【看網路新未來】台灣PChome詹宏志
【看網路新未來】台灣PChome詹宏志
2009.06.08 |

在台灣我看到還有許多可以發展的空間,這個生意還沒開始,那個投資也還來得及。本地的力量、活躍的商業環境、優秀的工程師文化,台灣還能做一百家可以上市的網路公司。

以搜尋引擎來說,台灣市場看起來是兩個國際公司的競爭,但我觀察其他國家情形,會說台灣本地的競爭者還沒出來,這個仗根本還沒打!例如Google和雅虎都存在中國和韓國市場,但第一名分別是百度、Naver,原因是一定有一種本地的服務,是國際公司做不到的,它們沒有力氣去專注每一個地區獨特的需求,並且進行了解。

所謂本地的服務,並不是指特定哪一種,而是即使「細節」都需要本地觀點,例如本地人想到一個事情,想的是什麼?對這件事情,哪些資訊最感到急迫?對韓國來說,Naver推出網友自行編輯內容的服務(編按:Knowledge In知識問答,如同雅虎奇摩的「知識+」),為何Google不跟進?因為美國沒有必要,英文資料成熟的有很多,「搜尋比製造內容更合理」,如何把最好內容找出來最為重要。

但對於其他語言,很有可能某些領域連個像樣的內容都沒有,所以維護每個基礎內容的底層是重要的,Naver這個邏輯變得有道理,這個概念可能適用於越南、泰國,可能也適合台灣。中國的中文內容雖然多得多,但品質也是個難題,找到好的、可信的內容對於這幾個國家都很重要,從這個角度看,本地服務是很有力量的。

台灣獨到
三種電子商務模式均衡發展

至於台灣本地服務是有許多台灣特色的,特別是電子商務。全世界的電子商務有三個重要模式,分別是B2C(企業對消費者)的亞馬遜大型零售商模式、C2C(消費者對消費者)的eBay拍賣模式,以及亞洲開創出來的B2B2C(企業對企業對消費者)之日本樂天市場開店平台模式。就我觀察,全世界就只有台灣是三種模式都很平均地發展。在美國有亞馬遜、eBay,但沒有開店平台;在日本有樂天和Yahoo Japan的拍賣,但日本有人人都信任、人人都適用的大型網路零售商嗎?沒有。而韓國就只有拍賣了。

至於在台灣,早期電子商務有PChome Online、興奇所做的標準轉單模式,這在國際上也不多見。現在PChome Online做二十四小時保證到貨,這在全世界也不多見。網路下單、到便利商店拿東西,全世界也只有台灣有成功的例子,連日本便利商店這麼普及的地方都沒有做出來。所以即使台灣社會投入網路產業的資源和關注不多,但點點滴滴還是有許多公司冒出來。

這當然有些原因,首先是台灣有一個長期、很紮實的資訊科技工程師文化,在網路基礎建設開發之初,如同其他軟、硬體在開發時是一樣的嚴謹。而且台灣又是一個非常密集活躍的商業社會,所以當網路企業一點一滴摸索了解之後,台灣的商業活力就被引進來了,此時也成熟了,不論是基礎建設的宅配機制、金流等。這就是大型零售商也行得通,開店平台也行得通的原因,因為開店平台是需要大量成熟的商業才能促成。

本地力量
跨國網路公司到台灣都會改變

即便資源不多,台灣環境依舊培育出很具體、完整、細膩的網路公司。例如ezTravel易遊網、燦星旅遊網,都比中國攜程旅行網經營電子商務成熟,因為攜程還得在各地機場擺專櫃,線上訂票後去專櫃領,機場還不知道有沒有櫃。這個模式已失去網路的便利特性,還有電子票券的特性,當然中國有它實體的困難,所以得用人力網絡完成。

中國第一線網站十個有八個都是story(傳奇故事),實際工作內容都不切實。並不是它們不好,而是中國社會還有太多條件沒辦法完成。所以台灣是從底層往上蓋,中國必須從屋頂往下蓋,幸虧有很大的泡沫撐得住,不會破,只要能蓋到地上那就沒事了。

但台灣沒有那個大泡沫的資源環境,反倒有本土的基礎建設,所以沒有一個跨國網路公司到台灣不會改變的。雅虎奇摩做的幾個成功服務,都是總公司沒有做的,它是在當地長出的東西,是有獨特性的。對台灣網路的發展,我是很驕傲的!在電子商務領域可以發展出這麼多的東西,這些模式、服務沒有一個是外來的,都是本地發展出來的。

至於其他國家為何無法三種模式平衡發展?那是因為時機。這三個模式要在其他模式還沒有完全成熟時開始,才有機會。eBay、Amazon都是一九九五年開始,誰也不能搶走誰,現在樂天市場要進美國,就變得難了,更何況eBay、亞馬遜經過消化之後,平台之中也都隱藏了樂天模式。

所以台灣幾個模式中,開店平台最晚,也相對比較弱。日本樂天市場選擇在台灣當作跨出海外的第一站,應該也是認為開店平台在台灣最成熟,已經有一個平台擁有超過三千家店,這是它的benchmark(基準點)。日本樂天現在有幾萬個店家,它知道多少商家是它快速成長的起點。根據我自己的經驗,三千家是關鍵店數,前面三千家都苦不堪言。新網站除非是創新服務,像部落格、Twitter,才有機會顛覆原來的流量定義。

模式創新
右手打敗左手,終會打到別人的左手

總結來說,我認為電子商務市場還未大局底定,先前在摸索的二十四小時到貨服務破壞性力量,這個改變帶來巨大的轉移力量。傳統產業的朋友問我,這樣做有意義嗎?不過是把左手賺的錢換到右手拿,是新服務吞噬舊服務。我的看法不一樣,我不在乎我的右手打到左手,打敗了左手,終會打敗和左手相同的模式。所以右手打完左手,終會打到別人的左手,新模式證明優於舊模式。

但二十四小時到貨只是一個服務的概念,電子商務中可以滿足消費者的服務還很多,包括支付方法、生活型態、買賣取得等,這其中變化太多了,每一個行動出現都有可能改寫現況。

任何網站的經營,不管是電子商務或是其他領域,都還是回到競爭眼球的邏輯。曾經有房仲業者問我,為何台灣做不出像中國那樣的搜房網?我認為是時機不對。搜房網開站的時候,入口網站也才剛開始,它幾乎同時和入口網站在爭取流量,因此它不需要透過入口網站才能出現。如果錯過那個時間點,在此刻入口網站已經搶去了大部分的眼球。

新服務不是沒有機會,但第一個問題是人要從哪裡來,最後只好先投靠入口網站,去下廣告、買流量,在創業過程還沒完成前,造就的都是入口網站。譬如一○四人力銀行、ezTravel、博客來網路書店起家都比入口網站的興起早,博客來流量雖然不能跟入口網站比,但其「自主流量」構成主要生意的訂單七成,這是新網站最難做到的。

規模疑慮
說台灣太小,多半是一種想像

整體產業發展趨勢,我看其中還有一些精進式創新的可能,如實體企業運用成熟的網路作為服務策力。這部分台灣企業已經開始做,但成效還不大,我的觀察是因為實體企業吸收網路的知識途徑有限,而且太慢,時常要付出頭破血流的代價,有成果的還不太多。而更深層的原因是,一個社會學習的代價,是一個社會進步的條件,高品質的大眾傳播媒介,和高速反應社會變動的知識圈、學術界,是進步的關鍵,台灣這個地方弱了。

台灣市場規模小,到底是不是個問題?當然沒有一個市場沒有缺點,台灣的缺點就是小,小的好處是容易開始,缺點是不易放大。

即使是統一超商在許多年以前,大概是營收超過四百億元時,總經理徐重仁還是說重心擺在台灣。現在集團門市數達到四千八百家、總營收已經破千億,足以容納這樣成長的市場有很小嗎?統一超商也是到了千億以上才覺得台灣太小,跨足海外。那我就要問了,在說台灣太小的人,是因為生意已經做到千億了嗎?是因為開了四千多家店,然後覺得開店很難嗎?

因此說台灣太小,多半是一種想像,我是不同意這個說法的。如果是一個新進創業者,反正都是要從無到有,投入到一個有發展性的地方是不壞的,譬如中國。但若是在台灣有些基礎的創業者想要出走,我就會建議不如在台灣做,因為你有一個知識是「最了解台灣」,所以最有可能在這裡把成功模式做出來。

現在我常聽到創投公司在投放資金時,要求網路創業者拿出「China Story」(中國計畫),一開始就建議或要求新創企業要同時做兩岸市場,這其實是一個傷害事業的決定。我當然希望所有創業者可以抗拒這樣的誘惑,也要提醒所有投資者這是一個毀滅公司的方法,不是創造公司的方法。劈腿不會是開公司的策略,專注才是!

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詹宏志**
出生:1956年
現職:PChome Online網路家庭董事長
學歷:台大經濟系
經歷:電腦家庭出版集團和城邦出版集團創辦人、遠流出版總經理等。出版過12本著作,包括小說評論、社會趨勢報告及散文等

本文來源:《數位時代》2009年6月號

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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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