IDC~2013年中國資通訊市場10大預測,行動應用和社交將會融合到企業中
IDC~2013年中國資通訊市場10大預測,行動應用和社交將會融合到企業中

受到全球經濟及中國自身調控的影響,中國經濟的增速開始減緩,2012年GDP的年均增長率掉到7%-8%之間,結束了自2002年 以來連續10年高於8%的增長,中國經濟開始進入弱增長的調整期。在此調整期間,變革和轉型將是中國經濟發展的主旋律。變革涉及政治體制改革的推進和經濟體制改革的進一步深化,轉型涉及經濟結構轉變、產業結構轉變、環境影響轉變與城鄉結構轉變。

IDC中國區總經理霍錦潔說:「2013年將是中國經濟發展過程中至關重要的一年,而中國ICT市場在2013年也會受到較大的影響,經濟的變革與轉型既為ICT市場提出了挑戰,也提供了機遇;第三平台(雲端運算、行動、社交、大數據)技術的推廣和應用在不同行業也將進一步深化。」

2013年中國經濟整體仍然面臨風險和不確定性,但同其它國家相比,經濟增長預計仍將較為平穩快速。「受全球及中國經濟的影響,中國IT市場仍將處於調整期,總體增長速率將低於2012年,宏觀政策的調整對2013年的ICT市場也將產生較大影響,不同產品、區域和行業的差異化將更為明顯。與此同時,第三平台已成為未來ICT市場的新主流,其相關的硬體、軟體和服務仍將引領中國ICT市場的增長,」IDC中國助理副總裁武連峰說。

IDC對2013年中國ICT市場的10大預測如下:

預測 1:中國經濟的變革與轉型驅動ICT市場轉型,中國ICT市場仍將穩步增長

2013年將是中國的變革與轉型年。當前的全球經濟大環境要求中國轉變以出口帶動經濟高速成長的結構。中國政府將通過若干舉措拉動消費,擴大消費佔GDP 的比重。中國新一屆領導人上任後將出台新的改革舉措,重點的改革舉措將包括土地改革、國有企業改革、財稅改革、金融改革、分配製度改革等,這些改革措施對 各個行業的未來將產生深遠的影響。經過近兩年的實施,2013年將是十二五規劃的修正調整年,這些修正和調整對各地區和行業的投資金額和方向產生了較大影 響,ICT市場也在其中。雖然面臨諸多挑戰,但2013年中國經濟仍將穩步增長,IDC預計2013年中國的GDP增長率將達到8.3%,並預計2013 年中國ICT市場總規模將達到3604.6億美元,比2012年增長8.9% ,其中IT市場規模為1879.3億美元,比2012年增長10.2%,電信服務市場規模為1725.3億美元,比2012年增長7.6%。與第三平台相 關的IT市場增長將遠高於市場平均增長,到2013年將占到IT市場的21.6%,增長率則達到19.7%。

預測 2:物聯網和第三平台技術的深入應用使中國智慧城市建設進入3.0時代

中國智慧城市的建設始於15年前,當時以地理信息系統GIS為核心進行數字化城市建設,可稱為1.0時代:數字城市。其主要特點是地理信息的數字化,應用 範圍只限於一些專業機構,服務對像有限。隨著互聯網、寬帶及無線技術的發展,智慧城市的建設從2005年開始進入2.0時代:互聯城市或無線城市。其主要 特點是全方位的信息化和互聯化,應用範圍擴大到幾乎所有的行業,服務對象則涵蓋政府、企業、居民等各個方面,但各類應用相對貧乏,數據孤島現象仍大量存在。隨著2009-2011年智慧地球、感知中國、第三平台等概念的提出,中國智慧城市的建設開始進入3.0時代:感知智慧城市,其主要特點是物聯網技術 開始大量應用於前端的感知與數據採集,3G或WiFi技術用於數據的傳輸,雲計算和大數據技術用於後端的數據存儲、處理與挖掘,應用範圍和服務對象比 2.0時代更為廣泛和深入。

預測 3:企業雲出現整合和深化,個人雲將在中國市場高速成長

如同IDC在去年的10大預測中所提到的,2012年的中國雲計算市場發展迅速:雖然大部分地方政府已經不再盲目的大規模建設雲計算數據中心,但是政府在 雲計算產業鏈的培育方面仍然起到了巨大的作用;同時,電信運營商和互聯網公司也加大了對雲端運算服務市場的投資;金融、製造、能源等傳統企業也開始建設私有 雲端運算應用。IDC認為,2013年的中國雲計算服務市場將進一步發展,雲端運算開始成為主流的業務模式之一,並與大數據、行動、社會化等概念不斷融合。同時,企業級雲平台的建設體現出進一步整合和深化的趨勢,用戶開始關心建設和應用雲端運算的技術細節。IDC預測2013年中國雲端運算服務市場將達到18.3億美元的規模,同比增長52.2%。

預測 4:大數據應用走入傳統行業,風險管控成為商業分析市場新的增長點

2012年,大數據成為IT界最受關注的話題,也為IT主管們帶來前所未有的難題。行動互聯網、物聯網、電子商務等應用都帶動了數據源種類和數據量的持續快速增加,而傳統的數據庫和基礎架構根本無法及時處理、管理和分析如此龐大的數據集。IDC觀察到目前大數據不是某一類產品主導,它將會帶動包括基礎架構硬件、軟體以及相關服務整個產業鏈的變革。從行業角度看,大數據應用走在最前面的是互聯網行業,電信、金融以及政府行業用戶都開始關注大數據方向,並已經有了成功案例。2013年,會有越來越多的行業用戶試水大數據平台和應用。大數據的發展帶動了商業分析應用市場的快速成長,從主要應用類型來看,除了深層次的客戶關係管理之外,實時的風險管控在2013年也會成為商業分析應用新的增長點。

預測 5:行動應用和社交將會深入融合到企業級解決方案之中

作為IDC定義的第三平台的兩個關鍵要素,移動和社交媒體都將會在2013年更多地與企業級軟件融合,移動和社交媒體會成為企業級應用的新入口。除了傳統 的企業級應用軟體企業之外,互聯網服務提供商也會在這兩個方向上發力。根據IDC的數據,2013年中國互聯網用戶數將達到6.11億,同時,行動互聯網用戶數達到4.61億,這標誌著移動終端將超過PC成為用戶訪問互聯網時使用最多的終端。企業級用戶對行動互聯網的需求已經從收發郵件和辦公自動化,開始拓展到業務類應用的行動化。社交媒體從以面向個人消費者為主逐漸走入企業,與傳統的企業級應用融合,為企業提高協同工作效率、實現社交商務提供了重要平 台。移動社交與企業級應用的融合也成為未來的重點發展方向。

預測 6:底層智能開發成為智能終端發展的成功因素

2012年智能終端產業的變化日益複雜,中國客戶超前的體驗需求逐步提高,如何刺激市場進一步發展,讓客戶購買第二台、第三台終端產品已成為廠商的關注 點。傳統的應用模式已經無法滿足客戶的需求,市場的熱點將從傳統的配置及應用商店的競爭,進一步升級到深層智能平台的開發。如折疊屏幕、語音輸入、多點觸 控等的開發。IDC認為,未來的中國智能終端的深層競爭主要存在於三個方面:智能傳輸與功耗管理、智能外形、智能輸入。

預測 7:LTE和寬帶牽動電信市場新格局,牌照未發,投資先行

傳統語音業務增長乏力,使得以移動寬帶和固網寬帶為基礎的數據業務成為拉動運營商業務增長的首要動力。工業和信息化部於2012年9月宣布4G牌照的發放 時間將大幅提前,最早於2013年底發放。在工信部的支持下,中國移動4G的籌備工作一直有條不紊的進行,迫於競爭壓力,中國電信和中國聯通也不得不加快 將4G提上議事日程的步伐。而在固網市場,中國移動獲得固網牌照幾無懸念。中國廣播電視網絡公司即將掛牌,獲得固網牌照。固網市場「四架馬車」的競爭格局 即將形成。為取得先發優勢,各大運營商在獲得牌照之前已經紛紛開始積極佈局。

預測 8:服務外包合作關係由契約型向業務戰略合作夥伴關係轉型

服務外包戰略中IT 服務與業務服務融合的趨勢將進一步凸顯,客戶的發包範圍不斷擴大,同時對接包服務商對於業務的理解提出更多的要求。IDC預測目前的經濟環境將催生客戶與服務商之間新的合作關係,新的合作模式將與業務結合得更為緊密,同時產業的整合將持續。總體而言,服務商與客戶將從傳統的「契約型」外包服務關係向更為靈活的「戰略合作夥伴型」外包服務關係進行轉變。

預測 9:企業級行動整合管理服務將成為2013年的市場熱點

越來越多的中國企業已經或者正在考慮向移動業務平台轉型。 IDC預測,行動應用向企業的滲透不僅將為傳統的管理服務內容注入新的內涵,同時整合了行動應用的管理服務也是服務提供商提升服務能力和競爭力的重要方向。在這樣的環境下,服務提供商的角色也將發生相應的轉變。

預測 10:電子商務社交化,線下與線上多渠道協同發展是2013年的主旋律

受宏觀經濟及資本市場的影響,電商企業僅僅依靠大量廣告投入來獲取流量的發展模式越來越難以為繼,急需尋找低成本、高效的流量獲取管道。同時,社交平台經過前期培育,用戶接受度和使用率得到大幅提升後,也需要尋找廣告之外的流量變現方式。基於雙方共同的合作需求,IDC相信2013年電子商務企業與社交平 台的合作將進一步提速。另外,受電子商務市場高速增長的驅動,傳統企業紛紛「觸電」;為了提升品牌形象和服務能力,已有不少電子商務企業開始嘗試建設實體 渠道。因此,線下通路和線上通路共同協調發展,將是2013年的主旋律。

往下滑看下一篇文章
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。

qnap2.jpg
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。

qnap3.png
「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

登入數位時代會員

開啟專屬自己的主題內容,

每日推播重點文章

閱讀會員專屬文章

請先登入數位時代會員

看更多獨享內容

請先登入數位時代會員

開啟收藏文章功能,

請先登入數位時代會員

開啟訂閱文章分類功能,

請先登入數位時代會員

我還不是會員, 註冊去!
追蹤我們
台達電全解讀
© 2026 Business Next Media Corp. All Rights Reserved. 本網站內容未經允許,不得轉載。
106 台北市大安區光復南路102號9樓