從學術圈開始的創業,可能嗎?
從學術圈開始的創業,可能嗎?
2014.05.26 | 人物

台灣大學日前辦了一個創業與創新工作坊,主要的講者有台大學術副校長陳良基、管理學院院長郭瑞祥,創創學程主任李吉仁,以及漢鼎創投、前永豐餘投資代表等業界人士,陣容可謂一時之選。而這個工作坊的宗旨就是協助台大教師將研究成果技術商業化,將研發成果轉變為創業機會。我們對於學術龍頭投入這樣的行動表示敬意,但創業的過程其實最重要的就是不怕弄髒手,要能夠時時刻刻緊盯現場實務以及環境的變化。因此,最重要且最核心的問題就是,這些目標對象(聽眾),可以嗎?或許在此拋出一些議題,讓學界也能夠思考這樣的限制:

創業家精神(entrepreneurship)及創業家思維

經濟學家熊彼得認為創業家精神屬於一種具有創造性破壞的力量,能夠將既有結構中的模式打破,用更有效率或更有生產力的模式取代。管理學則有彼得杜拉克闡釋創業家的特質,就是能夠主動尋求變化、對變化作出反應並將變化視為機會的人。

讓我們檢視學術圈的教授們是否具有這樣的特質。其一是打破現有結構或運作制度的能力,其二是主動尋求變化的能力。眾所周知,學術圈的流動是整個社會結構裡面速度最慢的一環,政黨執政都可以輪替兩次了,但學術圈大老的勢力仍在。現有的這群目標聽眾對於資源分配的遊戲大概都厭倦了,要他們在報紙上投投社論、退休後寫寫部落格還可以,真的在位的時候,卻沒有人可以站出來勇於打破這樣的規則。對於創業這樣需要真真實實、分分秒秒投入的事,不要說成功了,投入的可能性有多高?

在主動尋求變化方面,整個學術圈的反應更像是恐龍一般,在技術上或許有不斷深究、主動尋求變化的可能性,但在整個象牙塔裡能夠對變化作出反應並將變化視為機會的人,恐怕屈指可數。或許這樣講或許有些現任的教授們會不服氣,但如果攤開全台灣歷年產學合作或者科技專案這些沒有資金風險的研發計畫,去檢驗最後成功將研發成果spin-off,或者退一步說能夠成功技術移轉業界的比例有多高?恐怕也僅有陳良基副校長這樣的少數。

向駭客精神學習

陳良基副校長在新書發表會後接受訪問說,人類社會需要良師興國,學校首先應提供足夠的創業養份,才能帶動更多年輕人走上創新之路。不可否認的,有特定的社群與課程,的確能讓學習平台更具有系統,也更能掌握住學習者的學習歷程。然而在提供這些輔助工具與機制之外,這次工作坊學習的主角始終是待在學術圈的人,誠如某些參與者說的,我們本來就是不想到業界,才投入學術研究,現在創業又變成顯學,只好來瞭解一下這是什麼。但是,這和創業的本質上就有了無比巨大的差異。我們看看之前的太陽花學運,年輕人們看似什麼資源都沒有,為什麼可以創造出這麼大的動能?有人說這是網路世代的特質,動動滑鼠,滑滑螢幕就可以了。但這只是看到了表象,真的背後的意涵,就是平常不為特定(金錢)目標,只想把一件事情專注做好的精神,也就是資訊時代的駭客精神。

駭客原先不是單指破壞網路安全的侵入者,駭客的本質是網路使用者,駭客行為則代表一種網路使用形式。駭客文化最重要的一點,就是資訊的開放與分享,這樣的概念也影響了網路文化的特性。在網際網路的擴張與技術發展上,駭客本來就是促進網路進步很重要的一股力量,駭客不斷地尋找網路建構過程中的技術不足,藉此找出程式上的漏洞,再促使網路設計上的補強;網路科技,就建立在這種對傳統束縳不斷挑戰、突破的嚐試過程中,不斷地進步,這也是駭客精神中最重要的部分。換言之,這也就是人類因為運用創造力、分享的精神,促成人類整體的創新、進步。

我們看到了有能力者,如陳良基副校長願意推動整個學術社群往創新創業的方向前進,對於目標對象大學教授而言,創業或許不是個人職涯裡最優先的規劃,但在年輕學子對於創新創業的意識與熱情開始被點燃的情況下,請大學教授先思考,如何帶領更多年輕人走上創新之路。多點分享、多點破壞、多流一點汗、多去弄髒手,這熱情才有延續的可能。否則,這恐怕又淪為另一場顯學大拜拜。

[作者]
詹峻陽為資訊社會領域學者,長期關注資通訊科技產業、社群媒體領域與其使用者行為等發展。

 

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時間:7月9日(週三) 9:30-17:00
地點:台大醫院國際會議中心R201,台北市徐州路2號2樓
參加方式:6/10前享早鳥票65折優惠
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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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