[Meet 北京] 前進中國創業圈,你必須知道的幾件事!
[Meet 北京] 前進中國創業圈,你必須知道的幾件事!

利用本次Meet北京交流行的機會,我們首次在北京舉辦創業小聚,坦白說心情有些忐忑,「創業小聚」這個社群對北京創業圈來說是相對陌生的,究竟會有哪些朋友前來與我們交流呢?到了活動開場的時間,現場已經聚集了數十位參加者,幾位與筆者在會前交流的朋友,都透露出對「台灣」的高度興趣,無論是想來看看台灣新創項目,亦或是想要進一步瞭解自己到台灣發展的可能。

#北京天使基金投資人看台灣新創

這次創業小聚的北京場,同樣邀請到6組台灣新創上台進行創業分享,包括同步介紹自家三種服務/產品(達摩媒體、鷹眼數據、太肯運動科技)的達摩媒體、國際物流資源整合平台「好運網」、比價APP「雲端找便宜」、健康膳食設計平台「康博網」、旅遊行程規劃服務「TravrlBala」、以及自拍機器人「拍朵拉」(關於團隊分享內容精華,請搭配本篇服用)。

圖說明

另外也邀請到亞杰天使基金的投資人陳永進針對項目予以點評:
**1. 達摩媒體:**口碑行銷意見領袖這一塊,主要跟文化還有區域比較相關,只要在當地建立足夠的意見領袖,競爭壁壘是蠻高的,但也比較難複製到中國市場;但在太肯運動科技這個項目,近期也有許多台灣運動品牌試圖進入中國市場,是投資人會感興趣的項目,也可幫忙介紹可能的投資人。
**2. 找好運:**團隊成員在供應鍊管理以及貨代領域都有較深經驗,這個項目屬於比較特殊的類別,也符合經營平台的一些特性:特別分散、供需雙方夠多、交易頻次也足夠的快速,但這個模式的成敗,仍須深入分析其中的利潤點與訊息不對稱的程度。這個項目是目前中國典型的「互聯網+」的模式,就是以互聯網技術去改善傳統產業包括物流、供應鏈管理或組織型態,這個模式在現今許多產業場景都可以應用到。
**3. 雲端找便宜:**先前在中國已有許多類似的比價服務,有一個比較大的進化是利用大數據與人工智慧,深度推薦商品,不僅僅是針對價格推薦,也包括消費者的購物歷程、喜好、年齡,甚至是針對消費者需求直接推薦一個精準的購買連結。
**4. 康博網:**健康飲食的需求是有,但建議可以更為聚焦的針對某一類產品去做。
**5. TravelBala:**旅遊是個大市場,不容易做,從去年開始,在中國市場上跟旅遊相關的創業項目也非常多。TravelBala透過行程編輯器累積用戶、再幫助酒店(旅宿業者)進行行銷,聽起來是成立的,但是否很快的就會被其他服務取代或者第三方工具仿效?感覺上沒有特別亮的點去支撐。
**6. 拍朵拉:**若能降到99塊(人民幣)的話,市場競爭力還是有的,不過有兩個疑問,第一個是市場有多大,有多少年輕人會願意為了自拍這個行為去購買;第二個則是延續性的問題,這個項目最終是不是要發展成一個品牌或者是系列性商品?這個需求會不會在一兩年後就消失?不過短期之內還是有機會可以做,至少減輕一點資金上的壓力。

這次小聚也邀請到動點科技創辦人盧剛與數位時代顧問,同時也是SevenVentures大中華區負責人楊志偉進行兩岸創業提問與對談。

圖說明
(圖左為動點科技創辦人盧剛,右為SevenVentures大中華區負責楊志偉。)

#萬眾創新之火,太過令人浮躁

楊:談到萬眾創新,你覺得哪些領域特別火?那些領域火過頭?現在有4萬億人民幣衝入風險投資市場,你怎麼看?
盧:在中國很多事情都會火過頭,所以倒是沒有什麼特別火過頭,現在最火的當然就是O2O,智能硬件就不說了,還有前一陣子很紅的互聯網金融,現在還是很紅。在中國有一個很奇怪的現象,例如我們現在都不好意思說自己在做孵化器,本來做孵化器是希望可以幫助一些創業公司,現在出了很多孵化器,可是大家都只知道孵化器的名字,卻不知道這些孵化器出了哪些公司,這不是一個好的現象。所以現在從好處來看,中國現在從上到下資源都很多,但比較不好的是,太過的話會把人弄得特別浮躁。

#中國缺乏科技創新的公司

楊:我們在台灣特別寒冷,所以蠻羨慕這個浮躁的。(笑)第二個問題要問的是對美國的看法。美國是不是也火過頭了呢?美國出了很多獨角獸,但這些獨角獸最後會不會餓死?全球來看的話,美國最近有哪些你特別關注的消息?
盧:美國現在對於一些新創的估值也是天價,例如Uber,令人瞠目結舌。但在美國至少有一個風氣是希望以科技創新的,比如說你去看美國的公司,一部份會去做商業上的創新,但還是有一部份會做科技上的創新,例如Tesla,例如SpaceX,都會保有他們獨有的一些技術,他們希望在技術上,能夠帶給這個產業多一些變革。但在中國來說,以技術驅動的創業公司相對來說還是少很多,包括剛才提到的O2O、互聯網+、互聯網金融,很多所謂熱門的行業,甚至包括很多智能硬件都是跟著國外走,國外出了手錶,國內就出了一堆手錶,國外出了手環,國內就出了一堆手環,所以國內還是看重商業模式的創新。好的地方在於國內很大,所已有很多商業模式創新的機會,但不好的地方在於說,大家對商業的創心太看重了,所以大家會覺得商業創新是一種捷徑,對於科技創新,會覺得這條路太難了,所以我們比較少看到在技術上創新的公司。

#談中國創業生態分布:南方看重錢,北方看趨勢

楊:中國在概念上是一個中國,但不同的都市會有發展不同產業的屬性,有不同的生態系,可否為台灣的創業者介紹一下,如果要落地該去哪裡?
盧:中國市場很大,但中國的每個市場都有其特色,北京感覺是個大熔爐,你想要幹什麼都可以到北京來,就算你做硬件的,但你需要一個商務開發或者技術部門,都可以到北京來。北京無可厚非是這些年來創業最火的城市,相對來說也有最完整的生態系統,大企業在這裡,很多VC的總部、媒體也都在這裡,再加上其他國內外的公司以及清華、北大的人才與技術,造成了這個很大的匯集地。但是北京現在真的有些太浮躁,因為資源太多了,會讓很多人有飄飄然的感覺,在北京的媒體活力很高,在這裡能夠接收到國外最新的趨勢,所以你會發現,很多創業者覺得有很多很多資源圍著他們,他們會覺得可能他不需要特別好的產品,就能融到錢或也能夠做這個市場,因此很多重心都偏離到產品之外,這是北京在優勢之外需要冷靜的。

至於其他城市,我們之前排名是北上廣(北京、上海、廣州),但現在我認為北京還是第一,但是上海已經跌出前三了,深圳或者杭州現在在這一兩年非常火,杭州是因為電商,因為阿里巴巴上市,一夜暴富的人也很多,所以出現了很多投資人,也有很多阿里巴巴的員工現在也出來自己創業。除了電商,現在也有很多遊戲公司在杭州。

至於深圳,很多人到深圳都是去做硬件。而上海為什麼跌出前三名呢?因為現在似乎很難用一個明確的行業去標籤上海,勉強定義的話,可以說現在上海是最多老外創業的城市,在上海有很強的國外創業人群,上海的國際化還是一個很大的特色,如果一定要去定一個標籤,上海相對來說會比較生活化,例如你去看攜程、大眾點評都在上海,而不在北京。

成都現在也很不錯,遊戲在成都非常的強,也出了像Camera360這樣的項目,所以現在成都的氛圍也非常好。還有一個趨勢是,在中國越往南方走創業的人就越低調越務實,可能在北京大家會覺得賺不賺錢沒關係,只要用戶做多了,有了大數據,最後總會賺錢;但在南方,例如廣州就不是這樣看了,廣州的團隊會問這個賺不賺錢,所以你會發現廣州做互聯網金融的很多,因為直接在跟錢打交道。廣州也有很多做遊戲的,但他們會跟電信的運營商綁定,因為這樣可以直接跟運營商分紅。所以越往南方走,會對錢特別看重;越往北方走,則會對趨勢特別看重。

#台灣團隊到北京落地:把夢做大,把本土市場做好

楊:台灣團隊想來北京落地這件事情到底靠不靠譜?這件事情真的成嗎?這跟老外去上海有什麼兩樣?台灣團隊要來北京在互聯網裡面折騰是不是相同的概念,只是程度上的差異而已?
盧:不能說不靠譜,但確實說難度很大。從兩面來看,一方面總的來說,今天來demo的團隊都不錯,我在一次參加完台灣的demo活動,寫了一篇文章叫做「台灣創業小島小夢」,這不是貶抑,跟台灣朋友聊創業,感覺就像是如果你在北京跟一個人聊開咖啡廳,他會說他一家開成了,就要開全國連鎖;但跟台灣的創業者去聊不是這種感覺,他就只要開一家精品店就夠了。台灣有時候會特別的含蓄,因為台灣的市場本身就不大,說要做台灣最大好像不夠意思,但是說要做中國最大的,又好像底氣不夠。從台灣創業者的教育素質來說,完全不比大陸的差,如果去看國際化,素質上也非常好。可能台灣太安逸了,東西太好吃了,大家好像覺得這個夢不希望作得很大,這也是台灣創業者應該要去思考的問題,把夢做大一點。

如果說真要做中國市場的話,無論從台灣來或是香港來,最重要的是要把自己本土市場做好,再去想其他市場怎麼做。你還沒準備好就來做中國市場,會碰到兩個問題,一個是水土不服,例如你懂得Facebook、Twitter怎麼做,但在這裡完全不能用,要學會用微博、微信,這是完全兩個不同的生態系統。另一方面,如果你花很多時間在做中國市場,在這裡copy的速度非常快,可能你過來以後,國內的團隊看到你的東西以後,第二天就完全把你的東西抄過去。如果你在台灣做到一定基礎了,至少有個底氣,這個時候再來做大陸市場會比較放心一點。

#寒冬未至,但在慢慢冷靜

楊:很多人都說寒冬將至,你同意這個論點嗎?
盧:不能說是寒冬將至,但會比前兩年冷一點,就現在的北京一樣。大部分作資本的朋友看法都不大一樣,不過還是都覺得不會有特別大的寒冬。但是大家都會覺得如果你只是去看具體的市場,例如O2O,那麼這個風口就這一兩年。你看現在O2O這麼熱,但真正活下來的也就那幾個垂直的,比如打車那當然不用說了,還有訂盒飯,因為那是人的剛需,頻率也會比較高,但很多O2O不是大家想像中那麼容易做的,比如說做寵物的O2O,頻率太低了,不是每件事情都能夠做得非常大的,這個大家慢慢會比較明白,例如現在作智能手錶跟手環的就不這麼多了。大家慢慢地不會那麼浮躁,會冷靜的。

#台灣人應該抓住往海外發展的條件

楊:講到國際化,前兩個月我跟獵豹台灣的David聊過,現在獵豹把國際化都給台灣做,團隊從去年只有1個人到現在有1百多人,這是個對海外市場真的很有野心的公司,在你的觀察裡,會不會有一些比較有成績的中國公司,對海外市場會有一些想像?這事情靠不靠譜?
盧:肯定靠譜。雖然大陸市場非常好,但你若去看數據,例如你看安卓的數據,在國內很少有人付費去下載一個軟件(遊戲除外),但是台灣在付費的習慣上比大陸高很多。在大陸之外有一個更好的App的環境,只要有更好的商品,讓大家去付費下載,不像在大陸只能去做用戶量才能在上面找到商機。所以越來越多創業公司,比大公司到海外的速度更快,因為在國內cashflow會更加難做,在海外反而好做。相較大陸,台灣人在語言上有更好的條件,有些大陸往海外發展的創業者從來沒出過國,在台灣有更好的條件去跟海外交流,但是為什麼沒有抓住這個環境?是值得好好思考的一個方向。

關鍵字: #創業小聚
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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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