一週大事（5/30-6/5）：華碩推Zenbo／VoiceTube獲FbStart年度App／Nest創辦人法戴爾辭去執行長職務|數位時代 BusinessNext

這星期台北國際電腦展COMPUTEX在5月31日到6月4日登場，華碩推出599元的家用機器人Zenbo、小米推出小米手環第二代，成為展會最吸睛焦點。COMPUTEX也首度在世貿三館成立InnoVEX創新與新創展區，展區有規模也有設計美感，卻讓人看不到自己的定位。另外，網路圈也針對到底COMPUTEX要不要停辦提出一番討論，到底跟著台灣科技產業興衰連動的B2B展會要如何找到出路？恐怕是COMPUTE明年成為未來最大的挑戰。

##Zenbo 現身！施崇棠：「華碩要做一家讓機器人走入千家萬戶的公司」

「華碩要做一家讓機器人走入千家萬戶的公司」華碩董事長施崇棠在Computex展前記者會上用力宣示。599美元，比一台iPhone還便宜，會說故事、會拍照、會上網搜尋資料、會監控的家用陪伴性機器人，華碩的機器人大夢開始了，同時也開啟華碩一條串連硬體、軟體、服務的路徑（繼續閱讀）。

延伸閱讀：華碩搶先小米、宏碁，發表家用機器人 Zenbo

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##擊退全球1千多個新創團隊，台灣新創VoiceTube獲選Facebook FbStart年度App
Facebook 1日在香港創業者大展RISE上宣布2016年「FbStart Apps of the Year Award」得主為台灣新創公司「VoiceTube看影片學英語」。VoiceTube從全球超過89個國家、1千多個新創團隊中脫穎而出，獎勵包括160萬台幣（5萬美元）獎金、價值160萬台幣（5萬美金）的Facebook Ad Credit和Facebook持續的指導。接下來，VoiceTube將有機會與Facebook開發團隊展開深度合作，十分令人期待（繼續閱讀）。

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Nest創辦人東尼·法戴爾（Tomy Fadell）辭去執行長職務

Alphabet旗下的智慧家居公司Nest三月份才遭媒體報導營運陷入掙扎，共同創辦人兼執行長東尼·法戴爾（Tomy Fadell）在台灣時間週六宣布，他將從 Nest 辭職，未來法戴爾將繼續擔任 Google 母公司 Alphabet 執行長佩吉（Larry Page）的顧問。（繼續閱讀）

##超商三巨頭到齊！Gogoro進軍中台灣，全家也加入換電站行列

Gogoro正式進軍中台灣！Gogoro 4日宣布台中門市與維修中心啟用，預計6月底台中會有4家門市與服務中心開張，並且打造 30 座電池交換站。另外，Gogoro繼攜手7-ELEVEN、萊爾富兩家超商後，也正式宣布全家便利商店成為 Gogoro 的能源網路夥伴，將會共同打造超商換電站（繼續閱讀）。

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##2016 Computex：力拼轉型，首度成立「InnoVEX」展區

今年COMPUTEX首度在世貿三館成立InnoVEX創新與新創展區。過去幾年COMPUTEX總給人「老了」的陳舊印象，去年更因少見重量級產品發表與科技大廠主管來台演講，被許多媒體評為缺乏亮點、少有期待。

儘管看見了COMPUTEX兼顧規模與美感的努力，但看著人潮稀落、新創團隊攤位乏人問津，仍不禁令人想問：「一個代表國家實力的國際大型科技展會，到底要有什麼樣的格局？」又，COMPUTEX自己的定位為何、辦創業展的目的到底是什麼？（繼續閱讀）

系列專題報導一次看（完整閱讀）：
[2016 Computex] InnoVEX新創展區，九大新創亮點一次看
 [2016 Computex直擊] InnoVEX新創展區成政府創業計畫火力展現，然後呢？
[2016 Computex] Gulülu互動水壺讓小朋友喜歡喝水，三天募資3百萬！

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##獨家！台灣新創MimiCam被中國亞洲創新集團全資收購，要把1千位「網紅」帶到中國

擎天創意科技轉投資公司行動直播平台MimiCam，確定被專攻00後（2000年至2009年出生的年輕人）遊戲社交的亞洲創新集團（Asia Innovations Group）全資收購，擎天創意科技董事長葉冠義決定帶著MimiCam加入亞創集團，成為亞創集團台灣執行長，擎天創意科技原有的營運則維持不變。這將是繼電話邦收購WhatsTheNumber後，又中國公司收購台灣新創的例子（繼續閱讀）。

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##美國知名分析師瑪麗米克：再見Apple，未來將由Amazon領風騷!

在網路世界有著響亮名聲與高度信賴的分析師瑪麗米克(Mary Meeker)，前日公佈2016年的網路趨勢報告，這份報告點出，Apple的高峰期已經在去年劃下句點，未來科技產業，會由亞馬遜(Amazon)帶頭（繼續閱讀）。

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##小米手環2來了！可顯示時間、加入觸控功能，800元有找！

小米手環二代在2日亮相！最大亮點是小米手環2加上了螢幕與觸控功能，未來使用者終於可以直接在手環上看時間了。另外，小米手環2在價錢方面仍舊很殺，售價為149元人民幣，台幣800元不到（繼續閱讀）。

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##充電5分鐘通話4小時！聯發科推Pump Express 3.0手機快充

國內IC設計龍頭聯發科技搶進手機快充市場，30日在2016 Computex展前記者會上發表目前市場上速度最快的電池充電解決方案「Pump Express 3.0」。主打僅需20分鐘，就能將智慧型手機的電池從零充到70％，速度幾乎是目前市場上競爭解決方案的兩倍，並且比傳統的充電技術快了五倍之多。透過Pump Express 3.0技術，使用者只要充電5分鐘，手機就能夠通話長達4小時（繼續閱讀）。

延伸閱讀：物聯網毛利率高，聯發科投入百人團隊搶攻

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##立法院首例！行政院長林全戴VR顯示器接受立委黃國昌質詢
行政院長林全3日赴立法院進行施政報告總質詢，時代力量立委黃國昌擔任首位質詢立委，一上場就驚艷全場，拿出虛擬實境裝置「VR」，邀林全一同感受台灣年輕人的科技力（繼續閱讀）。

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延伸閱讀：「黃國昌立委的VR國會質詢大家都畫錯重點」——談台灣發展VR產業的優勢

##最新一期《數位時代》出刊了，精采文章先睹為快：

可畏又可敬的競爭對手──雙面韓國
 冰公主朴槿惠：不廢除不適用的法律，也是犯罪行為
 朴槿惠的韓國經濟哲學：如太陽系運作的創造型經濟模式
 引領韓國軟體創新的十大獨角獸
 韓國MIT「KAIST大學」：政府政策支持，學術創業大門敞開
 韓國行動社交服務之王：Daum Kakao
與藍綠無關──給台灣政府的網路新創政策建議

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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。

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。

「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

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