下一個內容革命的起點?Medium:深度、完整、優雅的寫作平台
下一個內容革命的起點?Medium:深度、完整、優雅的寫作平台
2015.11.12 | 科技

圖說明

敏銳地抓住了兩次改變新媒體世界機會的這個人,找到這個問題的答案似乎是天經地義的。怎麼讓碎片化了的世界,回覆完整?怎麼讓人們從氾濫的低品質的資訊環境中解脫出來,找到一處閱讀與寫作的淨土

部落格在美國的興起,得益於網路技術的發展。部落格的原型早就以個人託管主頁、個人網站的形式出現了,但真正掀起風暴,是在1999年伊凡‧威廉斯(Evan Williams)推出了他的部落格平台 Blogger 之後。

有人說他是部落格的創造者,這是誤傳。他不是什麼著名的部落客,他的貢獻與歷史定位,是創造了部落格出版工具,創建了部落格平台,他是解放部落格的那個人,是把槍發放到「起義」的部落格手中的那個人。他自己,從來就算不上一個去衝鋒陷陣的部落格戰士。甚至,作為一個領軍人物,他在闡述自己的部落格思想的時候,都會碰到一些小小的障礙。

不過,對於部落客伊凡‧威廉斯來說,這絕對是一件好事。因為,如果他是一個做內容得心應手的部落客,他無法積累起數十億美金;正是因為他是一個矽谷工程師,掌握了數位時代神奇的密碼,他才有可能成為一個真正意義上的巨人。這是一個工程師的世界,工程師的世紀。

伊凡‧威廉斯創造的這個部落格平台,使所有人都可以方便地利用這個內容發佈平台成為後來所謂的「自媒體人」。從這個意義上講,他當然是部落格的創造者。我 2002年 寫的《部落格論》描述了當時的盛況。在 2003年 為方興東的書《部落格》寫序的時候,我提出了一個「五零門檻論」。部落格或者自媒體的所有意義,就在這五個零。

零成本、零技術、零時差、零許可、零編輯的個人意見平台,無論它叫個人網站,叫部落格,還是叫其他什麼名字,肯定會以這樣那樣的方式影響、干預、騷擾、破壞社會。

**它可以是一種全方位的積極的建設性力量,也可以是一種毀滅性的破壞力量。**而新技術提供的種種前所未有的可能,正在不斷強化這樣一種力量。對這樣一種力量視而不見,是荒唐的。

「5 零門檻論」描述的部落格,事實上是有門檻的,作為自媒體平台,部落格的門檻不僅存在,在今天看來,還相當之高。在部落格以後,全球的IT人不斷地、有組織、有計劃、全方位地改寫了這個「5零門檻論」,把各種各樣、形形色色的門檻不斷降低,從而催生了數不勝數的新媒體傳奇。

圖說明
圖片來源:Zenspa1 via Flickr, CC License

以降低文字發佈門檻為目標的推特,以提供圖片發佈、編輯、瀏覽便利為目標的 Instagram ,以降低視頻發佈障礙、提供視頻聚合空間為目標的YouTube,層出不窮。第二代進一步強化了社交傾向的部落格浪潮方興未艾,至今仍然在不斷地推陳出新,直至把門檻降低至無限接近於零。當即時通訊工具 IM 與部落格相結合的時候,也就是大家看到微信上的公眾號的時候,這一個過程達到了高潮。

伊凡‧威廉斯在這一過程中再次成為先鋒。自然,這一次,他出現的時候,仍然不是部落客(寫部落格的人),或者微部落格(寫微博的人),而是創設新的革命性的迷你的部落格平台。他再次搭建了一個舞臺,供人們表演,他再一次把更多的槍,發放到了更多的人手中。這一次,你只要會寫幾個字,就可以表達自己。他的由失敗的部落客衍生而來的推特,成了全球範圍內第一款可以即時顛覆這個世界的文本資訊工具。雖然140字元的限制,讓推特像維納斯一樣,在深度優雅傳達方面只能自殘,但是,這也大大降低了作文的成本與門檻。不會寫作文的人很多,不會寫字的人,很少。推特,以及更強大的臉書、微信們真正做到了,讓每一個人,都有機會在網路空間「出版」(Publish)自己。

推特把部落格的門檻降到接近於零,自然而然地成了第二代部落格的巔峰之作。當行動網路時代來臨的時候,140 字的推特把這個世界完全碎片化了。當然,這不是終結,這僅僅只是開始。推特在更為強大、包容、無所不能的強社交媒體,比如 Facebook、微信面前,只能發抖。

這個一手肢解世界,使碎片傳達成為世界標準的人,自己也會被撕碎。不久,伊凡‧威廉斯被公司內部的權力傾軋逐出了推特。對於威廉斯來說,這也許是件壞事,但是,對於新媒體來說,這卻是一件天大的好事。這讓威廉斯不得不把部落格和推特作為過去的驛站,他必須重新出發。他在這種情況下,再次面對那個亙古不變的問題:「你是誰?你從哪來?你到哪去?」

敏銳地抓住了兩次改變新媒體世界機會的這個人,找到這個問題的答案似乎是天經地義的。怎麼讓碎片化了的世界,回覆完整?怎麼讓人們從氾濫的低品質的資訊環境中解脫出來,找到一處閱讀與寫作的淨土?這就是他思考的問題,也是他選擇突破的方向。

威廉斯肯定沒有學過周易,但是,他顯然知道物極必反,知道某種趨勢在達到極致之時,必須、必然遭遇逆轉。一個分別以自由獨白工具、碎片化傳達神器幾乎摧毀了專業主義新聞價值的新媒體強梁,突然搖身一變,將成為高舉高品質內容大旗的傳統精英傳達的拯救者。這是十分具有諷刺意味的。而這,正是邏輯,沒有人比威廉斯更能理解,優雅、深刻、完整、無畏的傳達,是多麼重要;相比較於碎片、任性、無賴、無恥的吐嘈,具有多麼明顯的意義。

這就是我理解的 Medium 的背景。

伊凡‧威廉斯本人是一個非常愛寫部落格的人,現在仍然成天泡在 Medium 裡,不斷地給大夥兒寫的文章點讚並推薦。但他絕對算不上一個好的部落客,因為,直到今天,他也沒有把他的 Medium 說個明白、透徹,呵呵,可能原因不是他說不好,而是他沒有想好。但是,他的確沒有能夠明確地傳達自己,把自己的思想完整無誤地表現出來。無論是以文字的形式,還是以產品的形式。因此,惹來從業界權威至草根部落格數不勝數的冷嘲熱諷。

我讀完了伊凡‧威廉斯寫的幾乎每一篇文章,並找到了不少伊凡‧威廉斯的訪談。他的諸多表述是經典而有深刻的,但無一例外全部都是碎片式的,有時甚至是自相矛盾的。這與出身於紐約時報的喬納森·格里克,在杜撰 Platisher(平台型媒體)一詞時的深謀遠慮及精准傳達比起來,相差太遠。但是,對於一個 IT 天才,你不能在傳達方面要求太多。從喬納森·格里克連續創業連續失敗,而威廉斯連續創業連續成功來看,表達能力根本無足輕重。

新媒體需要沉澱了。
圖片來自:Juan Iraola via Flickr, CC license

2014年11月19日,威廉斯在一場會議中,和著名的矽谷部落客歐姆·馬利克(Om Malik)對談了35分鐘,主角自然是他的Medium。但聽不出什麼門道來。不過,他的這次聊天,使我對於他想法的理解更為清晰了。他兩年來反覆地、若隱若現地在說的一個意思是:新媒體門檻已經夠低了,現在是考慮加高門檻的時候了。這與方興東說的人人傳播願景已經成為現實,新媒體需要 **「沉澱」**的思路如出一轍。

門檻已經無限接近於零,是時候了,是逆轉這一過程的時候了?

當一些人以裝瘋賣傻、裝模作樣、裝嫩賣萌的方式,在「機構自媒體」中委曲自己向用戶極盡獻媚的時候,那個把全球的媒體精英打得滿地找牙的「工程師」伊凡‧威廉斯,華麗轉身了。全世界都看著他,但不明白他在做什麼。

文章來自:36 氪

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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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