGPT激起千重浪,AI模型(以Transformer/大型語言模型LLM為骨幹)學會如何理解訊息的含義,並將之翻譯成不同的語言、圖像、程式碼等。

至於現階段,則正邁入「推理人工智慧」(Reasoning AI)的時代,AI即將能夠理解、生成、解決問題,並識別「我們從未見過的情況」。

黃仁勳指出:「推理型AI可以輔助人類創造出一種數碼電子機械人,行內稱之為『代理式AI』(Agentic AI)。」他補充,這些AI代理本質上是具有推理能力的「數碼勞動力機械人」,如今已成為微軟和Salesforce等眾多科技公司的重點關注對象。

展望未來,他稱,下波浪潮是「物理人工智能」(Physical AI)。

物理人工智能:AI下個發展階段

物理人工智能不是指從事尖端物理學研究的AI,也不盡然指人形機械人等「實體AI」,儘管物理人工智能在未來很可能邁進這兩種方向。

黃仁勳這裡所指的是,下一波AI浪潮的要求是人工智能模型可以了解物理定律、摩擦力、慣性、因果關係等。

他表示,一些關鍵物理推理能力,例如「物體恆存」的概念(明白物體即使不在視線範圍內,也是繼續存在的事實的認知能力),將在AI的下一階段發揮重要作用。

物理推理的應用包括預測結果,例如球會滾到哪裡,了解抓住物體而不損壞物體需要多大的力度,以及推斷車輛後方是否有行人。不難想像,這對全自動駕駛等技術至關重要。

黃仁勳提到物理人工智能對於製造業回流、美國再工業化的重要性。「當你把物理AI融入到機械人這個實體中,你就獲取了機械人技術,」他續稱:「這對我們來說真的非常重要,因為我們正在美國各地建造工廠。」

因此,展望未來十年,隨着我們建造新一代工廠,它們將高度自動化,並幫助我們解決世界各地嚴重的勞動力短缺問題。

宜搜科技擬折讓14.7%配股 淨籌3.4億元

  • 宜搜科技配售6578.7萬股,淨籌約3.4億元
  • 配售價每股5.26元,折讓14.7%
  • 用於投資互聯網數字中心資產等

宜搜科技 (02550) 配股。宜搜科技公布擬以先舊後新方式配售6578.7萬股,相當於經擴大已發行股份總數的14.6%,配售價為每股5.26元,較宜搜科技上日收市價6.17元,折讓14.7%,認購事項的所得款項總額約為3.5億元。

所得款項淨額為3.4億元,50%投資互聯網數字中心資產,30%投資於涉及人工智能技術及其應用(著重於人工智能生成內容)、第三代互聯網(Web 3.0)業務(如現實世界資產業務)及/或數字內容創作等領域的公司,20%作集團營運資金。

另外,公司目前預計,在RWA合作落實後,認購事項所得款項淨額可為RWA合作提供資金。

金沙中國第二季經調整物業EBITDA近5.7億美元 按年微升0.9%

  • 金沙中國第二季EBITDA近5.7億美元
  • 淨收益總額增加2.5%,淨收入跌13%
  • 期望2025至2027年季度經調整EBITDA達6億至6.5億美元

金沙中國 (01928) 公布,第二季經調整物業EBITDA為近5.7億美元,按年升0.9%。期內,金沙淨收益總額增加2.5%至17.9億美元。淨收入為2.1億美元,跌13%。

第二季資本開支合共為2.9億美元,包括於澳門1.4億美元的建造、發展及維修活動。

金沙控股股東LVS主席兼行政總裁羅伯特‧戈德斯坦(Robert G. Goldstein)就公司的澳門營運發表其個人短期目標,表示希望於2025年至2027年期間可以達到6億至6.5億美元的季度經調整物業EBITDA,以26億至27億美元的年度經調整物業EBITDA。

他表示:

隨著我們從最近於澳門及新加坡兩地完成的資本投資項目中實現效益,我們仍熱切期待於兩地市場迎來領先同業的增長機會。

商湯擬折讓6.3%配售新B類股份予無極資本 淨籌近25億元

  • 商湯擬配售16.7億股新B類股份,淨籌近25億元
  • 配售價1.5元,折讓約6.3%
  • 資金用於AI、研發與營運

繼第四範式 (06682) 日前引入無極資本,商湯 (00020) 亦配股予無極資本。商湯公布,擬配售16.7億股新B類股份,相當於經擴大已發行B類股份數目約4.4%及已發行股份數目約4.3%,配售價為每股1.5元,較商湯上日收市價1.6元折讓約6.3%,認購事項的所得款項總額約為25億元。

所得款項淨額近25億元,其中:

  • 30%用於支持公司的核心業務發展,包括打造行業領先的AI雲、持續擴大本公司人工智能基礎設施商湯大裝置的規模與場景覆蓋;
  • 30%支持生成式人工智能的研發,以及基於公司多模態大模型衍生產品的開發與落地,重點推進在智能硬件等垂直場景中的商業化應用;
  • 20%用於探索人工智能在創新垂直領域的技術融合與實踐,包括但不限於自行或與戰略合作夥伴開展具身智能機器人、區塊鏈、真實世界資產(RWA)、數字資產、穩定幣等業務並取得相關資質,並借助人工智能大模型擴展在數字金融中風控及結算方面的應用;
  • 20%用作公司的一般營運資金

商湯指,認購事項將為集團提供了額外籌資的良好機會,帶來長遠發展效益,進一步鞏固在領先生成式人工智能領域的地位,提升該技術市場滲透率,把握創新領域潛在機會,並提升公司的財務穩健性。

藥明生物半年淨利潤料按年升56% 收益增長約16%

  • 藥明生物預期上半年淨利潤增長56%
  • 毛利率將提升約3.6%
  • 增長受惠多個因素

藥明系輪流發盈喜,繼藥明康德 (02359) 、藥明合聯 (02268) ,最新輪到藥明生物 (02269) 。藥明生物公布,預期截至6月30日止6個月的利潤及歸屬於公司權益股東的利潤按年將分別增長約54%和約56%,經調整純利將增長約11%,收益增長約16%,而毛利率將提升約3.6%。

藥明生物表示受惠6大原因,包括:

  • 「跟隨並贏得分子」戰略的成功執行,以及領先的技術平台、行業最佳的項目交付時間及優秀的項目執行過往記錄,推動集團收益增長;
  • 基於ADC(抗體偶聯藥物)和雙特異性抗體等快速發展的技術平台,擴大了對生物藥行業提供包括研究發現、IND前開發及臨床和商業化生產等在內的服務範圍;
  • 多個先進技術所產生的研究服務收益增長;
  • 對現有及新增產能的利用,包括歐洲生產基地的產能爬坡;
  • 通過藥明生物精益運營管理系統(WBS)及數字化方案實現成本節約與效率改善;
  • 通過投資及孵化投資組合而獲得的投資收益。