【台灣好經濟】台南謝宅~道地台南生活,吸引外國遊客
【台灣好經濟】台南謝宅~道地台南生活,吸引外國遊客
2013.02.13 |

在國外看到保存良好的古老建築,讓台南謝宅的主人謝文侃把老宅當做住宿空間,打定主意要將台南甚至是台灣推向國際。不靠廣告,卻已接待26個國家的客人,住宿的3000多名旅客中,有一半都是外國人。

70間銀樓、12間電影院、台灣南部最大的布市場……,在100年前台南最繁華的心臟地帶西市場中,隱藏一棟五層樓房,至今已有60年歷史。拉開一樓店面旁的鐵門,手腳並用地爬上僅容一人通過的80度陡峭階梯後,你已正式踏入台南著名的老宅住宿空間「謝宅」。

爬上三樓,景致豁然開朗。廚房引進自然採光,陽光從上頭竹籬細縫灑落,光影變換迷人。餐廳擺放容納多人圍爐吃飯的大圓桌,外面則有跟餐廳同等面積的開闊院子,對比為了爭取更多珍貴市場空間而建的狹小樓梯,這個院子簡直是奢侈享受。「如果不是出生在這裡,我一輩子都不知道,原來市場上是過這樣的生活,」謝宅主人謝文侃笑著說。

謝文侃是謝家第三代,從祖母開始落腳西市場,以布匹生意起家,家族歷史接近百年,只要講到謝宅,謝文侃信手拈來就是一個故事。西市場謝宅是謝家第一棟改造完成的老房,在2007年開始提供外客住宿。兩年後,謝文侃改造了叔叔的房子,以樹為題,在屋內放置一棵貫穿一到三樓的40年楓香老樹,位於台南保安路的「謝宅3」就此誕生。

今年11月,改造外婆家的「謝宅4」,也即將對外開放。這次主題換成水,將台灣特有的突出水塔換成平面蓄水池,整棟房子都浮在水面上。至於一直未現身的祖母老宅「謝宅2」,則因為歷史悠遠,改造難度最高,完工時間未知。謝文侃透露,謝宅系列最終將發展至5間數量。

其實早在謝宅出現以前,謝文侃就對老宅有諸多想法。曾在澳洲留學六年的他,畢業後進入電子外商公司上班,負責國外業務,足跡踏遍40多國,每每在國外看到保存良好的古老建築,就會感嘆台南的老宅正以驚人速度消失。2004年,謝文侃和專科死黨,現為風尚旅行社總經理游智惟,共同發起「老房子俱樂部」,聚集一群熱愛老宅的人,推動老屋再生。

但大夥討論熱烈,卻苦無空間實現。後因謝文侃的爸爸中風嚴重,無法爬上陡峭樓梯,只好搬離居住半生的房子,老宅空間終於出現。於是謝文侃說服媽媽進行改造,她心想兒子說的改造應該只是做防水和刷油漆,「沒想到兩個月後我媽一看,怎麼牆也敲了,屋頂也掀了!」謝文侃笑著說。

巧妙融合新舊元素

即使翻新老宅,但一開始謝文侃並沒有經營住宿的打算。卻因後來聽到太多人說,到南部旅遊,只要在台南吃吃小吃,住宿到墾丁就好了。謝文侃不服,認為台南絕對值得停留一晚,於是決定改變念頭。

在五年前,用老宅當做住宿空間,謝宅算是第一人。謝文侃解釋,老房做成書店或咖啡店,人在裡面的時間大約兩、三小時,一旦要住在裡面,人和空間發生關係的時間卻變成24小時,有時甚至長達兩、三天,「一年四季都要讓房子是美的,多難呀!那種壓力之大一般人不敢碰。」

這個決定也讓謝文侃整整過了兩年奔波生活。「每周一到五我在國外飛來飛去,周末就回台南帶客人,連過年也在接客,整整兩年都沒休息。」直到客源穩定後,謝文侃才辭職專心經營謝宅。

改造後的謝宅,新舊融合的絕佳比例是最大特色。謝文侃透露,曾有設計師想把幾十年的檜木窗框全都拆掉,改成大片落地窗,「我知道會很美,但那就不是謝宅了。」考慮一周後,他還是婉拒這個提議。

但另一次,謝宅原有廁所只有一個馬桶寬,以前人都要坐著洗澡,改建時很多人認為保留古早特色即可。但謝文侃認為現代人都愛享受,因此決定把五樓整整一層空間,改成寬敞的磨石子浴室,「只是一味做舊是不行的,而是要讓老房受到廣大人的喜愛。」

讓台灣味在國際飄香

學企管出身的謝文侃,加上常年在國外闖蕩的經驗,一開始就打定主意要將謝宅,甚至是台灣推向國際市場。「外國人不會去台灣的峇里島風、希臘風民宿,所以台灣到底是什麼?」謝文侃很有自信地說:「我想讓他們知道,謝宅就是台灣!」

謝宅不是國際飯店,卻用道地的台南生活,吸引外國遊客爭相體驗,光靠這些人口碑宣傳,即使謝宅從不打廣告,卻能接待26個國家的客人,在住宿的3000多名旅客中,有一半都是外國人,「每組客人再帶來的客人,是你沒辦法想像的力量。」謝宅的美,就連在地人也著迷。來謝宅的客人有一成是台南人,最近的客人離謝宅路程僅兩分鐘,走回家拿牙刷再來住。

除了空間本身,謝宅另一個精彩之處,是訪客留言本。裡頭臥虎藏龍的高手很多,有人徒手畫出謝宅每層樓的透視圖,有人重繪餐桌圍爐的溫暖場景。唱片封面設計師蕭青陽、村上村樹作品譯者賴明珠、奇想創造執行長謝榮雅、平面設計師聶永貞、吉他名師董運昌、前亞都麗緻飯店總經裡蘇國垚,全是謝宅的座上嘉賓,也在上頭留下寶貴紀錄。

謝文侃坦言西市場謝宅是很「理想化」的事業,一整棟房子才接待一組客人,房費扣除導覽費、打掃費,以及老宅本身的折舊跟水電,僅能勉強打平。「但站在品牌角度卻很值得,而不是急著在我這代,或未來十年看到賺錢效益。」

謝文侃以京都的表屋旅店為例,至今已傳承11代共300年歷史,每間房間一晚要價5萬元台幣,18間房依舊天天客滿。「太短視的思考不會走得長久,30年後再看謝宅,絕對讓你眼睛一亮!」

而現在,老房子聚樂部也已變成老房子事務所,幫助其他老宅設計翻新,今年已推出第一個作品──位於台南復興路眷村裡的「小隱」,未來這會成為事務所的收入來源。

「以前在電子業做得再優秀,頂多就是遇到比爾蓋茲而已,現在我卻可以跟各領域的TOP坐在一起聊天。因為謝宅,這些人都出現在我的生活裡!」即使現在每天都工作到凌晨2點,但謝文侃的人生卻意外變得更加豐厚。

原文刊於數位時代雜誌2012年11月號

關鍵字: #創新創業
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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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