[創業小聚NO.55]從過去的經驗中,找到自己的創業靈感
[創業小聚NO.55]從過去的經驗中,找到自己的創業靈感
2015.07.16 | 創業

第55場創業小聚,請來Loopd共同創辦人Allen Houng、雲動科技共同創辦人兼策略長Tom Sun、愛物聯創辦人謝瑞庭(Ting)、悅睿科技創辦人兼執行長張愛群(Jerry)、HotelQuickly台灣區行銷公關經理羅凱蓉(Jenny)等5組新創團隊,介紹他們的服務;同時邀請到了 Madame Sophia 財務沙龍主持人廖梅淳(Sophia Liao)進行主題分享。

##Loopd / 共同創辦人Allen Houng
Loopd/Allen
2013年創立的Loopd為一間硬體跟軟體整合的公司,產品包括一個穿戴式裝置,以及一個實體分析資料平台,靠藍芽系統在活動中做很多不一樣的應用。

Allen表示一個活動可以從很多面向切入來看,例如活動主辦單位、與會者。很多人認為我們的產品跟Beacon很像,Beacon是一個可以雙向互動的系統,但我們可以做得更多,它可以分析在一個會場裡哪裡是人群聚集處、誰跟誰接觸過、哪個人有沒有跟公司要更多的資料、哪個業務接觸了最多人......。同時可以應用的地方還很多,像是遊樂園、博物館等等。

Allen同時表示希望可以在台灣找到人才,尤其是軟體工程師。

##雲動科技 / 共同創辦人兼策略長Tom Sun
雲動科技
因為手機的關係大家開始漸漸地不再使用桌上型電腦,但桌電擺在那不用就是一個浪費的行為,而「Orbweb.ME」就是一個可以利用手機遠端控制家裡桌電的App,桌電可以當成遠端儲存、網路攝影機來使用;也可以利用App遙控桌面、遠端開機等功能。

最近這幾年開始流行雲端以及IOT,但Tom認為這些其實都不是新的技術,新的東西。他說:「明天是要往過去看,我們現在很多技術其實是存在很久的,例如在1876年電話發明時,很多人不看好。這代表什麼,代表當初錯的想法,可能只是時間不對,不代表不會成功,太早出現的想法不代表會成功,對的想法需要搭配上正確的時間。」

##IIOT愛物聯 / 創辦人謝瑞庭(Ting)
IIOT
愛物聯是利用Wifi將實體店面轉換成智慧門店的工具。IIOT是什麼,愛物聯創辦人謝瑞庭表示,IIOT就是「is Input Output Trend」,未來的趨勢就是大家會開始廣泛的使用Wifi,對店家而言Wifi是一種剛性需求,而且它的成本是非常低的,所以沒什麼摩擦力;對消費者而言,使用Wifi不需安裝App,而且不需要學習,不需要特定設備。談到設備,Ting說只要有iNode雲端智慧系統,就可以提供Wifi做服務,iNode上也可以再插上藍芽或Beacon做一些互動性行銷,同時也提供了數位看板的功能。

Ting以AARRR模式來舉例說明愛物聯的服務:
**A(Acquisition)**透過Wifi/QR code取得消費者、
**A(Activation)**連結社群(例如FB)或簡訊登入轉換成會員、
**R(Retention)**社群行銷取得新客源,二次行銷留住老客戶、
**R(Revenue)**會員服務及活動推廣獲得更高收入、
**R(Referral)**推薦與評價口碑行銷。

##JUMPY悅睿科技 / 創辦人兼執行長張愛群(Jerry)
JUMPY
手錶原本是拿來控制時間的,卻發現其實效果不彰,利用智能手錶可以從小養成小朋友的時間觀念。大部分設計給小朋友的手錶都是定位系統的手錶,但小朋友其實不想被定位,這是大人的需求,而不是小朋友的需求,JUMPY的設計概念就是好玩、互動、時間管理,小S有句名言,我的小孩可能不會聽我的話,但他會聽巧虎的,所以我們設計了一隻JUMPY狗,透過JUMPY狗來讓小朋友去聽話。

JUMPY目前在三創跟虛擬通路已經上市,也有跟一些醫院合作,讓手錶成為導引的設備。但JUMPY真正想做的事是希望可以成為小孩子的控制中心跟資訊中心,透過手錶讓小朋友擁有自己的資訊,不再需要跟家長借手機來獲得資訊。

下一代的JUMPY會做出一個可以讓朋友找到自己的遊戲,而不會直接讓家長定位到,因為其實小朋友很討厭父母知道自己在哪裡,所以JUMPY會透過遊戲來讓小朋友被找到,而不是被定位。

JUMPY目前也在尋找適合的軟體工程師加入他們的團隊。

##HotelQuickly / 台灣區行銷公關經理羅凱蓉(Jenny)
Hotel Quickly
HotelQuickly是一個完全由行動端出發的App,目前在台灣大概有10萬的下載人次,下載完全免費。HotelQuickly跟一般訂房網的區隔在於「晚鳥訂房」,同時一般的訂房網一打開會跳出幾百間飯店,但這樣要從其中挑出一間其實很麻煩,HotelQuickly則精選3星至5星的飯店,因此可以讓用戶在1分鐘內,3個步驟就完成訂房。在全球旅客趨勢方面,亞太區有48%的旅遊計畫是經由手機完成;在飯店趨勢方面,亞太區每晚約有25%的空房,一些線上旅行業者的價格協議掌控了飯店價格,而一些規模較小的飯店,則在App的宣傳上稍嫌不足,這些都是HotelQuickly能夠爭取到的市場空間。

Jenny說做為一個香港來的團隊,在進入台灣市場時,遇到最大的問題有兩個:一個是在地化服務,因為創辦者都是歐洲人,因此不太了解亞太區市場,但團隊有來自20個國家的人,所以每次在進入一個市場時都會不斷的去想這個地方的人需要什麼,去克服它;另一個則是使用者行為,因為現在其實大部分的人旅行前還是習慣事前規劃,因此HotelQuickly希望可以帶給大家一種想法,想走就走,想去玩就去玩。

#主題分享【創業者必通的財會任督二脈】
##廖梅淳(Sophia Liao) / Madame Sophia 財務沙龍主持人
廖梅淳
想當創業人,必須打開眼睛,眼裡必須要有錢,但我們看著錢,並不是只為了賺錢而賺錢。Sophia說:「我真的對錢很敏感,是在我當上總經理後,我在聽、在看、在開會的時候,我腦袋裡馬上把現金流量表編列出來。不要忽略資金進出之間的關聯性,所有的出都是為了有入,不要只重訂單,更重要的是整個公司的現金流。」創業者必須要自己看懂數字,不懂數字就不要來創業。Sophia介紹了3個會計中重要的成本觀念:

1.沉沒成本:已經付出,但無法回收的成本(no return,can’t refund)
2.邊際成本:每增加生產一單位所額外增加的成本(costN-costN-1),通常小於平均成本(costN/N)
**3.機會成本:**決策過程中面臨多項選擇,當中被放棄而效益最高的那個選擇,就是你實際選的方案的機會成本(你選的方案要扣除機會成本後,仍然獲利的才是真的賺)

會計是什麼,必須看懂「過去的報表」,理解「現在怎樣的行為可以改變報表」,才能夠去預測公司未來,有2大原則需要特別留意:

**1.應計基礎(權責發生制):**企業的交易須於發生時就進行認列與入帳。公司的資金水位必須要控制,也就是收款天數與付款天數間的差距必須要控制;同時,貨物水位也必須控制,貨物週轉的管控也是非常重要的。
**2.成本收入配合原則:**某項收益已在某一會計期間認列,所有應該收益而產生的相關成本,應於同一會計期間認列,才能正確計算損益,才具有正確表達與預測未來的效用

最後讓大家帶走3個重要的觀念:
1.所有的數字,遠近都要看,不要只看細節,也不要只看整片;
2.數字是活的,但你要看懂你看到的財務報表,需要理解而能活用;
3.數字是有態度,有立場,有主張的。

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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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