從Google X到美國新任科技部長史蜜思：我們希望做到的是10倍的改善，而不是10％！|數位時代 BusinessNext

美國白宮宣布，將邀請招攬Google X實驗室副總裁史蜜思（Megan Smith），擔任美國科技部首長（Chief Technology Officer, CTO），身兼Google創新單位的主要領導人，加上女性的身份，她的加入的確讓人多所期待。

「如果我們所做的看起來不夠像科幻小說，就不具革命性。」Google共同創辦人布林（Sergey Brin）指出。無人駕駛車、智慧型眼鏡、醞釀機器人、甚至是太空電梯，做為網路時代的創新領頭羊，Google內部就有兩大部門，分別兼負著探索未來的重任，一個是史蜜思參與的Google X，另一個則是購併摩托羅拉之後，成立先進科技與計劃部門ATAP，領導人也是女性主管！

「現在有許多科技，但人們卻趨於保守。」史蜜思說道。麻省理工學院畢業的史蜜思，女性身份就已經讓這個實驗室看起來的確不太一樣。史蜜思本身就對新創的事務極感興趣，除了加入Google之前也曾任職新創公司，參與許多Google早期的收購，包括例如奠定Google Earth的團隊Keyhole，發展成Google Map的Where2Tech，還有Picasa及Android 都有她的參與。加上她本身是已出櫃的女同志，相當積極推動性別運動，並鼓勵女性投入科技的行列，例如在美國，不到1%女性投入程式開發工作，因此她在Google內部就積極推動相關工作，並建置 Made w/ Code網站，鼓勵女性投入程式開發。她說，女性投入科技工作，可以讓產品服務更美、更易用，比起其他部門，Google X的女性比例其實相當高！

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「只改進現在的科技不夠，我們需要想更長遠的東西，可以再改變更多、有更多的東西可以被解決！」史蜜思說，在1960年代當時正經歷越戰、各種民權解放運動，一切看似混亂，但人類卻登上月球，這件事對她本人就是一個很大的鼓舞，現在網路資源又更加發達，應該讓想法快速激盪累積，形成可改善人類生活的方案。

為了加速科技的進展，加上Google相信開放協作的力量，史蜜思在Google X底下，推動成立「Solve for X」平台，並發起「射月計畫」（MoonShot），不僅是讓Google與外部串連，目前共有包括TED、麻省理工學院等15個單位加入計劃，藉此建立起全球創新平台。

在這個計劃中，有三個關注的核心精神：重大問題（Huge Problem）、激進的解決辦法（Radical Solution）、突破性技術（Breakthrough Technology）。在流程上，內部或外部人士可以在Solve for X 丟出一個想法，並建立一個概念模性（Prototypes）後，就能夠成為Google X的一項計劃（[x] projects），最後再導入真正的產品開發流程，變成真正的商品。而內部溝通時，會採用「2/3 Yes And, 1/3 Yes But」的溝通方法，鼓勵不同意見，「你們一定不相信，Google Glass從概念到模型，只花了1.5小時就完成！」史蜜思笑說。

除了網站外，也同時舉辦實體的交流活動，比如他們就與TED合作，發起了一個「idea in Action」活動，讓參與的人集思廣益去想，怎麼把TED的內容讓更多人看到，結果就有人想出把電視弄到腦子裡的瘋狂點子，史蜜思說，現在我們習以為常的物品，早年都是瘋狂的點子；此外，還針對學生舉辦全球科學展（Google Science Fair），鼓勵13～18歲的人做科學研究，贏得冠軍的隊伍，研究主題都有可能成為Google X的計畫內容。「我們希望做到的是10倍的改善，而不是10％！」

今年Google的開發者大會上，每個與會者所獲得的Cardboard，以及不久前引發矚目的客製化手機Project Ara，都是ATAP的計畫。ATAP共有11個計畫，採取的是小規模的團隊的形式，總成員大約75人上下，但在外部已經與326個伙伴進行了合作，包括了22個國家的大學、創業公司、政府和非盈利機構。

ATAP負責人杜根（Regina Dugan）加入Google之前，曾在美國國防部高級研究計劃局（DARPA）工作了三年，她將DARPA的管理機制導入，從專案啟動的第一天起，每個團隊都會得到一個印有最後期限的徽章，做為工作的提醒。「我們不是來打雜，而是要做出真正有點意思且大家覺得不可能的事！」杜根在6月份的Google開發者大會上，她對著台下工程師形容ATAP：「我們是一個立足在快艇上的海盜樂團！」杜根指出，對許多產品開發者而言，科學意味著風險，但研究科學的人卻又對產品開發有時效性不以為然，ATAP正是試圖改變這樣的情況。

從商業現實的角度，不論是ATAP或是Google X，的確藏著極大的失敗風險，但也正是因為他們不怕失敗的創新勇氣，才推動了現在的科技榮景。

延伸閱讀：史蜜思談Solve for X

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

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