[創業小聚台中場]|數位時代 BusinessNext

創業小聚為提供台北以外地區的創業團隊，也有相互交流與學習的機會。2014年5月24日首度到「台中」和Hansds Up創業育成中心共同合作舉辦，齊力推動台中的創新創業能量。本次分享講者為食我卡執行長吳崟睿Mask、客服省錢通創辦人魏孝丞Wei、全人資通創辦人賴世若Linus、 Fandora 營運負責人陳勁宇Komashiro。

【創業小聚台中場＃01】食我卡／執行長吳崟睿Mask

食我卡在一年半的時間累積了全台1,200家餐廳資料，以簡單易用的流程，讓店家、消費者兩端皆無需安裝任何硬體設備及下載行動應用，只要一張食我卡在手，即可馬上使用餐廳優惠與折扣。

執行長吳崟睿Mask表示，在累積餐廳資料庫的同時，了解更多店家們的想法，也發現餐廳經營的流程大不易。他發現，國內至今尚未出現能提供完整服務與訓練的餐飲育成，「但的確有這市場存在的必要，」他說。因此食我便以餐飲創業育成與資源媒合中心定位，提供餐飲業培訓課程與供應鏈服務。不僅規劃系列課程，降低開店門檻，也舉辦食我餐飲學院，邀請資深、已在市場上獲得成功的經營者來分享，成為餐飲業者間的交流社群平台。

剛完成一輪募資的食我，為了讓消費者更方便使用，繼而推出食我行動App，目前下載量已超過10萬次。下一步，將利用O2O整合的大數據應用分析，了解什麼人在什麼時間去了什麼店，幫助餐廳做更精準的行銷服務。

【創業小聚台中場＃01】客服省錢通／創辦人魏孝丞Wei

2009年開始構思想法，App在去年2/18上架，即攻進Google Play榜首，之後還被App Store選為官方推薦App。客服省錢通的服務特色在於撥號後自動送出轉接代碼，直通各大企業客服專員，有效節省使用者的時間與金錢。

創辦人魏孝丞Wei指出，除了客服電話，手機捐款也有相同情境。團隊發現捐款電話至少也需要輸入五層代碼才能順利轉接，而客服省錢通的價值，就是能夠很快地串接兩方。目前團隊已與三家電信商以及10多家非營利組織合作。

客服省錢通將一步步整合與生活服務有關的電話資料庫，如生命關懷、無障礙生活、民意、公義、法律、權益等方面，讓民眾有效率的使用這些資源。

他也坦言，團隊現階段專注於App的成長，尚無明確的商業模式。計畫將持續優化App，並拓展內容廣度，預計下半年會根據電話詐騙做進一步的研發，推出相關電信資安App。

【創業小聚台中場＃01】全人資通／創辦人賴世若Linus

創辦人賴世若Linus認為，網路改變了世界，數位印刷改變了出版業，而微出版代表小量市場來臨，因此團隊希望能從中找到創新的機會點。Memobook提供文創達人、一般/企業客戶雲端出版的服務，只要一個月，就能完成出版計畫，致力提供簡易的服務與流程，讓個人出版成為趨勢。

Memobook不僅成立網路書城，提供插畫、繪本、攝影集免費下載，也在台灣藝術大學設立產學文創中心，以及與滔客線上雜誌合資成立MoSo部落客訓練經紀公司，建立O2O雲端實體經營模式。

Memobook的品牌是在去年成立，這是全人資通推出的第二個旗下品牌服務。此次分享，他笑稱，「分享的是倖存者的經驗，而不是成功者。」他說，「創業者靠的就是一口氣，你會發現在堅持的過程中，就會找到前進的動能。」

【創業小聚台中場＃01】Fandora／營運負責人陳勁宇Komashiro

Fandora從最初是設計品的社群平台，一路轉型至今，定位為「藝術生活的提案者」，致力將藝術、文創類商品帶進一般人的日常生活當中，並協助設計師將作品商品化，推廣到市場。

在轉型過程中，發現在平台上駐站的插畫家「克里斯多」，販售成績相當亮眼，他們將此當作案例研究，繼而漸漸了解台灣插畫家們的需求，並找出經營插畫家社群的know how，成功募集約有1千多位插畫家駐站。

後來在去年三月創立專門販售插畫作品的平台Fandora Shop，連結有影響力的插畫家，以圖像力、產品力包裝，創造粉絲經濟。並發揮強大的執行力，在10天內就能將商品送到消費者手上（包含製作及運送），至今共賣出7千多款T-Shirt、4千款3C周邊商品及350款的包包。

【2014 **** 創業小聚暨AAMA **** ** 台北搖籃計畫年會】

當穿戴裝置、物聯網、智慧應用為全球焦點時，你我的機會、台灣的機會在哪？7月9日創業小聚年會以「軟硬結合，啟動大創新時代」為主題，邀請Google台灣區董事總經理簡立峰、微軟亞太研發集團首席營運長申元慶、HWTrek硬體加速平台創辦人王仁中、大陸京東硬體平台JD+計畫負責人那昕、微程式資訊總經理吳騰彥(Youbike)、創意引晴執行長黃俊傑(影像辨識)、北京極科極客科技執行長王楚雲(智慧路由器)，還有多組創業團隊分享他們觀點和經驗。

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 參見活動網頁

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

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