台灣網路業者的中國機會
台灣網路業者的中國機會
2005.09.01 | 科技

張天立(博客來網路書店總經理)
單打獨鬥打不進中國市場

不管是媒體領域、網路產業、甚至是傳統產業,說穿了都要講究「經濟規模法則」的問題,大家來比市場人口數、比能力、比會員數。從這個角度看,網路是非常標準的經濟規模範本,經濟規模複製性的價值大得可怕。

國際化是網路業的宿命

網路有個特點是要國際化,不是在某個地頭稱王就好,要跨出國界才會是最後的贏家。你看這些網路界的巨人們一字排開,幾乎大家的服務都不斷地重疊,誰也不會跟誰客氣,這正是這個產業的特質,網路世界正轉為兩極化——大平台跟小平台,在大平台的爭戰裡,中型業者面臨無法生存或被併購的命運,剩下的就只能玩小的。
但國際化仍然有一些發展限制,例如還是存在文化上的差異。像中國幅員廣大,但基本上語言與習俗還是互通的,當然就有經濟規模複製的可怕性,加上地域夠大,因此不管eBay、亞馬遜、雅虎等為了打破文化限制,都是買了再說,而且說不定愈晚買愈貴,單打獨鬥真的不容易。

用決心與策略及早切入

台灣還是有機會切入,因為文化上還是相近的,端看決心和後面的執行力與能力。但我跟你保證有能力的業者絕對不多,而博客來目前也正在準備當中,我相信我們有很大的機會,一旦有決心,物流、金流等不會是問題,倒是切入策略以及步驟都要經過仔細規劃。要跟中國那邊的當地廠商合縱連橫不是簡單的事,台灣的模式帶過去不容易,能不能成功?我現在不敢保證,但是我覺得至少有辦法達到一定程度。
最重要的是要把眼光放遠,不論從網路還是文化出版業的角度,這市場都是往整合的方向走。我不會去想到底有多麼困難,只會想現在中國當地的網路書店業者怎麼做的,可以怎麼修改、突破或合作。總言之,相對於博客來過去十年及未來十年,今年底明年初將會有個大轉折。

林文欽(興奇科技商品部副總經理)
台灣優勢在中國不見得有用

從我們跟雅虎奇摩合作經營購物頻道的經驗來看,電子商務要經營成功有幾個要件,包括平台、行銷、人、供應鏈和周邊配合。電子商務是非常在地化的事業,除了平台之外,其他要素在中國都有很大的不同,連像雅虎這麼豐富資源的公司都在硬幹幾年之後,還是選擇與阿里巴巴合作,就知道困難度多高。
中國網路發展在成長上已超越台灣很多,廣大的市場尤其對電子商務有利,因為同樣的投資,可應用的幅員更大,所以那邊的戰況比美國、歐洲、台灣都還來的精采。至於我們有沒有實力去做這個夢,或是開始築夢,每個人就變得非常謹慎。
台灣現在真正有餘力去想是否要往大陸發展的業者並不多,主要就是幾家居龍頭地位的,會去思考這件事情,就像打仗一樣,一個有能力、功績顯赫的將軍才會想如何繼續拓展版圖,而不被邊緣化。
至於第二名以後的台灣業者,比較少想到這麼遠,因為光是在想如何和第一名搶市場就夠頭痛了,如果想說要從中國紅回來那更不太可能,反而更容易提早終結自己。因為在中國,你面臨的將不只是本土競爭者而已,還有被投注巨額外資的對手威脅。

充滿未知的中國網路市場

從最早的新浪,再來是網易、易趣、盛大、百度到阿里巴巴,每年誕生一個新強權、一個新富豪,都在力爭上游。看著外資不斷在中國「打越戰」,的確有點「人家吃麵,我們喊燒」的感嘆。中國是一定要去的,只是時機的問題,我們到底有什麼優勢?只能說我們有些成功過往和光榮記錄,加上嫻熟的細節處理經驗,但是這些know how或是商業模式是否在中國也能發生作用,我只能說也未必,因為中國太大、太深了,在台灣是優勢的東西,在那邊可能無用武之地。
今天在中國股價非常高或是高知名度的公司,整體表現和我們也都差不多,比如說台灣的雅虎奇摩就能力超強,但就是因為在台灣所以沒辦法這麼耀眼,這是很現實的!台灣和中國的網路公司同樣充滿熱情,也都認真打拚,但是中國的餅實在太大了,所以炙手可熱。

林坤正(康迅數位整合公司總經理)
態度要積極,行為要保守

網路無國界,但是網路經營是有國界的。一開始美國業者認為只要在美國成功,就可以把平台跟經驗複製到其他國家,但最後發現其實並不見得會成功。你看雅虎雖然在台灣、日本都還不錯,但在歐洲、中國就不這麼順利了,eBay走出美國之後似乎也處處碰壁,迷信總部的集中管理,反而喪失了在地化的成功契機。
我們看到許多美國網站在中國經營得很辛苦,而台灣的幾個重點網站,看起來也還沒太多具體動作,我想大家都還在觀望,而且謹慎。平台、技術都不是障礙,但因為市場差異,經營的know how不見得都適用。要進入中國不只有文化、習慣、做生意方式的不同,還有很多困難存在,例如在保護外資的部分法令上都不週全,加上強敵環伺,台灣業者如果要到中國去,目前看來要成為當地數一數二的機率真的不大。

先深入了解實際經營問題

雖然有一點「生不逢地」的感覺,但以Payeasy來說,前兩季的營收成長都達到五○%,台灣的電子商務市場在這三年內還會持續擴張,因此先固守好這裡的市場,應該是許多台灣電子商務業者的共同想法。
我在思考的另一個問題是,為什麼幾家大網站會在中國經營得這麼辛苦?我現在觀察的時間,比我在想要不要去做的時間多得多,因為我現在還看不懂,雖然媒體有很多報導,但是我覺得實際經營會有更多深層的問題。
網路使用者接近無國界,這是可以確定的,但是網路經營是有國界限制的,甚至比實體事業還來得大,所以如果問說是否想到中國發展,我的態度是積極的,但行為還是保守的。

周樹林(資訊工業策進會資深產業分析師)
台灣業者可以從B2B2C著手

基本上,中國網路的潛力是很大的,但是電子商務要發展完善還需要一點時間,因為目前還有很多中國人不熟悉網路(例如文盲),而中國在實體交易上的信任程度本來就不好了,更何況是用網路,就拿中國現在許多的支付寶、安付通等機制來說,在金流信任上扮演重要角色,可是這種機制在台灣就沒有這麼明顯的被需要,說明中國那邊要發展成熟的電子商務還有一段距離。
目前看起來,中國網路公司有能力到美國上市的都是經營入口、資訊類的網站,還沒看到有任何專門類別的電子商務網站能這樣蓬勃發展。現在中國電子商務發展比較快的,多半是一些不需要物流的型式,例如手機圖鈴下載、音樂下載等,而真正B2C的型式還要視金流與物流制度的配合才行。
根據我們的研究,台灣的電子商務市場在往後兩年應該還會有五○%以上的成長,而且女性消費成長力道將更強。至於說台灣業者要如何也能成功進軍中國市場?或許這方面會比較困難一點,因為台灣的電子商務公司比起國外的規模,本來就比較小,也並未掌握什麼特別的獨門技術。
不過還是有機會,也許從「B2B2C」發展是不錯的方法,後面的B2C是中國業者,而台灣業者可以成為最前頭的B來支持。以電腦界為例,台灣的廣達就是前面的B,後面的B則是IBM,類似的模式如果應用到中國電子商務市場,我想應該是一個台灣業者可切入的角度。

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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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