[詹佳俊]小市場如荷蘭都能孕育出飛利浦，台灣為何不行？|數位時代 BusinessNext

最近常常碰到或聽到臺灣人說臺灣市場太小，所以無法產生國際品牌，也很難產生跨國際的電商公司。臺灣有沒有辦法產生國際品牌，我想可能的原因應該很多，但「國內市場太小」，應該不會是一個藉口，否則比臺灣市場還小的荷蘭就不會有像飛利浦這樣的國際品牌公司出現了!

圖說明照片來源：David Evers

飛利浦的初期發展是由複製，大量生產然後投資研發，才逐漸轉型成為跨領域的國際品牌。公司創立初期的發展其實跟台灣很多以生產導向的企業的發展過程很類似，或許可以值得很多臺灣參考。

以生產燈泡起家的荷蘭皇家飛利浦電子公司(Philips)，成立已經超過一百年，與美國的通用電氣（GE)、德國的西門子（Siemens）、日本的東芝（Toshiba）並列為全球四大電子集團。飛利浦的三大競爭者都有龐大的國內市場支撐，唯有飛利浦的國內市場最小，人口數比台灣還少不到兩千萬，僅有區區ㄧ千六百多萬人口。

不要小看燈泡這現在看起來不起眼的玩意兒，在1891年飛利浦公司剛成立時，家用電力都還不是很普及的年代，19世紀燈泡的出現對市場的影響力應該不小於20世紀出現的個人電腦。

##老二哲學 – 快速複製，低價搶市

雖然台灣的Acer很早就提出「老二哲學」的概念，透過快速複製老大的產品與策略，節省市場調查與產品研發費用，利用較低成本優勢快速搶食市場。但其實更早在ㄧ百年前的荷蘭飛利浦，公司發展的前二十年也是採用類似的老二哲學，快速搶佔市場。

相對於燈泡市場三巨頭(美國的通用電氣、德國的AEG與西門子)，公司規模相對小的飛利浦認為與其自己花大錢做產品開發，還不如讓那些有錢的大公司先去做昂貴的研發，飛利浦只要能快速複製就好。而且因為沒有產品研發費用，只有複製成本，產品的生產成本可以壓低，當然也可以利用比較低的價格來銷售，在那個智慧財產權觀念還不十分普及的年代，飛利浦的「老二哲學」確實讓三個老大燈泡公司頭疼不已。當老二已經逐漸威脅到老大時，放任飛利浦成長多年的三個老大燈泡公司，就開始對這個老二出手制裁。

雖然飛利浦後來因為取得美國通用電氣的專利授權(透過授權培養競爭對手，通用可避免美國市場獨佔的反托拉斯調查)而逃過老大們的追殺，但也讓飛利浦思考調整「老二哲學」的策略。

##建立實驗室 – 自主研發，成為老大

經過上述的三大廠專利訴訟，也讓飛利浦意識到專利將對公司產生重大的影響，因此決定透過公司上市取得鉅額市場資金來建立ㄧ個大型的自主研發實驗室計劃，這也就是荷蘭著名的 NatLab - 飛利浦物理實驗室。

這個實驗室除了開發並取得螢光燈(或稱日光燈)的專利與技術，成為日光燈的市場老大，貢獻飛利浦照明超過七成的營業額，也擴展相關技術到X-ray雷射光產業，奠定了飛利浦醫療事業發展的基礎。除此之外，NatLab也發明了電晶體、開發無線電收音機、彩色電視機、電動刮鬍刀，音樂光碟片等先進技術。可以說飛利浦是在有了NatLab之後，才真正轉型由「燈泡產業的老二」變成一個專注產品研發與品牌創新的跨領域電子業老大。

##大量的「老二」- 成本驅動的紅海市場

看到這裡，有沒有覺得荷蘭飛利浦前二十年的「老二」策略發展跟台灣多家電腦公司很像呢? 台灣很多電腦公司都跟飛利浦同樣是以產品製造起家，早期也不太注重專利與授權，透過快速複製的老二策略，利用低成本優勢與低價來搶奪競爭對手的市場。但似乎台灣很多公司也很享受(或是沒有選擇)當老二的低價競爭優勢，沒有自有專利來產生產品差異化，只能透過不斷的擴充產能，來降低單位製造成本，希望能維持價格競爭力。當市場產生變化，大量的同質性產品產生供給大於市場需求時，龐大的定型化產品產能就可能會成為公司龐大的負擔。

##製造，品牌與通路

飛利浦雖然是以製造業起家，但透過專利與研發來逐漸建立起差異化的核心競爭優勢，並發展品牌來維持高毛利。當自有的生產製造已經不具成本優勢時，飛利浦也快速反應來做出關閉或出售自有廠房的決定，同時可以透過專業外包來維持相同品質的產品製造成本優勢，公司認知到唯有品牌與不斷創新的專利才是公司永續經營無法取代的核心競爭優勢。

即便已經是ㄧ線品牌，但飛利浦不像很多台灣品牌(或生產製造)公司對通路的偏好是”Sell & forget”(產品賣出收帳後就不管通路銷售與服務)，而是積極協助通路銷售，並維持多重通路策略與客戶服務。依照各地的市場狀況，可能會有直營銷售通路，實體展示通路與電子商務銷售等。

##台灣市場小所以不易培養出國際品牌嗎?

因為在荷蘭工作的關係，常會接觸到歐洲通路商與台灣的品牌，發現台灣有很多具產品研發或是製造優勢的廠商通常對發展品牌與通路常常抱持懷疑的態度，而僅能倚賴歐洲優勢通路商的品牌來決定台灣供應商的價格與通路策略。更有很多台灣廠商認為台灣市場太小，沒有國內市場支撐來培養出國際品牌，但真的是如此嗎?

荷蘭的飛利浦，或許就是個很好的例子，只要國家跟企業都有企圖心，也能提出有差異化的核心競爭策略，國內市場都比荷蘭還大的台灣，就算沒有產生像飛利浦這樣的跨領域國際品牌，應該也有機會在個別的領域發展出像樣的國際品牌與企業吧?

@@ACTIVITYID:405@@

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

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