[專訪] 台灣賣家前進越南深耕6年,跨境電商3大教戰守則
[專訪] 台灣賣家前進越南深耕6年,跨境電商3大教戰守則

跨境電商越來越熱,東協十個國家6億人口的共同經濟體AEC就在12月剛上路,不僅比歐盟的人口還多,經濟成長率也比美國大。而東南亞網路使用者有2.25億人,對電商及網路服務來說是個大市場,再加上15至35歲龐大的年輕人口超過60%,人口紅利帶動中產階級的消費力。先前也有文章指出,東南亞電商起飛,最大通路Lazada為何獨缺台灣賣家?

**這個6億人口的市場大餅,對台灣賣家來說,究竟是不是看得到吃不到?在這種情況下,到底該如何進入東南亞市場?**百悅國際創辦人湯梓郡,在台灣有6年電視購物經驗,2009年前往東南亞市場發展,在越南賣女性用品與生活用品已達6年時間,是少數有電商操盤經驗的台灣賣家,也成功進軍越南電視購物,創造出符合在地需求的產品。《數位時代》請他分享對跨境電商的看法如下:

如果問我:「東南亞市場大不大?」,我的答案是肯定的!但要回過頭來想一個問題:**在台灣經濟景氣的時候,你的產品在台灣是否熱銷?在不景氣的時候,也有熱銷的產品。關鍵就在於你的產品有沒有正中當地的需求?**越南人愛吃的「鴨仔蛋」(把在蛋內部成型為小鴨,但是尚未完全孵化的鴨蛋直接水煮),免費送到你桌上,你能接受嗎?換個角度想,台灣有名的「臭豆腐」或「蚵仔煎」,拿到東南亞,當地人也不一定能接受。

圖說明
(圖說:越南年輕人消費力崛起,到當地發展還是要投其所好。圖片來源:數位時代。)

建議1:投其所好,產品力是關鍵

一個產品在東南亞是否能熱賣,需要驗證的過程,所以平台與供應商在產品開發與定位,也要能夠「投其所好」,這樣平台才能賺到利潤,供應商也才能衝出數量。其實賣產品到東南亞,跟在台灣賣東西相差不大,還是要回歸「三隻腳」理論,不外乎跨境平台集客效益、是否符合當地需求、產品與價格競爭力。東南亞6億多人口的市場,這三項看似簡單,但需要電商平台與產品端共同努力,只有供應商的產品賣出去,跨境平台業者才能跟著賺錢,共存共榮。

此外,**商品力重於一切,商品力不是指產品品質有多好,而是能符合讓當地消費者有欲望掏錢並有能力購買的產品。**現在進入東協市場容易,不過因為各產品供應商領域不同,要在東協市場銷售亮眼,要先繳點學費累積經驗,才能找出成功關鍵。

我認為在不景氣的市場一樣有熱銷的產品,在景氣的市場裡一樣有賣不動的產品。台灣平台與廠商的機動力與應變能力絕對比外商與當地供應商還要強,但是,想要抓住東南亞市場6億人口的商機,想要前往的平台業者與廠商必須先做足功課,多以當地市場思考,並與在地廠商配合,了解在地人的需求。

台灣會賣的產品在當地市場不一定能賣,台灣市場不能賣的產品,當地不一定賣不好,要怎樣在有限的資源內打這場仗,絕不能只是口號而已,為當地量身打造的產品,才有機會勝出。

建議2:找到賣得動的價格帶

10年前流星花園F4旋風橫掃東南亞,當地人對台灣產品有深深地愛好。但近年受日韓兩國國家政策性投資的緣故,日韓文化大量置入,再加上東協優惠關稅,產品進口成本自然比台灣低,是日韓產品的優勢。

而在台灣賣的產品價格本來就不低,台灣廠商設定當地價格的方式,往往是把台灣定價加上運費和關稅,但如果要在網路上賣得動,就要有C/P值高的價格。在星馬等GDP較高且華人較多的國家,由於文化上與台灣較為接近,所以MIT台灣品牌進入市場上明顯容易許多。

然而,在東協13個國家要如何行銷?如何增進台灣廠商的利潤空間?都是廠商必須去研究和克服的挑戰。這也是台灣政府部門在國家品牌力需要再加強之處。

若是以跨境電子商務來分析通路,主要會上網購買的族群以20-34歲的年輕人族群為主,又以年輕上班族較具購買力。東南亞這幾年因網路快速發展,外界資訊吸收得也快,所以在產品消費上懂得時尚,平價(低價)時尚是網路上最主要的消費趨勢,要回推這些上班族的收入,才能找到他們消費得起的產品價格。

跨境電商,aCommerce提供  
(圖說:台灣廠商在跨境電商常有定價的迷思,加上關稅和運費之後,往往價格很難跟在地競爭。圖為示意圖,aCommerce泰國倉庫。圖片來源:aCommerce提供。)

建議3:五大角色必須各司其職

我從產品經理、平台業者、小供應商、大供應商、品牌代理商等五大角色建議如下:

1、台灣跨境平台業者的產品經理(PM):
請以台灣通路操作累積的經驗值,加上對當地國家文化民族性、使用習慣及接受價格帶深入研究。一般台灣平台業者較無此經驗的累積,但要抽產品銷售的利潤比例,一定要做此功課,這才是產品經理的價值所在。台灣供應商已經很可憐了,請給予正確的資訊去打市場,而不是用模擬兩可的方式去測試市場。

2、台灣跨境平台業者的高階主管:
請記住在不同文、不同種的地區,「位置越高,看不到的地方就越多」,此時必須提供更多資源給第一線作戰的PM,讓他們了解所負責國家區域的文化與價格接受帶,這樣才有辦法事半功倍,與廠商共同成長。

當產品力與豐富性足夠後,接下來要思考在當地的集客方式,你的平台在當地一定要有人來瀏覽,如何誘使他們購買很重要。因為網路平台跟百貨公司專櫃銷售不同,沒有銷售人員面對面死纏爛打,當地人對外來的平台不熟悉,請思考如何建立消費者在你平台上消費的動機。

3、產品規模較小的供應商:
可以的話,請買機票到當地走一趟,感受一下在地的人文氣息,與氣候的特殊性。到當地百貨公司、超級市場走一趟,花一天觀察他們產品購買的嗜好、接受怎樣的價格,針對你的產品領域做當地的實地研究探討。很重要的是,要驗證你的產品到當地會不會因氣候及其他各種因素變質或發生變化?還有你的產品是否能讓當地人接受和喜愛?要落於多少價格帶才能讓當地人願意掏錢購買?

4、中大型產品品牌源頭供應商:
建議當地找代理商或落地經營,整批進口,當地檢驗及認證程序需先確認流程。如此一來,在產品銷售及通路鋪陳會更容易操作,在品牌行銷預算及經營,也能在當地做有效運用。

5、品牌產品代理商:
要先思考當地是否已經有代理商?以及類似產品在當地的定價與銷售情況怎麼樣?東南亞當地似乎還沒有水貨平行輸入的概念,所以必須事先確認,才能避免為了要進東南亞市場而白忙一場。

延伸閱讀:

  1. 越南崛起中!電商跨境必須知道的五大挑戰
  2. [跨境電商]四張圖,看懂東南亞電商環境

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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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