12支台灣新創勇闖TechCrunch Disrupt SF,台灣專屬展區首度現蹤:軟體團隊
12支台灣新創勇闖TechCrunch Disrupt SF,台灣專屬展區首度現蹤:軟體團隊
2015.09.23 | 創業

能站上國際舞台,是多少新創團隊的夢想,如果那個舞台,還是創業者一生必去朝聖一次的創業盛會TechCrunch Disrupt,更是多少人搶破頭都不一定有的經驗。而要實現夢想,除了本身要有實力,還要有資源、有後盾,也才能有那樣的機會。

回顧2014年TechCrunch Disrupt SF活動,偌大的展區中**只有AirSigSentri兩家來自台灣的新創團隊參展,與中國、韓國、日本、巴西等政府率隊前往參展的浩大陣容相比,不免有些形單影隻。**不過,2015年的TechCrunch Disrupt SF不一樣了,這次有政府做後盾,台灣專屬展區也終於出現!

近一年來,政府開始陸續頒布各項獎勵、扶植新創的措施,其中包括國際創業家簽證、國發會國際型創業園區計畫等,而國發會創業園區計畫執行單位台灣新創競技場(TSS)也在今年的TechCrunch Disrupt SF中冠名贊助,讓這場這場向來有創業圈奧運會之稱的創業盛會,終於首度出現台灣專屬展區!TSS並通過層層評選,挑選出12支來自台灣的「精兵悍將」。這批軍容壯盛的新創團隊一起進駐TechCrunch Disrupt SF台灣展區,讓台灣新創有機會與來自其他政府支持的參展隊伍一較高下。

延伸閱讀:[直擊現場] 倉庫內的創業盛典TechCrunch Disrupt SF,精彩圖輯搶先看!

TSS (圖說:TSS率領12支台灣新創前進TechCrunch Disrupt SF。圖片來源:蘇宇庭攝影。)

此次TSS率隊前往的12支新創,軟硬團隊各佔一半,而《數位時代》也在展會現場捕捉他們的身影,首先先來看看軟體團隊的風采吧!

##Phone Doctor Plus:挖掘二手iPhone市場價值 Phone Doctor Plus 先前《數位時代》報導手機醫生下載數量達140萬,不過最新消息是,這款APP下載數量已經突破200萬大關,在全球55個國家工具類付費排行榜第一名,其中有17個國家更是總付費排行榜第一名。(延伸閱讀:[Meet創業之星] 手機醫生快速問診,140萬人次搶下載

在今年底,手機醫生即將推出二手iPhone交易平台。手機醫生行銷長鄭博仁表示,全球二手iPhone市場潛力無窮,但只有大約15%的二手iPhone能被順利交易,原因不外乎為供需雙方資訊不對等,對交易價格的期待不同所致。手機醫生的二手iPhone交易平台將結合手機醫生原有的手機硬體檢測服務,提供三分鐘驗機、三秒報價、三十秒成交、三小時交機付款服務。目前,手機醫生已經與國內兩大電信商簽訂合作備忘錄(MOU),在歐洲也與前三大手機回收商其中之一的Bak2LifeGMobi創辦人吳伯儀出資成立)達成合作協議。

##Linqapp:從此不再為旅行時語言不通所困擾 LinqAPP 出國旅行時如果發現語言不通,或是這個國家根本不說英文,連菜英文都派不上用場時,該怎麼辦?真人即時翻譯APP Linqapp致力於解決這個問題,只要你在旅行時遇到看不懂的標語、招牌、產品內容,只要拍下來,上傳到Linqapp,幾分鐘內就會有懂當地語言的人翻譯給你聽。Linqapp最近還加入了新功能,你不只可以在這個平台上用文字翻譯交流,有需要的話,甚至還能直接打電話溝通!

德中混血,5年前從德國到台灣就學、定居進而創業的Linqapp創辦人洪善群透露,他們未來的目標,是希望當Linapp累積到一定的使用者數量,透過評分機制培養一群優秀的翻譯者後,能身兼翻譯仲介媒合平台的角色。

##UXTesting:讓UX設計不再只是瞎子摸象 UXTesting 《數位時代》在香港RISE Conference中,已經撰文介紹過這支新創團隊UXTesting。這支成長速度超驚人的團隊,截至7月底時服務才上線3個月,就已經有超過70個開發團隊搶著使用他們的產品,而到了現在,UXTesting合作的開發團隊則已經超過170個!(延伸閱讀:[RISE香港] 勇闖RISE,台灣新創發光:UXTesting

先前UXTesting的服務皆是免費提供給APP開發者,讓他們利用UXTesting多種工具優化APP的使用者介面,**如此一來開發者便不再需要瞎子摸象般地設計使用者介面,而是能清楚知道介面問題所在並加以改善。**在美國時間9月21日,也是TechCrunch Disrupt SF的第一天,UXTesting則已經取消免費工具服務,轉而提供付費產品。這支養精蓄銳已久的新創團隊,即將大鵬展翅。

##Codementor:線上程式教學平台不只是你想的那樣 Codementor Codementor先前標榜的是1對1線上程式教學平台,不過這幾個月,Codementor陸續推出許多服務,讓線上程式教學多了許多應用想像,而不只是1對1如此簡單而已!(延伸閱讀:[Meet創業之星] 打破程式語言教學疆界,Codementor閃耀國際

目前Codementor的導師數量及註冊使用者數量已經分別成長到3,000人與6萬人,各種使用者需求也不斷衍生,為了滿足使用者的需要,Codementor先前推出線上通訊、「Codementor Monthly」平台;而在一個多月前,Codementor的「Live Class」服務也已經上線。Live Class的特色是一對多小型課程,導師可以主動規劃一系列課程,並事先貼出系列課程中每堂課的課程大綱,一反先前導師被動等待學生需求的方式,而是主動出擊吸引學生報名課程,如同在補習班開設課程一般。

##Installments:分期付款不稀奇,分期預購才厲害 Installments Installments不只提供C2C分期付款平台,上個月也推出了分期預購功能!C2C分期付款是為了打破銀行貸款暴利,讓消費者與買家之間不再為銀行分期貸款的利息所困,分期預購服務則吸引商家能在特殊檔期提供促銷,或是預先測試產品受歡迎程度,決定產品出貨量、行銷預算等等。

由於台灣法規問題,Installments目前鎖定在美國市場發展,美國以外的海外業務部分,則在於幫助賣家將產品銷到美國市場。Installments幾天前才傳來好消息,獲得170萬美元融資。(延伸閱讀:打破貸款業暴利!台灣新創Installments,獲得170萬美元種子投資

##Vectr:讓設計協作變得更簡單 Vectr 設計工具百百種,不免讓人眼花撩亂,也讓設計過程更加複雜。Vectr讓設計回歸直覺的圖像化方式,只要像小畫家一樣,圖框拉一拉,位置動一動,更改過後的設計就會在網頁前端出現,過程中完全不需要修改複雜的網頁編碼,更無須與數字符號為伍。

更重要的,Vectr還能讓設計師在這個平台上遠端協作。不同的設計師,不同的地點,不同的電腦,只要其中一個人在頁面上更改設計,另一邊的頁面上就會同步出現更動過後的畫面。設計師利用Vectr共同遠端編輯設計,將可大幅降低來回討論、修改設計的麻煩。

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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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