全球最懂社群力量的Web 2.0兩大巨頭現身說法
全球最懂社群力量的Web 2.0兩大巨頭現身說法
2006.04.01 |

時間是美國中部三月十三日的下午兩點,一場音樂結合電影的年度嘉年華會SXSW(South by South West)正在德州的奧斯丁(Austin)熱鬧地進行著,有數不清的樂團排練著表演,無數的電影導演為晚上的首映活動做最後的剪輯。在活動現場濃厚的人文和藝術氣息中,有一群「科技人」特別突兀,這些知名的媒體記者、專欄作家、部落客和許多來自全世界各地的網路技術專家,全都擠在一個小小的房間裡,耐心等待兩個人的到來。
終於兩個主角現身,Craigslist的創辦人克雷格.紐馬克(Craig Newmark)和維基百科(Wikipedia)的創辦人吉米.威爾斯(Jimmy Wales)出現在台上,現場一片歡迎的掌聲。 這兩個在網路業界舉足輕重的人物,為何會同時出現在這場藝術盛事?原來SXSW分成三個主題,其中一個主題為「互動性論壇」(SXSW Interactive Festival),所有和科技產業有關的專業或非專業人士,全部聚集在這裡討論網路的重要趨勢、分享不同的創意。原先大會只安排紐馬克為訪談貴賓,但是他順道邀請了威爾斯來當訪問主持人,於是形成了兩大巨頭同時登台的有趣場面。
身為最大的網路布告欄創辦者,紐馬克對於網路產業未來的發展有何獨到的看法?而創造了全世界第一個網路上的百科全書,威爾斯透露了哪些值得關注的重要訊息?︽數位時代雙週︾特別針對SXSW官方網站上提供的podcast進行整理,以下是兩個人長達一小時的訪談摘要:
信任是網路發展的基石 威爾斯(以下簡稱威) 首先我們來談談「信任」。維基百科和Craigslist似乎創造了網路上一種信任的文化(culture of trust),而兩者也都是在信任的基礎上運作,對於這點你有何看法?
紐馬克(以下簡稱紐) Craigslist和維基百科都建立了讓人能夠彼此信任的環境,因此我們給使用者極大的自治權,真正在運作網站的不是我們,而是使用者,只有在特殊的情況之下,比如垃圾廣告橫行(Spamvertising)或不當行為(misbehaving)出現時,網站管理者才會出面維持秩序。基本上,我的職稱就是「創辦人暨客服專員」(笑),因為在信任之餘,適時維持秩序也是很重要的。

威: 你提到了兩個想法:社群和掌控權,我想維基百科和Craigslist向世人說明了這兩個重要觀念是可以被實踐的。另外,我最近興起想要任命新執行長的念頭,因為我也很想要回頭做使用者服務,因為這很重要。你的看法是?你為何如此投入客戶服務?
紐: 我認為一旦你變成組織中的上位者,就會距離事實愈來愈遠。身邊也許有一些幹部會向你報告現況,但因為種種原因,他們可能不會百分百誠實。對我而言,學習客戶服務的標竿企業是電信公司,因為我只要做和他們相反的事情就對了。(笑)

集體智慧的可行性

威: 先前我曾聽你提過在Craigslist有所謂的「資訊攻擊」(information of warfare)的情形,可以說明一下嗎?
紐: 我之前可能形容的過於誇張了,事情是這樣的,因為Craigslist的使用者相當多元,所以常常會有比較敏感的問題出現,像是左派和右派人士的立場不同、非裔美國人(African American)的問題等,這些都是預料中的,我們也都應付得很好。不過大約是從二○○四年的十月開始,有人開始在Craigslist上散布假的政治消息,接著情形愈來愈離譜,甚至連我都牽扯進去,所以我個人相當在意。我關心的是:像Craigslist、維基百科和其他類似性質的網站都可能發生這樣的事情,人們可以在上面傳送假的謠言,這是我們要特別注意的。 威 最近我常聽你把一句口號掛在嘴邊:「壞蛋都是早期試用者(Crooks are early adopters)。」為什麼會這樣說呢?
紐: 從一九九五年成立Craigslist到現在,我觀察到垃圾廣告和不正確的訊息只在早期幾年出現,居心不良的使用者比例已經愈來愈低了。這透露一個很重要的訊息:「大多數人是很善良的。」我不是一個樂天派的人,但是事實證明,人們是值得信賴的。
威: 這點我很同意,在維基百科我們也印證了這件事情。一開始的確比較難經營,隨著新進使用者數量的增加,就開始慢慢改善。我想這影響了很多人觀看世界的角度。
紐: 的確,集體智慧(wisdom of crowds)雖然不是什麼新的議題,但是Craigslist和維基百科驗證了它的合理性。這就跟民主(democracy)一樣,不過我們都得小心,有時候還是會有失控的情形。
威: 我們之前通電話的時候,你無意間提到Tivo(美國最受歡迎的隨選數位電視服務)會拯救我們的民主制度,可否談一下這個有趣的想法。
紐: 我個人對政治雖然沒太大興趣,但是我覺得數位電視所提供的錄放功能很棒,因為如此一來,人們就可以跳過不想看的廣告(包含政治類的廣告),登廣告的政治人物就必須花更多腦筋來說服民眾,而不是單純地製造媒體效應。我認為廠商甚至應該設計可以直接跳過三十秒廣告的功能(笑)。

市民新聞的新勢力

威: 說到這裡,我們來談談媒體吧。我自己的感覺是,在自然生成的社群裡,人們會想要和平相處,但是傳統媒體卻比較喜歡火藥味。很多人認為維基百科的爭議源自於左右兩派的思維(保守勢力的右派認為維基百科是崇尚自由的左派產物),但我反而覺得是講理的人和不講理的人對立。
紐: 我倒覺得事情沒那麼嚴重,人們通常都很平和的,講道理大部分的時候也都行得通。
威: 對於所謂的「市民新聞學」(citizen journalism),你有什麼樣的看法?
紐: 這部分我比較外行,不過還是分享一下我的想法。原本 Craigslist和市民新聞學是沒關係的,但是因為我們影響到媒體的廣告市場(在Craigslist刊登布告就可以省去廣告成本,除了商用廣告,Craigslist一律不收費),因此才受到矚目。有人說市民新聞和部落格現象影響了傳統媒體的生計,我倒覺得傳統媒體應該反省,不該一直解雇負責調查新聞正確性的研究記者(Investigative Journalists),而忽略了許多應該被報導的新聞或解讀的角度。市民新聞的作用就在這裡,而也剛好填補了這個空缺。
我最近和一些知名的媒體人進行一項計畫,試圖在市民新聞圈成立一個智囊團,請他們評論重要的新聞,並且以研究方式找出最好的新聞來源(good sources of news),我想可以為一般媒體和市民新聞都帶來正向的影響。
威: 接下來的時間我們開放給聽眾提問。
聽眾(以下簡稱聽) 針對市民新聞的問題,你覺得傳統媒體的工作者應該如何因應?
紐: 我是一個外行人,所以你應該請教更專業的媒體人士。不過根據我的經驗,傳統媒體應該要更重視社群的力量,試著讓更多非專業人士參與新聞的製作和詮釋。在市民新聞學崛起之後,調查性的新聞報導(Investigative Journalism)也將是很重要的一個趨勢,我認為媒體對此應該投注更多的心力。
威: 有人批評市民新聞並不專業,因為不管是題材的選擇或是資料的取得能力都不及專業媒體,你的看法是?
紐: 我同意這樣的看法,專業媒體會先確認資料的正確性(fact-check)再發行,市民新聞的特性則是先公布,事後再冀望以群眾的力量來更正。但弔詭的是,專業媒體的步調愈來愈快,所以常常也會有報導錯誤的情形發生。
所以我才會認為,不管是專業或是非專業,調查性的新聞是非常重要的。然而,我認為專業的媒體和記者是無法完全被取代的,因為文字工作非常專業。往後的趨勢可能會演變成:專業的媒體丟出議題,而檢視的工作就由市民新聞團體(或是社群)來執行。 Craigslist的未來發展
聽: Craigslist已經漸漸擴張到國外,依各國家國情的不同,使用Craigslist的方式是否有差異?
紐: 因為人力不足的問題,目前Craiglist還是將重心放在美國為主的英文市場。這中間當然有地區性的差異,像是洛杉磯的使用者會比較想要找影劇圈的工作,而紐約的房地產市場相較於其他城市就是流血競爭的紅海市場。不過我認為Craigslist滿足的需求都是蠻類似的,基本上不論在哪個國家,人們都有相同的需求,例如︰找房子、找工作、買賣二手物品等。
聽: Craigslist已經是全美,甚至可以說是全世界最大的網路布告欄,未來的方向是?
紐: 我們將會繼續維持「簡單的哲學」,除了讓Craigslist不要那麼的「舊金山」之外,使用介面將繼續保持清爽簡單的設計。未來,Craigslist將會把觸角延伸到更多的國家和城市,也會有一些針對特定地區的變動,不過大致上Craigslist還是不會變。 聽 eBay入股之後,Craigslist有什麼改變嗎?(eBay在二○○五買下了Craigslist二五%的股權)
紐: 完全沒有,唯一的改變大概只有技術層面上的支援和交流吧。
聽: Craigslist背後有著以社群驅動(community driven)的龐大經濟力量,你難道從來都不動心嗎? 威: 我先代替紐馬克回答這個問題。維基百科和Craigslist一樣,始終都是屬於非營利的組織計畫。我們或許看起來很蠢,因為兩者的商機都真的是無窮的。
但是別忘了,非營利是支撐兩者運作的最重要關鍵。如果濫用社群,就會失去社群的力量,因此我們倆都不願意冒這個風險。 社群的力量不容忽視
紐: 非營利組織也是需要經濟上的實力才能運作,扣除到基本的開銷,Craigslist絕大部分的盈餘都捐回到社群的經營上面。我們現在的財務狀況良好,也沒有計畫變成營利事業,我們只是想要盡點力量稍稍改變這整個世界。
聽: 兩位對Google在全球的領導地位,以及最近Google對中國的資訊監控(censorship)政策妥協有何看法?
威: 和大多數人一樣,我很喜歡Google也常常用,但是對於他們在中國的行徑我不以為然。維基百科目前在中國是被禁止使用的,這個情形已經持續六個月了,因為我們堅持不肯妥協監控資訊。我覺得Google似乎在利用人們對它的信任,除了有條件投降這條路之外,我相信有其他更好的作法。
紐: 我的看法有點不同,在中國的環境,或許現階段有些限制是好的。我滿信任Google的,因為就以往的經驗來看,他們的裡外表現都滿一致的。我倒比較在意言論自由的問題,在美國有太多人仗著自由之權力大放厥詞,我覺得在評論其他國家之前,得先反省美國本身的言論問題。

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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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