[網友熱選]潮電商！阿信助攻，STAYREAL人氣賣家奪冠；瘋社群！Facebook推新行銷工具|數位時代 BusinessNext

一週話題，網友決定！

本週網友熱選話題集中在「電商」與「社群」兩大關鍵字。
《數位時代》連續第6年舉辦「網路人氣賣家100強」評選，今年由五月天阿信與不二良創辦的潮流品牌STAYREAL，擠下過去蟬聯3屆冠軍的東京著衣奪冠；同時Yahoo奇摩拍賣也宣布推動包含3大變革在內的大幅度改版，此一宣布也引發中小型賣家的移民潮，改版究竟成為Yahoo奇摩拍賣的拉力還是推力？就看賣家如何判斷；至於電商龍頭之爭，EZPrice比價網公布了2014上半年的電商排名，由PChome線上購物奪下第一。

你有想過如果把自己臉書動態牆上的每一則訊息都按讚，你的動態牆將會變成什麼模樣'、充斥著怎樣的內容嗎？有人做了這樣的實驗，提醒人去思考「你該把訊息來源的把關交給機器嗎？」這個重要問題；但對Facebook來說，發展出新的行銷工具，幫助廣告主將廣告精準的投放給「可能會想看」的消費者，則是Facebook不斷致力達到的目標，根據他們發表的最新工具，號稱投資報酬率最高可達70％！無論如何，對社群經營者來說，「社群為王」這4個字可千萬不能忘，無論是要維繫社群情感還是要利用社群行銷，請務必避免4個社群行銷的壞習慣。

以下是本週網友熱選話題Top 10:

1.所有動態都按讚，一天之後你的臉書會變成這樣！

Facebook的演算法之一，會根據你對臉書動態按讚的內容，來計算未來要「餵」給你的臉書動態哪些東西。Wired網站的編輯Mat Honan就做了一個實驗，他決定將臉書上所有看到的內容，就算是廣告也都給他按讚下去，想試試看會對他的臉書造成什麼影響。

2.2014年網路人氣賣家100強出爐，STAYREAL奪總寶座！FM時尚美鞋最受評審肯定！東京著衣網友票選第一

備受矚目的2014網路人氣賣家由潮牌STAYREAL奪冠，另外，曾拿下三度冠軍東京著衣，靠著高人氣網友投票支持，勇奪網友票選第一名，FM時尚美鞋則得到評審團大獎，值得一提的是，快車肉乾異軍突起，不但高居網路人氣賣家第6名，在以服飾，配件為主的網路人氣品牌間，尤其受人矚目。

3.[數位觀點]百萬名3D列印人才? 有設計思考力的maker才是未來！

不久之前，同事去參加一場3D列印自造者的聚會，在現場，來自各行各業的人，大家最困擾的問題是，雖然有了3D列印機，卻不知道從何下手開始設計，機器在一旁無用武之地。現場學員的困境，也是台灣產業的縮影，我們很會解題，卻不會問問題，但創新的源頭就在於發現問題，或說是找到自己想要完成的事...

4.自己定義廣告觸及人數，Facebook新行銷工具投報率70％

社群媒體品牌行銷新花招，Facebook鎖定中小企業客戶，27日在台灣發布2大創新精準行銷工具，包括「進階影片廣告(Premium Video Ads)」功能及「觸及範圍與頻率(Reach and Frequency)」工具，讓廣告主自己定義廣告的觸及人數，投資報酬率高達70％。

5.Yahoo奇摩拍賣大改版，賣家移民選邊站

網路上不少人氣賣家都是從拍賣起家，大多數的原因是因為拍賣的進入門檻低，但也比較沒有規範，為了讓經營更加安全，Yahoo奇摩拍賣今日宣佈大改版，估計有三大變革包括聰明刊登，以及全面採用的Yahoo奇摩輕鬆付，加上人工智慧管理，期望賣家經營更有效率...

6.你訂餐我外送！foodpanda App試營運半年，順利承載55％訂單量

全球線上訂餐美食外送平台「foodpanda空腹熊貓」來台2周年，26日發表foodpanda專屬外送App，由德國總部研發，導入台灣的在地化經驗。foodpanda共同創辦人及台灣區執行長Ron Chan預估來自App的流量會帶來Q4營收上漲100％。

7.[專訪] TED創辦人烏爾曼：別人銷售專業，我銷售無知！

「Good morning！」採訪他這一天，早上七點半，我走進遠企飯店，未見老先生人影先聞其聲，滿頭華髮的烏耳曼（Richard Saul Wurman）身穿黑色唐裝，神采奕奕地坐在桌子前面大聲和我道早安，但其實他前一天半夜才到飯店，只睡了幾個鐘頭。他一半命令式的，一半率性地說。「可以先不要談TED嗎？我創辦TED很久，把TED賣掉很久了！這世界還有很多有趣的事，我想談談未來！」

8.經營社群別走歪，不可養成的4大行銷壞習慣

品牌如果無法持續的從消費者角度思考行銷手法，就必定會養成壞習慣。現在市面上有非常多的行銷工具，但是品牌們往往忘記問自己一個關鍵性問題，「這個到底可以為我的品牌做些什麼？」行銷人員常常在被逼迫想出創新行銷手法的壓力之下，考慮的不夠周全。另外一方面，有時效性的行銷手法也必須常常重新檢討，才可以確保持續的效率。

9.[ Neo Marketing ]簡單四步驟，資訊圖表這樣做最吸睛！

你的內容行銷已經採用了以視覺力主導的infographics嗎？如果不確定該從何做起，你可以根據以下提供的四步驟，逐步開始創造具高相關價值的資訊圖表。

10.2014上半年電商排名，PChome線上購物搶第一

EZprice比價網發表《2014年七月台灣各網購平台商品數排行現況》，整理自2014年1月後，台灣近20大購物平台在商品數的發展現況。報告指出，前10大電商平台商品數的成長力道呈弄正成長。前3名為PChome線上購物、momo購物網與Yahoo奇摩購物中心。

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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