HTC董俊良:高階市場,我們不能缺席!
HTC董俊良:高階市場,我們不能缺席!
2015.09.30 | Google

「人生可比是海上的波浪,有時起有時落,好運、歹運 總嘛要照起工來行,三分天註定 七分靠打拼 愛拼才會贏。」舞台上,包括HTC北亞區總經理董俊良,聯強國際總裁杜書伍、中華電信行動通信分公司總經理林國豐、台灣大哥大副總經理黃文祥、遠傳電信營銷長鄭智衡、台灣之星總理理賴弦五、國碁電子總經理黃南仁、神腦國際營運長單紹隸,一字排開的總字輩人物們,唱著這首台堪稱民間KTV國歌之一的歌曲「愛拼才會贏」。

這些電信商與通路商們,難得齊聚一堂,出現在HTC下半年旗艦新機發表晚宴上,與其說是力挺曾是台灣品牌之光的HTC,不如說是在目前整個手機市場的大環境下,彼此需要更深度的合作,以尋求業績的突破。

圖說明
(由左至右:聯強國際總裁杜書伍、台灣大哥大副總經理黃文祥、遠傳電信營銷長鄭智衡、HTC北亞區總經理董俊良、中華電信行動通信分公司總經理林國豐、國碁電子(亞太電信)總經理黃南仁、台灣之星總理理賴弦五、神腦國際營運長單紹隸)

##與電信業者尋求雙贏

在以語音為主的2G時代,電信商為王,主導了整個通訊產業的發展,因此對於手機業者而言,除了消費者看到的廣告行銷動作外,其實手機業者花最多心思的地方在於打好電信業者的關係,以龍頭中華電信為例,一年手機採購標案可達上百億,這意味著手機業者只要鞏固好電信商,銷售就有基本盤。

但隨著智慧型手機應用的普及,電信業者雖然仍有著採購大權,但本身的營運表現,較以往弱勢不少,不但語音收入下滑,在網路加值應用部份,更是飽受App經濟的衝擊,讓電信商淪為笨水管的角色,特別是蘋果iPhone,封閉的系統,讓電信商不但難以做相關加值的嵌入,就算扮演單純銷售的角色,面對蘋果的高姿態,電信商不論在價格彈性、利潤拆分或是可銷售量上,其實佔不了太大便宜,有苦難言。

對於電信業者而言,相對開放的Android陣營,反而讓電信商有運作的空間。比如HTC在2013年針對日本電信商KDDI客製化,推出的蝴蝶機 HTC J Butterfly,讓 HTC 在日本市場有了不錯的能見度,KDDI也展現產品開發的主動權,帶動後續銷售話題。

此外,電信業者近來積極希望衝高4G的用戶,以儘快舒緩4G執照高額標金的財務壓力,而4G應用要使用順暢,也必須有搭配高效能的機種才能發揮效果,因此對現階段的 HTC 而言,深化與電信業者的合作關係,算是有機會可以尋求雙贏的局面。

圖說明
(電信業者積極推動4G應用普及)

「在下半年這時候推雙旗艦,對我們有比較大的意義,我們過往都是一年推出一支,我們希望把時間縮短,在iPhone發表的時候不缺席;同時,電信業者考慮費用的提升,也開始在補貼上面做合理的調整,同時希望透過高階機種維繫營業額並增加高費率的用戶。」董俊良指出。

董俊良表示,全球高階手機的補貼已形成某種財務上的壓力,這種補貼會逐漸恢復常態,若時間拉遠,整個高端手機的差異化已越來越少,規格外觀差異也越來越小,因此服務品牌差異化,以及電信業者選擇策略會慢慢把市場導向常態化。

除了財務考量之外,董俊良表示,iPhone 6s的上市,其熱銷期不如從前,慢慢還原到標準的2-4.5月的量,目前的6S+雖然還待觀察,但隨著整體手機市場的成熟,不同於產品的生命週期,熱銷期2-3個月已算表現非常好,要創造長熱銷期非常困難。

「現在是戰術性思考,做為一個優質品牌,那麼在高端價格帶就必須有所參與,在高端價格帶和iPhone有所抗衡,」董俊良認為,在沒有補貼的情況下,消費者擁有iPhone的成本是高的,所以其他業者推陳出新的速度要快,他認為,三星搶在8月推出兩款新機,也是基於同樣的市場觀察。

圖說明

不過,董俊良也直言,新用戶則很難建立,目前 HTC現階段沒有與iPhone看齊的條件,未來競爭最容易做的是老客戶的換機潮,配合整個智慧型手機商品化的趨勢,必須透過戰術性操作,把曾經願意考慮HTC高端機的消費者找回來。就目前台灣市場的狀況,他指出,電信業者過去的高補貼政策從今年第三季度已恢復正常,若大家能共同推出有競爭力的購機價與補貼,將能配合第四季高資費的主推,留住高階用戶對雙方都有好處。

以這次推出的HTC Butterfly 3和HTC One M9+極光版,HTC 提供相當優惠的價格,「在同資費購機價提供將近3,000元的差異,這對全民擁有旗艦手機有所助益。」董俊良表示。

「全球Android陣營都在定戰略,第四季整體來說會很積極,但現在還不便多說什麼。」董俊良表示,在商品化來臨的時代,機海戰術不一定是好的政策,高階好的性價比產品會讓消費者感受到業者的誠意。

##站穩Android陣營裡的地位

HTC尋求突破的企圖心,無庸置疑,然而,現在手機市場不僅是品牌之爭,更是生態系之戰,相對於蘋果消費者對品牌的高度認同,加上軟體應用的粘著度強,就如董俊良所言,眼前的難題,是如何讓HTC在 Android陣營中,取得優勢的地位,面對三星積極發展應用服務,在8月的兩款新機中,除了硬體規格外,也強調包括Samsung Pay、直播、無線充電等其他應用,HTC目前仍多著墨在硬體部份,在網路相關應用服務的投入相對較少。

若誠如董俊良所言,HTC的強項是在研發、工程與製作,且現階段Android陣營在網路應用方面,效益還不是那麼明顯的情況下,應用服務也不一定要全部自己來,未來與電信商的合作,如何在資費價格之外,整合現有業者的服務應用,讓消費者體驗更完整,是另一個雙方都應該更進一步深思的問題。

關鍵字: #iPhone #Android #HTC
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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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