習近平抵美,台灣科技迷應先知道的 2 件事
習近平抵美,台灣科技迷應先知道的 2 件事
2015.09.23 | 科技

習近平偕同其夫人彭麗媛已經在美國西岸時間 9 月 22 日上午順利抵達美國西雅圖,預計對美進行 5 天的國事訪問。本次習近平除了訪問西雅圖產業與經濟的 3 天行程,預計將在華府停留 2 日進行歐習會,接著轉往紐約在聯合國大會發表演說後返中。《數位時代》整理了包含美國、中國與香港來源為主的外電訊息,結合目前台灣媒體的整理,標註出在這次習近平訪問美國時,除了大多數台灣媒體關注習歐會晤預計將談到台灣問題部分外,台灣科技迷應該要關注的 2 件大事

  1. 中美網路產業論壇,雙方產業巨頭盡在其中,中國要求美國企業欲進入中國互聯網產業必須簽署與中國政府合作的相關承諾書。
  1. 中美雙方可能就網路攻擊等相關行為,簽訂歷史性的「中美網路互不侵犯協議」或「中美網路安全行為準則」。

歐巴馬與習近平的網路對奕,圖片來自 Wikimedia,數位時代改作,CC by 2.0 (歐巴馬與習近平的網路對奕,圖片來自 Wikimedia,數位時代改作,CC by 2.0)

#中美網路產業論壇,雙方產業巨頭盡在其中

習近平抵達西雅圖後,預計將參觀波音的飛機組裝廠與微軟公司總部,晚間將參加由美國美中關係全國委員會(NCUSCR, National Committee on United States - China Relations)與美中貿易全國委員會(USCBC, US China Business Council)所舉行的歡迎晚宴,由 歐巴馬政府前財政部長 Paulson 主持(Henry Merritt "Hank" Paulson, Jr.),並發表談話。

與習近平訪美同步,「中美互聯網業論壇」(U.S.-China Internet Industry Forum) 預計將在美國西岸時間隔日 (9 月 23 日)在西雅圖舉行,在早前媒體披露出訊息顯示,

美方可能的出席者主要將包含有: Amazon (美國最大的網路書商、零售商亞馬遜)、Apple (蘋果)、Berkshire Hathaway (巴菲特的投資公司波克夏海瑟威)、Boeing (波音)、Cisco (思科)、Disney (迪士尼)、Dupon (杜邦)、Facebook (臉書)、General Motor (通用汽車)、IBM (萬國商業機器)、Microsoft (微軟)、Starbucks (星巴克)甚至新興叫車服務平台 Uber

而目前根據資料顯示,中方隨行習近平的企業集團有: 百度 (Baidu)、阿里巴巴 (Alibaba)、騰訊 (Tencent)、聯想 (Lenovo)、海爾 (Haier)、中國銀行、工商銀行、雙匯、伊利、中遠、中國建築、玉皇化工、新奧能源與天津鋼管等。

中方還預計將派出現任中共中央宣傳部副部長、中共中央網絡安全和信息化領導小組辦公室、國務院國家互聯網信息辦公室(互聯辦)主任魯煒出席。中美互聯網業論壇由 2007 年開始幾乎每年輪流由中美舉辦,本次為第七屆由中方主辦,微軟協辦,出席者幾乎是全球科技大咖。習近平可能與會,並也許在大會中發表談話,目前消息指出**阿里巴巴創辦人兼主席馬雲、百度創辦人董事長兼 CEO 李彦宏、微軟創辦人 Bill Gates (比爾蓋茲)、蘋果執行長 Tim Cook (庫克)**都已決定與會。

觀察家指出,中國此次科技鴻門宴的邀約,令美國科技大廠多半無法拒絕。尤其中國目前禁止官方採購微軟 Windows 8 以後的作業系統、並透過中國網路管制(俗稱中國網路長城)屏蔽 Google 與 Facebook 等網路核心服務運作。這些科技大廠關注 全球最大的國內網路市場中國,並希望透過討論中美互聯網產業合作,來解決雙方大企業經營市場的問題。

圖片來源:ShutterStock (圖片來源:ShutterStock)

紐約時報早前報導,中國互聯辦與互聯網監管部門,可能會要求這些美國企業在進入中國互聯網市場時,必須配合中國政府的規範,能夠對接中國政府相關資訊,提共中國互聯網監管部門及時的資訊調查。目前已知包含 Uber、Apple、Google、IBM、Microsoft 與 Facebook 等公司的相關部門,可能都收到在中國互聯網監管機構轄下「中國信息安全測評中心」所發出的空白承諾書,該份承諾書內容與最近中國所頒佈的國家安全法措辭相近,要求各公司做出「本公司嚴格遵守不損害國家安全、不損害消費者利益兩條底線」,並做出六項相關承諾,同意中國政府進行相關監控

#雙方可能簽訂歷史性的「中美網路互不侵犯協議」或「中美網路安全行為準則」

著眼於中美雙方近年來似乎處於網路冷戰的階段,美國官方多次宣稱遭受中國駭客的攻擊。也是來自紐約時報的報導,中美雙方最近一直在磋商有關網路安全方面的協議,根據美方參與談判的官員消息指稱,雙方在這個會談內同意,在和平時期,雙方不以網路武器攻擊對方的核心基礎設施(主要包含發電廠、銀行與金融系統、商用行動網路等),這項重要原則是:任何國家都不能允許刻意破壞任何重要基礎設施,或者損害重要基礎設施使用、運作和向公眾提供服務;但初步協議裡將不會有明確列出「禁止攻擊核心基礎建設」的條文,僅會以「網路安全行為準則」的方式規範雙方的基礎行為。預計協議可能不會包含網路偷竊等商業間諜行為,或侵犯知識產權與不當存取政府官員個人資料等。

圖說明 (圖片來源:經理人月刊,賀大新攝影)

根據相關報導指出,為了這項相關協議,白宮的國家安全顧問萊斯(Susan Rice)前不久曾訪問北京,目前主要負責中國國家安全的中共中央政法委員會書記孟建柱也在 9 月上旬身為習近平特使訪問華府,並與萊斯與美國相關情報官員會晤。在 2013 年,習近平與歐巴馬在加州的莊園會晤中曾經探討過網路安全相關問題,但會談結束後中國政府否認解放軍曾經參與網路攻擊,並指出中國政府本身也是受害者。美國前國防部官員,目前是國家進步中心國際安全副主席的 Vikram Singh 指出任何限制和平時期網路攻擊的協議都將是個開始;

「這將是首次把網路力量當成是如同核武、化武與生物武器一般,是軍備的一環的展現。」。

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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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