誰說台灣創業環境不好?這裡是佔盡天時、地利、人和的創業天堂
誰說台灣創業環境不好?這裡是佔盡天時、地利、人和的創業天堂

台灣的創業環境到底好不好?面對這項提問,每個人都有不同看法。日前,一篇外國網友針對台灣創業環境的討論串在網路上引發爭議,而在美國接受高等教育並擁有豐富工作經驗的連續創業家貝克菜也撰文反擊。他認為,台灣近來興起創業風、政府補助多且稅率條件好,另外,不僅人才不輸歐美,台灣還佔盡與中國之間的語言和地利之便。雖然金流和政策尚待克服,但台灣其實是一個「創業天堂」。

本文出自貝克菜個人Facebook頁面,經作者同意、《數位時代》編輯後刊登。

[台灣到底創業的優勢在哪裡]昨天看到了X轉PO一個外國人發言攻擊台灣的創業環境. 讓我看到了非常不爽, 決定寫一篇文來反擊, 同時我希望能導正一個”台灣創業環境不友善”的觀念. 最後, 我希望這篇文能夠帶來的是正面的能量.原文 -...

Posted by Tony Tsai on Friday, March 11, 2016

台灣,我只能說,是一個佔盡了天時、地利與人和的創業天堂。(除了一些金流跟政策上的小困難要克服)

天時:台灣鼓吹創業風,政府補助很多,再加上台灣的稅率跟歐盟、美國相比,簡直不能比。
地利:創業,不外就是兩種,服務型創業跟產品電子商務。

#台灣人才絕對不輸歐美

我先說服務型的創業好了(非我強項,所以可能不是100%正確),新創服務型創業大部份一開始是沒有營利的,所以比較需要多一點的資金才能夠轉動。(服務架設,人才跟第一批使用者的獲得)

人才的部分,接觸過這麼多的外包後,我發現臺灣的人才「絕對」不輸歐美人才,但是有一個先決條件,就是你產品規格要開好,然後你要做某方面的引導。(也是一個領導人該做的事)

在技術上,台灣的確是落後歐美一小截,但是我不認爲這是因為人才不夠優秀,我認為是因為語言上的障礙。很多技術跟服務其實先開發出來的都是歐美,所以最早期只會有英文資源。畢竟英文不是台灣的母語,所以台灣工程師在接受上還是會感到吃力。但是只要技術一成熟,開始被翻譯成中文時,台灣人在迎頭趕上的速度,跟熟了後的轉向開發,真的是看了都會覺得吃驚。

其實這也是為什麼,很多神級的工程師,他們英文講不好,可是看API文件、國外論壇,甚至原文書籍幾乎是沒有問題的。因為他們也知道,很多新資訊只有國外才有,他們知道要去哪裡挖掘。這些,就是台灣人才強大的地方。所以,你只需要做某方面的引導。

另外一點,不用我說各位也知道,美國請一個工程師費用很高。我之前住北卡跟德州,一個工程師的薪水一個月15萬台幣跑不掉,更別說矽谷了。國外請一個,台灣可以請三個。以CP值來講,台灣簡直是爆表。國外請個全端的月薪要25萬台幣起跳,台灣可以直接切開,請個設計、前端跟後端,一個月了不起15萬。只要溝通做好,一樣如魚得水。有多少外商公司是直接把RD創業團隊設在台灣?理由再明顯不過了。

圖說明
圖片來源:Chris via Flickr

#鄰近中國,台灣佔盡地利之便

接下來講產品電商型創業。

電商型創業的成敗,決定在於你的產品有沒有市場,所以找產品,是電商創業的成敗關鍵。

美國這幾年很流行阿里巴巴找貨、Amazon寄倉型的微創業,這模式創造了不少成功的美國公司。表面上看起來光鮮亮麗,可是各位知道這模式有多大障礙嗎?

很多大陸工廠英文不好,外國人中文不行,溝通是個問題。另外,阿里巴巴上很多騙子收了錢直接消失,很多爛工廠出了貨完全不符合規格,還有產品到歐美的運費......。

可能很多人沒辦法知道有多少外國人走這條路是鍛羽而歸。去各大Amazon創業論壇、Facebook群組走一圈,不難發現這些問題比比皆是,同樣戲碼天天上演。

我的美國朋友就很怕工廠騙他們,請我去幫他們溝通,出機票錢請我去幫他們驗貨。就只因為他們真的沒有這個本事到一個語言完全不通的國家去做這樣的事情。

各位有想過,這些細節,對一個新創的電商公司有多重要嗎?基本上這些細節是可以直接左右一間新創公司的生死。

可是對台灣來說,這就是我們的地利。

1.語言通,溝通完全不是問題。
2.大陸很多產品展,可以直接飛過去看、找產品,直接進一票進來測試,成本運費都不太高。
3.工廠產品製造好,直接飛過去驗貨,不好直接拒收重做。

在台灣創業,你可以直接把你的風險用最少的錢跟精力降到最低。這邊「創業環境」可能不好,但光是地利跟先天條件,就打趴了半個世界。

風險控管,不就是創業起步最重要的嗎?

#台灣廣告費便宜,方便精實創業

再來是第一批使用者的獲得。

不論是服務型創業也好,電商創業也好,等你產品好了、系統蓋好了,你要做的就是獲得第一批使用者跟開始找人買你的產品。

我們今天是創業,不是開課。開課很簡單,舉個手、旗子搖一搖,課就滿了。可是創業不一樣,我們要做的是把我們創造出來的產品/服務,送到每個需要的使用者手上。我們要做的是征服世界。

第一批產品/服務出來時,最難的是什麼?找出你的產品/服務客戶群輪廓。這時候你要下廣告,用廣告來換取數據資料,要知道到底哪些人會買單你的產品跟服務。你要執行的是AARRR裡面的A,Acquisition。

給各位一點廣告費上的細節好了。東南亞的廣告費是台灣的一半,歐美的廣告費是台灣的2.5倍到3倍。

台灣起步,產品/服務輪廓、客戶群都抓定了,再去擴散到其他東南亞國家。最後,再以優化好的廣告,網站跟穩固的基礎去打歐美。或許民俗風情會有所不同,但是基本上會用同樣產品跟服務的客戶群差異不會太大。

各位知道這樣走,可以為剛創業的你,省下多少錢嗎?

今天我沒有家財萬貫、沒有天使投資,一步一腳印地走,我只能走精實創業路線。我在台灣蓋了兩間公司,台灣的環境跟廣告費讓我覺得資金上真的完全不是太大問題,因為風險可以沈穩控管,人才CP值高,廣告費便宜讓新公司容易獲利。

對於懂中文的你跟我,在這塊寶島上佔盡了這邊的天時地利人和,你真的覺得還有比台灣更好的創業地方嗎?

可能是矽谷吧,如果你的目標是加入別人的創業團隊,或是你有龐大的資金想要拉攏第一線的人才。

關鍵字: #創新創業
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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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