2014年Q1台灣網路行動調查數據報告|數位時代 BusinessNext

域動行銷首次發表2014年第一季「台灣網路、行動調查數據報告」，報告內容包含「網路、行動媒體使用行為」、「行動現況專題調查」及「事件觀察」。本季的行動現況專題調查，將針對消費者對於智慧型手機使用習慣、App使用行為，與廣告形式喜好調查為主軸，並且特別以農曆春節、228連續假期與太陽花學運這三個主題，深入觀察網路、行動上的流量變化與數據分析。

消費者的生活習慣影響載具間的移轉 ## ##

週一、週三是使用電腦上網的最高峰，並隨著周末假期的靠近，流量至週五後逐漸遞減，且轉移到行動載具上。因此行動流量變化，對應上班族周間活動模式，在週五到週日期間，消費者移動的時間增加，依賴手機載具時間遂而拉長。而在星期六，由於出遊比例較高，可看出網路、行動的流量呈明顯互補，顯示消費者生活型態與任何一種數位載具的使用行為已密不可分。

▲2014.Q1網路、行動一週平均上網流量圖。

鎖定精打細算族讓「親子Family」、「比價王」省出大商機 ## ##

針對網路、行動頻道內容的流量變化，進行消費族群與內容頻道的特殊交集觀察後，我們發現「親子Family」和「比價王」，皆是消費力驚人的族群，並從這兩個族群長期喜愛且關注的網站、行動內容來看，在週間屬於小週末的週三和周六日，都是消費者渴望獲得此類訊息的高峰。對於廣告主來說，在週間或週末設定行銷議題時，可搭配生活型態的流動，在幾個高峰點可多加施力，或追加活動誘因。

▲2014.Q1網路、行動一週平均上網流量圖，從左圖開始依序頻道為：生活消費(網路)、行動社群(行動)、社群分享(網路)。

「半澤商務族」、「財經專家」、「時事評論家」新聞交通資訊絕不可少 ## ##

根據此份調查報告，更發現「半澤商務族」、「財經專家」、「時事評論家」這三種商務類族群，對於新聞理財頻道和交通導航內容皆深感興趣。不論網路或行動皆是他們主要的使用載具，如遇特別新聞事件又會以行動使用為多（註），另在能夠幫助這群人了解通勤狀況的交通導航內容，行動載具在週間絕對是這群移動族群的首選，且在假日達到使用高峰。對於廣告主來說，這類族群的人，大多長時間閱讀訊息，點選或跳出活動廣告較易干擾，建議可長期與消費者溝通品牌形象與新品上市訊息，既能平衡消費者感受又能達到品牌推廣的目的。

▲2014.Q1網路、行動一週平均上網流量圖，從左圖開始依序頻道為：生活消費(網路)、社群分享(網路)、行動社群(行動)。

人人都愛小幫手，工具類App下載量第一名 ## ##

台灣行動用戶最常下載的App類型，第一名為工具類App，表示能輔佐生活的工具類App廣受使用者喜愛，且實用性高，同時也是消費者最願意購買的App類型。其中排名最落後的新聞/財經類型App，由於開發行動網頁較早，因此已能滿足閱讀需求，故開發App的可能或也同時影響App下載量。

▲台灣行動用戶最常下載/購買App類型調查。資料來源：智慧型手機App使用行為調查，調查有效樣本200份；調查期間：Q1,2014。

Content is 王道！行動用戶最愛影音廣告 ## ##

另外，在消費者對於廣告形式接受程度調查中，根據統計顯示，橫幅(Banner)廣告是讓使用者最感習慣的廣告形式，並且還是吸引消費者願意點選的廣告形式中的第二名，表示其實橫幅廣告的形式、大小、介面，已能逐漸被大眾所習慣與接受。當然最吸引行動用戶點選的第一名廣告形式為「影音廣告」，可看出視覺上的刺激，是能大大促成消費者進一步了解廣告訊息。不過，影音廣告其實必須做到，在不打擾消費者的使用情境上，又能吸引消費者的目光，才能讓消費者願意點擊廣告。由此可見，廣告已經成為使用者生活上能夠討論的話題，有趣的內容讓使用者在閒暇時間也能放鬆心情。

▲橫幅(Banner)廣告，已讓使用者最感習慣。

▲影音廣告最能吸引消費者並點選。

優惠在哪，精打細算的消費者就在哪！ ## ##

根據台灣行動用戶對於有興趣的廣告內容調查發現，女性對於有趣搞笑、賺人熱淚的劇情、創意廣告、喜歡的名人藝人是有高度的反應力；而男性則好奇在品牌形象廣告、新產品上市這部分。當然深受消費者喜愛的，依舊是特價優惠的訊息。另外統計更顯示，有68%的消費者願意點選廣告訊息中的折價資訊並兌換。

▲女性最愛創意十足及催淚劇情廣告；男性對於新產品上市、特價優惠興趣高過女性。

面對連續假期，廣告主應該如何因應 ## ##

消費者外出或在家的時間比例，可由假期長短得知，如遇假期天數較少，消費者依賴PC的程度高於行動載具，反之亦然。不過，由此農曆春節長假、228連續假期，這兩波段的連續假期觀察，網路、行動的流量皆向上成長，顯示數位媒體與消費者生活密不可分，尤其在行動載具的流量成長幅度更甚，行動已成為消費者必備品，同時也代表多螢行銷正在蔓延。因此，我們認為廣告主面對，接下來其他節日的連假以及7、8月的暑期長假，應即早思考如何在特別假期中，針對不同波段和節日屬性，做媒體預算的有效分配，找到精準的目標族群，獲得商品上的銷售佳績。

▲2013年與2014年春節期間(左圖)/228連假(右圖)與周間平日均日流量成長表現相較圖。

遇上特殊新聞事件，廣告主應該如何因應？ ## ##

在318太陽花學運落幕後我們發現，往往在新聞事件發生的當下至隔天，新聞類頻道不論在網路、行動皆呈現高流量的狀態，並且也會因為後續新聞發酵、擴散效應，讓新聞類頻道流量居高不下。現在的新聞頻道藉由數位媒體的即時性、便利性、高彈性，跟隨新聞事件做最快速的媒體報導，著實提高了時事新聞類族群在網路、行動上的黏著度和依賴性。因此，我們建議對於想和時事新聞類族群溝通的廣告主，除了掌握新聞事件發展趨勢，更應該借重數位媒體的即時性、高彈性，搭配能夠提供即時服務的數位媒體顧問、廣告平台，隨時調整媒體投放策略，找到最適的投遞時間、族群，有效達到銷售目的。

▲網路整體流量成長5%以上。

▲行動整體流量成長10%以上。

出自域動行銷

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。

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。

「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

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