波士頓華麗轉身,前進創業!
波士頓華麗轉身,前進創業!

[2014年9月號雜誌精選] 70年代,美西101公路的矽谷地區和美東128號公路的波士頓區域,同時朝科技產業發展,因為地緣、歷史文化的差異,矽谷地區在過去近50年間,獨領風騷。但隨著物聯網議題的發燒,加上金融風暴後的反省,美東地區正掀起一波創業熱潮,努力重回科技領頭地位。

「如果我重頭再來一次創業的話,這次我不會搬去加州,而會選擇留在波士頓發展。」Facebook創辦人佐克伯(Mark Zuckerberg)一次在矽谷知名創業孵化機構Y Combinator的創業學院接受採訪時說道。

2004年的夏天,就讀哈佛大學的佐克伯,和他的大學室友們離開波士頓查爾斯河畔的宿舍,拿著eBay創辦人彼得.提爾(Peter Thiel)給的50萬美元「天使資金」,搬到加州帕羅阿圖(Palo Alto),在矽谷創辦Facebook,開啟他的創業之路。如今,Facebook市值超過1,900億美元,他告訴年輕創業家,「你不必非得到矽谷才能創業。」不過他也承認,如果留在波士頓,Facebook也許不一定會如此成功。

沒有人會否認,自1957年快捷半導體(Fairchild Semiconductor)在矽谷地區成立後,這個從舊金山灣南端沿著101公路為起點,途經聖布魯諾(San Bruno)、聖馬提奧(San Mateo)、史丹佛大學所在地帕羅阿圖(Palo Alto)、Google總部所在地山景城(Mountain View),一路來到聖荷西(San Jose)的區域,一直是全球創新的重鎮。過去50多年來,引領著科技業的發展。在資金、人才,加上宜人的居住環境與自由的風氣,每天都有新的人才、創業家湧入,創業新貴的故事,不斷激勵著更多人投入此地。

根據美國國家風險投資協會針對創投調查的MoneyTree報告顯示,去年第四季,美國創投的投資金額達84億美元,為2007以來的最高紀錄,其中矽谷地區便占了38%,總金額為32億美元,以波士頓為首的新英格蘭地區為11%,紐約地區則是13%。而今年第二季的數字再創新高,總金額達130億美元,矽谷灣區的投資金額為71億美元,占比更高達55%。

雙雄之爭

然而,快速擴張的背後也有其隱憂,人才與資金的湧入,讓矽谷地區開始變得有些浮燥不安,各家公司為搶奪人才,除了開出優渥薪資外,提供免費餐點、交通車和股票選擇權現在都已成為基本配備,甚至不少大型企業更深入高中佈樁。而外來人口的增加,讓原本灣區的居民,也開始感受到包括房價高漲與交通壅塞的問題。在今年Google開發者大會上,就出現了抗議的民眾。

就如佐克伯所言:「矽谷的文化氣息有些急功近利,這讓我有點不舒服。這裡彌漫著一種文化氛圍,人們並不專心於做事情,矽谷之外的很多企業似乎更加著眼於長遠發展。」

同樣擁有著高素質人才的美東波士頓,在這波全球創業熱潮中開始動了起來。西岸有史丹佛大學扛霸子,美東哈佛大學與麻省理工學院也絲毫不遜色,比起矽谷的車庫創客型態,波士頓更多的是從實驗室走出來。

「在整個大波士頓地區,估計加起來的新創公司就有將近快1千家,這裡正以一種你難以想像的飛快速度,展現它的創業能量,也讓人看見嶄新的城市活力。」全美知名創業加速器TechStars波士頓執行總監杜卡奇(Semyon Dukach)興高采烈地說道。

其實美東地區骨子裡也有著冒險因子,畢竟當年第一批來到美國的移民,就是由波士頓登陸。而在產業面,矽谷的101公路廣為人知,但早在二戰期間,波士頓地區的128公路上,就有不少麻省理工學院研究分出的新技術公司,與軍方合作開發各種先進應用,當時這條路就被喻為美國的科技高速公路。哈佛大學畢業的華人王安創辦的王安電腦,以及奧爾森(Ken Olson)與安德森(Harlan Andersen)創辦的迪吉多電腦,都在電腦發展史上占有一定地位。直到個人電腦興起,這個地區才開始落後於矽谷。

抓住物聯網熱潮

美國學者薩克森尼安(Anna Lee Saxenian)在所寫的《區域優勢》一書中分析,造成兩地在美國高科技創新競賽此起彼落的關鍵在於,矽谷的歷史文化背景造就了一個新興與創新導向的多元社會,而後者則是一個自足、保守與單一的成熟社會,產業無法在第一時間對瞬息萬變的市場做出良好回應。

佐克伯當年就是因為尋找美國東岸的創業資金未果,只好遠走矽谷。但如今已不可同日而語的身價,讓美東當地許多創投者大為扼腕,也坦承看走了眼,重新思考投資策略。隨著物聯網議題的延燒,本來在醫療、生技、機器人或大型數據運算有著深厚底子的美東地區,在這一波趨勢中,占了不錯的位置。

去年底被Google收購的機器人公司波士頓動力(Boston Dynamics),就是前麻省理工學院教授萊伯特(Marc Raibert)在1992年創建的公司。《紐約時報》指出,波士頓動力將協助Google在製造業應用上有所突破。Google方面沒有透露收購金額,但業界認為波士頓動力將有機會成為50億美元級的明星企業。
美東的創業轉身其實並不華麗,沒有像矽谷一樣有太多炫目、衝擊及大膽的冒險故事,雖然很難讓人察覺,可是它確實真的變了。

今年帶團至美國進行創業參訪的資策會副執行長龔仁文觀察,過去美東投資人給外界的感覺比較保守、謹慎,主要是因為他們看團隊習慣直接了解有無獲利模式,追求直接利潤導向,對於很多太早期的可能興趣不大。

然而,一向講求投資精準的美東創投,近年陸續看見許多新創公司在矽谷拿到資金後的大成功,開始檢討過去保守穩健的投資法則,反倒錯失了與各領域產業新星擦身而過的機會。

「金融風暴讓大家開始去思考,金錢不只是拿來投資金融商品、玩數字遊戲。」龔仁文說,美東的創投很多都是來自當地背景富裕的資本家、銀行家和華爾街人士,隨著美國經濟開始逐漸好轉,加上整體產業氣氛熱絡,開始願意幫助創業者的投資者變多了。

長期與麻省理工學院有合作關係的時代基金會副執行長趙如媛觀察,東岸的創業氛圍和當地人才所學的技能、知識能很緊密地結合。以麻省理工學院和哈佛大學來說,在學校的時候,就有很多教人怎麼創業的課程,像這種氣氛就感染了很多人,讓大家覺得可以真的學以致用。而且做自己有興趣的事,學生很快就養成了一種創業信仰,對自己更有信心。

除了擁有許多創業與創意、技術前瞻相關的實驗室外,這兩所大學所在地波士頓還擁有廣大的人脈資源,包括各種創業論壇、會議或者名人講座,幾乎每天都有這樣的活動,便於創業家去發展和累積資源。

錢進創業

目前在整個大波士頓地區,除了TechStars外,還包括另一家大型創業加速器MassChallenge、新英格蘭地區最重要的創業育成機構劍橋創新育成中心、由麻州iRobot創辦人成立的Bolt加速器、馬汀創業中心(The Martin Trust Center for MIT Entrepreneurship)都積極提供給新創公司資源。去年底,韓國未來部也在波士頓建立創業援助中心。

今年6月剛從麻省理工學院畢業拿到MBA的鄭涵睿是綠藤生機創辦人,這家公司也在去年的美東科技競賽中拿下第一名的好成績,「我當時就是主修創新與創業的課程,包括商業模式的訂定、如何找到資源、價格、產品訴求、系統化的創業方式,這些都讓我獲益良多。」

本身對創業就有興趣的他,其實申請了不少美國的MBA名校,但他也慶幸還好後來錄取的是麻省理工學院,「因為波士頓這裡可是全美第二大的創投資源聚集處,後來我真的有認識不少人,還順利去了紐約,和別人進行芽菜開發的技術交流。」

從許多經濟學家的角度來看,創業會轉移,也會多點存在並進。美國矽谷、波士頓、以色列、倫敦科技城的典範就是最好的例子,這些城市已經是現在被許多創業家認為,至少要前往看一看的地方。
16世紀英國清教徒來此定居生根,17世紀美國獨立革命戰爭於此開始,20世紀波士頓把電腦運算和科技發展的風采讓給了矽谷,但現在,新的創業革命之火正在這裡熱血燃燒著。

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(更多精彩內容請見2014年9月號《數位時代》「行動商務這樣做!」,全國7-Eleven、誠品等各大書店熱賣中。尊重智慧財產權,如需轉載請註明資料來源:《數位時代》第244期)

關鍵字: #矽谷
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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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