比價網站讓你上網找便宜
比價網站讓你上網找便宜
2005.11.15 | 科技

準備網購下單之前,有多少人還會再瀏覽一下商品的市場行情?在美國,有過半的線上購物者會再到比價網站逛一逛;在台灣,業者也正把美國這種線上購物的「標準動作」引入台灣市場。
十月六日,雅虎奇摩正式推出新頻道「購物通」,除了是七百多家網路商店以及十五萬件商品的聚集地之外,還增加「比價」功能,是台灣地區第一個涵蓋各種類商品的比較頻道,推出一個多月以來,已成為購物網站業者之間密切關注的話題。

資料庫建置最難也最關鍵

「以前都要開好幾個視窗,還要拿紙筆邊看邊記,」雅虎奇摩電子商務服務事業部協理洪小玲說起她自己、同時也是很多網友的麻煩經驗,「不過現在用滑鼠點一點、勾一勾,就可以找到最便宜的商品。」
上網購物人口持續增加,交易金額也逐年升高,根據資策會的調查,去年台灣網路購物市場規模為三百八十九億新台幣,今年預估將到達五百九十六億,成長幅度高達五三%。隨著網路購物市場邁入成熟階段,商品數目愈趨令人眼花撩亂的情況下,「比價網站」的出現恰好切中許多消費者的需求。
「其實我們在去年底就有這樣的想法,」雅虎奇摩從今年一月開始正式籌備,整整歷經九個月的時間才推出服務,之所以會需要這麼久的時間準備,洪小玲表示是為了要建立格式統一的「資料庫」,這是最麻煩而且最困難的部分。例如想在購物通裡尋找手機,可以依照品牌、型號、畫素以及價格等條件進行篩選,對於消費者來說十分方便,但是背後卻牽涉到物品資料建置的詳細與否,只要有一件物品沒有依照既定格式上傳資料,網友的查詢結果就無法完整,因此雅虎奇摩嚴格要求每家進駐的廠商,必須在上線前將資料庫建置齊全。 「一開始的確很痛苦,」洪小玲說,尤其是店家數、商品數愈多的平台,在這方面往往得花上一個多月左右的時間將商品資料全部重改,並非他們以前沒有詳細的商品介紹,只是這下得依照統一格式分欄填寫,還是要花費許多功夫,直到現在還有許多已與雅虎奇摩簽約,但商品尚未納入購物通的店家,他們正在忙的就是建置資料庫這件事。
根據美國搜索引擎行銷公司iCrossing今年十月的調查,八八%的成年線上購物者,會在購買前利用網路上各種方式來查閱物品相關資訊;NetRating九月發表的研究結果中更指出,比價網站在網友心中的地位愈來愈重要,例如今年七月全美使用比價網站的網友就有七千多萬人次,比六月增加了二八%。
研究機構Jupiter Research今年也公布數據,表示美國約有六○%的網友使用過比價網站。各項調查數據顯示許多網友在購物之前,不但已習慣先在網路上貨比三家,而且比價網站在國外似乎已經成為必要的購物指南。

國外比價網站發展已久

一九九六年就成立的Bizrate(www.bizrate.com),是比價購物網站中成立最早,也是目前為止規模最大的,網站上有四萬家以上的店家,商品數量涵蓋超過三千萬件。另外,今年六月剛剛被eBay花了六億兩千萬美元買下的網站shopping.com(www.shopping.com),除了購物搜尋之外,還包含Epinions.com社群,專門提供商品評價及討論資訊。而美國Yahoo!則在三年前就在網頁上的購物頻道中附加比價功能,目前已成為用戶流量最多的比價網站。 「比價網站讓網友可以省下一八至二○%的購買金額,」印第安那大學教授貝伊(Michael Baye)對比價網站展開研究,說明比價網站成長快速的原因,是因為消費者真的獲得了實質回饋,且店家也不吃虧。根據(華爾街日報)九月的一篇報導,網友使用比價網站的時間往往會因為不停地瀏覽,而增加二五至三○%,無形中又增加不少購買的機會。

讓網友比價習慣制度化

台灣大型比價機制雖然才剛起步,但是卻可依循國外發展的軌跡,清楚看到比價網站是未來趨勢。「商家都很清楚知道,被比是理所當然的,這是網友必然的行為,」洪小玲說,雅虎奇摩覺得自己有能力提供這樣的服務,不但匯集人潮,也幫助網友減少麻煩。而與雅虎合作的平台和店家也都有共識,這是電子商務發展的下個階段,也是一個機會。
而目前和雅虎購物通合作的網路購物廠商包括康迅數位、網勁科技、統一達康、興奇科技、統一購物便、花道家花店等共七百多家網路商店。
「﹃購物通﹄改進了市集的購物動線,也提供建議採購的工具,」網勁科技(經營oBuy開店平台)總經理游士逸認為,因為消費者覺得好找、好用,因此會帶來更多的購物人潮,透過分類篩選、網友評價等機制,好的店家與商品反而不會因此埋沒,對店主是有好處的。康迅數位(Payeasy購物網)總經理林坤正則打了個有趣的比喻,「(購物通)就像在百貨公司大門搭起的擂台賽,店家得拿出最有競爭力的商品和服務互相比較,顧客一進門就能輕易看出高下。」 「從網路帶顧客是最快的,」洪小玲表示,購物通等於是原有的平台之外,又多了一個曝光管道,由於和各店家合作的機制是「按次收費」(從購物通點入該商家平台的次數),雅虎奇摩靠著入口網的大流量,的確具有優勢。游士逸進一步解釋,購物通像是開放式市集,著重在協助消費者進行購物決策,而像oBuy、Payeasy等平台,就屬於封閉市集,這部分需要的是擴充商品涵蓋面以及凝聚顧客忠誠度。

進駐店家不收上架費

由於台灣的開店以及購物網眾多,雅虎奇摩的購物通並未全部包含,例如在網路購物經營已久的PChome Online、成軍不久的So-net一番市場、以及也有網路開店機制的eBay等,都並未與雅虎奇摩合作。洪小玲說,其實都有邀請他們加入,但是也許礙於商業考量,目前還沒回音。
「我們的網路開店和其他平台不同,有完善的加盟輔導,」PChome Online除了原本的購物之外,前陣子宣布開店型式的「商店街」正式開幕,行銷公關副理曾淑華表示,進駐的店家不收上架費,但店主必須上兩天的課,學習完整的電子商務知識,信賴度以及服務才是爭取顧客的最佳方法,「況且我們這裡有許多商品才是最便宜的。」
eBay台灣總經理王俊朗則表示,其實eBay台灣一直以來都有提供與個人拍賣較不同的開店系統,只是鮮少提出來強調,目前店家已有一萬多家。對於雅虎奇摩的購物通,他認為只是「在封閉的院子裡比價」,因為真正要找便宜的物品,應該還是會開其他網站的視窗來比較,如果還不夠便宜,也許拍賣網站才是更好的選擇。
從國外的趨勢來看,不只美國,比價網站在歐洲及日本都已經發展蓬勃,雖然無法完全匯集所有商品是事實,但是無疑帶給消費者另一個購物的參考管道及商品資料庫。「購物通」營運僅一個多月,目前成績似乎還很難看出,但是立即可見的效果是,真的可以少開幾個視窗了。

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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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