[鄭志凱] 世界盃還是臺灣盃?群聚效應或區域平衡
[鄭志凱] 世界盃還是臺灣盃?群聚效應或區域平衡
2016.06.22 | 科技

群聚效應是一項重要的經濟發展手段。任何經濟體在產業發展的過程中,都曾經制定政策打造社群,擴大群聚的效果,以增加對外的競爭力。從最早的加工出口區、30年前的科學園區,到最近的軟體園區、生技園區都是一種群聚。

台北夜景

照片來自:matthewwu88 via flickr, cc license

即使不靠政策倡導,群聚也是一種自然發生的社會現象。例如全球人口從鄉鎮向城市移動,或是知名大學附近的新創公司如雨後春筍般出現,都因為群聚是一種效率較高的社會結構。

同類型的水平聚合 vs.上下游的垂直聚合

也許可以把群聚分為兩類,一種是水平聚合的群聚。例如在金石堂或誠品崛起以前,重慶南路整條街都是書店;沅陵街雖短,幾乎家家都是鞋店;或是上五分埔,必定是為了買衣服。不少人覺得納悶,每家店都在賣書,或賣鞋,豈不是彼此搶客人?話雖不錯,不過商家考慮的是人潮,當每個想買書的人都上重慶南路,想買鞋的人都到沅陵街,人潮增加的效益遠遠超過競爭的損失。

另一種是垂直聚合的群聚。像是新竹,先有日據時代成立的聯合工業研究所(現在工研院的前身),後來50年代清華大學、交通大學陸續復校,80年代接著成立了科學園區。之後20年,園區的產業從個人電腦、周邊設備,發展到半導體的生產與設計,形成了一個上下游零組件完整的產業鏈。這是一個非常成功的垂直聚合的經驗。

在所有商業活動裡,最需要群聚效應的可能是創新與創業。創新需要各種不同的人才相濡以沫,不同的腦袋相互刺激,不同的學科交互授粉。良好的創業環境除了創意創新之外,還有幾個要素不可或缺:人才、資訊、資金、政策、和各種加值服務,諸如法務、會計、以及顧問群等。如果沒有一個足夠規模、相對密集的群聚,創意難以激盪,創新很難著床,創業更是事半功倍。

群聚和區域平衡可以並存嗎?

群聚效應的好處,多數人都認同,很少人會反對。但也有人擔心,如果西瓜一直偎大邊,一個聚落成了天龍國,其他區域都成了下里巴,造成一線與二線城市差距加大,或是城鄉嚴重失衡 。於是區域平衡發展成為另一個獲得普遍支持的主張。

問題是群聚效應和區域平衡是兩個根本對立的概念。努力促進區域平衡必然會降低群聚效應,追求群聚效應不免減少了區域平衡的發展。

魚我所欲,熊掌同樣為我所欲,兩者可以得兼嗎?那就要看優先順序了。

矽谷:群聚效應的典範

在促進區域發展的同時,不能沒有全球化的觀點。任何自由經濟體系,都不可能是一個封閉系統,資源輸出或輸入時,總要面對全球生產力的競爭。用運動做比喻,如果只為了國家內的錦標賽,參加的團隊自然多多益善,反正志在參加,總有人得第一名。但一旦要出國比賽,就不能不組織國家隊,才能增加勝算。

馬拉松

照片來自:Adrian Grycuk分享於Wikipedia, cc by 3.0

跟運動相比,能滋養創新創業的生態環境複雜百倍,國際競爭之激烈更超過講求續航力的馬拉松賽跑,不能只爭一時的勝負,因此群聚效應更為重要。

矽谷是群聚效應最典型的例子。美國的國力夠強大,富庶的城市很多,紐約、波士頓、芝加哥都是工商科技發達的城市,但是矽谷(包含聖荷西、舊金山及狹義的灣區)區區5百萬人口,佔美國總人口不到2%,卻因為是創投的源頭,創業家的聖地,新興產業的搖籃, 每年40%的創投基金都投入在這彈丸之地。

也出自於群眾效應,全美國市值最高三家未上市的獨角獸(市值超過10億美金)Uber, Airbnb, Palentir都創立於矽谷。三家公司的創辦人原本來自其他城市或國家,到了矽谷因緣際會,結合了創意、人才、資金成立公司,在極短的時間內快速成長。當年臉書在波士頓成立,拿到創投資金後便把公司搬到矽谷,成立總部,只花8年的時間,便打造了1千億美金的市值。想要成立汽車公司首選應該是汽車城底特律,但是伊隆.馬斯克卻選擇在矽谷創辦電動車公司特斯拉,因為「在矽谷才能找到第一流的電子工程師」。

圖說明

全美國市值最高三家未上市的獨角獸(市值超過10億美金)Uber, Airbnb, Palentir都創立於矽谷。照片為Airbnb總部,攝影/郭涵羚

類似的例子無法窮舉。矽谷之所以成功,在於充分發揮群聚效應,雖然也因此成了天龍國,薪資高漲,房價狂飆,交通壅塞日益嚴重,但是從創意到創業、從創業到成功,從0到1到n,矽谷的轉換效率傲視全球,鞏固了它作為全球創意之都的地位,這都得歸功於群聚效應。全世界多少城市想要模仿,但羅馬不是一天可以造成,群聚效應無法靠複製或移植,只能依賴時間逐漸的累積。

群聚效應在中國也同樣發酵,北京、上海、深圳三個城市佔中國人口不到5%,卻佔了全國創投投資份額的45%。在這三個城市裡,創業咖啡、共同空間、加速器林立,創業家與創投家的聯誼成為一種日常社交生活。這樣完整的創業生態環境,其他的中國城市人口再多(例如重慶),也很難複製。

如何在加強群聚效應的同時兼顧區域平衡?

那麼為了加強群聚效應,區域平衡是否只好放在一邊?這就回到前面所說的優先順序了。

如果要在國際舞台跟世界競爭,就要努力增加從0到1到n的轉換效率,想要增加轉換效率,就必須擴大群聚效應。純粹為了區域平衡的目的,刻意扭曲資源分配以削弱群聚效應,只會降低長期的生產力和競爭力。

不過為了追求群聚效應,對區域平衡便束手無策嗎?也不見得。如果能夠接受幾個基本前提,也許可以對區域平衡建立較為務實的目標。

首先應該接受人類生活逐漸城市化的趨勢,無論從能源、資源、土地的利用,競爭力的提升,城市都比鄉村更有效率。

其次是鄉村和城市的收入和生活水平必然有所落差,落差可以降低,但不可能消弭。

最後是城市與鄉鎮的關係應該是分工,相為腹地,而不是交相競爭或取代。無論一線、二線城市或鄉村,最重要的是建立社區自信,無論城市和鄉村各有風貌,應該充分利用本地資源,發展文化或產業特色。有機而非外力強行介入的區域發展,才是真正平衡的發展。

台灣的產業,有沒有足夠的遠見走出去?

這次台灣總統選舉,在小英主席領導下民進黨大勝,選前的5大策略性產業政見即將進入政策執行階段。這五大產業從國防、生技、綠能、精密機械到物聯網,分別座落在台北、桃園、新竹、台中、台南、高雄,從北到南平均分配,並且特別將亞洲矽谷的名號掛在桃園,顯然企圖在群聚效應和區域發展上取得一個適當的平衡。

亞洲矽谷這五大產業是準備參加台灣盃的競賽,還是世界盃?

這樣巧妙的設計用意固然良好,但應該還是回到最根本的問題:這五大產業是準備參加台灣盃的競賽,還是世界盃?如果是台灣盃,企圖改善區域平衡也無妨,如果要打世界盃,以台灣之規模,恐怕還是該在群聚效應上繼續努力。

原始來源:獨立評論@天下,《數位時代》正式取得「獨立評論@天下」授權刊登。

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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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