共享經濟怎麼走？交通部、Uber、台灣大車隊三方論戰|數位時代 BusinessNext

由Uber、Airbnb帶起的共享經濟浪潮席捲全球。2009年成立的Uber，旗下沒有司機和汽車，卻成為全球最具有顛覆性力量的車行。然而也有不少人質疑，Uber稱自己是共享經濟，實際行為卻和一般計程車無異。此外，Uber在台灣也因為保險和稅收問題引起不少爭議。在創新和現有法規之間，如何取得平衡點？行政院在27日舉行第七場「虛擬世界法規調適線上諮詢會議」，並且找來交通部、台灣大車隊和Uber進行三方討論。

Uber01 圖說：Uber台北總經理顧立楷。圖片來源：截圖。

#交通部：Uber是實際營業者，不是平台

交通部路政司副司長王穆衡首先向Uber表達疑慮。他表示，計程車是非常古老的產業，在台灣也是管制性行業。計程車的價格、數量和安全性都有管制。Uber雖然引進新的技術，但是其實是「有系統的白牌車」。

他認為，共乘的定義是駕駛和乘客要去同一個地方，一起分攤車費。但是「Uber是為了某個人的需求，特地開車過去，其實就是計程車」。此外，Uber決定價格、教育訓練、派遣駕駛，因此代表實際營業者，並不是單純的平台。

Uber在世界各國被接受的程度不一，代表了什麼意義？王穆衡指出，有些國家通過Uber，有些國家禁止。在通過的國家中，計程車的供給量小於需求量，計程車的收益比較多，而且尖峰時段的供給量不夠。但是在台灣，計程車屬於低收入者，根據國內統計，收入大約2萬多元，所以「不能單看法律接受或不接受，要放在大環境裡看。」他表示，計程車業是固定職，當一個兼差者進來之後，供給就會變多，一定會傷害到固定就業者的收入，讓整個市場的價格變得更低，「未來可能整個計程車業都變成part-time行業。」雖然Uber認為自己提高閒置車輛的利用率，但是另一方面也傷害了固定職業車輛的利用率。

王穆衡表示，「這不是保護既得利益者」，計程車業目前還是開放狀態，雖然車輛有管制，但是還是隨時可以加入。「我們非常歡迎有志者進來調教這群參與者，讓他們的品質、經營提高。但是希望是在有秩序的狀況下經營。」

#Uber：一直試著融入台灣，希望有財務和社經貢獻

Uber台北總經理顧立楷接著回應交通部。顧立楷表示，Uber一直以來都在試著融入台灣社會，不只希望提供優良服務，也想跟主管機關接觸與溝通。

顧立楷引用vTaiwan的調查數據指出，多數人認同並期待共享經濟帶來的好處。共享經濟不僅可以減少資源浪費，還可以增加就業機會。此外，透過科技平台，可以確保雙方資料透明。顧立楷重申：「Uber扮演的是平台，而非雇主的角色。」

他認為，新趨勢需要新法規管理。共享經濟不是要跟計程車競爭，而是利用閒置資源。Uber司機是把自己空閒的時間和車輛分享出來讓大家使用，是非常彈性的合作方式。「一台車在不同時間有不同的定義，具有流動性。」另外，對於消費者來說，也多了另一個選擇。

對於繳稅問題，顧立楷也做出回應。**他表示，Uber目前不像Facebook等其他大型跨國企業，在全球獲利狀況良好，「我們其實在全球都還在投資階段。」**不過他也指出，Uber希望對當地有所貢獻。**Uber在台灣營運兩年後，「其實已經開始在台灣繳所得稅和營業稅。」**除了財務貢獻之外，Uber也希望有社會經濟貢獻。顧立楷表示，目前已經有數千位司機加入Uber，不但提升生活品質、有額外收入，而且「比起傳統22K工作，Uber司機需要工作的時間其實比較低。」

Uber亞太區公共政策經理鄭穎怡也補充說明。她說：「我們明白有些地方走在創新的前端，有些比較保守。但如果政府態度比較開放，會有比較開放的突破。」她以新加坡為例，表示Uber在當地發展得很好，新加坡對於App也有法規放寬。

關於乘客安全，鄭穎怡強調，Uber要求司機有良民證、沒有肇事紀錄。App上也有GPS追蹤，**也對乘客和第三方提供額外2,000萬的保障。**顧立楷針對保險部份進一步說明，當司機加入平台時，Uber會先做保險審查，確保司機有合法保險。發生事故時，如果保單餘額不足，Uber有國際保單幫司機做額外保障，「這是我們對司機額外的福利。」

#台灣大車隊：Uber是否假創新之名，行非法之實？

台灣大車隊協理許錦嘉則從計程車業者立場，向Uber提出質疑。他認為，共享經濟在台灣存在已久，可是不代表這樣就可以合理化，還是必須受到規範。

他以大麻為例，「我們很清楚大麻不能用，但是大麻在荷蘭、西班牙、葡萄牙、瑞士都合法。」Uber現在只在美國少數州獲得經營權，「認可度來講，Uber還遜於大麻。」他又以醫療為例，「不是醫學院畢業的都能執業和看診，必須考到醫生證照才行。」如果套用Uber模式，「是不是用App就能讓過去的蒙古大夫合法？」

許錦嘉強調，計程車業者很歡迎接受創新服務，「只要是合法的角度，我們樂於競爭。」但是，「我們絕對不希望假創新之名，行非法之實。」

另外，總經理李瓊淑也強調，台灣大車隊是合格、合法的公司。例如Uber採浮動費率，不過台灣大車隊是照表跳，另外台灣大車隊一年繳稅金額上千萬。兩者的起跑點完全不一樣。她呼籲，「政府應該保障遵守政府規範的業者」，只要政府認為Uber的行為合法，那麼台灣大車隊也可以做，而且會做得比任何一個車隊都好。

台北市計程車客運商業同業公會理事長王明雄則說，Uber在全球造成騷動，「長驅直入，先做了，你喜歡了就來配合我了。」他認為，Uber的科技是擋不住的，它有好的一面，也有令全國不安的一面，「但是不是只有這兩面，應該要全面看待。」而且就算是台灣大車隊有時候也不安全。王明雄表示，他希望跟Uber合作，也希望Uber回到計程車合約中，他願意提供車輛。

#政委蔡玉玲：Uber應該要更透明

行政院政務委員蔡玉玲在總結時強調，希望Uber以下兩方面可以更透明。

台灣收入要透明，要讓稅捐機關知道Uber在台灣的收入。

Uber應該要清楚說明，乘客的安全問題、以及乘客和司機有糾紛時該怎麼辦？如果發生糾紛，Uber台灣會負責嗎？台灣司機或乘客是否需要跨國申訴？Uber會負擔求償費用嗎？

她說：「創新可以提高服務品質，這是我們要追求的。」如果管理機制導致運輸服務品質無法提升，那麼交通部應該要思考問題在哪裡。可是也不能打著創新名義，「不繳我們的稅、不負擔該負的法律責任。」

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