群募成功,離「被抄襲」又近了一步
群募成功,離「被抄襲」又近了一步
2014.05.06 | 募資

​​​​打開淘寶,價格參差「山寨版」Ostrich Pillow任君挑選;近來備受爭議的Pressy與智鍵、米鍵的抄襲疑雲……科技界不乏遇到各種山寨奇襲,連Apple在中國的iPad商標大戰都只能吃悶虧。Pebble Watch在群眾募資平台Kickstarter上獲得1026萬美元支持,超過預期100倍,成為Kickstarter歷史上融資最成功的案例之一,並隨之引起了智慧型手錶風潮。除了Pebble Watch這種幸運兒,對於其他成功群募項目,不得不考慮一個實際問題:如果被抄襲怎麼辦?  

Kickstarter 上的明星級先烈

 2012年9月西班牙馬德里kawamura-ganjavian工作室研發出了一款Ostrich Pillow枕頭,有了這個枕頭,不論是辦公室還是機場、火車站、飛機上,甚至在地板上都可以迅速變成一個舒適的睡眠小窩。登陸kickstarter網站後,獲得了美國本土大批媒體報導和用戶支持,隨之籌集接近20萬美元。現在在其官網正式售價為99美元,而打開淘寶,仿冒的Ostrich Pillow從20多到200人民幣均有銷售。 

除了​​Ostrich Pillow,最近被媒體炒得最火熱的無疑是Pressy了。工業工程師Nimrod Back在為Android開發了幾個應用程序後,注意到設備缺乏一個最直觀的點擊按鈕,於是找到了產品設計師Boaz Mendel、用戶體驗專家Danielle Arad和程序員Shai Alon一起構想了「Pressy」這款智慧型硬體,希望能幫助人們更方便、更快捷地使用智慧型手機上一些比較簡單的功能。 

在2013年10月群募結束後,他們獲得了69萬美金的支持,是預期資金的24倍,並預計在今年春季出貨,雖然目前仍未看到出貨跡象,但今年3月27日上午,奇虎360董事長周鴻禕發微博表示360發布了一款新的硬體產品「智鍵」。該產品可插入耳機孔、配套App後,實現一鍵拍照、錄音等快捷鍵功能。接著3月28日,小米公司在新浪微博上發布「米鍵」。而國內最早「類Pressy」產品快按鈕在2013年12月19日就已經登陸「點名時間」。 

如何防止「抄襲」,成為決策者的重要課題,以下探討群募常見的爭議,並引用知乎用戶群的建議: 


被抄襲是誰的錯?
 

這些容易被抄襲的產品犯了什麼錯,知乎用戶@DD YY 以Pressy為例指出了成功群募產品容易犯的3點錯誤: 

**1.指望知識專利能夠保護自己

** 任何有價值的產品或商業模式創意做出來之前,當然應該在主要市場申請專利保護。但是這道防線非常脆弱,尤其是對於群募這種全球所有人都能看到的創意,申請PCT保護不僅週期長(30個月)、價格不斐,而且中間要經過多輪的質詢和修改,這也是非常耗費精力的事情。如果僅僅在本地市場申請專利,那麼速度會快一點,但是無法防範其他市場的侵權行為,基本上無效。姑且不說時間問題,即使專利拿到了,這兩個創始人同小米或者360這樣的大公司打專利架、口水仗也是有錢人燒錢的遊戲,玩不過人家的。 

**2.技術和工程門檻太低

** 大家都知道一個好的商業計劃一定要讓投資人在10分鐘內明白,卻不知道不好的產品策劃如何在工程上實現。Pressy的產品創意是可以輕易地找個電子工程師幾天內做出硬體原型,再找個軟體工程師幾天內做出軟體原型。這樣低門檻的產品,並不適合在群募平台上展示,除非這個想法沒有吸引力,或者受眾特別窄,或者他們不犯第三個錯誤。 

**3.執行力差、速度太慢

** 按照創始人的想法,初期投入約4萬美金就能把這件事情做起來。此時這麼小數目的投資完全可以考慮從小範圍募集,比如從天使投資、甚至家人親友處籌集。從小規模做起的好處是產品策劃比較不容易被恰巧合適的鯊魚們聽到並快速複製,也允許慢慢籌集資源去執行這個創意的實現。小公司的好處是速度、靈活還有不易被注意到,可惜這幾條他們都沒有。 

**
應該如何利用Kickstarter?**
 

1.做PR

群募平台首先是「群眾」,是把你的優秀創意宣傳出去吸引眼球的平台;其次才是「募資」,通過籌到的錢啟動你的產品執行。如果產品創意夠優秀,執行力夠強,其實關鍵在前一個「群眾」——通過群募平台用市場來檢驗你的價值、做PR,不要太在意群募市場籌到的錢。(@DD YY  ) 

2.成為研究平台

在傳統行業,尤其是硬體設備相關的產品,基本開發思維並不是憑空創造,而是將行業相關的產品進行拆分研究、增加與需求對應的功能或進行操作優化以後進行改進,然後投入市場、通路、針對性行業進行產品化。從這個角度來說,群募平台其實是給他人提供了一個研究和模仿的創意。(@吳海燕

 

有什麼防禦措施? 

**1.通過臨時專利獲得保護

** 可以申請一個臨時專利(Provisional patent applications)來保護你的項目或者創意,以防他人抄襲。利用群募平台最大優勢不是籌錢,而是測試市場反應,收集用戶和用戶建議,吸引非群募投資人。等你的群募結束了,市場反應和創意被確實衡量之後,你可以申請一個常規專利(包括外觀設計專利,版權和商標)。(@葉中中) 

2.群募前先獲得投資

如果一個項目有值得洩露的商業和技術機密,一般會在上群募之前先拿一輪天使投資、完成研發、準備好供應鏈,直到量產下單前夕再上群募。(@浪客) 

3.在驗證市場試水溫

早點出來趁著群募收集潛在用戶、驗證市場反應、吸收用戶良好建議、廣告、吸引投資人、準備好第二版。(@Kaiser Li

 

出自極客公園

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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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