東山再起!好久不見,網路第一代創業家賀元
東山再起!好久不見,網路第一代創業家賀元
2016.02.17 | 人物

賺錢是一回事,人生也要有點意義

圖說明
賀元,1972年生,曾就讀交大電子系。曾任資迅人共同創辦人、北京酷樂音樂總經理、E2Technology創辦人。現職為Light Harmonic創辦人。

2015年末,久未在台灣媒體前現身的賀元,出席創業活動MOSA,被媒體團團包圍,雖然他當天早上5點才下飛機,但神采奕奕,容光煥發。他曾經是創業金童,公司卻因為經營不善負債倒閉,而今,他微笑閃露,東山再起,從當年的失敗與傷痛,轉為淡定沉穩。

「其實,我並不想成為時代的一個符號,但它就是發生了,我也承認,當時我就是一個大失敗。」賀元說。

1995年台大商研所與政大企研所學生──賀元及薛曉嵐等人以50萬元創辦「資迅人」,隔年並推出網際搜尋軟體IQ,全球賣出800萬套,讓資迅人一夕成名,引起外界關注,成為英特爾唯一在台投資的團隊。風華正茂的兩個年輕人,未到30歲,被媒體捧為創業「金童玉女」,手握英特爾1億元台幣的資金,揮軍插旗,資迅人前景一片明朗。

2001年4月,資迅人因股東不願再加碼投資,資金燒完後,負債1億元倒閉。消息傳出震驚網路創業圈,當時各媒體無休止無窮盡,大篇幅報導資迅人倒閉一事,嚴厲指責賀元的不善經營,就連賀元去巷尾麵攤吃個飯,電視新聞都在播報相關新聞。

「剛開始的狀況,我們要找買主,有點像是『人畜勿近』,所有人都躲著我,媒體也都拼命K我,說我們是新經濟失敗的典範,當初怎麼捧你,現在就怎麼K你。賀元這個人已經黑到不行,誰靠近誰就被K。」2001年接受《數位時代》採訪的賀元這麼說。

資迅人迅速走紅又急速殞落,成為台灣網路創業史上的慘痛故事。

「我被電得很慘,沒有什麼比這更慘的事了。當然難過,但難過又幫不了什麼忙,要是難過真的可以解決事情,那倒是可以多難過一些。」如今,14年過去了,在五千一百個日子的時間長河裡,賀元的憂傷沮喪早已消失殆盡。

是音樂陪伴賀元走過創業高峰與低谷,讓賀元從創業失敗的憂傷中站起來。賀元和音樂結下不解之緣。古典音樂一直是賀元的精神糧食,他喜愛有鋼琴怪傑之稱的顧爾德(Glenn Gould)的作品。

##古典樂迷,醉愛《郭德堡變奏曲》

賀元從大學時期開始就對巴哈(Johann Sebastian Bach)著迷,光是巴哈名曲《郭德堡變奏曲》(Goldberg Variations)就蒐藏了20到30種版本,「一般人聽到大概會睡著吧!」講到音樂賀元像一個小孩似的大笑起來。

賀元最近十年的職涯生活,也和音樂脫離不了關係。2005年賀元任職音效晶片IC設計廠驊訊電子,並且負責線上音樂平台iPeer營運,兩年後離開驊訊電子。

接著2011年賀元在矽谷建立音響公司Light Harmonic,並以售價3萬美元的高檔發燒音響Da Vinci DAC聞名矽谷。2013年推出Da Vinci Dual DAC,不但具有384 kHz傳輸的USB DAC功能,還配有DSD解碼功能,奪下2013CES創新獎項。

「我喜歡音響,我自己本身就是發燒友。在資迅人時期,就會自己組裝音響,當一個Maker,玩擴大器(Amplifier)。」而賀元對真空管音響情有獨鍾,尤其是德國知名品牌德律風根(TELEFUNKEN),真空管曾經在無線通訊、音頻放大、工業自動化領域獨領風騷,直到半導體工業出現。

真空管發燒友:它的聲音有種魔力

「真空管聲音,有一種魔力,聽過之後難以忘懷。」德律風根真空管音色甜潤細膩,小巧玲瓏的精緻外觀,成為賀元的最愛蒐藏品。「德律風根重要的型號我都有,例如RS241,這是德國在一次世界大戰潛艇裡用的,全世界僅有100多對,我有6對。」

賀元閒暇時間就會在eBay找尋真空管的蹤跡,就像蒐集一張張絕版郵票那樣。他找了一個櫃子蒐藏這些珍寶,一個月會有兩次,把真空管們拿出來聽聽,但賀元不敢太陶醉,因為真空管是有壽命的,「一根僅能使用2,500小時,用完就沒有了。」賀元一臉疼惜地說。

「就像20年前我做Internet,是因為我喜歡玩,不是因為Internet很Hot。以前我坐計程車,我和司機解釋了老半天,司機還是聽不懂,我的公司在做什麼?最後司機問我你是在宏碁做電腦的嗎?」

1995年Internet這些詞根本不紅,但就是因為喜歡Internet,所以跳進了這個產業。音響產業也是如此。

為了更理解市場需求,並且讓樂迷能對音響產品有更深了解,賀元現在每個月參加兩到三場音響展(Audio Show)。「*你這個產品,為什麼要做成這樣?真正和使用者接觸,和1千人聊怎麼做下一代產品。*我和他們聊柴可夫斯基(Peter Lynch Tchaikovsky)交響曲,我說第五號、第六號還是哪個好?和我交談的朋友很驚訝,喜愛音樂的我很容易打入這圈子!」

有一次,賀元飛到了歐洲,開著車從德國一路開到北部港口,把車運上渡輪。然後到了挪威,這是最讓賀元難忘的一次音響展之旅,「賺錢是一回事,人生也要有點意義。」賀元說。

圖說明

賀元對音樂、對音響,深深著迷,於是毫不猶豫一頭栽進音響領域,在前方領導他的不是成功,也不是金錢,而是熱情與直覺。

我有Tesla,但不滿意它的音響

賀元因為不滿意Tesla Model S原裝音響,帶領團隊Light Harmonic推出Model S Premium Audio, LH Edition,讓追求更好音樂體驗的車主付費升級。「排隊排了七個月,終於等到Tesla Model S,但Tesla內的音響改了會更好。」賀元說。
Model S Premium Audio最大特點在於省電的揚聲器,整組音響系統,除了能減少50%的電力消耗,更能減少91%電力傳輸浪費。

「揚聲器由來自德國、瑞士、日本等世界頂級零件組成,提供Tesla車主最棒的音響品質。」賀元說。Light Harmonic的省電技術,讓Tesla並未與常見的BOSE等音響老品牌合作。

自己要相信自己的產品,若你自己都沒有信心,怎麼說服別人。」賀元對於自己一手打造的產品非常自信。賀元對音樂,對音響,深深著迷,於是毫不猶豫一頭栽進音響領域。在前方引領他的並不是成功,也不是金錢,而是熱情與直覺。

攝影/郭涵羚

往下滑看下一篇文章
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。

qnap2.jpg
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。

qnap3.png
「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

登入數位時代會員

開啟專屬自己的主題內容,

每日推播重點文章

閱讀會員專屬文章

請先登入數位時代會員

看更多獨享內容

請先登入數位時代會員

開啟收藏文章功能,

請先登入數位時代會員

開啟訂閱文章分類功能,

請先登入數位時代會員

我還不是會員, 註冊去!
追蹤我們
台達電全解讀
© 2026 Business Next Media Corp. All Rights Reserved. 本網站內容未經允許,不得轉載。
106 台北市大安區光復南路102號9樓