[芬蘭現場]離開Rovio，台灣女生北歐勇闖創業路|數位時代 BusinessNext

1萬4千人的會場裡，創業家、投資人、媒體記者、產業人士穿梭在Slush的會場，在這個歐洲的創業盛會裡，亞洲人仍是相對少數，一個東方面孔的女孩，在人潮中，急急地走向會場另一邊，要赴下一個約談投資事宜。她是王若馨(Stella Wang)。

年紀不到30歲，王若馨卻已經有相當亮眼的職場成績。曾經，在紐約視覺藝術學校(School of Visul Arts)唸圖像設計及廣告的她，是廣告界的明日之星，在2010年期間，得過包括ADDY Award、AFF Award、以及Clio Award廣告圈重要獎項的金銀獎，但看似在人生高峰，因為整個廣告環境受到數位化衝擊，王若馨眼見比自己年長的廣告界前輩，在一夕之間失去了工作，讓她心生警惕，決定轉赴歐洲瑞典繼續進修科技知識，這一轉，讓她從藝術領域跨進科技圈，也從人人稱羨的專業經理人，變成一個創業者。

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「我覺得我可以做更多的事情，」在赫爾辛基的咖啡館裡，王若馨說著她的創業故事。14歲就出國當小留學生，因為家裡經商，父親原本希望她能夠同樣選讀商學相關科系，但很有主見的她，堅持要讀自己喜愛的攝影及視覺設計，就學期間很幸運地就在知名廣告集團BBDO旗下的Proximity行銷公司擔任實習生，畢業之後，又順利進入廣告公司DDB，3年就升上藝術總監。但看到科技正在改變許多產業，王若馨轉赴瑞典就讀互動科技，不但開始熟悉了科技，也在此結識了創業伙伴Joonas Jokela。

來自芬蘭的Jokela，從小就展現程式的天份，16歲時，就開始接案，幫企業客戶寫些程式；大約18、19歲時，一度破解了芬蘭知名運動手錶公司Suuto的產品程式，被延攬進入企業幫忙修復程式。「後來覺得芬蘭有點無聊了，所以決定去瑞典看看。」Jokela說，當時跟父母說要去瑞典，「他們只對我說了句Good Luck!」

一個看似宅男的科技怪才，一個來自藝術領域的女孩，因為課堂上分在同一組做專案而有了交集，「Jokela 就是典型芬蘭人，有點害羞，前三個月我們大概就是早安、再見打招呼，偶而討論些課業問題。」王若馨笑說，她還問過Jokela，「Javascript跟HTML有什麼不同。」

背景如此不同，但漸漸發現兩人同樣對互動科技有興趣，於是決定試試創業，兩人選定地圖與數位出的領域，不過在準備期間，他們到處參展學習，因緣際會認識了Rovio公司的人，當時Rovio想要發展品牌及一些新科技計畫，於是邀兩人加入。「如果只是做遊戲，我可能沒那麼大的興趣，但他們想做娛樂品牌，這點就跟我過去的專業產生關聯。」王若馨說。

加入Rovio之後，他們進入Magic Lab部門，負責新產品業務的開發。兩人曾一個負責行銷營運、一個負責開發架構，推動了Rovio與麥當勞的O2O合作計劃，當消費者在麥當勞玩Angry Bird遊戲，就可以獲得額外的道具，這個計畫2012年在上海推動時，讓麥當勞漢堡銷量增加了42%。Jokela另外還負責Rovio與三星智慧電視的合作案。

然而，因為種種內部因素，Jokela先離開了Rovio，具有豐富前後端架構經驗的他，開始擔任新創團隊的顧問工作，而王若馨雖然還留在Rovio，但隨著Angry Birds的退燒，她也在思考，遊戲只能是遊戲？或者它可以是一種更廣概念的品牌加服務?

「我們覺得，做遊戲不是遊戲，而是探索一種互動的方式。」王若馨近期卸下產品經理一職，離開了工作三年的Rovio，決定與Jokela在芬蘭一同創業，成立Dazzle Rocks公司，投入遊戲品牌的開發。「我們希望成位數位界的漫威公司(Marvel)！王若馨說，比起迪士尼，漫威更著重在原生故事的開發。

很多遊戲公司都想做類似模式，Dazzle Rocks有何優勢？王若馨比較，很多遊戲公司就只有遊戲的開發人才，卻沒有品牌營運及行銷的經驗，而他們過去的歷練及專長互補，是最大的優勢。目前團隊總共5人，除兩人外，另有一人負責遊戲世界觀的設定、一人負責角色設定，還有一人則是程式開發。

目前他們正在建立故事的架構原型，故事的主軸是一群在實驗室失敗的怪獸們，如何進化自己的旅程。王若馨說，「故事的主角就像一般人，我們都不是超級英雄，但卻可以透過考驗，讓自己變得更好、讓世界變得更好！」

採訪前一天，才剛談下第一筆資金，王若馨說，創業還在非常初期，如果投資只談錢很麻煩，他們希望投資者可以帶入其他的資源。因為在台灣出生、長大，自己的父母也仍住在台灣，她說，西方人有品牌概念，亞洲人較擅長服務，明年一月將回台灣，評估設點的可能性，希望有機會與台灣的藝術、科技人才，或是通路、行銷等資源連結，一起努力打入國際市場！

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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