[翟本喬] Uber 事件後續：它是一個對台灣有害的公司，而且根本不想溝通。|數位時代 BusinessNext

去年 Uber 曾經批評政府法規落伍，呼籲網民大家出來抗議。但我覺得 Uber 所提的理由牽強，混淆視聽，所以我出來打臉： (請見2014年12月29日、2014年12月30日、2014年12月31日、2015年1月7日等四篇言論)。後來 Uber 跟我聯絡，希望能跟我 "私下溝通" 一下，但我覺得我公開提出來的問題應該要有公開的答覆，所以就請他們直接公開回答，於是他們就... 沒有回答。

昨天 (2015/8/27) 行政院召開了一次「虛擬世界法規調適會議」，討論「共享經濟」議題。這是蔡玉玲政委設計的一系列活動之一，針對未來網路以及虛擬世界所帶來的改變，在法規上需要修改適應的地方加以討論與執行。之前以經對閉鎖型公司等議題討論過，也達成修法的目的。

圖說明

主席唐鳳一開始在介紹我的時候說我跟 Uber "隔空交火" 了幾次。我覺得這不正確，因為我丟的問題都沒有得到正面回應，那不叫交火，那叫黑洞和鬼打牆。

昨天的會議首先由交通部開始，報告了他們過去幾個月的調查結果。我們對政府官員一般的印象是動作慢、推拖、踢皮球。但由路政司副司長王穆衡所率領的團隊，以及財政部賦稅署的幾位官員，這次的表現實在是可圏可點，不論是研究的準備和結果的呈現，都是第一流的水準。我甚至開玩笑說王副司長下次可以去接行政院發言人的位子。

我的發言在這裡：https://www.youtube.com/watch?t=4898&v=jPG2owMCjMc 有興趣的朋友也可以從頭看起，沒時間看的人可以直接看以下幾點意見總結：(其中也綜合了一部分別人的發言)

共享經濟要在供給面不足或有缺失 (例如壟斷、暴利、或浪費資源) 的情形下才對社會有貢獻。如果供給面是健康的，共享經濟存在的價值是不大的。而德國法國等等國家已經明確表示 Uber 不是他們國家要推廣的共享經濟。

圖說明

##Uber 不是共乘。甲要由 A 點去 B 點，正好乙也要從 A 點附近去 B 點附近，這時候乙搭甲的便車，叫作共乘，而乙分擔甲的成本，或是付出比分擔成本再多一點的費用，甚至付給仲介平台一點酬勞，都是合理的。但 Uber 是特別為乙派丙開一輛車來接，這不叫共乘。Uber 沒有減少閒置資源。它減少了丙的閒置資源，但間接讓丁 (計程車司機) 的資源閒置，而丁 (因為計程車密度較高) 和乙的距離期望值是比較小的，所以 Uber 反而浪費了國家的總體資源。

##Uber 沒有增加就業。它增加了丙的收入，但減少了丁的收入。車行的抽成 (根據公會理事長說的，是個位數百分比) 遠少於 Uber 的抽成 (20%)，所以就業階級 (丙和丁) 的總收入反而是減少的 (假設乙付了同樣的車資)。而 Uber 的代表竟然厚顏地說 "計程車司機本來要一天綁十二個小時在車上的，現在他們有一些空閒的時間，也許可以去找一些其他收入比較好的工作"。計程車司機除了極少數玩票性質之外，大都是苦哈哈的勞工，要是找得到收入比較好的工作，誰要來開計程車啊？

##Uber 沒有增加國家的 GDP，也沒有增加國家的稅收。由上一點可以看出，所有就業階級的總產出並沒有增加。而乙所付的車資，全部直接付到海外 Uber 的總公司，再由 Uber 付 80% 給丙，而 Uber 台灣分公司拿到的是 0！看清楚了，你付了 1000塊的車資，政府所收到的稅是 0。政府收不到 Uber 的營業稅，也收不到丙的所得稅。我們都不喜歡繳稅，但如果大致上是公平的，那我們可以勉強接受。如果有錢的大公司可以逃稅，而苦哈哈的勞工階級要繳稅，我們是絕對不能接受的。Uber 宣稱它有繳稅，那就像一個人逃漏所得稅，然後宣稱他去便利商店買飲料時有繳加值稅一樣，是在騙人。

Uber宣稱對所有乘客有 2000萬的保險，但被蔡政委問到細節時就閃爍其詞，改口說「如果駕駛人本身的保險不足以賠償，我們會協助他們向海外的保險公司申請」。我覺得這件事情很容易說清楚，只要把保單拿出來給大家看就知道了嘛！

但 Uber 連保險公司是哪一家都說不出來，所以我合理懷疑是根本沒有真正的保險存在。(我並沒有強人所難，要他當場拿保單出來。我是問：什麼時候可以公開這張保單給臺灣人民看？)Uber 拿一些民意調查的結果出來說他們是受到支持的，但這也是混淆視聽。所以我比喻說八仙塵爆之前，參加彩粉路跑的人滿意度也很高，這並不代表它是對的。

昨天出席的有好幾位有跟我類似的看法，所以他們堅持不坐 Uber。最後，我也很欽佩昨天出席的計程車業者。他們不懼怕 Uber 的挑戰，也歡迎政府在保障乘客安全的前提下適度開放現有的規定，他們保證可以比 Uber 做得更好，繳更多的稅，而留更多的成數給司機。這種精神，正是我們產業界在面對外商挑戰時需要的。交通部的大門始終是敞開的，而 Uber 從來不正面回應大眾所質疑的這些問題，每次只會拿總公司的文宣出來鬼打牆。

綜合所有觀察到的現象，我的結論是：Uber 是一個對台灣有害的公司，而且根本不想溝通。

**延伸閱讀：

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

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