來自矽谷的種子《風險債基金》在東南亞獨角獸身後萌芽,還要吹向日本
來自矽谷的種子《風險債基金》在東南亞獨角獸身後萌芽,還要吹向日本

今(2022)年3月底,印尼最新的fintech獨角獸公司Akulaku完成1000萬美元的post-D輪募資,引起我的注意。不是因為金額,也不是他們的服務,而是新聞宣布該公司是用風險債(venture debt,VD)融資。

這間接回答了我與身邊朋友對東南亞新創崛起的好奇:除了傳統的VC,是不是還有其他的作用力在支持這個市場?尤其部分企業的擴張、收購,資本支出顯然不低;那這些資金從何而來?真的是單純外界傳聞的「熱錢很多」嗎?

VD在東亞新興市場的濫觴

VD基金起源於70年代的美國,爾後由矽谷銀行(Silicon Valley Bank)發揚光大。近年來成為東南亞、印度科技新創的重要募資管道。這類型的基金不以股權為目標,而是透過借貸、收利息的方式,進行對新創公司的投資。

2018年的雅加達,我用Grab在城市裡穿梭,第一次從印尼新創口中聽到VD這個詞。但我當下就意識到,這個概念原來就是我在北京中關村聽當地人提起好幾次的「投貸聯動」。只是可能礙於翻譯習慣,簡體中文世界並不常以VD或venture debt來稱呼。

投貸聯動最早可回溯到2011年,上海浦發銀行與矽谷銀行合資成立浦發硅谷銀行(矽谷在中國翻譯為硅谷),率先以政策優勢推廣債權投資。2016年7月,在炙熱的創業大街上,北京銀行、中關村發展集團,與若干私募投資公司,陸續宣告開辦投貸聯動,規模從數百萬到數千萬人民幣不等。

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圖/ 用友

以貸款為目的的VD模式,可以與股權為重心的VC互補,且在美國已經屢見不鮮。尤其在網路、軟體即服務(SaaS)領域,Google、Facebook、Uber、Airbnb 與 Dropbox,都曾經以VD完成募資。搭上中國「大眾創業,萬眾創新」的氛圍,各路的資金有了新出路。如商湯科技、近期啟動赴港上市的數坤科技等大型獨角獸公司,都曾接受過浦發硅谷銀行投資。

VD在東南亞的發跡則略晚於中國。2015年,新加坡政府意識到,VD可能是支持新創生態系的另一種工具,便以星展銀行為承辦方,開辦Venture Debt Program(VDP),規模為5億美元。約略此時,淡馬錫與大華銀行1:1合資的Innoven Capital(當時稱為venture lender服務商)也成立。

前述兩者,成為東南亞VD科技投資的鼻祖,與VC合作。星展銀行此舉間接培養了一批專業人士,包含於2019年成立,也投資過Akulaku 的Genesis Alternative Ventures等。據新加坡PWC在2021年對東南亞VD的報告,每年與VC投資的總額相比,VD約佔10%,市場規模約8-10億美元之間。

數位東南亞,如何成為VD的沃土

除了印尼Akulaku,還有疫情最嚴峻的2年來,仍成功晉身獨角獸俱樂部的多個新成員,如新加坡的Carro、Nium與Trax,馬來西亞的Carsome,成長期間都有VD的影子。除了獨角獸,東南亞快速成長的人馬企業(Centaur,定義類似獨角獸,但估值略小,介於1-10億美元之間),大多也為SaaS或軟體、網路服務訂閱制的商業模式,且得到市場驗證。

這類型的產品,可能是Super-App,如Grab(更明顯的是中國的微信,集合生活、行動支付,並與多個第三方合作),或者線上平台服務,如印尼社交電商RateS、活躍於印、菲、泰的物流系統Deliveree。共同的特色就是金流具有週期性,並且提供相對清晰的用戶成長記錄,可供投資人進行收入預測。與前述提到的,「VD因美國軟體業興起而受歡迎」的軌跡如出一轍。

此跟實體的製造業、工廠或硬體商大有不同。數位時代,這些電商平台、外賣服務或金融數據分析公司,哪怕技術、服務再好,早期都並不一定持有能夠用來對銀行抵押的資產,如廠房、土地或設備。

那麼這些輕資產的科技公司,如何繼續補充擴張用的現金呢?以股份賣錢,亦即向VC募資,是一種方法。但如果募資太多次,將造成稀釋的股權過多,對創始團隊似乎並不是好結果。另一個隱憂,是估值提高,就必須要對VC有新的「故事」支撐,很容易陷入僵局。VD此時便是新的募資選項。

根據本文前面所提到的,新加坡PWC同一份報告,統整了部分VD作用:

  1. VD不以股權為主要標的,可以降低成長期企業稀釋股權的比例。

  2. 資金可以用來加速擴張業務、收購等。有些公司則用來增加現金儲備,尤其在疫情期間,增加「抗風險能力」。

而以新加坡為示範點的東南亞創業生態,又因數位經濟蓬勃、肺炎期間封城推動社會數位轉型等,完美地結合並發揮VD的特性。儘管過程不盡相同,但大抵可以把VD看作是「用VC的方法論與思維,提供科技新創公司債權融資的機會」。跟一般銀行貸款相比,前者更注重投後管理。

VD模式的西風東漸,也悄悄吹往日本

新興市場的魅力總是持續吸引著前仆後繼的新玩家。2021年中,日本的藍天銀行(Aozora Bank)宣布投資新加坡Genesis Alternative Ventures。三菱日聯銀行(MUFG Bank)則在同一年聖誕節前夕,與以色列的Liquidity Capital,正式透過新加坡的Mars Growth Capital成立3億美元的VD基金。此前,MUFG也曾對Grab進行過債權融資。

對照台灣的過去,我們的金融體系曾在歐美搭配生產、製造跟代工的經濟模式,對企業借貸融資,取得可觀的回報。回溯到上世紀的美國,VD的初衷也是從設備貸款、租賃(venture leasing),隨著軟體、網路媒體新創增加,而演變出更多應用。

然而,今天的東南亞,除了自身人口紅利之外,大量西方取經、學有所成的海歸,也同步繼承了部分矽谷的經驗與思維。就連成熟謹慎著稱的日本金融機構,也開始試著透過VD佈局東協。透過VD投資的案子,又可能在未來規模更大時,成為銀行的新客戶。

於是, 具有區域特色的文化、科技,帶動新商業模式,新商業模式則形塑了新金融工具。我們在看「別人家的獨角獸」時,或許他們腳下那片棲息地,還移植、共生了其他物種,並蓬勃發展著。

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(觀點文章呈現多元意見,不代表《數位時代》的立場)

責任編輯:傅珮晴、侯品如

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AI NAS 何時才值得部署?QNAP 拆解地端 AI 的成本、算力與資料門檻
AI NAS 何時才值得部署?QNAP 拆解地端 AI 的成本、算力與資料門檻

當資料不能離開企業,運算就得靠近:AI 先改寫儲存架構

AI 帶來的第一個變化,不只是運算能力提高,而是企業必須重新決定資料放在哪裡。

儲存架構大致分為雲端與地端兩塊,QNAP 身為資料安全的守護者,長期發展的是地端網路儲存設備(NAS),並擴展至 25GbE、100GbE 高速網路交換器產品線,提供完整的儲存與高速網路基礎架構。威聯通科技(QNAP)總經理劉文義解釋,當資料因合規要求或敏感度不能上雲,就必須留在靠近使用者與應用的地方;運算需求一旦增加,承接資料的裝置也自然被推向地端 AI。

不能上雲的名單比想像中長。醫療業持有大量醫療個資,金融與保險業受到合規與法規限制,部分大學院校與設計公司也不希望資料被雲端存取。對這些組織而言,問題並不是雲端好不好用,而是一開始就沒有把核心資料全面上雲的選項。

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威聯通科技(QNAP)總經理暨威強電集團(IEI)董事長 劉文義
圖/ 數位時代

真正讓更多企業回頭計算的,則是長期成本。劉文義指出,資料上傳雲端可能免費,下載卻會按流量收費;當企業把一年、兩年、三年的費用加總回推,可能會發現,購買一台同等容量的 NAS,還能使用 7-10 年。資料規模愈大、存取愈頻繁,總持有成本的差距就愈值得評估。

這並不代表雲端與地端只能二選一。雲端仍適合模型訓練、程式開發與波動大的工作負載;地端則較適合高頻存取、對延遲敏感,或不能離開企業邊界的資料。企業真正要回答的,是每一類資料與任務應該放在哪裡。

依 QNAP 觀察,客戶過去關心的是需要幾 TB、幾 PB,或備份速度有多快;現在更常問的是,機器裡的資料要如何被 AI 活用。QNAP 也從 2021 年起,把公司發展定調在 AI 與高速網路的融合,試圖讓 NAS 從資料保存的位置,進一步成為資料被調用的位置。

當資料量持續擴大,搜尋與管理方式也會跟著改變。「在 NAS 裡放入 AI Agent 會越來越不可或缺。」劉文義舉例,當照片累積到 10 萬、20 萬張,要找出其中幾張特定畫面,已不可能只靠人工翻找。此時,能理解內容、接受自然語言指令的 AI 工具,會從加分功能逐漸變成必要條件。

從資料治理到地端推論:AI NAS 如何進入企業工作流?

AI NAS 不是「多了 AI 功能的 NAS」,而是 NAS 在企業工作流裡換了位置。
依 QNAP 觀察,目前客戶大致分布在一條導入光譜上。人數最多的一群,仍在把資料集中、分類、清理與建立權限。這一步看似與 AI 無關,卻決定後續系統能不能找到正確資料、辨識版本,並把答案交給有權限的人。

中間一群開始建置私有的檢索增強生成(RAG)知識庫。RAG 並不是重新訓練一個模型,而是在模型回答前,先從企業的 SOP、合約、法規或技術文件中取回相關內容,再產生附有來源依據的答案。QNAP 以 Qsirch 的語意搜尋能力協助建構這類應用,協助企業建立私有知識庫;而走在最前面的少數企業,則已經嘗試地端推論與 AI Agent。

模型的選擇權,QNAP 刻意留給客戶。知識庫背後採用哪一個模型,可由企業依需求決定,不綁定單一 AI 供應商。QNAP 也以 QuAgent AI 助理與模型情境協定(MCP)相關能力,讓管理者透過自然語言查詢狀態、調整設定,並讓 NAS 成為 AI Agent 可調用的資料節點。

不過,劉文義沒有把這條路說得太容易。他坦言,目前 NAS 硬體的 AI 運算能力仍有限。一般企業期待的應用,可能需要約 300 到 800 TOPS,甚至 1,000 TOPS,因此多數方案會以 NVIDIA 顯示卡補足算力;一張卡約需新台幣 10 萬至 12 萬元,一張算不完,就得配置 2 張或 4 張。

「整體成本可能是過去單獨一台 NAS 的 5 倍到 10 倍,並不是大部分中小企業都能接受。」除了硬體,使用者還需要 AI 應用的 Know-how、程式背景與開發資源,這些都是落地成本。

QNAP 則是透過算力分級讓各規模與需求的企業都可以有適合的解決方案。在 Computex 2026 搶先亮相的 QNAP AI NAS 中,一類是採用含有 iGPU 與專屬 NPU 的處理器平台,以一百多 TOPS 的範圍,可順暢使用 AI 應用程式;另一類機種則可安裝 1 張或 2 張 NVIDIA 顯示卡,處理更大的運算量。

同時 QNAP 也在軟體端也持續開發,目標是讓 NAS 裡的資料更有效率地被 AI 工具調用,讓資料成為有價值的知識。

從規格走到現場:能源公司如何導入私有 LLM?

本地 AI 實際落地部署會是什麼模樣?劉文義舉了一家約 50 多人的能源公司為例。這家公司原本想用 NAS 搭配雲端 AI 建置內部資料庫,但很快遇到兩個瓶頸:一是員工查詢時明顯出現卡頓;二是專利、技術與合約都高度敏感,高層不願上傳至公有雲,擔心機密資料會有外洩的疑慮。

後來,該公司導入 QNAP AI NAS 的旗艦機種 QAI-h1290FX,搭配顯示卡與全快閃 SSD,在地端部署私有大型語言模型,把數十年來封存的靜態檔案交給 AI 調用,進行跨檔案摘要與精準搜尋。員工因此省下翻找合約與報告的時間,核心機密也能留在企業內部。

這個案例說明,若任務範圍明確,有些應用不必動用雲端大型模型,地端運算量就可能足以支應。

但不同企業的資料量、查詢方式與模型大小不同,導入前仍需要概念驗證(POC)與技術人員評估。

而且,資料留在地端並不等於自動安全。企業仍要處理帳號權限、網路隔離、備份復原、漏洞修補與日常維運。地端的價值,是讓資料邊界與控制權回到企業手上;相對地,安全責任也會更直接地回到企業。

哪些企業現在該做,哪些再等?先看重複性與三個條件

能不能導入地端 AI,不只由產業標籤決定,也要看工作是否重複,以及場景能不能被清楚定義。劉文義觀察,第一批走進來的,除了受法規限制的醫療、金融與保險業,也包括利用地端 AI 加速資料處理的科技業,以及會計、律師等有大量重複文書工作的專業服務業,因為效益較容易被看見。

工廠也是可預期的場景。一條生產線可能有 10 台、20 台機器,每台處理與儲存資料的 Protocol 都不同,需要相對應的儲存裝置;生產過程累積的影像與紀錄可能要保存 3 年到 5 年。當企業要跨設備調用這些資料,AI Agent 與地端資料節點就有發揮空間。

「重複性資料處理越多,或重複性動作越多的產業,越容易透過導入 AI 提高工作效率。」反過來說,較傳統、人力密集,或仍高度依賴人工判斷的製造業,短期內未必能快速導入地端 AI。

依 QNAP 提供的資料,企業也可用「高頻、大量、敏感」三個條件做第一輪判斷:資料是否被頻繁調用?規模是否大到雲端傳輸與長期費用開始變得明顯?內容是否涉及個資、法規、智慧財產或商業機密?三個條件愈集中,地端部署愈值得評估;三者都不成立時,使用雲端 API 往往更簡單,也可能更划算。

可以先等的企業,大致也有三種。第一,資料仍分散、版本混亂、權限不清,急著上 AI 只會把混亂放大,先完成集中與治理,效率就可能先提升。第二,找不到一個具體且反覆發生的業務痛點,只因為「別人都在做」而採購,設備很可能變成昂貴的展示品。第三,使用量仍小、需求偶發,現階段雲端的彈性反而更有優勢。

因此,POC 不應只驗證「模型答不答得出來」,還要回答三個問題:資料由誰負責,誰可以存取?導入後能節省多少查找時間、傳輸成本或人工作業?正式上線後,誰負責資料、模型與資安維運?只有當效益與責任都能被量化,才適合從展示走向正式部署。

企業願意把部分資料留在自己的機房,動力最終仍回到資料主權。QNAP 的主要市場分布在歐洲、美洲與亞太,其中歐洲占比將近一半,而歐洲也正是全球推動資料主權的最大動力。

QNAP 的產品已取得 ISO 27001、ISO 27017 與 ISO 27018 等多項認證,並滿足 GDPR、HIPAA 等資料保護與法規遵循需求;累積至今,已售出約數百萬台裝置,協助企業打造智慧、安全的儲存方案。

至於普及時間點,劉文義提出一個明確的價格與效能交會點:地端應用若要順暢運作,運算量可能至少要達到 300 至 600 TOPS,甚至 800 TOPS,同時價格要落在新台幣 5 萬至 8 萬元。目前符合這些條件的硬體方案仍很有限。

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「AI NAS 不是多了 AI 功能,而是改寫了資料在工作流的位置。」威聯通科技總經理劉文義坦言,地端算力成本高昂,QNAP 透過「算力分級」與開放模型架構,助企業逐步建構私有 RAG 知識庫與 AI 團隊。
圖/ 數位時代

「預測約兩、三年後,應該很快會看到符合一般大眾期待、具備合理 CP 值的產品。那個時間點,就會是 AI 落地最蓬勃發展的時候。」在此之前,企業真正能先做的,不是搶著買最大的模型或最昂貴的顯示卡,而是把資料治理、使用權限與高價值場景準備好。

QNAP 以「資料煉油廠」比喻自己的角色:原油再多,沒有整理、提煉與配送的過程,也無法成為可用的能源。這個定位也點出地端 AI 的競賽條件——不是誰先買到算力,而是誰的資料先準備好被調用。模型會持續更換,但企業自己的資料層則會長期存在。

AI NAS 不是把模型塞進儲存設備,而是在資料必須留在企業內時,讓搜尋、推論與管理靠近資料的地端節點。

QNAP World Tour 2026 台北場將於 2026 年 9 月 18 日(五)舉行,現場將聚焦 AI 應用、儲存備份、網通產品、資安與監控,並安排 Live Demo,適合 IT 管理者、系統整合商與企業決策者參加。

活動地點:新板希爾頓酒店|如意 AB 廳

活動時間:09:20–16:00

地址:新北市板橋區民權路 88 號 2F

立即報名:https://bnex.tw/9f7my4

2026 QNAP 台灣企業資安韌性大調查,填問券抽好禮,倒數計時:https://www.surveycake.com/s/q4abw

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