從電信營運商到遊戲,日本「行動帝國」給我們的啟示
從電信營運商到遊戲,日本「行動帝國」給我們的啟示
2014.02.12 | 科技

日本三大電信營運商NTT、KDDI、軟銀的營運模式、行動支付領域以及遊戲行業的發展可以給我們很大啟示。

日本作為移動互聯網的先驅之國,和我們有著極其相似的文化背景,更可以從中發現未來。

回家路上在讀一本關於日本移動互聯網的書《移動的帝國》,看了一半,所以打算把自己的感受寫下來。想談談我看到了什麼,主要談日本移動互聯網的成熟生態對於國內移動互聯網生態的啟示。

第一部分、電信營運商

1. 下沉

NTT的i-mode模式,該模式是一個超級的SP服務,橫掃功能手機時代,將天氣,購物,音樂,等一系列服務從營運商底層整合,成為一個超級大帝國。但最後敗於iPhone的完美體系,iPhone贏在日本的最大關鍵在於用硬件OTT了營運商,營運商做的底層,而iPhone跨越了底層。

作為曾經是全球最大的行動營運商,作為一個昔日的王者,現在也在走下坡路,也在嘗試去「電信化」的轉型。目前的NTT開始朝家庭服務體系去走,做出了「去電信化」的決心,開始朝智慧家居領域,用戶大數據健康監控發力。NTT走的路是正在尋找更加底層的戰略,一言蔽之為「下沉」。

2. 邊緣需求

KDDI,談到KDDI,想必所有人都會想到稻盛和夫這位創始人,起初的KDDI靠著巨大的價格優勢,在NTT的巨大優勢下居然破土而出,其抓住的就是被巨頭NTT忽視的年輕人市場,而KDDI抓住這個機遇從邊緣起家,最後打出一片格局。但由於iPhone的雄起,KDDI也面臨了巨大的衝擊。

在iPhone衝擊後,KDDI開始了SmartPass戰略。該戰略再次讓KDDI鹹魚翻身,KDDI通過研究用戶行為,發現用戶喜歡且能用到的APP不超過10個,也就是說,如果KDDI為人們推薦最優質的那500個應用,那麼足以撐下這片市場。於是KDDI以月租費390日元的費用向年輕人推出SmartPass,而用戶不必再單獨去購買那些優質應用,省下了大筆開支,結果大受歡迎。

從KDDI對抗NTT再到其推出SmartPass模式,我們可以看到KDDI兩次都把焦點聚焦在了巨頭不被注視的領域,從邊緣打入中心,最終漂亮的活了下來。而這種靈感的來源則在於其對於用戶行為的深入研究,再利用自身資源的整合,傾盡全力的結果。

回想起稻盛和夫創辦KDDI時最樸素的願望,用其一生只為了國民能夠獲得更便宜的通訊費用。心無小我,以無私之心去尋求與大眾的融合,自然會得到大眾的歡迎。

3. 自廢武功

軟銀,這是一個非常響亮的名字。孫正義本來就是具有前瞻視野的人,他​​的種種事蹟就不多說了。來談軟銀如何博弈的。

關鍵一,豪賭價格戰。在日本政府宣布用戶可以自由「攜號轉網」,手機門號可以進入和退出任意營運商的前一天,軟銀宣布入其網用戶可以免費互通電話,互通短信等優惠措施。原本軟銀的基地台設施就是三大運營商中最差的,政府此舉一出勢必會導致大量用戶的流出,而軟銀的出擊卻是出其不意,讓用戶流向它的囊中。

評價此次戰役,在價格大戰中,往往小的一方更有先發制人的優勢,而大的那一方由於各種盤根錯節的因素,只能導致其被動。這和360的免費戰很像。

關鍵二,iPhone。當時iPhone進入日本時,對於合作的營運商有苛刻的要求,NTT,KDDI都沒有接受,但軟銀毫不拒絕的接受了iPhone開出的條件,並且創新型的推出了「0」元入網,「 0」元購機的機會,用戶暴漲。

在這之中,我們越發確定,軟銀沒有NTT和KDDI那種營運商基因的限制,他的起步就是「無電信化」,這種天外來物的每次行為,完全讓對手措手不及。當然,這一切歸功於領導人的眼界。關於孫正義那個的「時間機器」理論,各位有興趣可以查看一下。

關鍵三,明智的差異化。軟銀的信號是三家營運商中非常差的,他並沒有投入大量資源去建設基地台設施,而是採取了更加差異化的做法去滿足用戶。首先軟銀的用戶絕大多數都是iPhone用戶,而iPhone用戶大多集中在城市,去偏遠郊區的一般都很少,軟銀抓住了這點,將城市中的基地台做好,然後再通過各種調查,一步步小心的擴大基地台範圍。其次,軟銀並沒有花大量的精力鋪設2G網路,而是非常聰明的開通了WIFI服務,在百貨商場,在麥當勞的門口都會貼上軟銀的WIFI廣告,此舉大受歡迎。

關於軟銀的差異化戰確實打得漂亮,在智慧手機時代,軟銀深刻的理解到了用戶會在流量上有更巨大的需求,將賭注壓在WIFI,而不是成本更高、更繁重的基礎設備上。

 

我所總結出關於未來的這幾個字,和營運商有關也一定和未來的公司有關。

一,下沉。朝著物聯網的方向,朝著大數據健康的方向去整合。

二,邊緣需求。不被發現但一直存在的需求,只需要整合資源的去滿足他們,這些邊緣性的需求很可能會是未來的中心。

三,自廢武功。軟銀就是一家不斷自廢武功的公司,不斷在整個日本的營運市場攪局,幾乎每次獲勝。任何一家成功的公司都會有依賴其原有的成功路徑,而時代的發展注定會讓這些優勢的地位減弱甚至最後消失,如果公司要想不斷進步,只有達到斷臂求生的意志才能自我拯救,方死方生,方能破局。

 

第二部分、其他領域的啟示

1. 行動支付與O2O啟示:合作

如果中國的BAT或者銀聯想從日本發達的行動支付市場上尋找啟示,注定只能無功而返。原因在於日本擁有發達的線下零售產業,早在樂天這樣的線上商城之前就​​已經進行過優勝劣汰的血戰,導致市場的高度成熟,已經充分被各大優秀商家統治,而這些商家擁有高度的用戶服務體驗優勢,所以自然能和行動支付結合的很好。

反觀中國現況,零售業受到淘寶、京東等電商大規模衝擊的原因還在於零售行業的不成熟。中國的情況與日本完全不同,日本是當零售業市場成熟後再進入網路電商時代,而我國是在零售業不成熟時就已經引來了網路電商大潮,沒有可比性。

此外,BAT、銀聯都有一家獨大統治上下游的想法(現金流,手機終端,消費終端,消費商家等都想控制),反觀日本則不是如此,日本的上下游均有很好的合作機制互不牽扯,擁有更強的開放性。

所以我們目前的行動支付面臨兩個問題:第一是零售行業的落後;第二是巨頭們都想一統天下的心態。

日本給我們的啟示則有兩個:

第一,線上網路公司應當加強對於線下資源的挖掘,進行更加網路化的引導。

第二,由於巨頭們都想吃獨食,戰亂不斷,雖說競爭過後一定會出現一個很好的生態,但長期來看這樣的角逐也在嚴重拖延我們進入行動支付的大時代。消費者更需要一個集中化、一體化的體驗服務,這是最終的本質。日本的合作精神給了我們很好的借鑒,中國吃獨食的習慣或許正是反思之時。

2. 遊戲啟示:趨勢,文化,情懷

第一,趨勢

先談一個敗局GREE公司,讓我們試著從敗局中找到關鍵。

日本由於是一個行動發達的國家,所以遊戲公司GREE率先在功能機上嚐到了甜頭,而功能機的遊戲都以網頁為主。到了智慧手機時代,App遊戲崛起,而GREE卻始終未在App端發力,其開發的App不過是一個框架中套著網頁而已,相比於App,用戶體驗極差。但GREE並未引起注意,直到其市場份額下降到一定級別後,才痛定思痛的走向App開發。

這件事對所有公司都是一樣的,時代一旦到來,所有仍舊想要活在成功基因裡的公司都將被殘酷的淘汰然後死去。

第二,文化

日本在文化上和中國有很大的相似性,但是日本公司進軍中國,而中國公司進軍日本時,絕大公司全部受挫。這之中就是一種文化因素,日本最強盛的遊戲是卡牌遊戲,而卡牌遊戲又是基於日本發達的動漫產業才有如此蓬勃發展。而中國則沒有如此強大的動漫文化,要想理解自然困難重重。

其次,日本的行動遊戲行業最主要的支撐人群是地鐵一族,需要了解日本遊戲行業則需要深刻的了解地鐵一族的生存狀態。酷遊的創始人通過觀察從地鐵出來的浩浩蕩蕩的人群後得出結論「日本是一個競爭極其激烈的國家,同樣,他們會在遊戲中表現出來」。

除了​​動漫和地鐵一族,日本還有其他獨有的文化。比如日本不喜歡第一視角的FPS美國射擊遊戲等等(但FPS射擊遊戲如《穿越火線》卻在中國大紅大紫)。必須深入其中才能有所得。

第三,情懷

日本是一個具有匠人精神的國家,所以他們所做的遊戲都是精品,這是中國遊戲所缺乏的。中國游戲更加導向於如何讓玩家付費而設計,但是日本遊戲則更多的充滿理想主義色彩。

佔領日本1/10人口的《龍族拼圖》創始人森下一喜給出如何做出優秀遊戲的答案──「我們要做讓普通玩家能夠不花錢也能夠快樂玩下去的遊戲。」

光這一點理想主義精神就打敗了很多中國企業。速生的東西也必然速死,其創始人的短視會決定企業是否長遠的命運。情懷是基​​業長青的根基。

3. 麥當勞大數據行銷閉環:代表未來

當中國和美國的大數據尚處在摸索階段,日本的麥當勞早已一馬當先作出了表率。我們再看其閉環建設來找到啟示。

第一階段:紙質優惠券。成本高,投放不精準。

第二階段:2003年開始提供在手機網站上下載優惠券,到店出示就享受打折。

第三階段:要求享受優惠券服務的人註冊,並蒐集他們的資訊。 2007年9月,麥當勞手機網站的會員數到達500萬人。

第四階段:發展基於手機NFC支付的優惠券服務。形成完整的O2O閉環。至此麥當勞可以開始進行一系列精準化的優惠推薦,諸如給周六週日頻繁購買咖啡的用戶發送兌換券,對於有一段時間沒有去的客戶發送打折券等等,行銷效果明顯。

目前中國快餐的狀態處於第二階段,也就說需要拿著優惠券去購買產品才能打折,資訊化程度並不高,沒有精準的大數據資訊可以利用。要想做到日本麥當勞的效果,我們要做的就是引導習慣。

日本的麥當勞行銷閉環成功,讓我們看到了大數據O2O閉環行銷並不是什麼天馬行空,而是實實在在已經存在的事情,這同時也是全球行動互聯網未來的大趨勢。要想達成則有賴於整個生態環境的推進。

 

結語

日本這三大電信營運商,給了我們很大啟示。日本作為行動互聯網的先驅之國,並且和我們有著極其相似的文化背景,更可以從中發現未來。

最後,任何有勇氣​​的嘗試都值得尊敬,尤其是失敗。因為他們沒有活在成功的基因裡,他們就連死,也是光榮的死在創新的路上。

出自鈦媒體

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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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