[專訪] 柯文哲:科技讓這場選戰從不可能變成可能
[專訪] 柯文哲:科技讓這場選戰從不可能變成可能
2014.08.22 | 科技

[2014年4月號期雜誌精選] 如果沒有網路,根本不會出現柯文哲。過去28年,柯文哲一直是人稱「柯P」的外科醫師。35歲就成為台大醫院外科加護病房主任,是台大醫院百年歷史裡的第一人。他率先引進葉克膜技術,曾創下讓病患連續使用長達117天再移除的世界紀錄。他敢言快語的作風,以及在網路上瘋狂流傳的「柯語錄」,與深厚的醫學素養同樣令人印象深刻,因而有著「怪醫」封號。但在2014年,柯文哲卻決定脫下醫師白袍,正式投入台北市長選戰。

他雖是政治素人,卻大膽站出來和兩大黨的候選人競爭,這一切的關鍵,全都來自那個堪稱台灣民主史上的網路奇蹟──讓25萬人走上街頭的白衫軍運動。白衫軍讓他明白,網路讓過去做不到的事情,現在都變為可能。他打開手機,熟門熟路地說起LINE、Facebook、flyingV等新工具如何幫助他參選,更直言如果沒有科技,根本不可能會有這場選舉。柯文哲的參選,就是科技改寫政治的最佳寫照。

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(圖說:柯文哲認為網路時代大大降低了參選的門檻。圖片來源:蔡仁譯攝)

我在10幾年前就發現,IT的出現改變了世界。以前在微軟時代,那時候是Word、PowerPoint、Excel,如果你用Email的時間超過其他程式,證明你是E化的公司。後來我發現,Email用的越來越少,用智慧型手機的時間越來越長,現在大家都是低頭族,新技術的出現會改變人的行為。我估計未來5到10年,頸椎長骨刺的人會越來越多(笑),變職業病了。

現在連我太太都抱怨,整天低頭不跟她講話,都在看手機。以前我是坐在電腦前處理,處理完了才可以回家,現在可以回家看iPhone,雖然人在家裡,可是不理她的時間卻變長了(笑)。

科技對這場選戰來講,最大的改變是什麼?這場選戰從一開始前面5個月完全沒有辦公室,現在也才4、5個人,但我們同樣可以運作,就是靠科技。像是以前你要怎麼開會?人沒有聚在一起沒辦法開會,但透過好多個LINE群組,讓指揮系統轉移,每個人管一個team,我在中間是核心的圓,旁邊跟著好多群組,我常常看他們在討論什麼,LINE就是一種Decentralized Organization(分散式組織)。

現在我的LINE裡面有15個群組,跟辦公室直接有關的就有10個,LINE改變了整個選戰的運作模式,以前不可能這樣子呀!以前要聚在一起開會,然後解散各自做事,還要再回來開會。現在一個大方向講了,然後大家都在跑,用LINE再連絡,現在我們都用LINE管理。

還有Evernote,以前開會要準備PowerPoint、投影機,後來發現太麻煩了,就把資料傳上去,後來開會很好笑,每個人都在看自己的手機。我也有Facebook,有天我發現Facebook有17萬粉絲,比報紙一天發行量還大,我自己就是媒體。我不但有Facebook,還有一大堆後援會,各個後援會自己去運作,我們只要在中間監控,表面上是Decenterlize(分散),但其實是Centerlize(集中)。

後來flyingV也出來了,之前醫界聯盟才剛在上面發起「白色的力量」演講募資。說不定以後會從flyingV到flyingP再到flyingI,P是Policy,如果一個立案你有辦法募集3萬個讚,我就送進市議會去討論。I是Investor,就像青年創業一樣,以後也許在市府裡有公辦的flyingI,弄個育成大樓,小公司只要資金有了,我們提供法律顧問、會計顧問,共享資源,建構一個平台。

我現在找一個最年輕的人當網軍司令員,才24歲,為什麼選他?他說他以前在台大校園辦過網路電視,我想說奇怪,小小年紀可以找這麼多女生當他的主播,好像滿厲害的。現在就他一個人去組織網路上的事,我說你要當韓信(笑)。

政治素人用科技參選

所以你看我這場選戰,從頭到尾科技的東西用很多。應該這樣講,科技讓這場選戰從不可能變成可能。LINE讓機動性變高、Evernote讓開會速度變快、透過Facebook凝聚群眾⋯⋯,科技讓以前做不到的事情現在做得到了。雖然過去也有科技,但專業門檻還是很高,現在進入門檻變低了,一個政治素人沒有專家幫忙也可以搞到現在,如果沒有科技,這場選戰根本不可能。

包括我過去在網路上的知名度,也是累積,如果沒有網路,根本不會出現柯文哲。過去一個成熟的明星要多少造勢場合,可是我們現在都不用呀!我到現在為止也沒有買過媒體,網路世代明星出現的方式不一樣。

但我發現我現在每天花很多時間是做什麼呢?是去Google看過去24小時我的新聞,我才知道我到底發生了什麼事,因為台灣的新聞是製造業,常常講什麼你自己都不知道,我常常透過Google新聞,才知道我在市面上是長什麼樣子(大笑),樣子每天在變呀!從外星人變大野狼,透過Google新聞了解自己,不然我都不曉得。未來應該也要有柯語錄第二集,就是把過去媒體的標題寫下來,然後在下面寫個註說明一下,變成新版柯語錄。

這一切都是因為看到白衫軍的出現,如果沒有白衫軍,我根本不敢投入這場選戰,因為不發便當、不發走路工,竟然可以群聚25萬人,如果按照傳統方式要花多少錢,不得了耶!你看要發傳單、要廣告看板、要組織動員,假設一個人成本500塊,25萬人要1億2千5百萬,開什麼玩笑!白衫軍讓我知道公民社會有機會興起,網路最大的功用,就是讓公民社會的直接民意變成可能,如果沒有這種先前的經驗,我根本不敢投入。

在網路時代,它讓以前無法想像的選戰方式,現在可以做到,降低參選需求。以前你要參選,如果沒有一大堆錢、一大堆人根本沒辦法,現在透過網路可以比較便宜地達到同樣的效果。我們現在才花多少錢,我第一階段零元競選真的是沒花錢,第二階段開始宣傳,比方說人家有廣播節目我們去參加,政治節目去參加,專訪去參加,有時候還可以拿到車馬費(笑)。我也在想,能不能辦一場選舉是不要印旗子、做面紙的,透過網路大家自己下載列印,我們成本一定是最低的。

我也在思考,未來有沒有更好的方式。4月底官網會出來,YouTube也會出來,甚至變成網路電視台,把過去專訪整理集結,點進去有柯P的文章、柯P的影片,分門別類。也會用官網去進行募款,還可以賣周邊商品,像我現在有書,很多商品會慢慢出現,商品本身又可以宣傳,像戴一個柯P的帽子在街上走,比純募款更有效。我也想做到讓募款過程透明化,將來也可以用維基概念寫市政白皮書。

21世紀的甲午戰爭

我把這場選戰叫做「21世紀的甲午戰爭」,今年剛好也是甲午年呀,這場戰爭跟1894年那場戰爭有同樣的意義,不僅是新技術的引進,更是思想文化的改變。1894年的甲午戰爭日本為什麼贏?當時中國北洋艦隊也有武器,但更重要的是思想文化之爭。滿清政府強調船堅炮利,但日本明治維新是君主立憲,在政治、法律、經濟都有改革,所以1894年的戰爭,不僅用科技入侵,也用思想文化入侵。

所以當我們學到新科技的時候,帶來了怎樣新的思維?比方說LINE的出現,強調的是在網路世界大家一樣大,每個人都可以貢獻同樣的智慧,開會沒有大小之分,把階級式組織扁平化。flyingV的概念是直接向人民訴求,不用透過樁腳或財團,直接向老百姓募資。

Facebook是直接訴諸民意,突破了媒體的限制,以前你要買多少媒體才有通路,現在我的Facebook已經是一個大報的實力。也許要更勇敢講一句,以前我們都說終結議事世代,恐怕下一個口號是終結代議政治,因為科技影響直接民意的形成,就不需要代議政治了。

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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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