Roger Federer男網天王的真情眼淚
Roger Federer男網天王的真情眼淚
2006.06.01 | 科技

二○○六頭一個網球大滿貫——澳洲公開賽,墨爾本燠熱依舊,拉佛球場(Rod Laver Arena)出現球迷們壓根都沒料到的決賽對陣組合——費德勒(Roger Federer)與巴格達蒂斯(Marcos Baghdadts)。賽前,費德勒就是賭盤賠率第一的熱門冠軍候選人。兩小時四十五分鐘之後,今年第一座大滿貫得主誕生,費德勒的名字,第七度被刻在大滿貫金杯上,看似毫無意外的結局,笑容滿面高興揮手的費德勒,一切都像是預演過一般,沒有太大懸念。
沒想到通常四平八穩的頒獎典禮,卻成為當晚最大的意外。頒獎給費德勒的是開放時代(一九六八年以後)第一位拿下四個大滿貫的男網選手、澳洲名將拉佛(Rod Laver)。當主持人說,拉佛之後,只有山普拉斯(Pete Sampras)創下連奪三大滿貫紀錄,現在費德勒也完成壯舉(二○○五溫布敦和美網、二○○六澳網)。乍聽稀鬆平常的一番話,卻讓見過無數大場面的費德勒一時語塞。
費德勒只說:「我不知道該說什麼。」他稱讚二十歲的對手,一邊撫摸著獎盃,結巴起來:「你們想不到它(這個冠軍)對我有何等意義……,」他開始啜泣,看台上的女朋友與滿場觀眾全都爆出掌聲,看著這個當今網壇王者,眼淚難以抑制不停地流。好不容易,他恢復鎮定,開始感謝贊助商,感謝大會,但話一帶到頒獎給他的拉佛,費德勒又開始噴淚,緊緊抱住拉佛。英雄惜英雄的場面不必豪情壯志,費德勒哭得眼淚鼻涕齊下,但傳承的這一幕,教人動容……。

天生該打網球的瑞士男孩

時間倒回到二○○一年,英國倫敦,全英俱樂部,溫布頓網球賽,第四輪。
尋求生涯第八座溫布頓冠軍的美國球王山普拉斯對決當時只有十九歲的瑞士小子費德勒。沒有人想到,這將是一場象徵網壇世代交替的對抗。
苦戰五盤,瑞士小子爆冷淘汰球王。他激動地留下眼淚,哭完了很開心地把毛巾跟球拍都扔上看台。網壇以為,這個三年前打遍青少年網壇無敵手,十六歲就在全英俱樂部奪得少年組單打冠軍、備受期待的小天才,就此將展翅高飛。
但他們太樂觀了。二○○二年費德勒再度來到溫布頓,一亮相就慘敗,心高氣傲的他難以忍受,回到瑞士後心灰意冷,打算就此封拍。十歲起就扮演他人生與球場導師的教練卡特(Peter Carter)告訴費德勒,他生來就該打網球,這是上天的恩賜。於是費德勒打起精神繼續他的網球之路。沒想到,一場車禍奪走恩師的生命,費德勒在喪禮中狠狠大哭。之後他一度靠酒精麻醉自己,但是在家人的鼓勵下,費德勒重回球場。
二○○三年夏天,倫敦全英俱樂部,費德勒直落三盤力克澳洲重砲手菲力普西斯(Mark Philippoussis),奪下生涯第一座大滿貫冠軍。贏下冠軍的那一刻起,費德勒的眼淚就停不住,現場和電視機前的觀眾,只看見這個二十二歲,紮條小馬尾,比賽過程總是面無表情的男孩,積壓已久的情緒瞬間爆發,哭得一發不可收拾。回到場邊的座位,毛巾更覆在臉上痛哭。等到頒獎時,眼淚又開始撲簌簌落下。BBC主播訪問時,他一邊哭一邊說話,抱著獎盃,眼睛腫得像發泡的核桃般。
這是瑞士歷史上,第一座男子網球大滿貫金杯,尤其在四大賽中最具歷史傳統的溫布頓奪魁,對富裕的高山小國瑞士來說,除了精準的鐘錶、覆著皚皚白雪的阿爾卑斯山、美得令人屏息的高山湖泊、以及前幾年風光一時的女網球后辛吉絲(Martina Hingis),從此他們可以驕傲地說,瑞士還有費德勒。

締造溫布敦三連霸

二○○三年底,費德勒在只有世界前八強參加的休士頓年終大師賽奪冠,為他的網壇霸業響起序曲。二○○四年澳洲公開賽,世界第一美國大砲羅迪克(Andy Roddick)提早出局,準決賽費德勒的對手是西班牙的費瑞羅(Juan Carlos Ferrero),贏了這場球的選手不但能挺進冠軍賽,還將獲得足夠的積分成為排名世界第一。結果費德勒勝出,站上世界第一,冠軍賽再以直落三痛宰傷癒復出的俄羅斯名將沙芬(Marat Safin),搶下第二個大滿貫王座。從那個時候開始到二○○六年澳網開賽前為止,他已經連續雄踞球王寶座一百零二週,這個紀錄剛好追平了他最常被相提並論的傳奇球星山普拉斯。
二○○四年以後,男子網壇沒有任何人可以抵抗費德勒。六月,他在決賽打敗羅迪克,衛冕溫布頓(上一位蟬聯冠軍的男子選手是一九九三至九五,九七至九九年的山普拉斯),但這次費德勒沒有哭,而是笑瞇瞇接受歡呼。美網冠軍戰,又以直落三把澳洲野兔休威特(Lleyton Hewitt)打得潰不成軍,第一與第三盤還賞給對手兩個六比○!短短兩年,除了法網,費德勒把所有大滿貫冠軍收進口袋。這是繼一九八八年瑞典韋蘭德(Mats Wilander)之後,頭一次有人在一年中,拿走三個大滿貫。令人難以想像的是,自從二○○三年底和合作五年的瑞典教練隆格倫(Peter Lundgren)分道揚鑣之後,費德勒都是在沒有教練的情況下單打獨鬥。直到去年,曾經是大滿貫得主的羅許(Peter Loche),才正式成為費德勒的教練。
二○○五年前兩項大滿貫賽,費德勒都打進四強,法網更創下個人最佳成績,但雙雙敗給後來的冠軍——沙芬與西班牙納達爾(Rafeal Nadal)。連續兩項大滿貫賽鎩羽,費德勒的壓力倍增。
二○○五年六月,費德勒再度來到他熟悉的溫布頓。決賽時費德勒再度遇上羅迪克,但一年前勢均力敵的對決不再重演,費德勒只花一百零一分鐘,直落三擺平羅迪克,成為一九三六年後第三位在溫布頓創下帽子戲法三連霸的選手。贏球那剎那,費德勒仰躺在草地上,雙手摀臉,熱淚從他眼角狂流而下,回到座位,毛巾覆在臉上,肩膀忍不住抽動,慣常以超齡的優雅冷靜面貌示人的費德勒,再一次在溫布頓的殿堂,盡情釋放真性情,和球迷分享喜悅。 同年九月的美國網球公開賽,在滿場地主觀眾一面倒為老將阿格西(Andre Agassi)加油聲中,費德勒艱辛的以三比一打敗年紀大他十歲的阿格西,拿下美網冠軍。
不到三年的時間,費德勒拿到六個大滿貫,雖然離山普拉斯的十四個還有一大段距離,但每當他捧杯微笑,外界對他的溢美之詞就未曾少過。

天才也需要苦練才能出頭

但是在競爭激烈的職業網壇,就算是天才,絕對沒有不需要苦練就能夠成功的天才。三歲就開始打網球的費德勒,幾乎是拿著球拍長大。十歲起參加地區比賽,這時他遇上網球生涯最重要的恩師卡特。十二歲,費德勒奪下全瑞士少年冠軍。但因為他已經沒有同齡對手,卡特把他帶去法語區洛桑的青少年網球培訓營,接受更專門的訓練。費德勒的故鄉巴塞爾,隸屬瑞士的德語區,他根本不會說法文,被迫學法語,生硬的德文腔口音,不但受盡其他選手奚落,讓費德勒除了想家之外,更加鬱悶。他是個出身中產階級家庭的乖孩子,有教養懂禮數,但到了球場上,他求好心切,壓力過大,母親說打不好,他會喋喋不休自言自語大吼大叫,吵到令人得摀住耳朵。他還會用力摔拍,有時把球拍仍到十公尺以外,甚至因摔球拍被逐出課堂。他的教練一再的耳提面命,告訴他在場上亂發脾氣,根本是浪費力氣,但情況沒有改善。
十六歲回到家鄉,費德勒下了生命第一個賭注,那就是輟學打球。他在少年組的排名其實不算太好,但父母同意他的抉擇。一九九八年,費德勒未滿十七歲,在溫布頓一鳴驚人奪得少年組冠軍,決定轉戰職業。然而剛轉入職業的費德勒,卻在競爭激烈的網壇,被一次次失敗打亂了步調。每個看過他打球的人都異口同聲地說他是天才,但是他卻無法更上層樓,內心的鬱結愈來愈深。他曾在比賽中,把拍子摔得稀爛,拍子摔出去,像螺旋槳飛舞,摔碎後的球拍只剩下空空的框架。他曾認為馬克安諾跟沙芬都可以摔拍,他也可以,但這次毀拍事件,無疑是一記警鐘,費德勒開始驚醒,他求助心理醫師,希望找出讓自己排遣憤怒與挫折、抒解壓力的方式。如今回想,他戲稱現在大概每五十場比賽,才會摔一次球拍。懂得以更健康的方式發洩後,費德勒的網球之路開始步上坦途,也讓他終於展現出與天份相符的實力,在網壇爆發。從以前那個動不動發脾氣的瘋子,變成場上有名的優雅先生和謙謙君子。

讓對手都稱讚的優雅球王

如今的費德勒,不但憑藉球技與風範,備受球迷崇拜,就連與他競爭的同儕選手,雖然在球場上苦思打敗他之道,但提到這個最頭痛的敵人,卻沒口子稱讚,人緣一級棒,完美得令人驚奇。沙芬曾批評羅迪克,說他再也不跟後者講話,但沙芬多次誇費德勒是超級大好人;二○○五年法網賽前對費德勒嗆聲的納達爾,也說費德勒風度令人服氣。去年底納達爾到瑞士參加巴賽爾公開賽,費德勒還特地到飯店看小老弟,讓納達爾又驚又喜。

精通英德法三種語言

媒體也喜歡費德勒,因為精通英德法三種語言,費德勒經常得應媒體要求,以三個版本發表談話,而且不厭其煩,毫無慍色。最誇張的是,他曾經為了配合媒體採訪,打完球後,記者會一直到半夜兩點半才結束。
去年在上海舉行的年終大師賽,原本是世界前八強的精彩對抗賽,但沙芬、羅迪克因傷退賽,使星光異常黯淡。費德勒因為之前他的右腳踝嚴重扭傷,一度只能撐柺杖,但他剛復原就飛到上海,為了讓球迷安心,費德勒多次對球迷保證,他一定會把比賽打完,不會退賽。撐到冠軍賽,對納班迪恩(David Nalbandian)的五盤大戰,費德勒因舊傷復發被逆轉,不過他的拚戰精神卻讓觀眾一面倒為他加油。

放眼網壇無人威脅費德勒

費德勒曾經說,每當走進溫布頓中央球場大門,他就會抬頭,望著牆上的兩行字:當你面對成功和失敗,要對這兩個騙子一視同仁。面對如今的成功,他表示或許是因為他小時候輸掉太多本來應該要贏的比賽,所以現在他有機會贏一些本來應該要輸掉的比賽。
馬克安諾曾預言,今年費德勒將遭遇到強力挑戰,但是放眼當今的男子網壇,與其說球迷們等待有人能夠打敗費德勒,更多人想看費德勒還能再創造如何的傳奇,且讓我們拭目以待。

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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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