【觀點】在網路與報紙的轉捩點時刻,重新思考網路內容
【觀點】在網路與報紙的轉捩點時刻,重新思考網路內容
2010.06.18 | 人物

根據華爾街日報的報導,美國2009年報紙的廣告盈餘暴跌28.6%,掉到248.2億美金;與此同時,網路媒體的廣告盈餘數字已升高到242億。 預測未來五年,也就是2014年,報紙盈餘會掉到223億美金,而網路廣告繼續衝高到344億,成為美國僅次於電視的第二大廣告媒體。以後者數字暴衝的速度來說,幾乎可以斷言現在就是網路廣告盈餘超過報紙的時刻

也就是說,未來我們往回頭看,很有可能會說2010年是個重要的轉戾點。之後,某些趨勢發生的速度只會越來越快。譬如傳統媒體商業模式的崩壞、轉型,以及網路媒體的重新塑造等等。

網路媒體的興起,從某個面向來說,可以說是內容製作、散布門檻的降低導致的結果。如今,任何一個人都可以自由申請Email,在部落格、臉書、噗浪、 PTT、Mobile01進行書寫、評論、互動。這整個網路世界猶如一個大社群,每個人都可以自由地上來講點話,而感染力強的訊息會遵循口碑效應,一傳 十、十傳百地這樣傳播出去。

然而,並不是人人都欣然接受這樣的變化。影響最重的產業,當然就是傳統的內容產業(報紙、雜誌、出版社、音樂…)。對網路敵意最深的說法,則是”流竄在網路上的都是一些未經把關、不需大腦思考的垃圾”之類的言論。(有趣的是,這兩者常常有意無意的結合在一起)

紐約與內容為王的危機

TechCrunch前天有一篇評論,講的也是類似的狀況。

這篇文章的作者,叫Paul Carr。他受邀到紐約參加一場New York Internet Week(紐約網路週)的活動。不過他老是覺得滑稽,於是回來就寫了一篇叫做New York Internet Weak(紐約網路弱)的文章。

滑稽的原因是什麼呢?他說,你想想看,網路正在破壞哪些傳統?出版業、報紙業、廣告業、銀行業…這些產業的中心,都設在紐約。但是網路正在破壞這些 啊!而網路的中心,在美國西岸的矽谷。所以,這世上的錢,正滔滔不絕地從美國東岸(紐約)流向西岸(矽谷),紐約人只能多舉辦這類活動,讓自己好像能趕上 這一波熱潮似的。

可事實是,美國東岸的這些人,一點辦法也沒有。

稍稍讓紐約人欣慰的是,最近AOL重新宣稱他們的目標是成為網路內容的王者,而Yahoo!也做了類似的事,高價買下了Associated Content這家內容平台(運作流程是部落客上傳文章、商業機構看到喜歡的可以付錢購買)、甚至傳出想購買Huffington Post的消息,再度炒起”內容為王”這樣的呼聲。紐約企業家很高興,因為紐約是高品質的內容(新聞、出版社)的集散地啊!

但Paul Carr再度潑了一盆冷水下來:高品質的內容是嗎?那你們的網站內容是怎麼回事?

Paul Carr舉的例子十分實際:Associated Content的內容,就算以一般人的角度來看,仍離專業寫作或新聞的邊都搆不上;Huffington Post比較接近新聞,但一樣有許多與性有關的露骨報導;甚至傳統重量級紙媒富比士雜誌(Forbes),其網站內容也不過只是”美國最好的藍領工作”之 類的平庸報導。大家都只想”吸睛”,哪有高品質?

他質疑,網路媒體仍然缺乏支持高品質內容的獲利機制。現在的網路內容倚靠網路廣告維生,而廣告的計算方法是曝光量;於是美國出現了大量品質平庸,但 SEO分數極高,仰仗搜尋引擎倒流量的網站,如Demand Media;或是用各種聳動標題、誇張內容來吸引點擊率。

在網路上,有點擊率才有廣告費啊,什麼新聞寫作原則?早被丟一旁去了。紐約要靠高品質內容翻身?再說吧。

事實的全貌真的是這樣嗎?

Paul Carr的擔心有其道理。不過,上星期華爾街日報有一篇評論,正好對類似的情況提出解釋。

首先,歷史上不是沒經歷過這種因為出版品製作門檻降低、導致作品素質降低,專家擔心全民智商降低的狀況。請把回溯到谷騰堡發明印刷術的時代。那時候,由於印刷機的發明,聖經被譯成各種語言到處散布;大量乏善可陳的當代文學到處流竄。部分學者憂心忡忡的表示:再不控制印刷機,歐洲知識份的崩毀將不可避免!

結果呢?聖經因為大量譯本的出現,打破原本由教會掌控的詮釋權,而馬丁路德翻譯的德語聖經,導致歐洲全面性的新教改革,同時也促成成現代德語的統 一;大量庸俗的當代文學,促成對文學質量的要求,繼而形塑成我們現在看到的出版社、雜誌、科學期刊的出現。

換句話說…現在所謂的”傳統內容產業”,其實當年也是這樣過來的。

而且,華爾街日報這篇評論也認為,許多人擔心”舊有優質媒體會被網路速食文化取代”,這樣的觀點大有問題。因為,這樣的推論建立在三個假設上:

  1. 過去的傳統媒體內容品質很高
  2. 現在的網路媒體內容品質很低
  3. 這一代年輕人無法找到樹立並維持新媒體品質的方法

但事實上前兩個推論都很容易被推翻。即使是在網路出現之前,平庸的通俗作品仍然大受歡迎,反倒是網路出現之後,再度確立了寫作與閱讀在人們心中的價值。

(更何況,現在有誰覺得台灣新聞品質高的?覺得高的麻煩請解釋一下,為何主流媒體不報導苗栗大埔事件?TVBS的TOBE汽車新聞為什麼被全面撤下?Mobile01上的維大力事件為什麼沒有追蹤報導?)

所以,現在的問題是,網路還沒找到一個支持高品質內容穩定獲利的機制。

重新塑造的時刻

如果各位有在追美國科技網誌每天的內容的話,應該早就發現一項有趣的趨勢。前幾年很紅的論調:”內容為王”,如今已經早已沒人吹捧,甚至在 TechCrunch上已經成為某種笑柄:這些高品質的內容產出,有誰因此而變成某種成功的大企業了嗎?(雖然有點諷刺,但我想TechCrunch自己 就是一個例子。TechCrunch在科技網誌圈內是很成功,但是賺的錢比得上傳統的新聞、出版集團嗎?)比較起來,社群網站、資料為王之類的論點(靠蒐集用戶資料、研究網友喜好賣錢)似乎還比較實在。

坦白說,網路上的內容(想想新聞、音樂、小說…)還找不到”靠著品質比別人好”就能持續獲利的方法。我想這是很多堅持內容產出的人感到喪氣的原因。

但我仍然認為,這條路不是不存在,而是因為現階段還沒找到方法,也許是因為太多東西變了:內容產出的方式變了,傳播的方式變了,網友消費內容的方式 也變了,一切都需要新的標竿來衡量…然後把品質轉換為實質獲利。

一旦找到了,網路上的內容就能發光。那時候再來看內容為王之類的討論,會很有趣的。

參考連結:

華爾街日報:Internet Is Set to Overtake Newspapers in Ad Revenue

原始調查機構PwC:Consumer behaviour drives change; Entertainment & Media players seek new roles in digital value chain

華爾街日報中文版:互聯網會讓人變蠢嗎?

TechCrunch:Content is King!Rest in Peace, Content.

Mr. Saturday:資料為王 Data is King

(原文轉載自MMDays/Mr. Friday部落格

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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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