[Meet創業之星]深信體驗價值更勝共享經濟  Klook深耕亞洲目的地旅遊市場
[Meet創業之星]深信體驗價值更勝共享經濟 Klook深耕亞洲目的地旅遊市場

在東非模里西斯出生長大、到美國求學、然後進入香港金融界工作,旅行,對Klook客路共同創辦人王志豪與同樣出身香港金融業圈的另一位共同創辦人林照圍來說,都是再自然不過的生活方式。尤其身處觀光與商務要塞的香港,無論是因應商務需求出差,或者是在高壓的金融工作之餘爭取假期出國放鬆,對他們而言都是家常便飯,只不過他們發現無論是機票或者是飯店的預定,都已經具有很方便的平台,但是「行程」卻沒有很妥善的解決方案,因此從中觀察出旅遊業創新的機會,進而發展出目的地旅遊行程平台-客路。

圖說明 圖說:Klook客路網站

#用理性分析拆解感性經濟 找出體驗價值與優勢

在王志豪的旅行經驗裡,印象最深的目的地是尼泊爾,原因除了當地的風光景色吸引他,這一趟前往尼泊爾的旅行規劃,以及針對行程與旅行業者「討價還價」的過程,也花費了他相當多的時間,金融背景出身的他,格外重視旅行的「價值」-除了價格,還包括花費的時間成本,更重要的是最後得到的體驗,這趟旅行也成了他投入旅遊新創的靈感。

結合自己在投行工作經常接觸評估的消費性產品經驗與投資分析專業,他分析比較了美國的旅遊與消費性新創服務,一度也考慮過選擇P2P形式的旅遊服務創業,但是王志豪認為,旅行服務是非常細緻、主觀、具有生命的,相較於Airbnb的交易物件是具體的房屋、空間,共享經濟模式並不完全適用在活動或者體驗行程上;另外與中國「包山包海」的旅遊新創服務不同,客路希望專注做好一件事情,那就是提供優質的行程,便利的選擇與訂購服務,透過去中間化讓價格回饋給消費者及供應商,讓「與客路一起旅行」成為旅行者心中最美好的體驗。

#鎖定亞太市場的行程與客戶 獲高滿意度及回購率

為了提供完整的線上體驗,客路自2015年6月份起已完成全平台的佈建:包括網站、iOS、以及Android App;平台上提供33個城市的旅遊行程,地區以亞洲為主,最遠的旅行目的地則有王志豪的家鄉模里西斯。旅行者只需要選定目的地、想要體驗的項目、日期以及人數,就可將訂購的行程收入自己的旅行規劃中,安心出發,痛快享受;另外在供應商端則提供「Klook Partner」App作為接單、訂單與庫存管理、以及電子驗票等工具。除了多樣化的目的地及行程選擇外,考量到現今自由行旅客在規劃行程時的習慣,往往會保留50%的行程留待出發前夕、甚至是到了目的地才開始後續的規劃,因此客路主打的「極速確認」服務特色,讓旅行者能夠享受到接近即時決策、即訂即享的服務,在消費者的意見回饋中也備受好評。

目前客路已經擁有超過100萬的用戶數,其中有60%的訂單都來自行動端,50%的用戶主要來自大中華區,而40%的用戶則來自東南亞。因為重視體驗價值,所以服務頗受消費者肯定,平均每月有10-15%的訂單都是重購的客戶,在社群媒體以及旅遊論壇中也都獲得消費主動回饋正面的評價及口碑。

#審慎評估追求高品質 用深耕取代高速擴張

客路的團隊成員主要位於香港、深圳、與台灣,分別負責行銷推廣以及產品開發,對團隊來說,台灣是一個很重要的旅遊目的地與關鍵市場,因此經營團隊格外看重。談及未來的計劃,王志豪表示,2015年剛完成A輪的募資,今年則將繼續下一輪的募資,以利接下來計劃的逐步執行到位。在成立之初暫時未將中國城市納入提供旅遊行程目的地的客路,預計2016年第3季會開放中國的目的地,提供給非中國地區的旅行者(繁體中文及英語用戶);對於其他產品線的擴充保持開放與可能,但仍會圍繞在「目的地」的需求,不會推出如機票、酒店住宿等標準化的產品,而是更具體驗價值及特色的產品(如台灣的民宿)。客路在2016年底的量化目標是達到800萬個用戶,但如同王志豪對體驗的一貫堅持,客路還是會先以追求高品質的流量為主,專注做好亞太區的市場,未來再進一步打開歐美的旅行目的地,讓更多的旅行者可以-跟著客路去旅行。

圖說:左起為客路業務拓展楊婉玉、共同創辦人王志豪、公關行銷劉冠宏。攝影:侯俊偉。 (圖說:左起為客路業務拓展楊婉玉、共同創辦人王志豪、公關行銷劉冠宏。攝影:侯俊偉。)

##創業問與答:

Q1.為什麼會考慮離開金融業? A:金融業的衰退是原因之一,另外很多人認為金融業是未來,但我認為創新才是未來。另外創業也是補足自己不同角色之間的轉換:從投資建議顧問、到實際評估投資標的、到自己成立一家公司去獲得資本市場的認可。

Q2.作為一個非技術背景、也非旅遊產業出身的創辦人,在公司的角色與定位是? A:找資本、圈資源,負責Business Developement,透過人脈與資源說服傳統旅遊業者一起創新。另外因為金融業的專業訓練,「執行」是強項。

Q3.旅遊新創的展望與挑戰是? A:旅遊產業真的太傳統,供應商或者既有服務的解決方案提供者大多拒絕創新,也因此阻礙了其他創新的合作可能。但用戶是可以改變的,在產品開發以及客戶行銷上都會更加深耕。

##團隊資料:

公司名稱:Klook客路旅遊科技有限公司 服務名稱:Klook客路 公司成立時間:2014年5月 平台上線時間:2014年9月 平台網址:klook.com App下載:iOSAndroid 團隊簡介:30人,來自8個國家與地區,由網路企業背景(BAT)、華爾街投資銀行、4A行銷、旅遊產業等專業人士組成,平均超過8年的產業經驗。共同創辦人為王志豪、林照圍、以及熊小康。

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