【有物報告】 產品創新 (一)~不是破壞式創新,小心高調行銷得不償失
【有物報告】 產品創新 (一)~不是破壞式創新,小心高調行銷得不償失
2013.04.03 | 科技

筆者前幾天參加了一個在華盛頓特區這一帶,產品經理人的 MeetUp(ProductCamp DC)。這次的討論主題是創新

主持人是一位精通敏捷式開發(Agile Development)的顧問。兩個小時的討論下來,激發了許多有趣的概念,與讀者共享之:

創新產品的迷思

許多人聽到「創新」兩個字的第一反應,不外乎是聯想劃時代改變世界的高科技產品。但現實中,只有極少數的產品創新概念足以顛覆跟解構既有市場,這種是「破壞式創新」。絕大多數新上市產品的創新,都侷限於功能改良的「漸進式創新」。

另一個迷思,是以為創新好像是天才發明家靈光一現的成果;像阿基米德發現浮體定律後興奮得從浴缸跳出來,或是愛因斯坦發現相對論一樣的道理。但事實上,絕大多數成功的創新產品,都是團隊合作的努力結晶,商業化的過程也歷經波折,不是一個天才信手拈來那麼容易的。

**創新混搭(Innovation Mesh) –**創新的概念就在身邊

但創新的概念,也不是那麼遙不可及。很多時候創新的點子就是基於解決對現狀的不滿,而構想出來的解決方案。

這次主持人就用活動來舉例。他先要求與會者,把我們身邊每天觀察到的事情,依「工具」、「事」、「趨勢」列出來分析:

**每天會使用的工具** **每天會做的事** **創新的科技趨勢**
手錶吃飯越來越多的行動裝置
手機清理身體社群網站
睡覺海量資料
車子付帳 (說每天付帳的這位仁兄大概不是老闆就是出納吧)可以穿戴的微裝置
牙刷上班3-D 列印技術
 

綜合了我們這群產品經理人的意見後,主持人把參與者分成幾個小組,然後請我們利用這些列出來的概念排列組合,挑出我們覺得最有潛力的創新產品概念。

這時候許多有趣的概念都排列組合出來了,包括:

「刷牙完自己清理的牙刷」

「自動付帳的手錶/手機」

「結合社群概念系統的車子」

「可一邊睡覺一邊開的車子」

「能變成餐具的筆」

有趣的是,其實很多列出來的概念已經問世了,例如 Google 的無人駕駛車可以變成刀叉的筆、或者是可拋棄式戴在舌頭上的牙刷

這些發明之所以出現,就是因為生活上的問題其實大同小異。許多創新的事物,也不過就是結合兩種 (或以上) 原先的事物創造出來的。例如把降落傘跟滑水板結合,就是許多人到海邊一定要玩的拖曳傘。

結合滑水與降落傘的拖曳傘。圖片來源:banana-watersports

或者說,把滑板跟滑雪結合,就生出了滑雪板這個裝備跟運動。

主持人把這個概念叫「創新混搭」(Innovation Mesh),有點類似 DJ 擷取不同歌曲的旋律混音。但的確點出來創新的本質,其實就是混合不同概念,來解決身邊碰到的問題。

創新產品行銷的四個象限

當創新的概念定義好之後,最難的部分是怎麼行銷。

首先要做的就是分析這項創新的定位。創新產品的四個象限,分別是下面兩個軸所定義:

1.創新:破壞式創新(Disruptive),還是漸進式創新(Incremental)
2.行銷手法:高調(Loud)還是低調(Quiet)

這時候又是小組討論,由組員把市面上著名的創新產品與技術歸類。筆者的小組人才濟濟,兩分鐘就在四個象限上洋洋灑灑的貼出下圖:

我們列出來的產品包括:

屬於破壞式創新,行銷方式高調的產品/技術包括:

  • 波音 787 Dreamliner

  • 大金剛玻璃(Gorilla Glass)

  • Keurig Cup(取代即溶咖啡的咖啡膠囊

  • Toyota Prius(第一個普及的油電混合車)

  • iPod + iTunes 的音樂解決方案

屬於破壞式創新,但行銷低調:

  • Google Car

  • Google Street View

屬於漸進式創新,但行銷高調:

  • Apple new iPad

  • Starbucks Via 即溶咖啡

  • 微軟 Surface 平板電腦

  • Palm Pilot

屬於漸進式創新,行銷也低調的產品包括:

  • Facebook 草創階段

  • Evernote

  • Pandora(介於高調/低調之間)

接下來,主持人要求我們將上述這些產品,研發或上市風險高的,在上面畫一個大大的 “R” 字,代表風險(Risk)。結果可看上圖。

有趣的是,風險較高的幾乎都是破壞式創新加上行銷高調的產品。這是因為一來研發破壞式創新的成本、難度、不確定性都比較高,所以風險較大,例如 Toyota Prius、波音的 787 Dreamliner,跟 Google Car。而且破壞式創新的產品要上市,所面臨的市場接受度與法律上的風險也很高。像 Google Street View 上市之後就面臨許多隱私權的紛爭,Pandora 得談判音樂授權,同時面對音樂產業的侵權訴訟等。

“Apple vs. Google" – 上市策略各家公司不同

公司對創新產品的策略也是一個關鍵。蘋果 一直以來在產品上市前的嚴格消息管控,引來了全世界對其產品發表的好奇心與目光。既然獲得這麼多媒體焦點,一年又只有一到兩次產品發表會,自然不管產品是漸進式改良還是破壞式創新,在產品發表會之後,都要大張旗鼓的高調宣傳。

反觀 Google 對新產品的態度,多半是「反正我只是推出一個 Beta 版,免費給你試用看看,遲早有一天我們會推出完整跟穩定的服務上市」。在這種心態下,Google 固然免費大量的推出許多產品試探市場跟消費者的口味;另一方面,對不符合未來規劃,卻廣受好評的產品,像 Google Reader,也是說砍就砍,實驗意義較大。

消費者對創新產品的認知

好吧,假設一項產品或技術的本質是漸進式創新,可是挾著公司家大業大,採用拼命高調的宣傳,有沒有風險呢?

有。當消費者對這項產品的認知有落差,無論再怎麼砸錢行銷,效果都事倍功半。

舉個例子來說吧,當微軟卯起全力促銷 Surface 平板電腦時,市場的反應普遍是「喔,又多了一種跟 iPad/Andriod Pad 類似的平板電腦」,而不是微軟自己感動得要死的跨世代革新。自然話題跟銷量都不如當年第一代上市的 iPad。

蘋果也逃不出這個困境。當消費者對蘋果創新的期待很高,胃口已經被養大,即便 New iPad 比起上一代運算速度變快、解析度更好、無線傳輸速度更快、待機時間更長,儲存空間也更大;但無論再怎麼宣傳,New iPad 上市還是沒辦法帶來第一代 iPad 的震撼。因為只增加 CPU 速度、解析度、上網速度、待機時間跟儲存空間等「漸進式改良」,本質上就不值得高調行銷,只是徒增使用者期待落空的失望罷了。

如何拿捏行銷創新產品的策略,考驗產品經理人的決策

產品創新並不是空穴來風、無中生有,而是基於對產品現狀的不滿,問題的發掘、使用者需求與市場不斷的觀察,測試,加上結合好的跨界概念,才會有很棒的產品創新切入點。回歸到使用者的需求,才是產品創新的出發點。

行銷策略也是,在花大錢之前,仔細思考產品的定位才是關鍵。假設新產品只是著重部分功能的改良,卻當成破壞式創新一樣高調宣傳,不如相對低調以降低消費者期望落差帶來的不滿。反之,假設新產品真的可以顛覆市場,除了行銷需要配置更多資源、高調宣傳之外,上市的重點應該是放在如何解決各項不確定性所造成的風險。

一個成功從研發到上市的新產品,要面臨的是技術到市場的不確定性。如何從一開始找到好的產品創新切入點,到開發好的產品概念、定位創新產品的本質,與上市的行銷手法,其實都考驗著產品經理人的智慧與決定。

轉自有物報告

關鍵字: #創新創業
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