AAMA台北搖籃計畫共同創辦人顏漏有×多扶事業執行長許佐夫:不知道如何生存,就達不到目的(下)
AAMA台北搖籃計畫共同創辦人顏漏有×多扶事業執行長許佐夫:不知道如何生存,就達不到目的(下)
2015.04.03 | 創業

2015年,是台灣社會企業元年,行政院未來3年將投入1.6億元台幣,協助社會企業發展,近期也開放行政院院長的金華官邸,做為全台第一個社企聚落,點燃社企創業火。

AAMA台北搖籃計畫共同創辦人顏漏有,早在3年前創立AAMA台北時,就看見社會企業的趨勢,選入社會企業的新創團隊,多扶事業正是其一。多扶事業執行長許佐夫在2009年投入專業輪椅接送服務,用商業模式解決身障朋友及老人家的移動問題,創造價值。

台灣社會企業的概念已萌芽2、3年,然而社會對社企的概念,往往還是跟公益、慈善劃上等號。最近爆發的慈濟投資爭議,也讓外界開始思考公益及組織永續的平衡。另一方面,強調自給自足,不以獲利為主要目的的社會企業,到底要如何在解決社會問題的社會目的,以及找到獲利模式的商業模式之間取捨和平衡?恐怕是目前社會企業熱潮中必須仔細思辨的事,看看兩人以下的對談。

AAMA台北搖籃計畫共同創辦人顏漏有(左)vs.多扶事業執行長許佐夫(右)
(圖片來源:蔡仁譯攝影)

顏=顏漏有(Charles)
許=許佐夫(Jeff)

挑戰2:吸引對的人加入社會企業

**許:**在別人眼中,我們很值錢。我們不收紅包和小費,曾經發生過車資才600元,同事收到3千元小費,客戶一定是認為我們的服務遠遠超過他的期待,他才會給。只要逢年過節,外國旅客都有這樣的情況,我們怎麼推,他都一定要付,同事才明白自己創造了產值,所以社會企業的訂價不要看現在。

**顏:**既然社會企業是一個組織,第二個挑戰就是人才。能不能吸引對的人、有經驗的人進到社會企業?很多人覺得社會企業應該拿少一點薪水,因為是做公益,這個概念完全錯誤。但是在台灣,社會企業獲利模式還沒有做得很好,好像某種程度上,還是要透過一些理想的感召。另一方面,讀商的人也很少進到社會企業。

**許:**老師提到好的人才和對的人才,實在是我們最痛苦的地方,大家都把我們定位成社福團體,所以要吸引有商業頭腦的人更難,只有提高薪資,才有可能吸引好的人。社會企業一定都會遇到這個挑戰,因為別人不了解你,也沒有想要了解你,都會用刻板印象貼你標籤。

不管應徵的人是誰,我都會問他們一個問題:「你為什麼要來多扶工作?」如果他的回答是:我看過報導,很認同你們的理念,要來多扶積陰德、累積福報。我們一律婉拒這樣的人!

我想讓各位明白,身障朋友沒有欠你們,他們付費想要有好的服務。如果你抱著有所求的心情進入多扶,是不對等的,你會覺得我是在做善事,都已經這樣服務你了,你們怎麼不知道感恩。多扶想跳脫的是,過去2、30年已經被政府訓化的觀念:「身障朋友有就好了,不要要求更好的。」

多扶的服務應該由哪一類專業的人來做?大家多半會覺得是社福系、社會系或心理系等,但每個科系都有可能在這事業裡面發揮他的價值。

比如當大家都還停留在復康巴士是接送服務時,因為我們有園藝系的同事,他就推出園藝治療,到烏來旅遊,有一站讓身障旅客或老人家自己種小盆裁,刺激末稍神經,等於完成一個療程,誰能夠想像園藝會跟無障礙連結起來?我們也請體育系的人幫忙規劃體適能活動,不要認為沒有腿的人就不能運動。

挑戰3:社會資源能否進到社會企業?

**顏:**人才問題就反映了第三個挑戰,社會的資源能不能進到社會企業體系?慈濟、佛光山各方面的慈善團體,一年有那麼多錢,而像多扶這樣在解決社會問題的社會企業,要取得資金的難度非常高。社會資源包括錢、人才,也包括社會的連結。為什麼社會企業在台灣這個階段還是有相當的難度?因為資源的連結。

許: Charles在AAMA時一直盯我的財會,每次都覺得滿頭包。但Charles接下來做了一連串事情,讓我投降。最讓我感動的是,他帶我去找各個行業的董事長,在我有困難的時候支援我,只要發現有人對多扶有興趣,他根本不管對方是誰,都會親自帶我去談,而且一談就是一、兩個小時,目的只是要告訴對方:「Jeff真的很用心,董事長你要不要支援他一下?」大家都不知道創業者的辛苦,老師彎下腰來跟在我們旁邊,這個讓我受不了(淚),很了不起。等多扶長大,我們也要這樣做。

**顏:**我跟佐夫一直在思考,怎麼樣才能把社會的資源整合進來!台灣有些復康巴士是由別人捐贈給慈善機構,但卻沒在用,或是使用率非常低。當服務不到一定規模時,服務成本非常高,會發現越做越大越虧,規模經濟要擴大。如果能結合社福機構,有效運用社會資源,能有50輛、100輛車布在全台,成本會更低,可以做整體的調動和支援。

多扶一路走來很不簡單,商業模式及選擇的市場很有潛力,隨著台灣老齡社會的來臨,未來活到80歲以上是很正常的事,這個市場很大,甚至2、300輛車的需求都在,這是過去沒有被創造出來的需求。

**許:**這個市場絕對不只100、200億,需求一直在那裡,只是沒有人開發。過去這一、兩年來,很多人跟我們合作,都會希望我們把無障礙旅遊模式複製到上海、北京。不是我們沒有國際觀,而是我有不同的策略:第一階段,把台灣建造成無障礙旅遊的示範地區,吸引國際旅客過來,提升無障礙旅遊的使用人口,讓大家習慣島內旅遊;第二階段,他們對自己有信心,以後願意去國外旅遊,這才對台灣人口結構老化有幫助。

如果大家都只想著要趕快複製模式去賺錢,不要說10年,5年以後台灣就要變成全世界最老的國家,可是我們的服務、硬體都還沒有到位。目前有想法的人都想辦法挖政府的健保及10年長照,我們很努力要自給自足、要商轉,等待大家觀念的轉換。

**顏:**我被佐夫感動的是,只有障礙的環境,沒有障礙的人。我們說台灣最好的風景是人,我認為不是人而已,必須要加上優質的服務,無障礙服務可以變成台灣觀光旅遊服務的亮點。在台灣旅遊,還是有很多硬體設施不是很友善,希望政府能投資改善無障礙環境。邁入老齡社會,政府也要有創新思維,而非拘泥傳統的作法。政府要創造公平的環境,我一直相信只有競爭,才能提高服務的品質。

多扶接送三大服務模式

**1.企業委託案:**企業專案委託接送服務,協助企業完成企業的社會責任(CSR)。例如配合人壽業者長照方案,服務VIP保戶;企業皆有身障員額,多扶接送身障者參觀企業工作環境。

**2.策略合作:**與合作夥伴互利合作,接送身障者及老人家免費參加活動,例如電影試映會、畫展。

**3.商業模式:**一般接送、醫療接送以趟次計價,無障礙旅遊的收費模式是人數或包車,獲利模式主打國外旅客無障礙旅遊。

多扶接送將自己定位為服務業,甚至是資訊業,免費公開接送數據供研究單位使用。
(圖說:多扶接送將自己定位為服務業,甚至是資訊業,免費公開接送數據供研究單位使用。圖片來源:多扶事業提供)

顏漏有(左)

AAMA台北搖籃計畫共同創辦人、誠品生活股份有限公司獨立董事。曾任華鴻創投集團副董事長兼總經理,在國際管理顧問/會計師事務所服務30年,橫跨台灣、美國及中國。專長為商業模式、企業成長策略及上市櫃規劃,亦為AAMA北京/上海搖籃計畫創始人,曾獲創業邦選為「中國2009年度創業公益人」。。

許佐夫(右)

銘傳管理學院大眾傳播學系畢業,12年影視節目與紀錄片製作經歷。因為外婆的需求,赫然發現國內無障礙服務付之闕如,與其抱怨與等待,不如從自己開始做起。2009年創立台灣第一家專業輪椅接送服務公司「多扶接送」,將「服務業」的精神帶入「傳統租車業」裡。亦為AAMA台北搖籃計畫第一期創業家。

相關連結:AAMA台北搖籃計畫共同創辦人顏漏有×多扶事業執行長許佐夫:不知道如何生存,就達不到目的(上)

AAMA台北搖籃計劃第四期創業家招募即日起至5月1日截止,凡屬年齡在25到45歲之間的創業公司CEO及創辦人,且參與公司營運2年以上,具有創業熱忱、發展潛力及領導特質,歡迎申請進入此計畫,招募詳情可至AAMA台北搖籃計劃網站了解。(連結:http://www.aamataipei.com.tw/

數位時代251期封面
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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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