Gartner~2010年全球手機終端銷售量達到16億支|數位時代 BusinessNext

根據國際研究暨顧問機構Gartner的統計，2010年全球手機終端銷售量總計為16億支，較2009年大幅增加31.8%（見表一）。2010年，智慧型手機終端銷售量更較2009年勁揚72.1%，占整體行動通訊裝置銷售量的比重達19%。

Gartner副總裁 Carolina Milanesi表示，「2010年第四季強勁的智慧型手機銷售，將蘋果（Apple）和RIM （Research In Motion）在2010年全球手機製造商的排名分別推升至第五名和第四名，擠下索尼愛立信（Sony Ericsson）和摩托羅拉（Motorola）。諾基亞（Nokia）和LG的排名不變，但其於2010年的市占率下滑，因為他們在智慧型手機策略上面臨的壓力日增。」

整體而言，西歐和北美等成熟地區的手機市場受季節性因素的影響較以往幾年小。2010年第四季，全球手機終端銷售量為4億5,200萬支，年增率達到32.7%。

手機製造商在2010年第四季持續面臨相機模組、觸控面板控制IC和主動式有機發光二極體螢幕（AMOLED screen）等關鍵零組件供應不足的窘況。Milanesi分析，「此一情況至少在2011年第二季仍無法得到紓解。對手機製造商來說，零組件短缺將會是長期需要考慮的因素，因為其他快速成長的連網消費裝置，像是平板媒體（media tablet），都在搶同樣的零組件。」

白牌手機在2010年第四季的銷售量逾1億1,500萬支，全年的銷售量則為3億6千萬支。儘管白牌手機的銷售對於手機市場達成全年16億支銷售量的助益很大，但嚴格說來，這會導致對市場成長情況產生錯誤解讀。Milanesi進一步表示，「我們所看到的是，對手機製造商潛在市場（addressable market）的增加，因為消費者改變他們購買新手機的習慣，從合法的管道到二手和黑市手機。」

表一** 2010年全球手機終端銷售量（單位：千支）**

企業	2010 銷售量	2010 市占率(%)	2009 銷售量	2009 市占率(%)
諾基亞	461,318.2	28.9	440,881.6	36.4
三星	281,065.8	17.6	235,772.0	19.5
LG Electronics	114,154.6	7.1	121,972.1	10.1
Research In Motion	47,451.6	3.0	34,346.6	2.8
蘋果	46,598.3	2.9	24,889.7	2.1
索尼愛立信	41,819.2	2.6	54,956.6	4.5
摩托羅拉	38,553.7	2.4	58,475.2	4.8
中興通訊 ZTE	28,768.7	1.8	16,026.1	1.3
HTC	24,688.4	1.5	10,811.9	0.9
華為Huawei	23,814.7	1.5	13,490.6	1.1
其它	488,569.3	30.6	199,617.2	16.5
總計	1,596,802.4	100.0	1,211,239.6	100.0

資料來源: Gartner (2011年2月)

諾基亞在2010年的銷售量達4億6,130萬支，市占率較2009年下滑7.5個百分點。年跌幅不僅是因為其仍然缺乏高端產品，部分亦是由於白牌手機銷售的成長。諾基亞在智慧型手機市場的占有率較2009年以來下降6.7個百分點。諾基亞的未來端視其將於2月11日公布的計畫，以及其如何在有限的時間內執行這些計畫。

RIM在2010年的手機終端銷售達4,750萬支，年增幅為38.2%（見表二）。其於2010第四季在南亞（印尼）和歐洲（英國和荷蘭）的表現格外強勁。這些銷售量係因具有侵略性定價的預付機制，以及BlackBerry Messenger服務的穩定成長。儘管銷售量成長，RIM仍無法跟上市場的擴張，其市占率自2009年第四季的19.5%下滑到2010第四季的13.7%。RIM在2010年底宣布，將推出平板媒體─PlayBook。這是否將幫助RIM強化本身的生態系統（ecosystem）仍需持續觀察。

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蘋果於2010年的銷售量達4,660萬支，較2009年大幅成長87.2%。蘋果的成長表現主要係因在新市場版圖的擴張，以及終結具排他性的交易模式，讓iPhone可透過185個通訊服務商（CSPs）銷售至全球。排他性交易模式的結束亦鼓勵通訊服務商在通訊費率和資料傳輸費用上的競爭，如此使擁有iPhone的總成本與其他高階智慧型手機更為趨近。2011年，蘋果主要的成長契機將會來自Verizon加入蘋果在美國的通訊服務商合作名單中。Gartner 分析師指出，蘋果將會維持穩定的平均售價，如此可以順利的將收益用以彌補開發市占率的開銷。不過，蘋果並不是針對大眾市場，這也從根本上與Android有所區別。

智慧型手機市場仍然集中於已開發國家，在此市場中的消費者擁有較多可支配所得，且其網路速度足以支援智慧型手機的全面功能。Gartner 首席分析師Roberta Cozza 表示，「在2010第四季，西歐與北美即占全球智慧型手機市場的52.3%，而在這些地區所售出的手機中近一半為智慧型手機。」在2010年第四季，激烈的競爭已經影響高階智慧型手機的市占率，而縱觀2010年我們認為這樣的趨勢將會繼續下去。

表二** 2010****年全球智慧型手機作業系統終端銷售量（單位：千支）**

作業系統	2010 銷售量	2010 市占率(%)	2009 銷售量	2009 市占率(%)
Symbian	111,576.7	37.6	80,878.3	46.9
Android	67,224.5	22.7	6,798.4	3.9
Research In Motion	47,451.6	16.0	34,346.6	19.9
iOS	46,598.3	15.7	24,889.7	14.4
Microsoft	12,378.2	4.2	15,031.0	8.7
其它作業系統	11417.4	3.8	10432.1	6.1
總計	296,646.6	100.0	172,376.1	100.0

資料來源: Gartner (2011年2月)

在智慧型手機作業系統（OS）市場中，Android的銷量在2010年激增888.8%，晉升為全球第二大作業系統（見表二）。Android手機在2010年第四季的銷售量持續受到品牌大廠推出高階產品的帶動，如HTC（Desire、Incredible和EVO等系列）、三星（Galaxy S）和摩托羅拉（Droid X, Droid 2）。

Symbian的市占率在2010年第四季進一步滑落至32.6%，銷售量為3,260萬支，這讓Android的銷售量在2010年第四季超越諾基亞的Symbian。然而，富士通（Fujitsu）、夏普（Sharp）、索尼愛立信和三星（Samsung）的舊款手機目前仍採用Symbian作業系統。Cozza表示：「這部分的銷售總量使得Symbian仍能微幅領先Android。」

iPhone 4的暢銷，使蘋果在2010年第四季的智慧型手機市場的市占率維持16%，同時使得iPhone作業系統在2010年位居第四名。Milanesi表示，「以一個平台來看，iOS是一個傑出的典範。」隨著每一台售出的iPad和 iPod Touch，蘋果增加iPhone的潛在客群，且強化其開發者的生態系統。

Milanesi 表示，「在下周將展開的2011行動通訊世界大會（Mobile World Congress 2011）上，我們可預期的是智慧型手機和平板電腦將為會展中的焦點，以及大量新應用程式的發表，如3D技術改進使用者介面，包含觸控、奠基於LTE技術的快速網路，和新支付系統，像是近距離無線通訊（near field communication）將可應用於智慧型手機。」

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。

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。

「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

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