詹宏志談當年的意外創業,一個決定讓他躲過網路泡沫
詹宏志談當年的意外創業,一個決定讓他躲過網路泡沫
2015.12.08 | 創業

放棄了券商建議的185元高股價,反而讓他躲過這一波網路泡沫!PChome Online董事長詹宏志出席2015青年創業與創新論壇,以「夢或者現實,創業的10個自問」為題,描述自己在40歲意外創業,從雜誌、網站變成入口網站的創業想法,以及在事業當紅時選擇用很低的價格增資,意外躲過2000年的網路泡沫。以下是他上半場的演講摘要:

我的創業其實不是一個好的例子,因為我是意外創業的,我參與網路產業的發展,也給了我一個有利的位置,其實我完全沒辦法給年輕的工作夥伴建議,我完全要聽他們的建議。這個情境是,我要強迫自己去使用所有網路應用,不然按照我的個性我不會去使用,例如Facebook一天要看50次、100次,要去熟悉其他人所做的事,我看報紙和網路得到訊息,大部分是在會議桌上小心傾聽我年輕同事說的。

所以我真的沒有能力給年輕朋友事業上的建議,而且不小心就會變得倚老賣老或者道德教訓。我其實是一個江湖上的老朋友,回想他當年犯的種種錯誤,回頭來想跟比較年輕的自己說,這是我所經歷過的,也許你不一定再有同樣的困惑。

##踏上意外的創業之路

我不是有決心的創業者,我的創業是個意外,小時候我父親事業失敗,家裡很困難,母親一直耳提面命,不要跟人去做生意,所以我一直是一個工作者,我是一個跋扈的員工和很有權力的專業經理人,我工作了22年,並沒有機會真的去創業。

那時候我失業在家,覺得自己生涯已經結束,是在家裡編書、寫書的個人工作者,結果我的朋友每天來敲門,希望我能幫忙他完成HOME COMPUTING雜誌的創辦,所以我每天去找人來談,可不可以來做編輯、廣告、發行經理?幫我的朋友一年後,跟別人談這個雜誌怎麼樣才是可能的,講到後來,我沒有說服了別人,而是說服了自己,所以我開始做PChome雜誌。

詹宏志
(圖說:PChome Online董事長詹宏志談起自己意外創業的經過。圖片來源:郭芝榕攝影。)

我已經工作了22年,都在出版業領域,我對出版非常非常熟,做一個出版相關的創業,不但熟悉很多原理,我做過大量的行銷工作。每一個我都留有每一天的交易紀錄,我是習慣看統計的人,我用它來做各式各樣實驗。

我做書的郵購,所以我花很多力氣去統計一個郵購廣告如果在報紙出來,周一、周二、周三的訂單分別如何,每一個廣告都有延續的時間,可能有四、五天是高潮。

我需要每一個周期的統計,也把氣候的因素加進來,例如下雨天會不會影響它的交易數?針對一個報紙做統計,再用第二個報紙做統計,看他們的差異,我用這個差異去討價還價,如果一個報紙20萬元的廣告費,可以帶來100萬的營業額,另外一個報紙3萬元廣告,如果只給我9萬營業額,我就會去跟他商量廣告費應該變成2萬3千元才對。盡量用數字的管理方式,讓我不是用想像和直覺的,雖然這次是我過去沒做過的案子,不過我想像他的行為可能有個模式。

##用數字來管理

我想出一個驚人的行銷架構,第一期賣49元,我辦雜誌時不是只賣49元,我還結合軟體去送,我當時想出一個行為,拿到一張光碟的經驗,不能代表有其價值,我去想說行為上什麼時候他會覺得有價值?

經驗上用商業完整盒裝,通常取得的東西是花錢的,希望用盒子裝費力找來的軟體,但如果用小塑膠袋裝會覺得毫無價值,所以要用很厚的商業包裝來做盒子。買的人會嚇一跳,49元買到一本300多頁的彩色雜誌,還有一個盒子,價值6千多元,雖然消費者不確定是什麼,但會趕快先買。

盒子一裝,使得一本雜誌的厚度是原來雜誌的5倍厚,所以我必須跟所有通路都講清楚,5萬本需要5台車子,7-11也不見得有位置。所以我必須找一個店,想像這樣的店位置有可能放在哪裡,找出幾種類型的店,做出圖樣,讓7-11發給所有店長,當雜誌來時可以這樣放。

當時我從雜誌延伸網站,每天都在想如何才能服務更多的人,身為做內容的人,我只懂網路做為媒體的一部分,我想我應該去做一個以內容為主的網站,但雜誌是月刊,我如何把內容放到網路上?文章在紙面看起來很好,放上網路也不會變壞,但是跟生活看起來是不對的,跟我的需求不一致,我不知道怎麼去調整我的節奏。今天看完文章,明天要不要再來?但是文章沒有更新,那下個月再來看的時候,可能會忘記,再來時是2-3個月後,所以網中如歲月。

如果要讓所有人記得更替的速度,最好的概念是即時,可是,實務上什麼叫做即時?今天Facebook、LINE都是即時,對當時生產內容的人來說,很難想像即時,最低限度的即時其實是每天,所以我覺得應該要有每日的內容,我的辦公室只有兩個人,做每日內容很困難,做到兩個員工完全無法下班。

1996年我跟中華電信租一條T1,同時間500人上來,伺服器不強,速度就會很慢。我們花了代價在頻寬上,仍然得不到快速的服務,使用者等三秒到五秒,他就不再來看了,我就覺得應該改成把新聞內容送到E-mail信箱裡去(編按:電子報)。

我做這件事,當時被很多人嘲笑,分析師笑我說,怎麼可以把一個對你網站有價值的流量推出去呢?我想的則是如果我真的有一個東西給消費者好處,他們一定會給我某種力量,這跟行業熟悉的邏輯不同。我怕他們不訂閱,所以每天送三個禮物,書或唱片,我每天都去要贈品,一個多月,網路訂戶來到15萬戶,超過我的實體雜誌。做為一個出版工作者,我覺得汗流浹背,某些事發生了,它的變化超越了我過去理解的印刷術,網路是新的印刷術。

我很幸運在創業的第一天就享受成功的經驗,可是杜書伍告訴我,要在財務上多做準備,建議我做增資,我當時也沒有財務的概念,他說,「做事業像是河上泛舟,有時平穩,有時就要遇見激流。」

如果我要讓服務有發展,不可能用雜誌所賺的錢去支撐它。我想起「河上泛舟」那段話,我當時不需要錢,但我覺得應該把公司獨立出來。當時全世界網路熱潮已起來,我的辦公室有全世界各式各樣的創投來敲門。同時最熱門的是如何去那斯達克上市,我投資了網擎科技,也有內部搜尋技術團隊,已經變成入口網站。

延伸閱讀:[Internet20] 詹宏志的網路探索part1:我的創業、還有亞馬遜的啟發

我做了很多服務,現在回想起來,當時做得太早了,例如我有網路硬碟,就像是Dropbox的服務,我是全世界第一個做網路信箱的,Yahoo比我整整晚了11個月。但是那時候沒有任何收入,沒辦法支持我們,使用量跟人數、流量越來越大,越來越快,那時候的網路服務很少,所有人都在找網路上有哪些應用可以用,只要有一點有意思的服務,使用者奔相走告,要取得流量比現在容易,現在做服務不要錢、送禮物,也沒有人理你。

##一股25元,反而在網路泡沫時救了我...

1998年網站分出來變獨立公司,做一次增資。當時三個流量最大的網站,奇摩、PChome和蕃薯藤三家都同時做了增資,奇摩用一股178元完成,蕃薯藤用一股187元完成,蕃薯藤當時的股東都是名人,包括Yahoo、德國出版集團博得曼(Bertelsmann)、中國時報等等。當時券商希望帶PChome去那斯達克上市,建議我們每股增資185元,我沒有經歷過網路泡沫的洗禮,所以我對這個價格很害怕,不知道要怎麼做出什麼結果面對股東。我跟同事商量,說我不敢要這樣的錢,這個錢對我來說壓力太大了。

我的營業額成長很快,1998到2000年,從2千萬成長到9千萬,營業額成長3倍,可是我一天會增加1萬5千個會員,每隔兩天半就要要買一個伺服器,所以賠錢的速度遠比營收增加的速度還要快。

我不知道185元的意思是什麼,所以我跟同事商量,可否容許我有不一樣的想法,我們可以拿一筆大一點的錢,度過未來可能的難關,但我們股份拿少一點,把增資股票定成25元。我完全不是一個有財務概念的人,但是這個決定後來在2000年時救了我。

2000年後,台灣網路公司的壓力來了,奇摩在壓力下賣給Yahoo,是很可惜的事,奇摩在台灣是擁有最高流量的媒體,所有的股東都財務退場了,沒有享受到後面網路倍數的成長。蕃薯藤合併到網絡數碼(Webs-TV),台灣最具代表性,歷史最久的網路公司就這樣消失了。

我當時把增資的股價設在25元,即使有網路泡沫,投資者也假設25元沒了,所以沒人理我,沒有把公司快點賣掉的壓力。所以我們有機會慢慢按照原來的摸索,經過很多摸索,流量那麼大、使用者那麼多,但是不知道怎麼賺錢,東試一個、西試一個,只要流量還在,現在我們有更多經驗知道流量如何轉換成錢,我們也更容易看得懂全世界如何把流量換成錢。

例如淘寶不收上架費,交易不收成交手續費,它全靠流量賺錢,因為有10億個物件,所以要讓物件被看見,就要買廣告、做假交易排到前面去,以分配流量成為主要的收入來源,等到他做天貓的時候,所有流量導入都要錢,錢就變得非常大,這是全世界網路公司一點一滴學習而來的,流量如何在另外一個角度裡變成收入的形式。

2000年碰到網路泡沫的激流,看到很多同輩的公司消失,我自己也有不少公司陣亡。做所有的創業目的不是一個想法(idea)而已,而是它後來怎麼變成一個架構,也就是公司組織,你到底是在賺哪一種錢?你到底提供什麼價值,取得人家交付給你利益的位置?那個位置確定了以後,整個組織是否圍繞著這個價值?甚至打造到每一個人都不要錢,也就是換老闆沒關係,因為它是一個組織,而不是一個人的才情和靈感。

延伸閱讀:[Internet20] 詹宏志的網路探索part3:曾經,台灣是全世界理解網路最高度的一個社會

##為了估值而賠錢拱營收,社會成本太大了

2000年網路泡沫化後,所有的網路公司都被當成騙子,台灣當時也有一些網站,對傳統行業的人來說無法理解。有個網站在賣手機,8千元買進手機,賣6千元,他說,因為只要有營收就會有估值,公司賠錢沒關係,因為當時大家都是賠錢的,賠錢不會變成負數。

這個邏輯我也不能說是錯的,只是房子從屋頂倒過來蓋到地基而已。這個概念在中國實現了,例如京東商城是經典的例子,劉強東講過一句名言,「誰給我一元毛利,我就開除誰!」他要快速擴大營業額,營業額才有估值,淨價60元,只能賣60元以下,賣61元就會被開除。

所以京東商城是一個一開始每年要賠10億美元的公司,只要營業額高速擴張,後繼投資人還是會相信這個能量。這個能量台灣沒辦法學,其他國家多半也不能學。中國有這麼大的期望值,如果有人冒出這個可能性,全世界還是有人願意賭。

今天京東商城還是不能賺錢,但它在紐約交易所的市值為700至800億美元,他完成了承諾,的確擴展得夠快,夠讓人嚮往。但是這花了很大的代價,因為同時間用同樣模式的人只剩下他一個,所以整個社會的成本也不小,4、5百家,每家都花了幾十億美元,只留下一家。

下半場演講全文摘記:「夢或者現實?」詹宏志創業的10自問
延伸閱讀:[Internet20] 詹宏志的網路探索part2:台灣市場一點也不小

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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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