【巴黎電商展直擊】歐洲最大規模電商展之一，展示完整第三方服務生態圈！|數位時代 BusinessNext

巴黎電商展(E-Commerce Paris)在上個月(2015年9月)隆重上場，這個由歐洲主要策展公司之一的Comexposium所主辦，法國電商協會FEVAD所協辦的法國巴黎電商展是歐洲最大規模電商展覽之一。

今年(2015)的展期在9月21-23日，總共吸引超過600家展商參與，主要以法國本土的電商第三方服務公司為主，但也有多家國際廠商進駐，包含來自中國的廠商。

AliPay
(圖說: 中國阿里巴巴旗下的支付寶AliPay也出席法國巴黎電商展，積極拓張歐洲電商跨境銷售給到歐洲的中國旅客市場。圖片來源:筆者)

這次展覽幾乎涵蓋經營電子商務網站各項第三方服務，包含金流，物流與資訊流，以及數位行銷相關服務公司，還有客戶使用體驗優化與會員忠誠度相關的CRM軟體等，展現非常完整的電商服務生態體系，讓電子商務業者可以透過專業外包來整合外部資源，而更能將有限的資源專注在發展本體事業的核心競爭力上。限於篇幅無法一一報導巴黎電商展所有展商，選出幾家展商的簡介供參考：

##電商架站軟體 Prestashop

來自法國的Prestashop架站軟體，總部設在巴黎和邁阿密，目前已經擁有超過25萬個網路商店使用，透過安裝上百種創新的Plug-in工具軟體套件來跟外部廠商進行資料連結，電商業主可以用相對低成本高效率的方式來建立與管理網路商店的運作。PrestaShop也是Google Enhanced Ecommerce的合作夥伴之一，可透過API進行上下游與外部行銷夥伴的資料整合。

#大數據消費者行為分析與產品建議
這次展覽出現多家提供大數據運用與分析的軟體服務公司，主要應用在消費者行為分析與提供產品關聯的建議方面。大資料來源分為兩種，適用於大型電商的內部網站分析，與適合中小電商的外部資料分析。

##內部大數據的 Target2Sell

Target2Sell Version Anglaise from Bproduction on Vimeo.

由兩位法國人創立於2012年的Target2Sell，可以跨平台分析電商消費者行為的大數據來提供優化的產品建議。透過API資料串接，也可協助多通路銷售，提供優化的適當適時Email行銷，也可建議提供合適的客戶服務等。目前已經服務多家客戶，例如Rexel, Pimkie, [Macway][9]， [Auchan][10]，以及剛被[家樂福併購的RueDuCommerce][11]。

##外部大數據的Nosto
Nosto
(圖說:Nosto提供跨電商的產品建議，號稱可提高轉換率125%，與提高採購金額25%。圖片來源:Nosto官網)

來自北歐芬蘭的新創軟體公司Nosto成立只有兩年左右，已經將總部移到德國柏林來積極發展歐洲市場。Nosto提供電商網頁的隨插即用(Plug-n-Play)的軟體套件，來整合與分析所有加入電商的大數據，提供個別電商的產品組合優化與銷售建議。
Nosto軟體工具免費提供安裝使用，其商業獲利模式來自於電商賣家因為使用這工具所帶來的銷售增長來抽成，抽成比率約1%到4%之間。目前已經有超過一萬家電商使用，包含Philips的直營電商。

##產品資訊管理PIM與產品資料庫Icecat

Hybris
(圖說: 德國Hybris是國際知名的產品資訊管理軟體，圖片來源:筆者)

德國SAP對臺灣科技業可能不陌生，因為台灣有多家大型公司採用，但隸屬相同集團的Hybris是國際知名的PIM(Products Information Management)產品資訊管理軟體，台灣聽過的可能不多，可能因為台灣主要大型電商普遍沒有應用PIM導入結構化產品資訊管理的經驗。Hybris客戶主要為大型電子商務公司，例如歐洲最大寵物電商Zooplus，就透過使用Hybris來管理複雜的結構化產品資訊，並可透過API跟外部產品資料庫進行雲端資料交換。

Icecat in Paris
(圖說:荷蘭的ICECAT是全球最大的開放產品資料庫，產品資訊支援多國語言，包含法文與中文，圖片來源:筆者)

來自荷蘭的ICECAT是全球最大的開放產品資料庫，原本經營自動化電子商務，後來轉型經營雲端產品資料庫。透過協助品牌來管理與建立結構化產品資料庫，透過API數據交換來讓品牌通路夥伴使用，是自動化電商環節的一環。

依照法國電商協會FEVAD的資料，相比十年前的14500家電商，法國電子商務網站現在已經成長到約164200家，而這個數量也仍在持續增長。法國電子商務市場全世界排名第六，在歐洲僅次於德國與英國，為歐洲第三大電商市場。

只要有好產品跟有競爭力的價格與服務，配合完整的電商服務生態體系，在法國要架設電商網頁來進行網路銷售已經不是件很困難的事了。

台灣也即將在10月6日起舉行第一屆的亞太電子商務展，相信也將藉由電商生態體系的建立來帶動起台灣電子商務的快速成長。

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

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