[創業小聚NO.53] 因地制宜優化使用者體驗
[創業小聚NO.53] 因地制宜優化使用者體驗
2015.05.21 | 創業

第53場創業小聚,請來米米文創產品經理駱韋呈、QSearch共同創辦人蔡汶成、Toss Lab台灣區經理林德理、Buzzvil全球業務負責人權五樹、KerjaDulu共同創辦人宋昆銘、通用移動執行長吳柏儀等六組新創團隊,介紹他們的服務。

#米米文創/產品經理駱韋呈

手機直播平台「MimiCam」,2014年12月上架,累積7萬人次下載,其中已有5萬多名會員,轉換率佳,目前支援iOS、Andriod兩版本。

駱韋呈認為,直播市場熱,且都有各自的特色,例如無論是台灣香港、中國大陸、馬來西亞,各國都有自己的民俗文化,大家都很樂意去「分享」,所以透過手機直播,可以很輕易的分享所在地之美,而台灣更完全不缺乏有趣的直播內容。

針對直播市場而言,有兩大重點。一是建立起使用者贊助與金流機制,二是針對手機載具,在壓縮技術上下足工夫,給使用者最順暢的體驗,讓大家儘量在不受到限制的情況下,輕易開啟自己的頻道。

「Mimicam」目前同時上線人數最高曾達1300人次,最高單一節目收益有6萬新台幣,單月總登入人次剛於上個月突破一百萬,團隊認為目前成績不賴,且前景十分令人期待。

「Mimicam」4月25日時舉辦路跑直播活動,團隊發現在直播同時,畫面穩定度是一大挑戰。另外,也於本月推出新節目Miminews,透過與偶像團隊的合作,直播娛樂圈消息,以增加直播內容的多元性。

圖說明

#QSearch/共同創辦人蔡汶成

QSearch團隊經歷三次轉折,從原先的透過搜尋引擎爬梳議題、蒐集互動,設定廣告受眾,再到後來的社群行銷與數據化管理,目前有完整的精準行銷、社群經營方案。

蔡汶成說明,團隊先前協助台北市長柯文哲做社群公關操作、監測。主要操作方法有三,一是透過聲量監控議題的發酵程度,了解在特定時機點,談論何種議題為佳;二是協助候選人的關注議題符合年輕社群,透過談論對台北市未來展望,進而提升候選人形象。另外,還監控當時競選對手的發言狀況、頻率,提前在對手發言前便擬定因應策略。

蔡汶成表示,團隊希望發揮電影《模仿遊戲》中主角艾倫圖靈的精神,利用科技找出解密訊息,進而幫助使用者決策,做「全年無休的社群情報員」。

圖說明

#Toss Lab/台灣區經理林德理

來自韓國的新創公司Toss Lab,當初在尋找創業趨勢時,發現「訊息」一直是一個很吸引人的主題,Toss Lab台灣區經理林德理表示,目前在職場,大家早已習慣用messenger取代舊有的email,企業級通訊平台在歐美是趨勢,但是亞洲尚未發酵,因此團隊找到很好的切入點。

Toss Lab推出企業通訊平台JANDI,具備群組、即時通訊功能,分享的檔案跟訊息還可透過關鍵字搜尋,另外也串接目前常用的雲端工具,致力提供工作者簡單好上手的溝通平台。

Toss Lab母公司在韓國,並在台灣、日本兩地設有分公司,林德理說,團隊一開始就設下全球化目標,希望先求規模化再求營業額,目前團隊在3個國家有40個員工,每天花很多時間在溝通,體悟到需要能真正提升工作效率的工具,更發現到「自己的產品真的很好用。」

圖說明

#Buzzvil/全球業務負責人權五樹

「你每天看自己的手機幾次?」韓國團隊Buzzvil全球業務負責人權五樹表示,根據內部的調查,結果是164.5次。Buzzvil推出螢幕鎖定畫面桌布HoneySreen,在韓國及日本都創下百萬下載,並於去年底登台,目前台灣已可下載Andriod版本,下載量已超過30萬次。

權五樹說,團隊推出的服務是很特別的市場,HoneySreen分析現在最有人氣的話題,分析社群媒體的讚、回覆、分享,利用數據統計貼合使用者喜好,將使用者感興趣的文章主題,投遞到手機鎖屏。

另外,使用者每次解鎖還能獲得免費點數,可以兌換實體商店的商品。使用者留在鎖屏的時間越多,對廣告主更有利,比傳統的橫幅廣告,高出10倍廣告成效,因此HoneySreen是使用者及廣告主的雙贏。

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#KerjaDulu/共同創辦人宋昆銘

有「印尼版LinkedIn」之稱,來自印尼的求職網站KerjaDulu去年1月上線,KerjaDulu是印尼文的「先工作吧」的意思。2013年,創辦人Christian Liu
到印尼雅加達一場就業博覽會上,發現民眾還是用最陽春、沒效率的方法,到每個攤位前的電腦填寫資料,他意識到就業需求是剛性需求,因此傳統求職網站服務還是非常有機會。

KerjaDulu共同創辦人宋昆銘說,成立初衷是希望印尼的人可以找到更好的工作,也可以在上面找到更好的合作對象,服務剛上線時就被各大科技媒體關注。相較於Linkedin,服務的競爭優勢是免費。另外去年10月,KerjaDulu剛獲得印尼最大企業Astra International 董事長 Budi Setiadharma的天使資金。

圖說明

#通用移動/執行長吳柏儀

2011年成立的Gmobi,目前主要客戶皆在印度、東南亞、拉美等新興市場,提供手機韌體更新、廣告推送通知等行動服務。

「我是創業大叔!」通用移動(Gmobi)執行長吳柏儀笑說,自己24歲出社會,近20年來在中國、歐洲、東南亞都工作過,在相關產業的資歷十分豐富。他體悟在台灣創業,要考慮到身邊最大的鄰居,因此創業家只有「擁抱中國、避開中國」兩條路可選。但若要擁抱中國,就要整個團隊都移到中國才有機會,若是台灣與中國都有團隊、兩地奔波,這種創業模式非常難成功。

因此,Gmobi選擇避開中國,一開始就瞄準新興市場,目前在東南亞、印度、拉美等地都有非常多用戶。吳柏儀表示,不要小看新興市場的潛力。例如在非洲市場,白牌手機廠商TECNO就在當地賣了6千萬手機,在當地市場遠勝過國際大廠三星。

吳柏儀表示,以TMT(Technology,Media,Telecom)產業而言,一開始就要做全球市場。因此團隊一開始便建立全球人才、全球地點、找全球客戶,第一天就將目標放到全球市場。目前Gmobi在全球有90多個員工,十多種國籍,每天都用不同的視訊軟體溝通,未來也希望藉由團隊的全球佈局,幫助台灣App開發者走進新興市場。

圖說明

照片來源:郭涵羚攝影。

關鍵字: #創業小聚
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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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