中產階級?真慘階級!
中產階級?真慘階級!
2008.07.23 | 行銷

一、中產階級是社會穩定的基礎

中產階級一詞,英文是middle class,表示一種社會階層。其來源自於英國工業革命後,因為工業型態興起,興起了一群專業、收入不低且知識水平高的新階層,他們有別於上層貴族富豪階級,又不同於下層的勞工階層,因此被稱為「middle」class。廣義的中產階級,不單純指收入與學歷的鮮明特性,還代表了一種生活品味與消費能力。

站在政治穩定的觀點來看中產階級,無疑可呈現更鮮明的特性。中產階級往往被視為是政治穩定的「中道」力量,他們亦可算是既得利益者,溫和、理性,沒有太多激烈的意識形態,重視務實利益。再者,中產階級往往跟民主政治密切關聯,因為民主政治的安定發展根基於穩定的中間選民,讓選舉結果不走偏鋒,得以保持政治的穩定發展。在這種面向上,經濟與社會意涵的「中產階級」往往與民主選舉面向的「中間選民」有相當大的重疊關係。

因此,中產階級佔全國人口的比例越大,政治越趨穩定。從歷史的軌跡看來,任何穩定的民主政治必然都有一群廣大堅實的中產階級,更重要的是讓中產階級獲利,是政治穩定的基礎(當大部分的人都可以從體系中得利,且滿意這種利益結構,那麼就不會有很多的人想要改變這個社會的權力結構,政治也就不會有太大變動)。否則如果連中產階級都淪為赤貧、心生不滿、相對剝奪感越來越重時,政治就不可能穩定,原本穩定的基礎也將會一夕轉變為領導改革、甚至革命的動力。從各國政治來看,歐美的民主政治如此穩固就是因為他們有龐大的中產階級作為基石,而東南亞國家或第三世界國家的政治之所以政治動盪不安,就在於過於貧窮、或者尚未形成一個鮮明且得利的中產階級。

二、中產階級雖然重要,但往往是被犧牲的沉默的多數

中產階級對一個國家的經濟、民主鞏固如此重要,因此國家執政者應該要好好善待中產階級,保障其利益。但是我們也發現中產階級很容易成為選舉上所謂的「沉默的多數」。從資源分配來看民主政治,任何的政策走向都是以全體納稅人的錢去補貼特定族群,因此也常常被批評為「政策買票」。我們可以發現,多數的政策買票,往往補貼了上層的既得利益者、特定利益團體、或者是所謂的中低所得者。而中產階級卻成為補貼最少、但負擔最多、被上下兩層壓搾的沉默多數。

三、上下兩階層壓榨中產階級

例如,從稅負觀點來看,現有法律明顯對有錢有資源的上層階級有利,這包含「遺產稅」、「贈與稅」、「土地增值稅」、「證券交易所得稅」….等,其內容均是對有錢人有利的方向。再者,有錢人往往擁有較多股票、或在企業經營中位居要位,因此「股票分紅」、「獎勵投資條例」…也屬於廣義上對有錢人有利的方向。因此在台灣一個很奇特的現象是很多有錢人透過合法途徑避掉許多稅款,甚至有年收入超過億元的富豪不需要繳交一毛稅款的奇怪案例。若以數據顯示,根據財政部統計指出,台灣所得前30名的富翁,平均的繳稅率不及10%,造成有錢的人繳的稅率居然低於一般薪資階級的奇怪現象。這些每年獲得超高利益者的繳稅幅度居然比月薪兩萬五的大學新鮮人還低!雖然最近「最低稅負制」開始推行,期望減少這種不公平的現象。但實際成效如何仍待長期觀察。

而中低收入戶,同樣也不用繳稅(因為其所得太低,未通過法定繳稅門檻)。因此中產階級完全成了繳稅的大宗。一般薪資所得承擔了70%的所得稅稅源,遠高於一般先進國家的五成水準。再者,繳稅稅率達40%者多是高薪的薪資所得者(仍屬於中產階級),真正的富人,早已透過證券交易所得及土地交易所得免稅,經由股票投資及不動產投資累積鉅額財富,同時坐享免稅淨利。(註一)

而窮人不僅可免稅,同時享有很多的社會福利。據一位曾在民間社會機構任職多年、且本身為社工所本科畢業的友人指出,中低收入戶其實得到政府許多的照顧,小至孩童的學費、獎學金、以工代賑,大到優惠貸款、每月的低收入戶補助,林林總總加起來,已經不少。因此就曾發生多起為了避免低收入戶資格被取消、而把自己的房子登記在親友名下的情況;或者因為子女所得提升而被取消低收入戶資格時、就到區公所抗議的情況。友人指出,相較許多所謂的「中產階級」每日忙忙碌碌的辛勤工作卻仍是無殼蝸牛,其實許多中低收入戶本身已經是有房子、甚至房貸還享受非常優惠貸款。相較之下,中產階級反而變成真正的貧窮,而中低收入戶是更為「富有」。

四、景氣不好加深中產階級的相對被剝奪感

由以上分析,可以發現「中產階級」聽起來好像是不錯的名詞,但其實卻可能是被上下兩層壓榨的階級。在「歌舞昇平」時代,經濟好時,中產階級雖然負擔了大部分的社會稅負,但仍然還能保有一定的生活品質。但是我們看到近來整個台灣似乎邁入了「停滯性通膨」:經濟成長停滯不前卻伴隨非常明顯的通貨膨脹壓力。物價飛漲,經濟情勢不升反降,股市大跌、房市冷淡,名目所得不增,但通貨膨脹率節節高升,導致實質所得下降。因此消費者的生活品質明顯下降。

在這種情況下,對中產階級而言無疑是更雪上加霜。因為中產階級再次成為被壓縮的一群,通貨膨脹、油水電與民生物資的調漲是由全民共同承受,但是政府再次針對中低收入戶提出各樣補貼、補助政策,協助中低收入戶度過難關。例如馬政府提出對「近貧戶」補助半年最高達三萬元。但是中產階級卻未得到獨特的優惠。雖然整體而言生活品質仍優於中低收入戶,但不斷的相對被剝奪,已經使得中產階級的實質所得與生活品質逐漸往中低收入戶靠近。

舉實際例子,隨著七月油電雙漲,越來越多人減少開冷氣、開車的機率。更有報導指出有越來越多人跑去百貨公司、或各式賣場逛,目的不在購物,而在「省自己的電費、吹店家的冷氣」。這種生活品質明顯下降的情況,無形中拉近了與中低收入戶的生活品質。

此外,根據東方線上2008年版E-ICP東方消費者行銷資料庫顯示,在生活型態方面,認為「錢愈來愈難賺,我愈來愈不敢隨意花錢了」的比例達83.8%,若以個人收入做為橫軸分析,「沒有收入」者79.5%;「10,000元以下」者82.8%、「10,001-20,000元」者85.4%、「20,001-30,000元」者88.2%,到了「60,001元以上」者達90.3%。顯示月收入五、六萬元的中產階級,其實對金錢花費的態度更保守。

五、中產階級=真慘階級

由此可知,中產階級可說是「真慘階級」:承擔了社會大部分的稅負,卻沒有享受到上層階級與下層階級的福利。尤其是在經濟不好、又遇到通膨的負薪資成長時代,相對被剝奪感應該是最高的。從這邊看出,除非中產階級不再做沉默的多數,針對社會的不公平有所反應,例如要求政府對富有的人課徵更多的稅,或更公平正義的施政,不然這種「慘」狀將會一直持續下去,而且隨景氣不好而更加「慘下去」。

註一:「經濟人語:中產階級稅太重了」,許啟智,蘋果日報,2008年06月02日。

更多文章請見東方線上

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