創業者就需要一個「狂」字！見森川亮兩次，MAKER創辦人張倫維就拿下C CHANNEL獨家代理|數位時代 BusinessNext

C CHANNEL中文版13日在台灣正式發布，今年4月15日與Fashion Guide共同創辦人、MAKER創辦人張倫維正式結盟，C CHANNEL台灣粉絲團已在5月16日試營運，粉絲團自然流量已達5.1萬，短短8天粉絲團的影片觀看總數已突破1百萬次，也在App Store綜合目錄類拿下第一名。粉絲團中最熱門的單一影片，也在短短兩週內就衝破30萬觀看人次、4千則分享，觸擊人數達75萬人。

這是時尚美妝網站Fashion Guide共同創辦人張倫維創業的第19年，過去十幾年時間，董事長謝悠升和他把Fashion Guide帶到台灣最大美妝網站的位置，要當華人第一女性時尚美妝傳媒網站，目前Alexa排名為112名、全球排名4850名。

（圖說：MAKER創辦人張倫維創辦女性O2O媒體平台之後，又拿下C CHANNEL的獨家代理權。圖片來源：郭芝榕攝影。）

有「網路美力教父」之稱的張倫維，似乎總是離不開女性話題。2015年7月，張倫維創辦全新的女性媒體平台「MAKER」（魅客國際行銷股份有限公司），虛實整合雜誌、網站、App及相關粉絲團，鎖定醫美、SPA、美髮、美甲、時尚情報五大類內容。

與C CHANNEL的合作，無疑讓張倫維又邁入新的階段。

LINE前執行長、C CHANNEL創辦人森川亮說，「創業者需要一個『狂』字！」張倫維笑著說，「我很狂，第一次見到森川亮就跟他說：你如果在台灣要做女性影音平台，不找我，要找誰？」隔一週張倫維買了張機票就飛到東京拜訪森川亮，只見面兩次雙方就簽約了，「我們都沒有DD（due diligence，財務盡職調查）彼此！」他語帶逗趣地說，「因為MAKER還太小，森川亮做DD也沒用，至於我的話，他是森川亮耶，還需要DD嗎？（笑）」

##以合資子公司為前提獨家代理3年

C CHANNEL與MAKER以合資子公司為前提簽下三年的獨家代理約，主要原因是要讓合作趕快上線，而洽談合資條件無法在半年內完成，才會先簽獨家代理商。

簽約後才一個多月，張倫維就談下各方合作，首先預計跟所有台灣女性平台、入口網站、數位多媒體做內容交換。包括與ETTODAY播吧、妞新聞的聯名頻道正式上線，也將跟雜誌模特兒經紀公司「我是娛樂」及AKB48台灣研究生合作聯名頻道。

森川亮、張倫維
（圖說：張倫維希望森川亮可以每一季來一次台灣，跟Clipper交流，特別送他有森川亮漫畫圖案的悠遊卡。圖片來源：郭芝榕攝影。）

C CHANNEL有開放平台的特性，可以把內容直接分享到聯名頻道，只要單一影片內容達到一定的分享數，Clipper就可以分潤，可以讓網紅有新的收入模式。

此外，C CHANNEL跟Shiryouko Studio詩涼子街頭實況攝影棚合作，讓台灣的小模和網紅都可以免費訂閱拍攝時段。C CHANNEL也將跟UITOX合作，結合影音做全球跨境購物。

C CHANNEL和MAKER合作的方式很互補，像把兩邊市場當實驗室，看哪個市場先發展出好的模式，就先拿去做，不只是普通的商業代理而已。

例如，C CHANNEL在日本做到「把女性雜誌影音化」，從日本找了雜誌社總編幫忙，讓影片內容變成一本雜誌來編輯，讓C CHANNEL的影片瀏覽次數從2千萬快速成長到1億。所以MAKER也如法炮製，延攬台灣銷售第一名的女性雜誌總編輯進團隊，希望可以融合平面和電視的DNA。

（圖說：把女性雜誌影音化的想法，讓C CHANNEL的影片瀏覽次數從2千萬快速成長到1億。圖片來源：郭芝榕攝影。）

日本C CHANNEL以美妝美髮、輕食譜、指甲彩繪等三大類影片內容最受歡迎。張倫維說，「平台需要好的影片，內容為王的年代又到了！」而張倫維自己想在台灣嘗試的類別是親子時尚。

##用MAKER試出新商業模式

MAKER本身做美髮、美甲、美睫、親子DIY店家，希望能讓店家也產生拍片的動能，除了幫店家宣傳之外，也要讓店家有營收模式，張倫維指出，「當使用者在C CHANNEL上看到漂亮的美甲，會問店在哪裡？能否去找你？」最後就會延伸出產品和票券銷售，做線上預約，商業模式自然應運而生。

**C CHANNEL的商業模式是什麼？**森川亮認為提升會員數和瀏覽次數最重要，營收並非現階段最重要的事。不過，張倫維有著台灣網路創業者的DNA，他認為在台灣創業做垂直網站，通常都先假設沒有人投資，自己要先有生存能力。

張倫維說，「Fashion Guide做的是女性變漂亮的商品資訊流，而MAKER想解決的是女性變漂亮的店家資訊流，可以依地點來推薦店家！」例如，如果女性想要像林志玲一樣有漂亮長髮，可以在Fashion Guide查詢噴髮，用MAKER做店家比對，而C CHANNEL可以滿足店家做DIY的地點，張倫維最終的目標是大數據互串。

C CHANNEL一年上傳了8千支影音，泰國總瀏覽次數破500萬PV，除了日本、泰國和台灣之外，C CHANNEL接下來也將擴張到韓國、馬來西亞和新加坡。可以肯定的是，MAKER在台灣的腳步很快，也許會幫C CHANNEL試出嶄新的商業模式。

延伸閱讀：C Channel、MAKER、妞新聞攜手合作，攻女性時尚美妝市場 [專訪] 50歲日本大叔創業做女性影音，森川亮：成為亞洲有影響力的媒體集團!

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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