【創業邦】 俞永福~「三座大山」下的機會
【創業邦】 俞永福~「三座大山」下的機會
2013.04.24 | 創業

去年從年初到年尾,整個行動網路創業環境溫度差異比較大,而事實是現在,很多投資人對行動網路投資很悲觀,有不少人找到UC,說獨立投資風險太大,是否可以跟UC一起投資或做基金。

這就是現實的2012年。

創業方向的另一種思考

創業者和投資人有一個共同的特性,都在不停尋找方向,可是區別在哪呢?創業者只有自己一輛車,創業者更像司機,而投資人像副駕駛,有權利挑哪輛車好。你只有一輛奧拓(Alto),如果在壓力下想讓它開出奧迪的速度,這是對創業者最大的挑戰,有些時候是難以實現的。 

「找路」這個話題,從UC自己的歷史來看,其實最開始大家都不太看好這個項目。首先不看好這個事,因為瀏覽器在全球都沒有很成功的案例,反而有讓很多人印象深刻的失敗案例;其次,對做事的人有挑戰,當時我們都很年輕,也沒有從像Google、微軟這種大公司出來的明星創業者,基本都是草​​根。 

但就是這種情況下,出現了一個很有意思的事,在聯想投資的決策中,最後有4個人投票決定,出現了2:2的結果,看好和不看好的各佔一半,沒有一面倒的絕望。 

其實任何項目,大家面臨的情況都分為3種。一種機會是所有人都看好的,比如前幾年的博客,比如2004年創業的時候很多行動網路從業者會選擇手機門戶這個方向,比如2012年二維碼的發展大家也都很追捧。這種所有人全看好的行業有可能只是海市蜃樓,不見得是創業者的機會,為什麼?大家都看好,所有的資源都往相同的方向去了。還有兩種,一種是沒人看好,這就不用說了,剩下這種是有些專家、朋友不看好,可也有創業者說他們都不看好沒關係,我看好,我去努力。

在爭議的時候,最終你要遵從的是自己內心的決定,其實有時候一些出現爭議的機會才是好機會—也就是說,大部分創業者的機會一定不是所有人都看好的機會,那些是大公司的機會。 

過去不管是騰訊QQ、360還是我們UC,其實都是在不斷的爭議之中成長到今天。我舉個例子,比如安全,在當年所有的大公司都不認為這是個很重要的產品的時候,360殺了出來。手機瀏覽器也是這樣,UC在中國做這個產品的時間比較早,比360還早了3年,那時候所有人都不覺得這是個大機會。就是在這樣的環境下,我們才得以安全地成長。 

回頭來看,如果2004年、2007年所有人都看好移動互聯網的時候我們才開始做UC,我覺得它的成長也將是非常困難的。** **

「三座大山」下的機會

中國網路已經發展了15年,很多人覺得網路創業獲得大成功的案例在不斷減少,不僅是中國如此,在全球都這樣。中國有了「三座大山」,新誕生出來的大的平台型公司越來越少,可其實美國也有「三座大山」,在Google、Facebook之後創業者能做出這種平台的公司也越來越少。 

要回顧網路創業的成功,我們發現很多案例激動人心,可是在這個時間點,一定要看到中國網路產業在進入一個非常關鍵的時刻。就像歷史上從春秋進入戰國,進入了一個寡頭割據或說相對壟斷的階段,中國平台型公司也變成了類似戰國七雄的格局。 

這樣的時間點,套用一句比較流行的話:這是一個最好的時代,也是一個最壞的時代。

因為整個中國網路創業的大機會在變小,但是小機會卻在變大。如果誰再想立志成為下一個「BAT」(註:百度、阿里巴巴、騰訊),我覺得基本上是不可能完成的任務,原因很簡單,誕生百度、騰訊的那個年代,整個網路是一片空地,所以可以野蠻開荒​​、隨處佔地,可15年之後,網路越來越成熟,有了自己的生態系統和規則體系,空白的地方越來越少,再出現「大地主」的機會變得很小了。 

反過來說,大公司利用資本進行併購的事情會越來越多。這也許是個好消息,今天網路併購市場變得比較活躍,100人以下的中小團隊,用戶達到了500~1000萬的規模,好做、好賣。這是小團隊的利好。UC過去幾年也是很活躍的戰略投資人,我們已經投資、併購的公司超過10家,包括我們投資的公司最後選擇併購給百度、騰訊的都有,UC我感覺作為好的戰略投資人,並沒有影響大家的發展,也沒有替誰決定他的方向。 

對創業者來說重要的是不能動搖,雖然沒有做過百度、騰訊大平台的機會,可你們比UC幸福。UC團隊打拼了8年以上,我們自己還沒拿到一分錢,但一些我們的伙伴已經拿到了千萬美元,進入了另外一種生活狀態。** **

「重新定義」的機會

機會到底在哪裡?現在有個很重要的機會叫「重新定義」,我們要用網路的思維去思考任何傳統行業,比如電子商務領域,從2001年到現在,包括去年很火的小米公司,其實都是在嘗試重新定義一些傳統產品。 

這樣的機會出現在圖書、家電、服裝、手機等行業,由此有了蓬勃的電子商務市場,像阿里巴巴現在又在進入一個新的重新定義階段,他們將電子尚未定義為金融和數據的平台。

每個成功的​​產品都在重新定義,去年比較火的微信在重新定義即時通信,它成長速度很快,第一個乾掉的產品恐怕就是手機QQ。用一個語音的通信工具幹掉了文字的通信,這就是重新定義的過程。 

UC也在一個重新定義的過程中,過去8年我們在重新定義瀏覽器。在過去這麼多年,瀏覽器都是以一個軟體公司的軟體產品形象出現,是單機版軟體,可UC從2004年到現在,最重要的創新就是用雲端架構重新做手機瀏覽器,讓瀏覽器成為了行動網路入口的服務平台,這就是我們嘗試重新定義一個產業的方式。 

擁抱變化、引領變化

整個IT產業每10年會有一個重大變化,包括很多技術平台的變化。其實每次產業、技術的變化都是從直道到彎道,比如幾年前說起行動網路智慧平台首推Symbian,可過去兩三年Symbian平台正在向Android平台快速變遷,諾基亞Symbian平台上很多產品今天已經消失了。 

很多人在過彎道的時候,因為原來做得好,所以有巨大的包袱,容易被甩出去,幸好UC在這樣一個彎道上依然保持了優勢。UC最有風險的時候是在2010年第四季度到2011年第一、二季度,這三個季度危險最大,如果有人能夠在那個階段全力以赴做好Android平台上的瀏覽器,對我們的衝擊還是相當大的。可是那個時候人們沒有看到變化。 

產業調整的時候,一些人過彎道有包袱、慣性大,也就意味著另外一些人會有機會。百度就是在自己的直道上跑得太快、太順了,在彎道上轉彎的能力和風險在明顯加大。 

最後在方向選擇之後,還有關於同質化競爭的考量。所有網路產品裡同質化最嚴重的產品其實是搜尋引擎,它打開頁面就是一個搜尋列,用戶第一眼的直覺感受很簡單。在競爭中很多時候比的不是你能不能看到,而是能不能做到,所以你必須要將技術作為自己重要的競爭力來看重。UC從2004年在全球首推了雲端的手機瀏覽器,改變傳統單機軟體的思維,這樣一個架構就競爭了8年。如果這裡面沒有技術來不斷做到,喪失競爭優勢,你就有可能很難笑到最後,而是幫別人鋪了路。 

2013路在何方?我們的答案是兩個「不」:不從眾、不動搖;兩個「重」:重定義、重技術。

出自創業邦

 

【活動資訊】2013創業小聚暨AAMA台北搖籃計畫年會

時間:6月26日(週三) 9:30-17:30  

地點:台大醫院國際會議中心R201,台北市徐州路2號2樓

參加方式:4/26開放報名。5/25前享早鳥票65折優惠

活動網址:www.bnext.com.tw/edm/meet/30/ (4/26上線)

 

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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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