[Meet創業之星]赫迅互動科技，MBaaS服務讓開發通訊社交App不再耗費時間|數位時代 BusinessNext

每當重大事情發生，手機中的媒體App就會自動推播訊息，讓使用者不漏看任何新聞。對媒體來說，如何「快速」讓廣大用戶接收到推播，是首要技術條件；而為了讓用戶可以討論時事，未來媒體的App也將加入即時通訊功能，例如世界杯直播時，可能會有專屬聊天室讓球迷在App上討論。赫迅互動科技看準企業對訊息和社交App的龐大需求，提供MBaaS（行動雲端平台）服務，為企業App加入推播、即時通訊、社交功能，加速開發流程。

MBaaS代表著「Mobile Backend as a Service」，代表這個新雲端架構是針對App開發人員量身打造。去年4月，著名MBaaS公司Parse被Facebook以8500萬美元購併；研究機構MarketsandMarket更大膽預測，MBaaS市場價值2017年將達7.7億美元，代表該市場具有龐大潛力。

赫迅互動科技創辦人陳子龍說，剛開始赫迅的角色是App顧問，為大企業做應用，發現做一個App要花費的時間與人力成本很大。在美國，做一個App平均花費4萬至20萬美元，台灣的成本約是美國的一半，「App開發者很像在做手工，每做一個就要重新寫一次。」於是，陳子龍和創業夥伴開始思考把客戶常用的功能整理成一個雲端開發服務，降低成本並簡化流程。

根據行動分析公司Flurry調查指出，2013年手機用戶成長115%，其中又以訊息和社交App主導，該類型應用在2012至2013年度有203%成長，赫迅看到該市場潛力，便鎖定互動類App作為MBaaS的切入點。「但我們不是要成為第二個Line或What’s app，而是把通訊功能植入客戶的App裡」，陳子龍說。

於是，赫迅鎖定三大核心功能，為客戶的App加入互動與社交服務，並為客戶設計App介面，兼顧使用者體驗設計與雲端服務；而三大核心功能分別為推播、即時通訊與社群。

**推播（Push）：**可以作為活動更新及促銷訊息通知，把客戶抓回App。例如銀行要使用者回來用App交易、商店要使用者回來購買，推播是社群軟體的基礎。赫迅的特點是快速，一秒可以傳送3000個訊息，客戶包括壹傳媒，比一般推播引擎快10倍至20倍。

傳訊（Message）：特殊點是貼圖市集，赫迅未來將與各國插畫家洽談合作，另外也包括影像電話服務。

**社群（Social）：**定位成企業的微博，新文章都可以在此更新，未來還會有更多社群功能，例如讓讀者有個人頁面，並搭配推播功能把客戶抓回平台活動。企業的社群就是會員資料庫，赫迅的概念是從會員開始延伸，與其他的社群網站（如Facebook）連結，串成社群網絡。

陳子龍說，客戶最愛的四種服務是客服、賽事討論功能、企業內部溝通，以及新聞媒體。以客服功能為例，主要客戶是銀行和電商領域，消費者可以在使用網路問客服轉帳事宜，也可以用手機處理機票票務等。

一般的通訊軟體會有安全性問題，但赫迅提供的MBaaS服務，可讓資料存在客戶本身的伺服器或是赫迅提供的公有雲（使用AWS及IBM SoftLayer），解決隱私疑慮。例如房地產業者若想使用社群功能，看房客戶看到有興趣的房子可以用通訊功能直接給房仲看，該軟體也能保存客戶資料。

赫迅以北京和台北為據點，鎖定全球市場，兩地團隊約20人。因應較封閉的中國市場，赫迅使用另一品牌名稱「Arrownock」，代表長城中的其中一段，而長城在中國古代代表信息的傳遞；今年預計募資後全力衝刺中國市場。

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（圖說：赫迅互動科技創辦人陳子龍說，赫迅提供的MBaaS服務讓開發社交與通訊App省下大幅開發的時間成本。照片來源：陳子龍提供）

【創業教我的事】找精英不見得最好，最重要的是會溝通的夥伴。

Q1.希望提供這個社會什麼價值？解決什麼樣的問題？
我們提供豐富的MBaaS服務，包括具高度安全性的通訊、社交圖形引擎，幫助企業和App開發者加速形成他們的創業點子，不受到預算或時間成本的限制

Q2.創業至今做得最好的三件事？
1.專注在單一事情上
2.了解我們的利基市場
3.保持低調與謙卑的態度

團隊Team
台灣為亞太區總部，北京為大中華區雲端研發中心，兩地團隊共約20人。

公司服務 Project
提供Lightspeed Open Communication Platform（行動通訊社交平台），為少數能兼具體驗設計、行動科技與雲端技術的行動顧問公司。未來將逐步結合大數據分析，協助品牌與企業創造新商業模式與消費者體驗。

成立時間 Founded Time
2010年

主要用戶 user
公有雲服務：任何需要通訊及社交功能的App，約有250萬用戶數
企業客戶：媒體、電商、銀行及零售業

商業模式Business Model
透過每月訂閱、企業授權、顧問服務

公司大事紀
2014 IDEAS Show Taiwan - Lightspeed Open Communication Platform – 最佳亞太區國際潛力獎
2014 中國 GMIC G-Startup 大賽 #5 Platinum Award
2014 Amazon AWS Technology Partner
2013 IBM 年度最佳 Mobile Enterprise 策略夥伴獎
2013 我要放假 App 生活類第一名超過 20 萬次下載
2013 Blackberry 2013 企業 App 大賽特獎及 TMI 最佳投資獎
2012 Sunrise LPGA 台灣女子高爾夫球國際大賽 App 運動類第一名

網址
公司：http://www.herxun.co 雲端平台-亞太區http://www.lightspeedmbs.com
雲端平台-中國http://www.arrownock.com

[活動分享]
創業小聚第45場邀請赫迅互動科技團隊到場分享，其他分者者包括：DIITU、foundi、快樂島、宇萌數位科技，以及萬澤國際法律事務所合夥人蔣萬安，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