思科目標於2012年減少25%的溫室氣體排放量
思科目標於2012年減少25%的溫室氣體排放量
2008.07.11 |

思科將推動一項多層面的獨特計畫,著重於借助科技之力量來達成各項目標,同時也以身作則,讓客戶瞭解他們也能效仿力行。

思科總裁暨執行長John Chambers,在思科年度IT與通訊大會「Cisco Live!」中,說明資訊科技如何對全球環境問題帶來改變性的效應,並展示思科在營運、文化、產品、以及客戶解決方案等方面永續之承諾。

Chambers表示:「每家企業都有將營運產生的環境衝擊減至最低,以協助回應氣候變遷的責任。思科為因應這項挑戰,不僅將減少自身的溫室氣體排放量,還將運用網路科技的力量更加妥善地管理我們的環境問題。藉由部署各種創新的資訊科技解決方案,並運用網路為平台進行21世紀的環境管理,我們相信這將能大幅地改變思科本身的溫室氣體排放足跡,並協助我們的客戶一起加入此珍愛地球的行列,達成永續之目標。」

思科是美國環保署「EPA氣候領導者計畫」 (U.S. Environmental Protection Agency’s EPA Climate Leaders Program)的成員,這個產業與政府的合作組織與各大企業進行合作,協助規劃完善的氣候變遷策略。在過去六個月中,思科致力與美國環保署以及「環境防護基金會」 (Environmental Defense Fund, EDF)、環境永續顧問公司DOMANI等組織合作,評估其全球各營運據點所產生的溫室氣體排放量,並在檢討評定標準的同時也樹立積極目標。在2007年,思科總體溫室氣體排放量為832,000公噸二氧化碳當量(CO2 equivalents),此數值包含思科全球自有或租賃設備、車輛,以及飛行差旅所產生的排放量。根據EPA氣候領導者的協議,思科整體溫室氣體排放量現在達到724,000公噸二氧化碳當量。另一方面,思科也承諾於2012年將溫室氣體排放量淨足跡減少至543,000公噸二氧化碳當量。

美國環保署空氣與幅射處(EPA's Office of Air and Radiation)第一副處長Robert J. Meyers表示:「藉由制定長期的溫室氣體減量目標,以及致力降低碳足跡,思科正在展現其因應氣候變遷而善盡企業公民責任的領導風範。」

減少營運產生的環境衝擊

Chambers在今天的演說中也說明思科在2012年達成減低25%溫室氣體排放量目標的方法。因為實驗室與資料中心在思科的能源使用中佔有很大的比例,思科將會多管齊下,採用包含詳細的能源流向計算、更多高效率的實驗室設備、使用「虛擬化網路」來儲存資料、加入智慧型能源分配系統以自動關閉不使用的機器,以及升級機械與電子系統。同時,思科也將增加運用各種協同合作科技,像是思科網真會議(Cisco TelePresence)與思科WebEx套組工具等,來減少商務差旅所帶來的環境衝擊;出差在思科整體溫室氣體排放量佔了27%。而在致力推動「Clinton Global Initiative」計畫方面,思科每位員工飛行差旅所產生的排放量至少減少10%。最後,思科也將在更多地方建置其「Cisco Connected Workspace」解決方案;此獨特的混合式辦公室環境現已於許多地方運作,包括位於美國加州聖荷西的思科總部,可大幅降低每位員工在相關環境的電力需求。

思科亦將利用網路化的資訊科技來減少設施所消耗的能源,同時也能更有效率地使用自有與租用的設施空間。思科在美國目前正運用軟體解決方案來模擬各項在碳足跡、減少廢棄物、溫室氣體排放、以及造成其他影響的因素。這讓思科能考量能源成本上升所帶來的衝擊,並預測其對營運與開支的影響,以及建立模型與方法來減少能源之使用。

思科EcoBoard聯合主席暨思科全球政策與政府事務資深副總裁Laura Ipsen指出:「藉由運用智慧型且支援IP的建築管理系統,思科樹立21世紀及利用網路化環境,更有效管理和匯報實踐承諾的進度之典範。」
最後,思科正將環保標準融入新據點的設計以及現有據點的翻新上,並購買不同數量的可再生能源來支援營運所需。在2008年,思科預計將於全球購買約4.6億kWh的可再生能源。思科亦是美國環保署「綠色能源夥伴」(Green Power Partnership)的成員,在美國前25大綠色能源購買者排行榜中高居第8名。

思科將會向美國環保署及其他機構匯報其減量目標的進展,並在每年度所發佈的企業公民報告內詳述。

協助客戶達成環保目標

藉由網路科技來減少對環保造成的衝擊,思科實現協助客戶共同支持環保的願景。思科改善自身產品的效率,並運用科技來達成減少其溫室氣體排放量,更將建立以IP網路為基礎的各種最佳策略與解決方案與客戶一同分享。

為協助客戶回應主要由資料中心帶來的能源消耗挑戰,思科今天亦發表一款公開測試版的入門程式,稱為效率保證方案(Efficiency Assurance Program, EAP)。這個集中化及以互聯網為基礎的工具,將協助客戶更能妥善地分析能源使用狀況,並針對整個廠房設備與資料中心基礎建設建立效率量測指標。這項計畫將首次讓使用者決定與IT營運相關的能源成本、使用率,以及碳排放量。此外,思科新設的資料中心效率評估服務(Data Center Efficiency Assessment Services),也將協助客戶分析適合的能源與冷卻基礎建設,來支援高可靠度的網路,同時並判斷所需採取的措施,以讓基礎建設具備更高的可存取性、效率、以及永續發展能力。

思科預期上述與其他創新解決方案將大幅提升其排放溫室氣體管理的成效,讓新開發與現有客戶都能運用科技來管理其環境足跡。近來由「American Council for an Energy-Efficient Economy」以及「GeS I(Global e– Sustainability Initiative) /The Climate Group」之研究均支持這種多層面的策略。思科是GeSI的創始成員,在上星期發表的一份報告中指出,大部份產業若運用特定的資訊與通訊科技(ICT, Information & Communications Technology),可在2020年前將原來由產業所帶來的排放量減少5倍,高達7.8 Gt二氧化碳當量,或是15%的總基準情境(Business as Usual, BAU)排放量。

往下滑看下一篇文章
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。

qnap2.jpg
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。

qnap3.png
「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

登入數位時代會員

開啟專屬自己的主題內容,

每日推播重點文章

閱讀會員專屬文章

請先登入數位時代會員

看更多獨享內容

請先登入數位時代會員

開啟收藏文章功能,

請先登入數位時代會員

開啟訂閱文章分類功能,

請先登入數位時代會員

我還不是會員, 註冊去!
追蹤我們
台達電全解讀
© 2026 Business Next Media Corp. All Rights Reserved. 本網站內容未經允許,不得轉載。
106 台北市大安區光復南路102號9樓