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錢不要存銀行

錢不要存銀行

2009-08-27 11:23

存款利率比不上通貨膨脹,手裡的錢能買的東西愈來愈少;不想冒險,原來做定存的資產該如何處理?想追求穩定收益保守的錢,應該投入不動產信託基金。

雖然這波景氣是無就業復甦,甚至有二次衰退的可能,但投資市場不至於重複一九二九年大蕭條的慘狀。當時,在三○年出現跌深反彈,然後就陷入長達十五年的空頭市場。日本的經驗更慘,從八九年進入熊市之後,已經二十年。這回實體經濟非常差,但是過剩資金無處去,市場急跌後會有買盤,不容易撿到跳樓拍賣的便宜貨。

以前銀行經理服務客戶的工作之一是幫忙找人頭戶,當然不是替詐騙集團當車手洗錢,而是幫大戶節稅。在那段美好時光,存款金額三、四百萬元就會超過利息免稅的額度,錢多、家裡人少、又不想繳稅,就靠經理的特殊服務。現在免了,因為利率低於一趴,大額還議減,一千萬元定存只有七、八萬元的利息,不需要人頭戶來節稅。

別以為你最慘,香港定存年息只有千分之一,日本也沒好到哪。匯率沒有兌美元貶值危險、利率又高的只剩人民幣,定存息還有百分之二。

不管哪裡,其實這利率都比不上真實的通貨膨脹。經濟學家告訴大家有通貨緊縮,但是手裡的錢能買的東西愈來愈少,除了消費之外,這一年來向銀行借錢買的東西,都比加利息之後值錢。反之,存款戶領了利息之後,能買的東西卻變少了,也就是存款戶補貼貸款戶這事,還要持續。

不只亞洲如此,其他地方的有錢人也覺得錢放銀行不值得,甚至不安全。因而四處尋找投資機會,造成急促的行情。

那麼錢該放哪?特別是不想冒險,原來做定存的資產該如何處理?

以前不該作銀行存款戶,但是當股東卻不錯,這兩年卻連股東都做不得。

最近聽到實際發生的案例,某國營事業向銀行周轉資金,條件是利率不可高於千分之一;同時有另一家上市公司,閒置資金作半年的理財,條件是利率不可低於千分之二。

接受不同對象做存、放款是金融機構本業,但是存款利率比放款利率高,這不就顛倒了嗎?放眼天下,巴基斯坦的窮人銀行放款利率比存款高出十個百分點,歐、美專做有錢人的私人銀行部門,利差也有兩個百分點,獨獨寶島台灣利差是以萬分位計算,一不小心,還會把營利事業單位作成慈善事業。

這是結構問題,從九八年本土性金融風暴以來,幾番折騰的金融業的調整未成,重蹈日本覆轍。銀行帳上的獲利都是機會財,一不小心就全吐回去,再也不是投資人可靠的提款機。

追求穩定收益保守的錢,應該投入不動產信託基金。

上市交易的這幾檔基金,平均配息率高達百分之四,這在以前不值得一提,但現在等於一年收銀行五年的利息,身價大為不同。此外,這些基金帳上的房產,估價都是上市的估值,與現在市價有很大的差異,提供行情波動時的保障。因為流動性不好,不能創造很大的交易額,營業員不見得了解這商品,要自己下功夫找資料。兩個月前《今周刊》有專文詳細介紹,值得再細細研究。

 

採GPU架構 台灣業者自製

 

後來通過科技部的推動,2018年新一代超級電腦台灣杉1號上線,以CPU架構叢集為主,滿足各類AI發展工作需要。不過台灣杉1號與相近時期的首部民間超級電腦鴻海HPC相較之下,運算能量明顯較低,且偏重CPU運算也讓應用較為局限。

 

因此,國網中心在2019年上線的台灣杉2號,改以GPU為主的架構,通過更先進的軟硬體架構,服務包括海內外用戶,同時也推動更多元的學術研究專案。更重要的是,這部超級電腦是由廣達、華碩以及台灣固網,分別從硬體、軟體,以及機房網路布建分頭進行,完全由台灣業者自行打造。

 

史曉斌解釋,在軟體方面,傳統超級電腦為了管理方便,一般只會執行一套系統,但台灣杉2號同時整合了多套系統,分別是作為基礎的OpenStack,及Kubernetes與Singularity等容器服務,並使用Slurm命令列介面作為資源調度軟體,滿足更多應用形態,國網中心也正為相關的系統整合技術申請專利。

 

運算能量大 AI產業支柱

 

在硬體方面,史曉斌更是引以為傲,他表示,台灣杉2號的架構效率極高,讓硬體運算性能可以隨著核心使用數量呈現幾乎完美的線性增長,耗損極小。

 

目前台灣杉2號已經為台灣包含學術、醫療、防災、工業製造等多項領域提供了強大的運算能力,推動相關應用發展。

 

面對近來武漢肺炎肆虐,史曉斌表示,國網中心也早在4月透過超級電腦的雲服務專案,集結了超過50個研究團隊,共同發展應對武漢肺炎的策略,專案範圍從基因分析到藥物分析等,協助台灣對抗疫情蔓延、發展抗疫的方法。

 

在醫學方面,國網中心與台北榮民總醫院合作,發展AI影像判讀,並最佳化醫院的各種流程。

 

另外,也與台大合作發展新一代的聯邦式醫療AI系統,其特點是,個別醫院可以在確保醫療資料保密的同時,又能共享、共同發展AI運算模型,兼顧訓練數據量以及隱私資料的保護,掃除了過去醫院發展AI管理系統的最大阻礙。

 

另一個協助醫療AI的突破,是與醫療影像新創公司雲象科技合作,發展醫療圖像AI判讀技術。由於台灣杉2號影像專用記憶體容量較一般超級電腦大,因此能一次載入超過10億畫素的醫療影像進行判讀,不需要先切割再合併,如此可以提高判讀效率及精準度。

 

此外,在推動產業的AI技術上,史曉斌指出,目前AI結合IoT(物聯網),在包括工廠產線自動化,以及智慧城市應用都有著墨。他特別提到安控新創公司盾新科技(Umbo CV)這家公司,使用台灣杉2號的雲服務來訓練人體與物體識別能力,可以在機場中追蹤並定位特定的物體以及旅客,該系統也已經被新加坡樟宜機場所採用。

 

史曉斌表示,超級電腦對於業界的幫助,除了可以大幅降低研發成本,幫助各種AI新創發展,同時也降低各種AI應用判讀的錯誤率,讓台灣發展出來的相關應用可以打進國際市場。光是2019年上線的幾個月,就已經提供了超過1000萬個小時的運算時間推動產學發展。

 

產學大結合 布局AI雲

 

同時,科技部在台大、清大、交大與成功4所大學成立AI創新中心,分別就生物醫療AI、智慧製造、智慧服務,以及生技醫療等議題推動技術發展,國網中心與台灣杉2號也全力配合國家政策,幫助學界發展前瞻AI技術,並落實到應用中。

 

史曉斌強調,科技部的6大方向很明確,從生醫、半導體、數位轉型,都缺少不了龐大的運算能量在背後推動,而台灣杉2號超級電腦就扮演重要的角色。為持續推動台灣的產業發展,台灣杉的後續機型也已經發包,希望通過國家隊共同推動超級電腦技術生態的發展。

 

目前國網中心基於台灣杉超級電腦的AI雲「台灣計算雲」(Taiwan Computing Cloud,TWCC)已經累積超過350個產學合作計畫,未來也將進行技轉、成立AI服務公司,屆時3大台灣隊企業都將會參與,共同推動台灣AI產業未來的發展。…(本文節自財訊611期,詳全文)

 

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