「代理型 AI」是製造業核心投資，德勤拆解 2026 年資金配置與成長路徑
德勤（Deloitte）發布的《2026 Manufacturing Industry Outlook》（暫譯：2026 年製造業展望），從企業決策的角度出發，重新檢視製造業在高度不確定環境下，應如何配置資源、調整結構，並降低錯判風險。
報告結合美國政策走向、產業投資數據與製造業高階主管的實務觀察，試圖回答「即使情勢反覆，企業該如何站得住」，提供台灣製造業者一套比短期預測更具參考價值的決策視角。
📌 《2026 年製造業展望》適合誰閱讀？
報告內容涵蓋了策略、技術、供應鏈及人才管理等多個面向，適合以下工作者閱讀，協助他們在充滿變數的環境中做出精準決策：
- 製造業高階主管與策略規劃者
- 供應鏈與採購經理
- 人力資源與人才發展主管
- 售後服務與客戶體驗主管
🔴 報告洞見
回顧 2025 年，美國製造業經歷明顯收縮期。景氣指標長時間低迷，原物料與營運成本同步攀升，加上貿易政策反覆，使多數製造商最大的焦慮不在於需求多寡，而是無法判斷接下來的走向。
進入 2026 年，情勢開始出現轉折。美國通過《One Big Beautiful Bill Act》，釋出稅負減免與投資誘因，市場也預期利率可能下行，並伴隨與英國、越南等國的新貿易協議，讓製造業重新看到成長的可能性。
不過，《2026 年製造業展望》報告內容提醒企業，關鍵不在於「景氣是否回溫」，而是單一預測已不再可靠。在不確定成為常態的情況下，企業該把資金投向何處、成長動能從哪裡來，以及組織與人力如何保持彈性，才是 2026 年真正需要重新盤點的核心問題。
💡 錢該投哪裡？打造「敏捷性」與「抗風險」體質
在 2026 年，製造業的資金配置邏輯已明顯轉向：投資不再只是為了擴產，而是為了讓企業在高度不確定的環境中更具敏捷性與抗風險能力。每一筆支出，都必須能幫助企業在突發狀況下更快反應、降低損失。
首先，智慧製造的投資必須深化，從單純的「數位化」升級為具備自主能力的「代理型 AI」。
目前，已有高達 80% 的製造業高管，計畫將 20% 以上的改善預算投入智慧製造領域，而真正的價值在於投資代理型 AI。相較只提供數據儀表板的系統，代理型 AI 能主動介入生產流程，例如生成交接報告、優化排程、提高設備稼動率。
更重要的是，這類投資同時為未來導入「實體 AI」（Physical AI，如人形機器人與自動化設備）奠定基礎，是製造彈性的重要前置工程。
在供應鏈方面，資金應優先用於提升「可視性」與韌性，而非單純囤積庫存。
面對關稅與貿易政策的不確定性，企業需要能深入掌握二級甚至更深層供應商的數位工具，並透過 AI 進行即時成本影響分析，即時量化政策或供應中斷對成本的衝擊，讓企業能提前調整採購與談判策略，而非被動承受變動。
💡 成長從哪來？從「服務化」與政策需求找穩定動能
在 2026 年的製造業戰略中，關鍵不再只是撐過景氣循環，而是降低對一次性設備銷售的依賴，建立更具韌性的獲利結構。
其中，最被低估、卻最穩定的來源，是售後服務。
數據顯示，售後服務的利潤率通常是新設備銷售的兩倍以上，且能提供穩定的現金流，是抵禦經濟波動的最佳防線。但傳統「壞了才修」的服務模式已難以支撐成長，真正的轉型在於導入具備自主決策能力的 AI，將維修從被動反應，升級為主動預測與自主管理。這不僅提升客戶體驗，也讓設備銷售延伸為高黏著度、可持續的服務營收。
除了服務轉型，製造商也必須把握政策驅動的硬需求。隨著《One Big Beautiful Bill Act》與《美國 AI 行動計畫》推進，數據中心與半導體成為兩大成長引擎。前者推升對電力基礎設施的需求，變壓器與發電設備供不應求；後者在逾 5,000 億美元投資承諾與更高投資抵免下，加速晶片產能擴張。能及早調整產品與產能，切入這些受政策支撐的領域，將成為製造業對抗不確定性的關鍵籌碼。
💡 如何撐過波動？建立能隨時調整的資源彈性
面對 2026 年的高度不確定性，製造業的戰略核心已不適合再押注單一敘事，例如「美國訂單回流」或「景氣全面復甦」。真正的關鍵，在於建立一套能因應主要市場波動、隨時調整的彈性架構。
在多重情境規劃之下，企業最大的改變不在預測準確度，而在於產能、成本與人力是否能快速調整。即使美國市場出現政策與需求利多，製造商仍應同時準備「現狀延續」、「需求下滑」與「重新成長」等不同劇本，確保產能與成本結構能在各種訂單水位下維持獲利，而非被單一市場節奏綁死。
對已布局「美國製造」的廠商而言，善用《One Big Beautiful Bill Act》帶來的稅務誘因，也是提升海外據點韌性的關鍵。
另一個不可忽視的變數是人才。無論是台灣本地缺工，或美國設廠面臨的勞動力壓力，傳統僱傭模式都愈來愈難應付。報告建議企業採取「培養、引進、借力」（Build, Buy, or Borrow）的彈性人才策略：
。培養：這是解決「老師傅」退休潮的關鍵。利用代理型 AI 捕捉資深員工的「隱性知識」（Tacit Knowledge）並轉化為標準流程，能大幅縮短新進人員或外籍移工的培訓時間。
。引進：針對 AI 與數位轉型等內部缺乏的關鍵技術，直接從外部高薪招聘專才，不應節省。
。借力：建立靈活的外包與臨時工網絡來處理非核心業務。當急單湧現或訂單修正時，這種彈性人力將是調節成本的最佳緩衝。
💡 以「人機協作」領航新局
展望 2026 年，製造業的競爭版圖將被重新定義。最終的贏家，屬於那些敢於在技術上深化投資（如導入代理型 AI）、在商業模式上果斷轉型（鎖定高利潤的售後服務）、並在管理上維持極度彈性（落實多重情境規劃與靈活人才策略）的企業。
然而，「技術是工具，人才是核心」。儘管 AI 的角色日益吃重，報告預測未來仍有超過 81% 的製造任務需由人類驅動。因此，現在正是重新校準戰略的最佳時機，企業應致力於打造「人機協作」的生態系，將 AI 的自主運算能力與人類的創造力深度結合。
＊閱讀完整報告內容，請見：《2026 Manufacturing Industry Outlook》
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＊初稿由 AI 協作，首圖來源：Unsplash