為什麼中國大陸的企業可以一直把價格打下來?

閱讀時間約 3 分鐘

看到很多網路上的留言分析,中國大陸的各種廠商為什麼可以把價格搞的這麼殺?很多人會把原因歸咎在什麼政治體制拉什麼政府補貼等等…

政府補貼這件事很常見,許多產業發展初期與政府合作是很正常的(甚至政府帶頭),想當年兩兆雙星台灣大力扶植面板和半導體(當然韓國也是),要知道當年台積從工研院獨立出去的時候,蓋個晶圓廠也要幾百億,哪來這麼多錢?

而台灣面板的沒落之前我已經分享過了(想看的可以在我文章列表看看),而這幾年跟對岸的一些科技業朋友交流(有華為、抖音的總之一線的都有)加上我自己的深入調查,有一些心得簡單分享。

首先政府補助各國都有,那為何對岸一直能把價格打到不成人形?我們先撇開樹大必有枯枝人多必有白癡的視角,13億人總有騙補助或是只想賺快錢的廠商,但根本上就是競爭非常激烈。有多激烈呢?簡單舉台灣當作例子大家可以感覺到,基本上要有競爭就需要有錢和人才,補助上之前阿財也分享過了,從頂尖高校的教育經費到產業的各種補貼政策大家可以明白。

而從人才的「數量上」大家可以很明顯看出優勢,對岸不只是數量上的優勢,質量上優秀的人才數量也非常龐大,跟台清交成差不多世界排名的學校在對岸的數量大概是16~20所左右,看起來只有5倍…但對岸這些頂大人數普遍也收的不少,大概是1.5~4倍以上(舉例上交大約4萬,陽交大約2萬)實際上更多,因為中國大陸高考競爭的壓力更大,所以很多的學生可能沒辦法考上985頂尖學府,但不代表他們實力真的很弱。整體來說提供優秀人才的數量是很恐怖的,尤其是在理工科上,像阿財因為分享自動駕駛的技術,常常會查頂尖研討會的論文,這幾年對岸頂大發表的數量直線上升(據說對岸發表高影響因子或是重點期刊給的獎學金很高,激勵教授學生踴躍發表)而對於中國大陸的企業來說(這邊以科技業為例)每年有這麼多人才供他們挑選,就算進不了一線二線公司,三線四線公司也能找到許多優秀的人才。

再加上我們華人(不是在蹭超哥熱度哈)優秀且吃苦耐勞,大家都肝來肝去,卷的快進步的也就快…中國大陸倚靠著龐大的內需市場和補助,招募挖角海內外的人才也不手軟,以前大家都有聽過台幣變人民幣的故事,而高等教育中教授被挖角薪水直接翻3、5倍,啟動資金直接給幾百萬上千萬的都不是虛言。

而半導體領域是全球分工的市場,很多關鍵技術中國大陸投入的也較晚,加上專利保護,這倒是拉起了護城河。但其他領域就沒這麼幸運了,在很多領域中國大陸的廠商有很多選擇,他們可以更快的找到價錢實惠品質也不差的合作商,從設計、製造、驗證、模組、量產一條龍。(很多外商巨頭也有在中國大陸招募人才和找廠商尤其AR/VR熱度的關係Apple、Meta等都有)而競爭激烈也就意味著價格不斷的被挑戰。如我之前提到的,或許產品的品質和技術都領先一些,但價格可以差很多…

我另外有分享了對岸自動駕駛技術的卷,這幾年我算是親眼目睹對岸自駕技術爆發式的成長,速度之快讓我不寒而慄…不可否認,人多必有白癡和老鼠屎,但如果還認為中國大陸做的產品都是山寨或是不入流品質很差的次品,那真的要更新一下,中國大陸在許多科技領域全面追趕的腳步是事實。這2、30年來中國大陸改革開放經濟發展快速,許多原生家庭環境沒那麼好的人,因為迎著這波風口到中產,甚至有許多吃到紅利的人翻身。應該滿多人都同意沒有背景的人讀理工科系是比較有機會翻轉,即便沒辦法大富大貴,但混個小中產還是可以的,你知我知,中國大陸千萬考生也知道。

不是怕競爭,但對方不只是在跟你競爭,而是拼了命的要翻身。
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此專輯主要探討元宇宙相關的技術,包含虛擬實境(VR)、擴增實境(AR)、物理引擎和各種生成虛擬影像內容的算法,歡迎大家來坐坐聊聊並留言發表你的看法,如果覺得阿財寫的不錯也不要吝嗇你們的愛心~當然也可以贊助阿財,讓阿財更有寫作的動力唷~
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為什麼歐美日傳統車廠對Nvidia自動駕駛技術上積極度不如中國大陸高? 之前M大留言也提到這個事情,這個問題其實之前就有人問阿財,阿財簡單分享兩個觀點給大家參考,也歡迎從業人員補充。 首先,很簡單的點是,L2級別(包含L2+)這幾年早已是對岸車廠的標配換而言之,你沒有自動駕駛都不好意思說自己是造
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NVIDIA發表會後不只讓AMD備感壓力,在車用晶片領域,高通跟Nvidia勢必有一場精彩的較量。 這邊先簡單說一下中國大陸的新能源汽車的晶片配置(基本上傳統車廠也會慢慢跟上)。通常目前的汽車可以將運算分成智駕座艙SoC和自動駕駛SoC。現在車子的功能越來越多,所以對智駕座艙的SoC的算力需求也提
蘋果引領硬體技術潮流,並擁有嚴格的品牌力、成本控管和供應鏈技術。
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去年阿財有分享過自動駕駛技術各個解決方案的路線選擇,當時我就有提到過我認為傳統車廠為什麼不走純視覺路線的可能原因,這邊再稍微分享一下: 首先在講純視覺之前先了解一下目前純視覺是如何計算深度的,目前用相機拍到的影像計算深度有單目視覺、雙目視覺、運動結構恢復(sfm)等再搭配AI模型,可以搜尋Pseud
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