借鏡英國ODI，台灣開放資料該怎麼做？|數位時代 BusinessNext

相較於英國，台灣開放資料的起步較晚。而當開放資料成為政府政策「拚經濟」的一環，如何讓一個個創新應用變成具有經濟規模的產業，英國開放資料研究所一路走來的經驗足以借鏡。

英國政府5年投資1千萬英鎊（約5億元台幣），成立開放資料研究所（Open Data Institute，ODI），專門培育開放資料新創團隊，發掘開放資料的商業潛力，2012年至今已孵化20個開放資料新創團隊，協助超過12個團隊獲得140萬英鎊營收。ODI做育成輔導、媒合創投資源，也培育資料科學人才，但ODI育成團隊並未占股份，也不以營利為目的。反觀台灣工業局過去兩年舉辦各種開放資料交流、應用競賽，欲以輔導產業的方式推動開放資料的應用。但是推動應用跟新產業的培育還是有一段距離，台灣能否參照英國開放資料研究所的育成模式，培育開放資料新創公司，必須抽絲剝繭地釐清幾個重要問題。

ODI 網站

問題一：以拚經濟推動開放資料

ODI研究部主管希斯（Tom Heath）說：「創造應用和產業是不同的！」開放資料的價值在於新型態應用，或是讓政府服務更方便，不必然跟商業模式相關。

ODI育成的新創團隊、公部門採購案資訊分析平台Spend Network創辦人馬吉爾（Ian Makgill）指出，政府常常覺得釋出資料，馬上就會有新創公司或應用，但要把資料變成一個應用是需要時間的，「我們等了18個月，甚至花錢跟政府買資料，才變成產品，但我們清理後的資料可以幫政府省下幾億元英鎊。」

「目前ODI的三大模式包括：育成、顧問諮詢、媒合創投資金，是台灣開放資料最缺乏的一環。」台灣開放資料計畫發起人張維志說。舉辦開放資料競賽並無益處，因為參賽團隊大多是技術很強的學生或已有現成產品的公司，競賽的目的是鼓勵創新，並非把補助給不斷重複參賽的公司，台灣真正需要的是在競賽之後，協助學生團隊找到商業價值。

根據2013年麥肯錫報告，開放資料全球每年至少可產生3.2兆美元的經濟價值。長遠來看，開放資料的確有經濟價值，但經濟發展不應該是政府開放資料的第一目的，政府是開放資料的最大受益者。先有開放文化，改善政府效率、公眾參與、強化透明治理，最後才是經濟價值。

問題二：開放資料質量不足

「台灣開放資料不夠多，資料也不夠明確。」開放資料聯盟會長彭啟明進一步舉例說明，FlightAware整合全世界飛機航班的開放資料，可讓使用者查看班機是否延誤，因為其他國家的民航資料完全開放，新創業者很容易串連全球，就會有新事業產生。反觀台灣開放資料的應用還侷限在台灣的YouBike，而國外的應用早就可選紐約或倫敦的腳踏車。

如果可以找出以開放資料商轉的公司，的確有機會變成產業，例如美國就有近500家開放資料公司。不過，台灣政府開放資料不只在質和量不夠多，開放資料也有諸多限制，以至於市場上多為YouBike、交通時刻表、實價登錄等應用。

問題三：無法形成商業循環

相較於英國的應用環境，彭啟明認為，台灣不見得適合引進ODI模式。例如ODI培育的新創公司，主要的客戶大多是政府，政府也願意嘗試新工具和服務，台灣政府通常是最後被迫改變的買主。

「所有的商業模式必須建構在足夠的經濟行為上，台灣政府財政困難，所以無法建立商業循環。」開放知識基金會台灣負責人徐子涵說。在英國，光是清理資料就有專門的公司在做，因為他們覺得清理資料是有商業價值的。另外，ODI的新創團隊是真的在做生意，而非做標案，但台灣系統整合服務商大多接政府的標案、辦活動、做開放資料入口或示範案。

再者，台灣受限「政府採購法」，往往以低標者得標。g0v零時政府共同發起人高嘉良說，英國政府早在5年前就推出數位服務採購市集CloudStore，政府機關有需求可直接採購新創公司的數位服務。

以台灣的情況來看，彭啟明認為，開放資料商業化的難度很高，因為會用資料的人大多是工程師背景，但是會寫程式跟應用、創意是兩碼子事。為了解決這個問題，英國ODI積極營造人才培訓和交流環境，讓有創意但不會寫程式的人，可以到ODI去學習，或者透過合作把創意實作出來。

精誠資訊Etu負責人蔣居裕則認為，開放資料新創公司跟所有資料導向的創業一樣，最終都要回到商業本質來定義目標群眾。運用開放資料來開發應用，有高達90％∼99％比例的人目的並非賺錢，大多是為了照顧特定族群「溫暖人心」的服務，不見得最後一定要走向創業。

比起英美的發展，台灣雖然還有許多問題待解，但在亞洲國家中已相對開放。希斯認為，「台灣可做為亞洲開放資料的示範場域！」然而要先有開放的文化才會帶來產值，彭啟明一再強調：「政府應盡可能開放資料，別讓年輕人辛苦挖煤礦，反而要鼓勵年輕人以亞洲開放資料為基礎，用世界的煤炒出有特色的菜。」

ODI新創團隊商業模式

1.Spend Network
**創業內容：**公開採購案資訊分析
**商業模式：**進階資料收費

2.Mastodon C
**創業內容：**分析英國所有藥品資料
**商業模式：**資料分析顧問服務

3.Resurgence
**創業內容：**為氣候變遷和災害做都市風險管理
**商業模式：**策略報告、顧問服務

4.OpenCorporates
**創業內容：**跨國公司關係圖
**商業模式：**商用授權費

5.Shoothill
**創業內容：**將洪水統計資訊或地理資料轉成動態呈現的軟體
**商業模式：**線上繪製地圖及視覺化解決方案

整理：郭芝榕

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。

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。

「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