[Internet20] 5位台灣網路創業家反思Internet 20年系列三:要想很多,才能打贏未來的仗!
[Internet20] 5位台灣網路創業家反思Internet 20年系列三:要想很多,才能打贏未來的仗!

網路是關於人的生活,今天我們不談商業模式,來聊聊人生。五位創業家,有人以台灣為主力市場,堅持了15年,有些則跨海到中國,參與堪稱最激烈血腥的戰場,或者成為國內外大集團的一員,也有人順利踏上IPO之路。 在青春正盛的年紀,感受到網路的召喚,踏上了通向新世界的偉大航道上,卻也碰到台灣網路業最困難的10年,家人反對、資金縮手、社會質疑,但他們還是無懼地揚帆,朝著夢想前進。走過那段一段不平凡的歲月,他們理解,原來,這些環繞個人小宇宙的經歷,其實豐富了人生的旅程,帶著不放棄的心,他們仍努力著下一次達陣!

圖說明 (人物由左至右)

葉建漢(時間軸科技創辦人): 1976年生。九○年末還在交通大學資訊系就讀時就開始創業,先後創辦了三間公司。2008年創辦時間軸公司,專供行動與社群服務,2013年遠傳電信以1 億投資,去年正式推出全新行動服務品牌FriDay。

高儷玲(優仕網創辦人): 1976年生。2000年在江炯聰老師介紹下,與研究所同學陳慶蔚創辦嚮網科技,針對大學生推出「優仕網」,是國內第一家開始收費的社群網站,成立15年,目前以導購服務「愛逛街」與Facebook備份服務「Flog」積極展開東南亞市場佈局。

羅子文(活動通創辦人): 1981年生。2009年和大學同學謝耀輝成立盈科泛利公司,2010年推出電子票券平台「活動通」,2012年決定全力轉進中國大陸市場,目前用戶數達一千萬人,並成功取得包括高通、英特爾旗下DCM公司兩輪投資,募得上億元台幣資金。

郭建甫(Gogolook創辦人): 1979年生。抓住App浪潮,與鄭勝丰和宋政桓兩位朋友,成立走著瞧公司,2011年推出Whoscall來電過濾軟體,全球用戶突破2500萬,曾被Google執行董事長施密特稱讚。2013年被Line母公司韓國Naver 宣布收購。

林志銘(愛情公寓總經理): 1978年生。大三開始接案寫程式,2003年與張家銘、林東慶、舒雨凡三位高中同學共同創業,成立台灣社群交友網站愛情公寓,2005年前進大陸市場,打下一片江山。2013年6月4日以台灣首檔社群網站個股上櫃。

#Part 3: 時代的考驗,個人的成長

郭建甫: 我們都有看過 Paypal創辦人之一彼得•提爾(Peter Thiel) 的書《從0到1》,它裡面講一件事情,就是說真正的創新,是創出一項沒有競爭者的服務,對我來說,背後的反思,就是中國人的社群為什麼很難做出什麼真正很偉大的創新?

尤其在整個網路環境裡,我們在談的永遠是:我們有沒有可能複製出一個Line?

可是我們有沒有其他國家背後的人文思維、教育背景,鼓勵我們做出根本層面的、全然新鮮的創新,我覺得像美國這麼大,它很願意去投資那種很基本的東西:像是電動車,這件事情他有沒有可能有一個新的模式?在很早的時候從Tesla就開始做,你覺得他很瘋狂、他在做電動車,可是你不知道他電動車裡培養的很多技術,它會變成下一個世代讓整個美國獨佔全球產業的東西。

葉建漢: 台灣通常都沒有辦法學到這個世界的運作方式,像百度、阿里巴巴或是騰訊這些中國公司,對於未來佈局為什麼那麼緊張?因為現今每個人都在跨,運動公司覺得自己是科技公司、科技公司覺得自己是品牌公司,沒有人覺得自己是在自己的核心領域裏面,大家都在打生態圈,我覺得全世界新銳公司都正在學習這件事,但唯獨這二十年來台灣人都不習慣,他們只告訴你要專注,要focus,你做這個東西你就好好做十年,你不要想太多。可是現在很有趣的是,你就是要想很多,你才能打贏這場未來的仗。

圖說明

羅子文: 我在想我們這一代到底相信的價值觀是什麼?美國夢的一部份也好,我覺得我們這一代是沒有的,我不知道下一代有沒有啦。至少我們這一代看的是很務實主義的,看的都是錢,我覺得這不算是一種追尋。

開始創業到現在,我發現公司跟公司之間的競爭,其實是人才的競爭。舉例來說,台灣以前最聰明的人全部都從醫了,某個程度上,它也代表了這個世代的某個缺憾,就大陸來說,最精英、最精打細算的,全部都在做互聯網。

到現在為止,對台灣來說,關鍵的議題我覺得不是資本,而是「人」,人上面的東西反射回來的,不只是技術上面,所謂對互聯網的理解,是對這個社會的想像。

我非常羨慕在矽谷、北京的年輕人,每個人走在路上都是抬頭挺胸的,哪怕他前面關了一間失敗的公司,他只會更覺得這個國家、世代是有希望的,可是我每次回到台灣,特別我是南投人,就只有一個感覺,這地方十幾二十年沒有太大的變化,明天像是昨天。

郭建甫: 人才這件事情,我曾經請了三個獵人頭要公司找UI(使用者介面)設計師,找了半年都沒找到,那這些人並不是不存在,而是他們都在一些很優渥的地方,而我挖不動。如果我們想在台灣投資一個可以長大的網路公司,人,就是一個很大的問題,因為我們是跟全世界優渥的資本市場在搶人。

這一直是我們很想解決的問題,我們走出去全球化,但其實真正可怕的是全球化正在入侵我們,當所謂的資本已經不是物質、不是工藝了,而是「人」身上的時候,我們一整個世代訓練出來的教育,仍停留在思索如何更有效率、怎麼成本更低這些事,而不是想怎麼從人文思維的咀嚼探索,去作出顛覆根本層面的創新。

葉建漢: 你有沒有發現,網路時代中,「透明」是這個世界進步的主要動力,但台灣這個社會有權力的一代,卻不太喜歡讓世界看清楚他們,他們覺得灰暗的地方能保有安全感。

郭建甫: 我比較喜歡把一個東西往極端去談。我覺得「透明」這件事帶來的影響就是,科技其實可以用更舒服、安全的方式來服務我們。未來可能二十年後,我們再來看這個世代,其實會覺得活在這個時代的人很累,我們的手機為什麼一天到晚會有提醒訊息?為什麼我們每個人都會低著頭看螢幕?如果我們預期會那樣,就應該試圖在當下找到那些創新。

圖說明

台灣工作者不會跟外面比,因而,當身邊的人都是跟他用同樣的標準在做事的時候,對「什麼是卓越」這件事情,他就不會去追求,因為他認為他做的,跟隔壁的人差不多,他超棒、他想下班。

可是當我們公司被Naver併購之後,開始有日本同事、韓國同事出現,本地同事發現就會去跟他們比,然後他會想做的比他們好,這時,競爭關係就出來了。我覺得要鼓勵台灣的人,跟國際的人一同競爭,就必須去創造一個相互參照的環境,要不然我們對自己的標準無從比較,你也覺得差不多就好。

羅子文: 我反而覺得不會那麼規律,因為規律不會造成創新,就是會有碰撞,我覺得會往反方向去走,因為這是創新的來源。

(系列完)

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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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