日版「林志玲現象」 「Ebi Chan」熱潮解讀
日版「林志玲現象」 「Ebi Chan」熱潮解讀
2006.09.15 | 科技

近來名模成了一種商品,和代言產品、媒體構成一個堅不可破的三角關係,帶動了一個又一個好話題、好生意。名模經濟已行之有年的日本,從早期的松菜菜子、藤原紀香、中期的米倉涼子到近期的伊東美,無一不是模特兒出身,培養一定支持度後,轉而進入演藝圈,多方位發展。
而日本最近跟台灣林志玲一樣爆紅到成為社會現象的,是日本媒體和廣大粉絲暱稱為「Ebi Chan」的原友里。Chan這個字是日文裡對可愛女性的暱稱,Ebi則是原友里名字第一個字的日語發音。如果你問日本現在二十到三十歲的女生,她們最想要當的人是誰,可能十個有八個會說她們想要成為Ebi Chan。日本媒體所公布的當紅話題人物排名中,Ebi Chan的名次甚至和小泉首相相當。
從支持者的回應看來,Ebi Chan已經與「幸福的形狀」劃上等號,只要是她穿過的衣服、拿過的包包、代言的產品,無一不在全日本造成搶購。原友里代表的是可愛、有氣質的大小姐風範,蕾絲、淺褐色用電棒燙過的頭髮、大而神秘的眼睛、洋溢幸福的笑容,都讓你想要和她談一場戀愛。
原友里和林志玲相似之處,不只在於兩人都是身材好的美女,還有更深的社會心理層次意涵。在「傳統女性意識」逐漸稀薄的台灣和日本社會,她們帶我們回到純真年代,找回溫和善良、可愛有禮的完美女性典範,所以在台灣林志玲熱不衰;而日本過度競爭而疲憊的時尚產業,則有甜美無害的Ebi Chan,靠著販賣「女人的幸福感」開啟潮流。
原友里今年二十六歲,出身於宮崎縣一個小康家庭。儘管二○○二年底才開始平面模特兒生涯,卻在二○○五年底靠著她所專屬的雜誌《Can Cam》,建立廣泛的知名度,如今她不但是《Can Cam》的當家名模,她的身影更每每出現在資生堂的廣告和多部日劇中。就連台北捷運車站,都可以看到她穿著比基尼的防曬乳廣告。
而一手打造原友里的雜誌《Can Cam》,對許多關注日本女性時尚的讀者可能不陌生,日本女大學生和年輕OL(辦公室女郎)都視《Can Cam》為時尚寶典。《Can Cam》創刊於一九八二年,取名為「I can campus」(在校園熱門的女生),目標讀者為十八到二十五歲的年輕女性。
日本女性時尚雜誌市場向來由《JJ》獨占鰲頭,《JJ》的風格是比較性感的、一○九辣妹風的(一○九是澀谷一家服飾百貨公司的名字,為日本新新人類流行服飾的大本營),而《Can Cam》則訴求有氣質小姐的可愛風。兩本雜誌都擅長以經營專屬模特兒建立雜誌風格,也都和時尚品牌建立夥伴關係,如《JJ》雜誌和Cecil Macbee(一○九風當紅女子品牌),以及日本當紅OL品牌如Indivi等新產品企劃,據說都有《Can Cam》記者著力的身影。
《Can Cam》發行量本來一直居於《JJ》之後,但在二○○一年總編輯大西就任後,《Can Cam》從三十二萬本一路成長到六十萬本,而《JJ》發行量卻從四十七萬本掉到今年的二十六萬本。加上即將新發刊的《姊姊Can Cam》(目標二十五到三十歲,已從大學畢業的舊《Can Cam》讀者),合併發行量已經成長到八十萬本,這個龐大出版量背後所隱含的,不只是近年甜美女孩風戰勝一○九辣妹風的流行趨勢,更為《Can Cam》主導商業市場的影響力,做了最好的「民意背書」。
很多日本女生是依照自己心愛的模特兒為範本購物,只要模特兒一穿,產品等於有了票房保證。「儘管我們事前做的市場調查告訴我們藍色洋裝會大賣,但如果Ebi Chan穿在身上的是白色,那藍色一定乏人問津,」長期和《Can Cam》雜誌合作的品牌「Pride glide」商品課長谷口,曾向日本媒體這樣表示。
《Can Cam》的秘密武器除了原友里,更有其他十位專屬模特兒,《Can Cam》把每個模特兒當成各別品牌經營,和不同的廠商建立合縱連橫的關係,綜合起來,「Can Cam」這個名詞就是一個超級品牌。
《Can Cam》開始主導新品牌的創立,結合設計師和記者所長,再把產品和模特兒結合,消費者透過認同模特兒,也認同新品牌。《Can Cam》更跨足出版界,經營商品郵購和網路電視台,利用綿密的商業網路和成功的粉絲俱樂部經營手法,全面進攻最敢消費的OL荷包。
日本經營名模經濟的手法實在令人佩服,不論Ebi Chan是否超越偶像的符號意義,也不論《Can Cam》是否達成大西總編輯「做個像巨人般的雜誌」經營目標,我卻已經開始研究原友里的流行秘密。嗯,如果把頭髮捲成這樣,也許我也可以像她一樣可愛……

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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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