【書介】 《挺身而進》:姐姐妹妹站起來,自信又勇敢的把手舉高
【書介】 《挺身而進》:姐姐妹妹站起來,自信又勇敢的把手舉高
2013.09.21 | 創業

我得用「相見恨晚」這四個字來形容我讀完 《挺身而進》 這本書的感覺。 身為一個職業婦女,每每讀來總是點頭如搗蒜,一邊心酸一邊吆喝,內心吶感著:「終於有人說出真心話!」這不是一本女性主義至上的書,這是一本平等平權、讓男人懂女人、讓女人了解自己的書。

《挺身而進》 的作者正是Facebook營運長雪柔.桑德伯格(Sheryl Sandberg),在此之前,她曾擔任谷歌(Google)全球線上銷售和營運部門副總裁,以及美國財政部幕僚長。在這個顯赫身份的背後,作者曾經也是一位覺得自己陪孩子時間不夠,自責錯過孩子生活細節,而感到心有不安的職業婦女。在她職場二十多年的歲月裡,看到如今這個宣稱是男女平權的世界裡,男女不平等的情況依舊,在經歷多場演講之後,她決定要站出來為激勵女性而寫。

如果說「平等」需以數字作為佐證,那麼就以50%的比例作為衡量的依據。簡單來看一下書中所提到的幾個數字:全球195獨立國家裡,只有17國家是由女性領導;歐洲的議會裡,女性只約佔三分之一的席次。再看看企業界,《財星》五百大企業(Fortune 500)中的執行長,只有4%是女性。作者認為從這些數字的顯示,我們離「平等」還有一段距離。

數字只是說明了表相,實際上,女性的自我限制、缺乏信心、社會文化刻版印象都是促成表相之下的因素。作者提到,有些女性甚至還未經歷結婚生子就已經先為自己設限,認為自己必須在事業成就與當個好母親之間二選一。例如,女性在嘗試懷孕之前,心理就開始準備是不是要停止尋求新的機會,就算離生產還有九個月才開始要準備照顧孩子,但是女性就會一步步開始放棄減少或放慢工作。作者認為,「很諷刺的是,女性為了留在職場而做的調整,最後竟然是使女性離開職場的原因。女性求好心切、提前規劃,到頭來得到的工作,卻是比較無法實現自我,展現才能的。等到女性真的有了小孩,能夠選擇的女性,只剩下當全職母親或回到比較沒吸引力的工作兩者可選了。」

身為媽媽難道就不能也愛工作嗎?作者也曾經在媽媽與工作之間抉擇,她在書中提及2006年夏天,LinkedIn創辦人邀她擔任執行長一職,當時她正預備懷第二胎,自認為無法兼顧新工作與懷孕,因此婉拒了,可是同樣身為孕婦的好朋友卻沒有因為懷孕而放慢腳步,反而認為那段期間是自己生產力最高的時候。女性之所以一步步放棄或放慢工作,作者認為這與女性自身心理、大環境、另一伴都有密切相關。

在教育的過程裡,大家都認為男性要有事業企圖心,同樣的態度對女性而言是可有可無,甚至是負面的,女性若要展現同樣的特質,往往必須付出「代價」。因此,作者說:「我們認為自己能做什麼、應該做什麼、主要是被社會期望所塑造出來的。」而對女性負面印象的社會訊息將會讓女性在扮演領導者角色時,經常被貼上「愛發號施令」、「霸道」的標籤。

這樣的氛圍久了,女性就算明明有能力,卻會自我懷疑折磨自己,在書中作者指稱這就是所謂的「冒牌者症候群」(impostor syndrome)。每個人或多或少都有這種症狀,但是女性情況多半比男性嚴重,因此也就容易自我限制。許多研究也顯示,女性常認為自己表現的比實際情況差,而男性則常認為自己表現的比實際好,女性較男性容易懷疑自己。作者舉例,大學時她與弟弟共同去修一堂歐洲思想史,作者去上了大部分的課、讀了所有指定的書、但是弟弟只去上了兩堂設,讀了一本指定的書,期末考後,弟弟認為自己拿A沒問題,但是作者和同班女同學都擔心自己的成績。最後結果顯示,大家都拿到A,但是女性就是無法像男性這樣「輕鬆」、「自信」。

桑德伯格從養育孩子、求學、再到職場、婚姻都看到女性在這個世界裡受到根深蒂固文化信號的束縛,逐漸產生不夠有自信、不夠積極爭取、抱負落差、著手改變自己的態度。而作者更從一場演講裡驗證到這樣的體悟,當演講者提到只剩下兩個問題能回答現場聽眾時,原本舉著手的女性就索性把手放下來了,但是鄰座的男性仍高舉著手,並且不斷揮舞著,這就是企圖心在性別上明顯的差異。

因此,作者提到,「女性必須學習高舉著手,不要放下來,因為一旦妳的手縮回去了,即使最友善的主管,也可能沒注意到妳。」

職業婦女往往「蠟燭兩頭燒」,但是無論男性或女性都不可能兼顧一切,作者更提醒女性千萬別把「兼顧一切」的迷思扛在自己身上,並且學習不要「鞭打」自己,要把「女超人」當成女性的勁敵。因為,「對一個母親而言,內疚管理可能跟時間管理一樣重要。」當工作與家庭兩個世界撞在一起時,除了周遭需要有龐大的支援系統支援之外,面對這些選擇後的衝突與妥協「不要去想太多」,專注投入所選擇的,就能找到重心與滿足。所以,作者說:「成功就是做出自己能做的最好選擇……然後接受這個選擇。」

這是一本不只寫給全天下女性看的書,更是男性也應該一起來讀的書。作者不但鼓勵女性高舉著手,擁抱不放棄夢想的企圖,也提醒女性別讓「母親把關」現象阻礙男女平等平權的伴侶關係,這都有助於女性在職場、家庭、甚至下一代擁有更良性的互動與平衡。

姐姐妹妹們,讓我們就高高舉起手,勇敢無所畏懼的「向前衝」吧!

(作者薛怡青,曾擔任科技媒體記者,現為Readmoo特約作者。)


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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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