總統一定回應!白宮網路連署網站「We the People」
總統一定回應!白宮網路連署網站「We the People」
2014.03.30 | 創業

建立死星、沒收小賈斯丁綠卡?白宮回答你!

有物曾介紹過的「We the People」,聽起來像是 60 年代金恩博士的「I have a dream」,實際上是白宮的連署網站。任何人對現況不滿,都可以在 We the People 網站上發起連署。只要在 30 天內連署人數超過 10 萬人,白宮就會發表一份正式的文件,回應你的訴願,並將訴願送到相關部門。

在 We the People 網站上,令人最印象深刻的連署便是「建立死星」。連署人數超過 3 萬 4 千人。死星原是電影《星際大戰》中的星球。而白宮也正式回應,解釋為何建立死星不可行。首先,死星造價高昂;當務之急是減少赤字,不是增加赤字。其次,在電影中,主角開著戰機將死星摧毀 — 白宮為什麼要建造一個不堪一擊的星球?白宮煞有其事的回應也讓這則新聞更加有趣。

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另一個著名的例子是小賈斯丁。由於他形象太差,有人在 We the People 網站上發起了「取消小賈斯丁綠卡」的連署,響應人數高達 26 萬人。彷彿可以聽到美國公民吶喊著「我們不要這樣的公眾人物,你請回吧」。幾年前台灣 Makiyo 打人風波延燒時,台灣網友成立的「反 Makiyo 官方粉絲團」也達 18 萬人。

重要的議題

然而如果 We the People 僅達成了建造死星或驅逐小賈斯丁,那只能說金恩博士的理想早已實現,美國是個不需要再改善的桃花源。

We the People 上的請願最大宗仍離不開人權、公民權利以及外交政策議題。不是所有的請願都是來亂的。在眾多請願中脫穎而出的,還有美國電子通訊隱私權法案(ECPA, Electronic Communications Privacy Act)的改革。請願者主張美國國家安全局(NSA)以打擊犯罪為理由,對人民的監控令人擔憂。

雖然 NSA 聲稱透過監聽,遏止了許多恐怖犯罪;反對者卻認為投入的資源並不符合比例原則,讓人擔心隱私權及言論自由被控制。請願者訴求立法加速 ECPA 的改革,請願人數超過10萬人。

群眾暴力

水能載舟亦能覆舟。若小賈斯丁真的被沒收綠卡,可說是一種群眾暴力。另一個請願主張赦免 Edward Snowden,認為他是英雄。此請願也有 15 萬人響應。另外凍結烏克蘭政府官員在美國的賬戶也有 14 萬人支持。

換個角度想,這很像古希臘的陶片流放制。希臘雅典時期,凡 20 歲以上男子都擁有一個陶片,可以將流放的人名字寫在陶片上,投票驅逐出境。在網路上,誰擁有陶片?除了鄉民、屌絲,少數族群、弱勢族群有力量透過 We the People 發聲嗎?

白宮改造郵政、華爾街

隨網路興起,郵政系統年年虧損,在 2010 年的累積虧損高達 85 億美元。於是人民請願,希望能夠維持郵政系統的健康體質。除了要求政府維持 6 天的郵件遞送服務之外,希望不要用砍預算、裁員的方法紓困。

白宮則決定自 2013 年起,將一般信件從原本 7 天,變成彈性的 5 天;限時信件則維持不變。白宮並要求在推動新方案的同時,也必須顧慮郵政系統員工的生計。

其實白宮的政策和人民的訴求不完全相同。白宮的方案除了減少成本之外,似乎不太具體。

改造華爾街

白宮也對改造華爾街的連署發表了回應。連署人希望能夠切割投資銀行和商業銀行,以確保消費者權益。

白宮承諾透過立法保護消費者以及將資訊透明化。白宮不但確實成立了 Single Consumer Watchdog Agency,保護消費者在貸款時的權益,並要求銀行持有一定數量的資金。當債務人還不出錢時,銀行可用這筆錢支付,而不是一味向納稅人要求紓困。

關注不等於解決

若觀察白宮的回應,會發現主要還是針對已經在進行的法案提出說明。也就是說一個議題越多人關注,和是否會得到回應並沒有絕對的關係。

或許就如同郭台銘所說:「民主是最沒有效率的管理」。難怪白宮只能保守的說會「回應」大家的連署,而不是「實現」大家的連署。否則哪天真地非得建造死星不可了。

台灣的 We the People

反觀台灣,人民連署該透過什麼管道?總統府設置的「國是論壇」、「民意信箱」網站門可羅雀,因為政府只保證當做「施政方向參考」。不像白宮,明訂連署人數高達多少就給予回應。相較之下,We the People 不但幫人民減去繁複的連署手續和募款活動,還幫美國政府直接找到民意。

從都更案到洪仲丘,從美麗灣到服貿,越來越多人選擇在網路上串聯、動員,直接上街頭。透過社群網站的力量,讓議題火速延燒。網友們首先發難,電視台隨後(或者說緩慢)跟進。然而網路的傳播速度快,也帶來許多新的問題。

表面上網路讓每個人都有發言權。比起電視媒體,網路的資訊更加多元,可以將議題帶到更深入的討論,不再侷限於鏡頭下的場面。可是越多聲音,也代表聲音越不容易被聽見。深入討論往往需要閱讀大量文字。學生、學者、官員、企業主、勞工,甚至自己搞懂協議內容。這麼多不同聲音、不同立場,大家有耐心看完嗎?

網路串連平台可能是一個凝聚議題,進行「假投票」的場所。就像募資平台 flyingV 瞬間募得 600 多萬在紐約時報上買「反服貿黑箱運動」廣告(現已下架),就相當程度的反應了當下的民意(而且是願意付錢的民意)之所向。即便對當權者來說,這都不是洪水猛獸;反而是可以及早察覺民意,及早反應的工具。

出自有物報告

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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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