Web 2.0新商機 網站設計與管理通包的MeWorks
Web 2.0新商機 網站設計與管理通包的MeWorks
2006.10.01 | 技能

二○○五年第一季成立的MeWorks,是一家本土Web 2.0公司。一群不到三十歲的年輕人,設計了一個.Net的平台,透過動態的HTML及Ajax語法,讓要做網站的客戶,可以自行上網進入MeWorks的平台,編排自己網站的版面、更新上面要呈現的資訊,並設計網路相簿造型、部落格,有需要的話,也可建立起自己的會員資料庫。
這個平台上的所有操作介面就跟使用微軟的Word一樣簡單,可以將圖片、動畫與文字用拖曳的方式移來移去,而不會受到任何限制,對個人用戶無疑是部落格最好的操作介面。
MeWorks的執行長是六年級後段班的陳衍翰,他表示,「MeWorks是It’s me that works的縮寫,主要是受到電影夢工廠這家公司的影響,夢工廠的英文是DreamWorks,就是夢想實現的地方,所以MeWorks,就是自我實現的地方。」

新企業網站每年超過兩百萬個

幫企業做網站是許多電機系、資工系學生,在暑假打發時間賺點零用金的選項之一,從利用Photoshop進行圖片、美工的設計,到HTML、Flash的程式撰寫,往往一個案子下來,要求高的,可能會花到三個月,費用也從六萬到十幾萬元不等。
當這些企業委託學生、SOHO族或是專門製作網站的公司做好網站後,往往還會需要雇聘一些人員來進行網站上的資訊更新,這類主機代管的業務常常必須外包給專門的公司,免得讓自己的網站被病毒或駭客所困擾。
通常最頂級的網站建置專案,牽扯到美工設計師、主機代管公司、程式工程師、公司本身以及更新網站資訊的人員。以台灣來說,每年約有十萬家中小企業登記成立,如果這些新成立的公司有一○%的建立網站需求,亦即每年台灣就會有一萬個這樣的流程在進行。把大中華區市場加進來的話,一年超過兩百萬個也不足為奇。

成立迄今營業額已逾三百萬

這樣看似簡單,對一般企業而言,成本也不算高的專案,卻被一群熱愛網路的新竹交大資工系學生,看到了商機。
「細想網站建置的專案中,有許多重複的地方,且彼此溝通協調曠日費時,如果把這些重複的地方透過軟體平台解決,並建立相關的溝通機制在平台內,將會大大地降低時間及金錢的成本。」陳衍翰根據這樣的邏輯,和同學們一起創建了MeWorks平台。
MeWorks草創初期,團隊成員大多都還在念書,是屬於不務正業的那種,沒辦法乖乖啃書,對網路的熱情讓這群人廢寢忘食地參與這場全球的盛宴。在Web 1.0時,部份的成員就已經架設過一個網站,叫做樂浪島,推出線上音樂錄製、個人線上KTV等服務。
「樂浪島網站在二○○二年推出後,累積了不少願意付費的使用者,可惜後來被唱片公司告,也想不出如何解套的方法,就停掉了,」陳衍翰如是說。但那次失敗的經驗以及累積的網站營運能力,讓他們這次推出MeWorks時,光是口耳相傳,就累積數萬名個人使用者,如果把企業用戶算進去,至今營業額已經到了台幣三百萬元左右,等同於當初成立時的種子基金。
MeWorks平台省去網站做完後,還要找一個專業的人來定期更新資訊的麻煩,因為任何一個人都可以自己在平台上做這樣的工作。同時企業也不必再跟網站設計師溝通哪些地方要放哪些資訊,哪些圖要怎麼擺,因為企業全部可以自己來調整。
MeWorks讓客戶擁有較高的自主性來配置自己的網站,同時也簡化了設計師製作網站的時間。以往設計師可能要從頭到尾把網站整個設計出來,包含美工、程式碼等,但利用MeWorks平台提供的現有模組,設計師只要做三、四個美工樣板,就可以套進去這個平台製作網站,一到兩個禮拜就能完成,設計師向客戶所收取的費用相對地降低許多。
「我們平均一個網站大概一個多月就能完成,費用也降到了大約兩萬元左右,品質足以媲美以往十幾萬元的一流作品,」陳衍翰說。
如果只單純地幫客戶做網站,會遇到一個問題,就是一家公司只會建置一次,也就是收完一次費用後,就要面臨找尋新客戶來維持收入的窘境,因此MeWorks在一開始提供網站架構服務時,就將主機代管業務整合進來。
「今天任何一個用戶透過我們的平台架構網站後,便必須將網站的主機交給我們代管,代管的費用是採取年費的方式,也就是如果每年有一百個用戶來我們這邊做網站,十年後我們代管的主機業務就會有一千個用戶,這些用戶如果要找別人代管,就要放棄在我們這個平台所架置的網站。」這樣的商業模式,讓MeWorks一直有固定且成長的收入。
在市場拓展上,MeWorks也漸漸發現了許多專家個人,像是SOHO族、設計師、攝影師、插畫家、教授、企管顧問或會計師等,會有架設個人網站的需求。例如攝影師希望在個人網站上放置自己的作品好接案子,教授希望透過一個網站與學生進行互動,企管顧問或會計師希望能有一個介紹自己學經歷的個人網站等。
陳衍翰說:「一般看到的部落格個人網站,是以大學生用戶為主,且版型的靈活度不足,專業度及設計感皆比不上我們整合專門的設計師所客製化的網站,這對我們來說是個利基的機會市場,且這些專家型的使用者都願意支付基本的費用。我們現在平均五十個個人用戶,就有一個願意付費,在用慣了免費的網路資源時代下,是相當高的。」
中國「部落格之父」方興東曾說:「如果哪家博客網站(博客在中國就是部落格的意思)現在要跳出來收費,就等於是自殺。」而MeWorks這套整合設計師客制化的部落格網站製作模式,卻在一開始起步時,就有收入進來了。

專家部落格與社群未來商機無限

陳衍翰樂觀地認為,藉著這些個人部落格的累積,可以逐漸發展成專家型的社群,像是設計師社群、會計師社群等,將整個平台漸漸變成一個部落格的匯集地。隨著企業用戶及個人用戶的增加,還可以導入一些電子商務、線上廣告的業務。
台灣在網路的第二個世代,最為人詬病的,就是創新模式的不足,很多網站大部份都只是將國外的資訊翻譯成中文,然後做幾乎一樣的事。MeWorks這群不到三十歲的創業家,是少數真的能利用Web 2.0的技術,加上自己的創新及熱情(團隊成員中,大學念超過五、六年的大有人在),發展出完全不同於其他人的網站營運模式。
儘管MeWorks的服務對象是長尾的那群使用者,一個案子單價不高,市場也不比搜尋引擎、拍賣網站等市場來的大,但當他們透過平台鎖住一個個專家部落格及企業網站時,誰能保證在他們這樣勇氣及創意的拓展下,這個台灣Web 2.0創業公司,不會變成未來網路世界的代表網站之一呢?


MeWorks創意網站DIY
www.meworks.net/
創立時間:2005第一季
執行長:陳衍翰

往下滑看下一篇文章
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。

qnap2.jpg
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。

qnap3.png
「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

登入數位時代會員

開啟專屬自己的主題內容,

每日推播重點文章

閱讀會員專屬文章

請先登入數位時代會員

看更多獨享內容

請先登入數位時代會員

開啟收藏文章功能,

請先登入數位時代會員

開啟訂閱文章分類功能,

請先登入數位時代會員

我還不是會員, 註冊去!
追蹤我們
台達電全解讀
© 2026 Business Next Media Corp. All Rights Reserved. 本網站內容未經允許,不得轉載。
106 台北市大安區光復南路102號9樓