[龔大中] 我反對,所以我存在
[龔大中] 我反對,所以我存在
2013.03.08 | 創業

「全世界前三名最危險的核能發電廠,台灣佔了兩座,請大家好好想想,我們有必要繼續往核能發電這條路走下去嗎?」歌手信在現場直播的跨年晚會上,毫無保留地宣示反核的立場。

「媒體應該是為真相發言的平台,而不是企圖去壟斷,或把你、把我們當作是被利用的東西。」蘇打綠主唱青峰在旺中集團轉播義大晚會的場子,公開呼籲反媒體壟斷,他唱「沒有菸抽的日子」,送給每個勇敢的人,清醒的你們。

創作才女張懸在演唱會上感性說出自己對媒體壟斷的看法:「通常控制我們的其實是財團和超級企業,每一個人其實都在某個機器下面被運作或被要求服務與工作。我們今天需要的不是一個站出來就去死的英雄,我們要停止覺得某個人好勇敢,而是要相信多數人如果有同樣的意見而且敢於發聲,我們就不是一個人。」,她希望反超級企業的新興概念,被更多人聽見,並且開始反思。

羅大佑在保守壓抑的八〇年代,用一首一首抗議歌曲,鏗鏘有力地昭示他對社會問題和威權體制的反抗和不滿,歌曲被禁成為家常便飯,他則成為人們眼中的憤怒青年、抗議歌手。

而抗議歌曲並不是從羅大佑開始的,貝多芬在1805年完成他一生中唯一的一齣歌劇 「費德里奧」 ,
就是一個反叛的故事,內容影射當時混亂無度的政局,讓執政者冷汗直流,最後佈下禁令。

從Blowing In The Wind開始,六〇年代的Bob Dylan用大量的民歌創作,發出反戰、反核武、反種族不平等的激越之鳴,他是反叛力量的代表,抒發年輕人面對時代的困頓,對抗一切傳統權威。

John Lennon的第一首個人熱門單曲Give Peace A Chance,也是一首著名的反戰歌曲,反對戰爭對全人類的生命造成不必要的迫害與犧牲,而每當Imagine的樂聲響起,你都會想起他,一個性格反骨又倔強,反對一切暴力活動的可愛的和平主義者。

天團U2的主唱Bono,更是將他的創作、演出,他的搖滾樂,與他的政治關注緊密結合,Sunday Bloody Sunday、In The Name Of Love、One…,反暴力、反恐怖主義、反美帝、反全球化…,三十多年來不停思考著人類面臨的重大課題:戰爭與和平、人權、環境、貧窮等等,他說:「如果搖滾樂不敢質問大的問題,那還是搖滾嗎?」。

反對,真是個迷人的字眼,充滿力量的動詞。不只上述的舉證歷歷,有沒有發現,許許多多的詩人、畫家、表演者、導演…,傑出的創作人,往往會發展出某種鮮明的反對立場;又或者是,具有一定程度反對性格的人,經常會成為傑出的創作人。是雞生蛋還是蛋生雞很難說,但反對和創作之間,似乎確切存在著很微妙的正相關。

如果反對的極致叫做革命,那麼在我心中,法國大革命攻佔巴士底監獄的巴黎市民,國父孫中山先生和切格瓦拉這些革命家,就是最有膽識才情的另類創意人。廣告教父孫大偉說過:「創意的本質就是顛覆,威力更大的就是革命。」,就算革不了命,也別忘了反對,我想鼓勵大家,從事「反對運動」(很抱歉我借用了一個也許並不恰當的既有名詞,因為如果去Google一下,你會發現這可能褻瀆了某些人眼中非常神聖的政治語彙),把反對當成一種對身心靈有益的運動,有事沒事都要找個事動一動,好好反對反對。沒錯,就是為反對而反對!我必須解釋,這可不是唯恐天下不亂,而是我們有必要這樣充實自身的血肉。

所謂反對,或者反抗一件事情,那件事情肯定是某種趨向、某種勢力,甚至是某種主動或被動的共識,某種堅實而固執的存在。它之於你,就像大之於小、多之於少、強之於弱,於是你不得不使出身上所有的力氣跟它鬥爭,那會讓你綻放出熱情、勇敢和生命力,感覺到自己是如此真實地活著,如此明確地存在,這些,正好是創作心智不可或缺的能量和養分。

「你是那種會挺身而出,反對某件事情的人嗎?」前些時候朋友這樣問我,他覺得自己不是,我跟他說,也許不是敢不敢、會不會,而是有感無感的問題,雖然那跟敏銳度和批判性有關,但重點還是你願不願意,有沒有努力去找到一件你真正在乎,完全無法妥協的事情,找到了,你自然會站出來,用你所有的力氣反對它。就像純樸的農民,可以激烈到甚至付出性命,也要反對WTO和ECFA對農產品進口的開放,因為那切身關乎他們的生計。就像一但關乎到人民的健康,反美牛的巨大聲浪,連政府也得乖乖讓步。就像那一年,以為自己永遠不會走上街頭的善良百姓,竟然前仆後繼地加入紅衫軍反貪腐的行列。而如果像陳昇說的,把號稱安全無虞的核廢料通通運到總統府,我想,府方可能會立刻成為堅定反核的一方。所以,每個人都可以,我們有天賦的反對潛能,只要我們找到標的物。

記得小時候,媽媽常說我是個愛唱反調的壞孩子;國中老師說,我的青春期可能比正常人叛逆一百倍;在家,在學校,甚至在部隊,在公司,我一直是讓人頭痛的反對黨。曾幾何時,隨著年歲漸長,越來越融入所謂的社會,所謂的主流,頭上的角卻慢慢磨掉了,變得溫和而欠缺熱情,世故卻不再勇敢,當被問到現在的我,反對什麼?竟有種啞口無言的尷尬鬱悶。

反對,永遠比贊成來得有個性。從今天起,我要站回反對的一方,我反對,我抗議,我叛逆,因為我反對,所以我存在。(本文同步刊載於 數位時代2013年3月號雜誌 )

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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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