巴塞隆納第一個自造者空間MOB,提供你好咖啡、好想法
巴塞隆納第一個自造者空間MOB,提供你好咖啡、好想法
2015.06.11 | 科技

不想自己被困住,想讓更多人交流,具華裔背景、遠嫁到西班牙的譚樂詩,不但開啟自己的第二人生,也帶動了巴塞隆納的自造風潮。

MOB/FabCafe創辦人譚樂詩(Cecilia Tham)
(圖說:有華裔背景的譚樂詩,雖然人在異鄉,但因為Maker的風潮,讓她不再覺得孤單。圖片來源:盧諭緯攝影)

在巴塞隆納熱鬧地段的擴展區(Eixample),一棟原先是紡織工廠的老建築,現在有了新的面貌,簡單的木製吧台,玻璃櫃內擺放著甜點、飲料,座位區裡幾個年輕人聊著天,乍看之下,以為是尋常的咖啡店,推開門才發現別有洞天。

吧台旁的櫃子上是一台3D列印機,置物層架則是放上木工、紙板、3D等手做品,甚至還有一台比特幣機。再推開吧台旁的門,挑高的空間,左手邊是貼滿了活動訊息的布告欄,右手邊有著擺放許多雜誌的沙發區,再往前走,則是放置許多大型木桌的空間,不同於座位區的悠閒感,這區座位上的人不是聚精會神地盯著電腦,就是三三兩兩對著螢幕比劃討論。

圖說明

圖說明

這裡是西班牙Maker的聚集地MOB/FabCafe。「我們希望讓人們有個地方可以交流他們的想法、分享他們的作品。」MOB/FabCafe創辦人且負責運作的譚樂詩(Cecilia Tham)具有華裔背景,她在香港出生,曾住過澳門,後來移居美國並在哈佛大學取得建築碩士學位。12年前,因為跟著西班牙籍的夫婿返回巴塞隆納,在外人看來一路順遂的人生卻產生了變化。

打造創意基地

「我覺得我沒有地方可去,我覺得自己很弱勢。」譚樂詩說,因為自己不會西班牙文,更不會巴塞隆納所在地區的加泰隆尼亞文,雖然有著良好的教育背景,卻很難在此地找到合適的工作。為了讓自己生活有重心,本來就喜歡手做的她,一邊在家照顧孩子,一邊做著手做紙相機,同時也學習寫程式。她不再憂鬱,甚至在這樣的過程中,讓她重新思考過去製造的意義,決定多做一些什麼,把更多像她一樣喜愛動手做的人集合起來。她說,政策制定者往往太受官僚的方式蒙蔽,因而無法看到許多創新的活動與人,「但是我們可以向他們展示各種可能性,打開他們的眼睛。」

2010年,在丈夫的協助下,譚樂詩找到這個一樓含地下室共有300坪的空間,做為巴塞隆納自造者的基地——MOB(Maker of Barcelona),這裡也是巴塞隆納第一個自造者空間。透過共同空間、工作坊以及展覽的形式,讓創意人、設計師、技客、駭客、創業者找到交集點。在這裡,曾經舉辦過駭客松,也辦過創意市集,甚至連音樂會都登場。

圖說明

目前MOB每天約有200人次進出,其中35%是當地的設計師,另外大約有19%是對MOB或是Maker議題好奇,或是一些過路的人士。除了個人之外,MOB也與35家企業有合作關係。

在MOB裡面,最被津津樂道的例子是,一個出生在巴西、後移居美國加州的女性碧安卡(Bianca Cheng Costanzo),本來在蘋果公司擁有一份穩定且令人稱羨的工作,卻因為一場重大車禍造成記憶的損傷。在復建的過程中,她發現自己摺紙的天份,在從加州搬到巴塞隆納之後,她時常到MOB裡工作,將美國建築和電腦科學教授里契(Ron Resch)開發出的摺紙結構程式,運用在毛毯的製作,設計出名為Bloom Blanket的創新毯子。之後刊登在募資網站Kickstarter上,短短30天獲得超過20萬美元的資助,不但創下西班牙的募資紀錄,目前也順利上市販售。

「這裡沒有界限、不貼標籤,讓擁有專業的人們可以連結在一起。」譚樂詩說,MOB發展至今,的確達到了當初所希望的社群連結。但在一個如此高度全球化的環境下,不僅要能連結當地,更能夠產生國際連結,特別是西班牙近幾年經濟狀況並不好,他們也期待外部資源的投入。

實現想法的最好時光

因為過去在哈佛大學的人脈關係,譚樂詩得知在日本東京有一半是咖啡店、一半是共創空間的FabCafe模式,裡面不只賣咖啡與餐點,店內也擺設3D列印機與雷射切割機,讓有意動手做的自造者可以在輕鬆的氣氛下,鼓勵不同領域的專業人士跨界完成案子。她說,3D列印機與雷射切割機並不是新的科技工具,但過去一直無法進入更大眾的領域,透過這種模式,一般人可以在網路平台上完成構想,再來這裡列印。

圖說明

2014年,巴塞隆納成為東京及台北之外,Fabcafe的第三個據點。「這裡不只有好咖啡,更有好想法!」譚樂詩說,因為巴塞隆納物價低,又有好食物、好陽光,加上全球通訊大會MWC在此舉辦多年,目前在空間裡,吸引了不少其他歐洲國家的人前來交流。

「我們過去一直在重覆生產同樣的事物。」譚樂詩指出,整個社會及商業環境有了很大的變化:過去的大量製造變成了客製化;重視最後成果,變成關心過程中的體驗;模式也從過去由上而下,變成水平合作。「科技便宜了、時間加快了、成本更低了!現在是人類史上最好的時光,只要你想做、願意做,就能把東西做出來。」她說。

MOB/FabCafe
(圖說:開放的空間,讓不同專業領域的人士可以自由交流。圖片來源:盧諭緯攝影)

Maker@巴塞隆納

Oasys設計長Caroline Uribe
(圖說:Oasys設計長Caroline Uribe。圖片來源:盧諭緯攝影)

Oasys:家用電子布告欄

物聯網熱潮,將自造者推向創業之途。Oasys團隊共有5人,原本在舊金山運作,因為覺得西班牙環境不錯,於是來到巴塞隆納。他們看到現代家庭生活中,每個人都很忙碌,缺乏互動機制,於是模仿布告欄的概念,利用Windows平台,開發出類似時鐘造型的家庭布告欄系統。每個家中成員可設定自己的代表圖像,成員就可以進行留言,或是設定包括水費、電費等生活相關訊息的提醒。他們在MOB開發出原型,目前共有黑、白及木頭色三種風格,接下來將開發以Android平台為主的版本,正積極尋找下一輪募資,希望能夠將資金用於正式量產。

AD-Pure共同創辦人Cristian Pi Martin
(AD-Pure共同創辦人Cristian Pi Martin。圖片來源:盧諭緯攝影)

AD-Pure:下廣告更精準

在MOB,除了硬體的開發,也有許多是軟體服務團隊。AD-Pure正是其中一個,他們主要提供軟體服務自動化收集,包括氣象、運動賽事以及慶典活動資訊,可跟Google AdSense、Facebook等平台串接,廣告主便可以針對地理位置、客戶屬性等需求,進行更精準的線上行銷廣告分配。目前以美國及西班牙市場為主力。

右為ArqVR科技長David Bardos
(圖說:右為ArqVR科技長David Bardos。圖片來源:盧諭緯攝影)

ArqVR:體驗居家好設計

這個成立一年的團隊,也是MOB裡面的外籍兵團,主要負責業務推廣的是德國人,而技術長則來自匈牙利,因為喜歡西班牙,所以決定在這裡發展新事業。他們所做的是目前極為看好的VR技術,由於團隊成員具備建築背景,他們以Oculus技術為主,進行室內設計的VR服務。也就是將過去的平面設計圖轉為3D狀態,使用者戴上裝置後,設計圖的一切就成為實景,宛如走在自己家裡一樣,體驗未來居家布置後的視覺感受。團隊說,由於巴塞隆納擁有高第這樣的知名設計師,此地建築業相對活躍,未來將朝向企業解決方案發展。

數位時代253期封面
(《數位時代》2015年6月號文章精選,尊重智慧財產權,如需轉載請來信洽詢:web@bnext.com.tw
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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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