[Meet創業之星]把房地產資訊變成直覺式地圖，foundi讓政府開放資料一目了然|數位時代 BusinessNext

在台灣，一屋難求是不爭的事實，但你知道最多人關注的區域是哪裡嗎?這些區域的環境資訊、居住條件以及市場價格，甚至噪音公害、衛生條件等資訊，以前必須曠日廢時才能取得，現在透過「foundi房地資訊站」可以迅速掌握，大幅縮短物件篩選的時間。甫於去年9月成立的「foundi房地資訊站」，有著破壞創新的一面，他們藉由網路技術、統計分析、資訊整合，建構出完整的資訊地圖，盡其所能地讓房地產資訊透明化。

foundi房地資訊站的兩位共同創辦人─Google台灣第八位軟體工程師鄭依桓、聯發科Android Team資深軟體工程師吳泰輝不僅擁有深厚的技術能力，而且在步入社會時就立志創業，為了做好充分的創業準備，他們選擇先到大企業蹲馬步，了解企業運作的方法，同時也累積創業的第一桶金。去年9月，他們終於走上創業之路，正式告別Google、聯發科，共同催生Cloudmobo，鎖定想要買房子的人，提供完整的房地產環境資訊，「foundi房地資訊站」因而誕生。

相較於現有的房地產內容網站，Cloudmobo團隊推出的foundi 房地資訊站，是以破壞創新的策略為自己定位。使用者只需要在foundi房地資訊站平台上點選關注區域，就能透過視覺化的圖像，掌握區域範圍內的房地產資訊，舉凡歷史房價、價格分佈、坪數分佈、屋齡分佈情況等等資本資訊等。在系統後端，foundi房地資訊站除了提供實價登錄資訊之外，還運用政府相關部門釋出的開放資料，進一步結合瑞竣科技的地標資料與Google地圖，讓各個區域的房地產環境地圖完全呈現。

此外，以往不容易取得的環境資訊也能一站到位，包括順向坡位置、非都市/都市計劃分區、學區、嫌惡設施、步行時間距離、鄰近交易價格、房價統計分析、環境安全以及生活機能等。身為創辦人之一的鄭依桓說：「房地產相關的資訊內容網站雖然不勝枚舉，但是，所提供的資料不外乎過往成交訊息與待售物件，買方通常需要花費相當長的時間才能蒐集到完整資訊，了解每個區域的環境機能、物件特性以及市場趨勢等。」

「foundi房地資訊站的目標，就是找出各種使用情境，讓使用者能透過直覺式地圖界面，快速取得所需要的各種房地產資訊。」鄭依桓說。foundi房地資訊站甚至可以直接呈現周遭生活機能，比如距離目標物件5分鐘內的生活圈，有哪些餐廳、醫療院所、零售商店、公園以及嫌惡設施等等都能一目了然。

為了縮短使用者的房地產資訊蒐集過程，foundi房地資訊站不斷嘗試，也相當重視使用者意見回饋，對於每一位使用者的意見，他們都會認真思索並且給予回應。吳泰輝表示，在資源有限的情況下，我們的投入都必須對使用者有意義，也許使用者行為測試能夠快速驗證方向對錯，但「下一步該怎麼做才是對的，永遠是創業者心裡的問號。」

在foundi房地資訊站的內容架構中，有一個房地資訊實驗室，是運用各種開放資料與地理區域劃分進行分析，進而將危險地質區、淹水潛勢圖、癌症就診統計等圖像化，讓使用者快速篩選關注區域，作為購屋的重要資訊參考。

目前foundi房地資訊站的內容雖然已趨完善，但還沒有具體的獲利模式，鄭依桓預估，今年底前應該有機會看到第一筆進帳，「有人願意付費，才代表有真正的需求。」他說。今年2月，foundi房地資訊站加入AppWorks，除了獲得創業圈的資源之外，更重要的是，每隔一段時間就會重新檢視商業模式，讓foundi房地資訊站的發展更具未來性。

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Cloudmobo團隊的兩位共同創辦人分別是Google台灣第八位軟體工程師鄭依桓(圖左)、聯發科Android Team資深軟體工程師吳泰輝(圖右)。圖片來源：蔡仁譯攝）

【創業教我的事】
技術只是一個工具，要從使用者的角度出發，看看真的問題在哪裡，而我們的產品是否能解決問題。

Q1.創業至今，做得最好的三件事為何？
整合了環境地圖，讓使用者快速了解周遭的房價和機能；加入 AppWorks得到非常多的資源；整合及分析買房相關資訊，提供具有公信力的數據。

Q2.最常被客戶或投資人問起的事情？您會如何回應？
資料的來源是否可信？
我們主要是從政府相關部門釋出的開放資料，以及友邁科技（UrMap）、瑞竣科技等具有規模的公司取得。因此，我們的內容相當完整且具有公信力。

團隊 Team
目前整個網站的維運仍由2位共同創辦人一肩挑起。

公司服務 Project
服務名稱：foundi 房地資訊站

成立時間：2013年9月

主要用戶 user
想要買房的人

商業模式 Business Model
將政府開放資料轉化成圖像化房地產資訊，同時並免費提供給所有想要買房的人

網址
http://www.foundi.info/

[活動分享]
創業小聚第45場邀請foundi團隊到場分享，其他主講團隊包括：擅長AR互動應用的宇萌數位科技、社群照片輯DIITU、運動穿戴裝置快樂島、雲端行動技術赫迅互動科技，邀請你出席交流！2014年9月17日晚上@YOUR SPACE

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