綁樁新創團隊,AWS跑得快
綁樁新創團隊,AWS跑得快
2014.12.03 | 科技

未來5年內將是企業雲服務市場快速成長時期,做為龍頭的亞馬遜,面對微軟、Google、IBM的強力挑戰,正積極拉攏新創團隊,放長線,釣大魚。

11月中,傳來一個震驚開發界的消息,微軟宣布完全開放.NET的原始碼。向來走封閉軟體路線的微軟決心邁向開放,此舉使其雲端發展更有競爭優勢。

雲端變化太快,科技巨人也不得不擁抱開放源碼。「年輕人覺得Java程式語言太老,運用開放源碼像呼吸一樣自然。資訊服務軟體市場可能會朝開放源碼方向走,大廠也會開始利用OpenStack的力量。」資策會MIC資深產業分析師童啟晟說。目前開源平台架構OpenStack如日中天,與其被動遭受衝擊,不如直接加入它,因此微軟和IBM都納入OpenStack,讓使用者自建私有雲或混合雲。

今年公有雲的戰爭越演越烈,在AWS往PaaS和虛擬私有雲發展的同時,其他競爭者卻緊盯公有雲大餅,從各自優勢切入市場。微軟在2013年完成所有雲端服務布局,雲端運算作業系統Azure也從原先的PaaS延伸至IaaS服務。IBM在2013年花20億美元買下雲端運算架構供應商SoftLayer,加入IaaS戰局,2014年中更推出以開源平台打造的PaaS服務Bluemix,鎖定新創公司和開發者。

此外,資料庫起家的甲骨文也瞄準公有雲。以私有雲虛擬機器軟體搶下超過80%市占率的VMware也投入公有雲市場,被視為是AWS的巨大威脅。微軟和IBM甚至決定互相支援雲端及軟體,既競爭又合作的目的,就是為了直接挑戰尚未連結開源碼及私有雲的AWS。

從市場現況來看,現階段AWS的確一家獨大,但Google、IBM和微軟並非沒有機會。Google有著強大的網路布局,加上Android平台上的龐大用戶,積極投資物聯網應用,前景也頗為看好。微軟、IBM則有過去近30年累積的企業用戶基礎。對AWS而言,現在的贏面並不意味著最後的勝利。

跑在雲端最前線

AWS資深副總裁傑西(Andy Jassy)在11月中的第三屆全球開發者大會「re:Invent」上,宣布AWS的活躍用戶數已經突破100萬。AWS秉持亞馬遜一貫的創新精神,累積至今已推出40個雲端服務,如儲存、資料庫、管理等,新功能更以幾近倍增的速度推陳出新,「從2011年的80個,到今年底前可望達到450個新功能。」傑西說。

Synergy Research Group的報告指出,AWS市占率成長趨緩,回到27%,而微軟的營收約成長136%,10%市占率則躍居上第二名。微軟在今年第一季修正Azure服務的價格策略,降幅與AWS相當,部分服務甚至比AWS更便宜,針對不同的市場執行不同的價格,結果顯示,價格策略的確奏效。

根據Technology Business Research最新出爐的報告,預估AWS今年公有雲的營收為47億美元,微軟是1.56億美元,而Google則為6,600萬美元。Gartner技術服務業者研究團隊資深分析師張毅指出,「AWS的營收一旦跨過10億美元門檻,雖然成長會變得緩慢,但後進者短時間內很難超越,特別是在成熟市場,AWS已經是公有雲的標準。」

雖然AWS的市占率遙遙領先,但從成長率看,AWS也不敢掉以輕心。AWS持續朝彈性價格及快速創新發展,從2006年創立至今,已經降價超過45次,未來還會持續降價。AWS產品行銷主管達菲(Paul Duffy)說:「AWS幫客戶省錢的彈性計價方式,已經是我們的DNA。」

今年AWS多管齊下,策略轉向結合數千家生態體系中的軟體開發夥伴,協助企業把關鍵應用的IT和資料全放在雲端上。AWS以公有雲起家,面對企業對私有雲的需求,不僅推出解決方案虛擬私有雲VPC,9月更和私有雲大廠Verizon、AT&T建立夥伴關係,打造混合雲的環境。

拉攏新創團隊

「我們做客戶想要的產品,目前有10%產品都是基於客戶需求而開發的。」傑西說。AWS十分清楚客戶最在意的是速度、安全及敏捷性,今年re: Invent一口氣推出五大關鍵新服務,回應客戶需求。例如AWS籌備一年,推出關聯式資料庫引擎Aurora,可跟MySQL相容,成本只有十分之一,速度卻是MySQL的5倍。此外,看準物聯網趨勢,AWS也推出可連結硬體的Lambda。

「Airbnb、Spotify、Dropbox等公司都在AWS支持下顛覆傳統行業,必須用很快的方式來創新。」傑西說,AWS為了持續創新,跟新創公司非常靠近,還特別在AWS內建立一個跟新創公司相關的團隊,不必管銷售和產品,只要專心跟新創公司一起工作。

AWS在新創公司的市占率很高,因為使用介面簡單及用多少算多少的計價方式。Wedgies共同創辦人傑考柏森(Jimmy Jacobson)就表示,「私有雲太貴了,AWS讓新創團隊在擴大規模時,依照不同成長階段的實際使用情況計費。」

俗話說:「放長線,釣大魚!」積少也能成多,AWS非常積極往創業社群扎根,2013年10月成立AWS Activate計畫,由AWS技術顧問直接與創業家一對一技術交流。AWS也與全球最大的連續創業活動Startup Weekend、各地孵化器及加速器建立夥伴關係,奠定AWS在新創社群的影響力。

此外,AWS在舊金山也成立「AWS Pop-up Loft」空間,幫新創公司快速創新,傾聽新創公司對AWS的需求。負責創業計畫,同時也是AWS資料科學經理伍德(Matt Wood)表示,「我們不是要做共同工作空間,但是新創公司很喜歡在這裡跟我們一起工作。」AWS亞太區總經理歐文畢(Shane Owenby)補充,AWS今年在台灣也舉辦AWSome Day以及Cloud Kata論壇,教新創公黃司如何用技術走向全球。

微軟、Google和IBM也都紛紛針對新創公司祭出創業計畫,提供雲端資源。「其實新創策略短期內不會讓公有雲的需求爆增。」張毅說。不過專注在企業客戶的微軟和IBM也明白,若要在雲端不斷創新,得多管齊下,拋開科技巨人的包袱,向新創公司靠攏,支持走在趨勢最前端的創業家,讓自己更加開放。

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四大雲端服務商對新創公司的策略

AWS
1.AWS Activate計畫:Self-Starter Package一年免費試用AWS雲端資源、Portfolio Package提供1千至1萬5千美元額度免費使用。
2.實體空間AWS Pop-up Loft。
3.連結Startup Weekend及全球加速器。

IBM
1.IBM Global Entrepreneur計畫:12萬美元額度免費使用IBM雲端資源,包括SoftLayer和Bluemix。40個全球網絡創新中心提供面對面技術指導。
2.在紐約矽巷成立新的孵化器空間、舊金山成立Bluemix車庫空間。
3.SoftLayer Catalyst Startup計畫:每月1千美元額度免費使用SoftLayer,提供科技合作夥伴技術指導,也連結創業加速器。

微軟
1.推出BizSpark計畫:連續3年每個月150美元免費使用Azure、免費使用微軟工具Visual Studio、Office、MSDN的軟體訂閱。
2.BizSpark Plus:一年最多有6萬美元額度免費使用Azure。
3.微軟加速器:提供技術指導和創業導師。

Google
1.Google Developers Startup Pack:2萬美元額度免費使用雲端產品。Google Maps服務提供一年免費的JaveScript、街景和Static Maps API。
2.Startup Launch:提供新創公司三階段所需資源、App訓練課程、最先拿到Google新產品的API和SDK。Launchpad在各地舉行工作坊。
3.Google for Entrepreneurs:六個創業校園,連結創業社群。

整理:郭芝榕

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(圖說:AWS資深副總裁傑西在re:Invent上宣布AWS的活躍客戶數已突破100萬。圖片來源:亞馬遜提供)

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(尊重智慧財產權,如需轉載請註明資料來源:《數位時代》第247期)
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關鍵字: #亞馬遜 #AWS
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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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