從毒奶事件看品牌力!
從毒奶事件看品牌力!
2008.10.14 | 行銷

毒奶事件所引發的三聚氰胺風波持續擴大,且涉及的層面越來越廣。目前不僅是奶製品、飲料等,甚至擴及到食品通路(如必勝客、麵包店)、蔬菜、米食….等。這樣的事件不僅是對國民健康有很大的傷害,而且直接衝擊到消費市場,許多消費者因為無法知道哪些產品是合乎規定的、哪些產品是健康無虞的,因此在消費行為上紛紛採取保守觀望的態度。

因應這種情勢,我們也可以看到許多品牌在電視上紛紛打出他們的產品、原料均符合檢驗標準、或者乾脆直接訴求不管是原料或製程「絕對沒有中國製的因素」的訴求。最明顯的例子就是最近德恩奈的ㄧ隻廣告,強調「產品等於國家競爭力,產品等於國民健康水平,購買時請認明原產地,才能安心」,進而導出來德恩奈的產品都是在德國或台灣生產、不是中國生產的利益點。

從以上的敘述涉及兩個層面,一是品牌力,一是產地。其實這兩者息息相關。首先我們知道知名品牌是決定消費者購買行為的主要因素之一。例如根據東方線上2008年版E-ICP東方消費者行銷資料庫,與毒奶事件相關產品的購買考慮因素中,與品牌相關的考慮因素,比例如下:

  • 餅乾:「品牌知名度」排名第三(28.1%)、「品牌形象佳」排名第九(15.1%)
  • 沖泡奶粉(成人):「知名品牌」排名第一(43.1%)、「品牌形象佳」排名第十一(13.4%)
  • 嬰幼兒/成長/兒童奶粉:「知名品牌」排名第二(32.3%)、「品牌形象佳」排名第七(16.9%)
  • 兒童營養添加物:「知名品牌」排名第二(31%)、「品牌形象佳」排名第九(15.5%)
  • 麥片/麥粉/玉米片/榖片/穀粉:「知名品牌」排名第四(17.6%)、「品牌形象佳」排名第十二(6.1%)
  • 沖泡即溶咖啡:「知名品牌」排名第四(29.3%)、「品牌形象佳」排名第八(20.6%)
  • 即飲咖啡:「知名品牌」排名第二(44.1%)、「品牌形象佳」排名第四(19.2%)
  • 速食麵:「知名品牌」排名第二(42.7%)、「品牌形象佳」排名第七(13.3%)

由以上可看出與此次毒奶事件相關的產品中**,「知名品牌」與「品牌形象佳」均名列消費者購買時的重要考慮因素,尤其是與健康、嬰兒、營養相關的產品,品牌的重要性更高,甚至名列購買考慮因素的第一或第二名。此外,在消費者的選擇中可發現「知名品牌」的比例永遠高於「品牌形象佳」,這表示了消費者已經將知名品牌內化成值得信賴的品牌、品牌形象佳**,因此選擇知名品牌就代表了品牌形象佳的意涵,相對上,非知名品牌、即使口碑好、仍不見得引起消費者的青睞。可見知名品牌已經建立起在消費者心目中的地位,讓消費者在購買行為時,信賴知名品牌所提供的產品是優質的,值得安心購買。這也可看出透過大眾傳播廣告在消費者建立起的品牌價值,的確是對消費者的購買行為產生重要影響。

但值得注意的是,這次毒奶事件為什麼對社會衝擊這麼大,就是因為發生問題的產品多屬知名品牌,當消費者信賴品牌、所以產生購買與食用這些產品的行為後,卻發現居然可能對自己的健康有所影響,這對消費者的信心產生多大的衝擊?!而知名品牌長期以來所建立的品牌力也受到消費者嚴重的質疑,甚至導致消費者不知道什麼品牌所提供的產品是可以值得信賴、是安全無虞的產品,因為連這麼知名的品牌都可能有問題!那不知名的品牌、本身已經不具備品牌力與信賴感了,怎麼可能讓消費者更信賴?

會產生這樣的原因,是因為許多知名品牌為了減低生產成本,遂將產地由已開發國家的母國轉移到中國等生產成本較低的地方。但是這些知名品牌將生產成本降低時,卻投入大量的行銷預算去形塑強大品牌力,藉此鞏固甚或擴大市場,讓消費者產生對其的信賴感與偏好。這種情況普遍存在於全球知名的品牌,而且不僅只有食品業,其他產業也是如此。

但是這樣的作法有其風險,雖然這些知名品牌仍有其自己一套的生產製程、品管控制的流程,去要求自己在中國的工廠、或者是OEM或ODM廠商達到他們的生產標準,但無可諱言的,產地在中國就讓可能產出有毒害產品的風險性明顯提升,這種風險一但成為危害的事實,將會造成消費者極大的恐慌,衝擊到消費市場的信心,進而殘害知名品牌本身長期所建立的品牌力

從另外的角度看來,知名品牌企圖以產地與品牌力切開的策略去達到其企業利益極大化結果(降低生產成本,但是透過行銷提升品牌力,進而擴大業績),然而從毒奶事件中發現,品牌力是消費者購買的信賴指標,但是這種品牌力資產是否可以完全排除產地、生產品質,單純以行銷去跟消費者做溝通即可?亦或在毒奶事件後,消費者已經將品牌力與產地做連結?不同產地是否對消費者認知品牌力、建構值得信賴的品牌等因素產生影響?進而可能在本質上重新釐清品牌力、行銷、產地之間的關連性?這些都是毒奶事件後續發展中,值得我們持續觀察的面向。而這些可能的變化,不僅會牽動廣告主的行銷方向,甚至是整體的企業經營策略。因此,消費者的動向變化,值得相關業者好好來關注。

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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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