Zara用最快速度推出商品
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2005.10.15 | 人物

哪一個牌子最受到名模林志玲的青睞?不是路易威登(LV)、古馳(Gucci),也不是亞曼尼(Armani),而是來自西班牙的中價位品牌查拉(Zara),林志玲每次到新加坡和香港都一定不忘到查拉血拼。林志玲不是唯一的愛好者,英國時尚雜誌(Vogue)的副總編也表示,她的衣櫃裡有七○%是查拉的衣服。 (奢華,正在流行)一書指出,近來全球重要的消費行為明顯轉變,價位中等、有知名度、品牌形象良好、品質優、而且能凸顯使用者品味的商品或服務之「新奢侈品,愈來愈受到歡迎,查拉就是其中的代表。透過一套有效運作的供應鏈管理,當時尚雜誌還在報導當季最新服飾潮流時,查拉的櫥窗裡就開始展示那些潮流新款了。 「查拉成功抓住了女性想追求時尚,又要能兼顧荷包的微妙心理,」台灣著名設計雜誌(ppaper)創辦人包益民點出了其中的關鍵。 從漁村發跡的新時尚品牌 這樣的訴求定位的確相當成功,讓這個來自西班牙的服裝品牌,很快地在競爭激烈的女裝市場中異軍突起,在美國(商業週刊)(Business Week)的評選中,查拉今年首度進入全球品牌一百大之內,以三十七億三千萬美元的品牌價值,排名七十七。第一次入榜,不僅高於老牌牛仔褲公司李維(Levi's,排名九十六),更勝過像是愛馬士(Hermes,排名八十二)、普拉達(Prada,排名九十三)、亞曼尼(Armani,排名九十五)等高級時尚品牌。 查拉的總部位於西班牙北部一個名為拉科魯尼亞(La Coruna)的小漁村,創辦者是西班牙人阿曼奇歐.歐特加(Amancio Ortega)。歐特加從一九六三年就以織品原料製造發跡,供應歐洲許多廠商成衣原料,一九七五年因德國批發商突然取消訂單,歐特加只好以查拉為名,開始製造成衣產品,並在西班牙境內進行銷售。 速度和彈性媲美戴爾電腦 歐特加於一九八五年成立英地特斯織品集團(Inditex),整個集團自一九八八年開始國際化,從葡萄牙逐漸往紐約、巴黎擴店。二○○一年五月,集團公開上市後,以更驚人的速度擴展,店頭遍布歐、美、亞三洲,到今年七月底止,全球共有二千四百零四家分店,遍及五十七個國家。根據英地特斯集團九月份所發公布的半年報,集團二○○五年營業額已達二十八億歐元,較去年同期增加二○%;淨利為二.四六億歐元,較去年同期的一.九億歐元,增加二九%,而查拉為全集團最大的貢獻與領導品牌,占有超過六成的營業額。創始人歐特加更因查拉而成為西班牙首富,連年榮登(富比士)(Forbes)全球富豪名單中,今年他排名全球二十三,坐擁一百二十六億美元資產。 不同於一般人對服飾業的刻板印象,查拉因為擅於利用資訊新科技和網際網路,而被讚譽為時裝界的「戴爾電腦」。查拉每一家分店的經理都會以手持電子裝置,迅速將消費者的身分、喜好、最熱賣的產品、以及正在流行的趨勢等資訊,透過網路傳遞給總部。總部的三百多名設計師就將各分店彙整而來的資訊,加以評估和分析,並與公司現有的原料(或立即購買新的織品原料)相結合,設計出符合消費者需要的新款樣式。 織品原料經過工廠內部的剪裁、染色後,連同設計立即發包給附近成百的小縫製工廠。從縫製工廠收回來的時裝成品,經過品質檢驗、整燙之後,附上價格標籤,套上塑膠套,吊掛在衣架上直接出貨:二十四小時內供貨給歐洲大部分分店,四十八小時內供貨給美洲分店,七十二小時內供貨給日本。全球各分店收到新貨後,無須熨燙即可直接陳列在店內。 從收集資料、分析、設計、製造到成品出貨並出現在消費者眼前,查拉所有產品的開發流程會在十至十五天內完成(其他競爭對手推出新品通常需要九個月的時間)。美國紐約九一一事件發生後兩週內,查拉就以其靈活的彈性,適時推出悼念、悲傷系列的服飾而深獲好評。 查拉每週出貨兩次,甚至有些地方是出貨三次,打破一般時裝僅有秋冬或春夏兩種傳統時尚季的慣例,每年所設計出來的新產品高達一萬一千種,其他競爭者如美國的蓋普(GAP),一年僅能推出二至四千種,消費者只要每次去查拉,都會發現新的流行衣款。以倫敦的消費者為例,一年逛同一家店的次數平均只有四次,但平均每年到查拉卻有十七次之多。此外,查拉花了極大的心力在店面擺設和櫥窗設計,刻意讓店面呈現出有如進入高級精品店的感覺,讓購物的消費者有著尊榮的享受。 對於查拉能把速度、設計與價錢,控制得如此得當,路易.威登軒尼斯集團(LVMH)的時尚總監派特(Daniel Piette),就稱讚查拉「可能是全球最具創意也最具破壞力的零售店家」。 控制價量才能刺激買氣 「商品單價不高,量也不多,消費者就會忍不住出手買下,」今年六月甫上任的查拉執行長帕布羅.伊斯拉(Pablo Isla)指出,查拉不斷地努力調整自己,想盡方法預測消費者喜好,用高替換率的商品來引誘顧客持續到店,進而維繫消費者的品牌忠誠度。 西班牙商學院(IESE)教授紐宜諾(Jos?Luis Nueno)評論,消費者的品味多變且獨特,唯有彈性且快速的查拉能跟得上改變,「查拉的供應鏈管理,證明了便宜又快速的流行產品是可以非常時尚(trendy)且完美呈現的(well presented)。」 相較於一般成衣產業將生產移到工資低廉的國家,查拉大部分的成品均在西班牙完成,並且迅速地每週以卡車或航空運輸,將最新商品送達歐洲各國、紐約或東京。和同行相比,查拉的成本始終比對手高出許多,但前執行長卡斯德加諾(Jose Maria Castellano)接受(Business2.0)訪問時表示,「追求世界級速度的好處是,一方面可以抵銷平均比對手多出一五%以上的生產成本,另一方面則讓查拉沒有存貨成本,這就是我們淨利始終維持一○%,居業界之冠的秘訣。」查拉因為具備面對顧客品味轉移時的快速反應能力,速度與彈性所帶來的效率與獲利,遠大於外包給低成本製造商所節省的金額。 靠口碑與不打折吸引顧客 不同於一般的品牌經營,查拉每年僅編列營業額的○.三%來做廣告(一般時尚品牌均為三至四%),靠的是年輕顧客群的口耳相傳、網路上流行時裝版的留言推薦、討論與傳播。查拉也堅持不打折扣戰,不受歡迎的服飾,在一星期之內就會下架,因為製量少,公司損失並不大,相較同等級的流行品牌蓋普,總是庫存了超過三個月的量,因此每當蓋普猜錯顧客的喜好,所有店面裡就會充斥著打折品。 「一手掌控工廠,另一手要接觸顧客」(You need to have five fingers touching the factory and five fingers touching the customer),是創始者阿曼奇歐.歐特加的經營哲學。查拉之所以能締造服裝界每平方公尺最高營業額的佳績,正如美國(商業週刊)所言,「成本不是焦點,在對的時間給顧客對的產品才能成功。」為了能夠攫取消費者荷包,不管是哪種產業,加快推出產品的速度再加上切中人心的訴求,都將是打造成功品牌的必要條件。

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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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