[梁世佑] 這瘋狂世界的一週|數位時代 BusinessNext

丈夫不理孕婦、主播不理記者、被刀刺的青年忍痛不去醫院⋯⋯一切都只是為了玩《Pokémon Go》！這款遊戲重新定義了商業、遊戲，甚至娛樂。

在上個月，法國尼斯發生了恐怖暴力攻擊事件，造成將近90人的死亡，南海仲裁案爭議興起政治爭議，土耳其的「微軍事政變」從深夜到破曉，還有一款叫《Pokémon Go》的手機遊戲在短短一周內席捲了全球。

因為《Pokémon Go》，任天堂在日本東京證券交易所的股價已經在7月15日突破了27,700日幣，這是自六年前體感主機Wii以來的最高值。在這一周內，以幾乎每天接近10％的漲幅增加，市值增加了150億美元，公司總值增加了86％，單日漲幅更創下1983年以來的史上新高，這些都只靠著一款手機遊戲。

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根據海外研究機構Superdata的研究，《Pokémon Go》自從7月6日上市後，在四天內創造了1,400萬美元的收入，這個數字對比其他的遊戲，例如同樣以精靈寶可夢為題材的《Pokémon Shuffle Mobile》花了509天才到到達這個記錄，而任天堂自己社交服務《MiiTOMO》或是類似玩法的《Ingress》連個零頭都不到，不要忘了前四天還只有紐西蘭、澳洲等幾個非電玩大國可以玩。

關於使用者的相關數據方面，知名的數據分析網站SurveyMonkey指出該遊戲在7月11日美國開放下載時活躍用戶便達2,100萬，在安卓系統上的安裝用戶已經超越經營多年的推特，目前數字正在逼近Google Map和Snapchat。另外一家數據分析商SimilarWeb則揭露《Pokémon Go》有超過60％以上的用戶會連續每天登入，平均每日使用時間為43分鐘，超越Instagram和WhatsApp，認定《Pokémon Go》是美國遊戲史上最受歡迎的手機遊戲。

在最近的新聞中，你看到了各種關於《Pokémon Go》瘋狂玩家的行為。因為想要探索稀少精靈，無意間發現了意外命案的屍體，教堂和警察局被占領、因為有人說紐約中央公園出現了水精靈，半夜無數人下車狂奔，丈夫不理孕婦，主播不理記者，一個路上被刺一刀的青年竟然忍痛不去醫院，都只為了玩這款遊戲。

美國白宮每隔十幾分鐘就會進行道場保衛戰，還有人去問鎮守在白宮的水箭龜是不是歐巴馬的？腦筋動得快的商人早就想出了各種行銷，電信商宣布本遊戲不限流量的方案；餐廳在門口立牌子宣告到本餐廳用餐，可以捕捉到兩隻精靈。

當然集體行為也同時帶來困擾和犯罪。不管是美國大屠殺遇難者紀念館或是九一一國家紀念博物館、阿靈頓國家公墓都湧進了玩家，在大屠殺遇難者紀念館中發現了「瓦斯彈」寶可夢更引發了對於受難者家屬二次傷害的爭議；歐洲在開放下載第一天後，最具代表性的波蘭奧斯威辛粹集中營紀念館便宣告不歡迎玩家的光臨，還有無數的偽裝病毒木馬程式出現在網路上，現實中更有搶劫犯利用本遊戲來進行犯案。這些都在訴說《Pokémon Go》早已不單是個遊戲，而是社會集體意識運動，或者說正在重新定義何謂遊戲。

另一個吵很兇的是：遊戲的未來是AR還是VR？因為《Pokémon Go》成為全球焦點，所以也開始出現了「其實遊戲的未來是實境增強的AR應用，而非VR」的言論。關於這一議題，有在關注遊戲產業消息的朋友，大概已經看過許多正反不同意見了，我認為「AR和VR兩者並非互斥」，《Pokémon Go》的成功其實是「天時地利人和」。AR的技術早就已經發展了，並非今天才有；同樣的，如果拿一個全球同樣知名的IP，例如《星際大戰》來做成寶可夢這樣的遊戲能如此爆紅嗎？這也不可能，因為《星際大戰》是個宇宙空間、光劍戰鬥的幻想SF氛圍，它應該更適合沉浸式的VR體驗，享受那種在宇宙開戰機的樂趣。

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而《Pokémon Go》的故事在講什麼？不就是一個立志成為訓練大師的冒險人生，在世界各地補抓寶可夢，挑戰道場最後成為大師的旅程嗎？而這一過程幾乎和玩家的真實遊玩經驗如出一轍，現實的街道更提高了真實感；換言之，利用AR技術的《Pokémon Go》根本就是把過往的遊戲經驗如真地搬到現實生活之中，再加上《Pokémon Go》是個擁有20年、跨國家種族文化的強大品牌，天時地利人和，才能產生今天的熱潮，這不是其他遊戲能夠隨意模仿的。

我們可以把AR和VR看做家用主機（包含PC端和主機端）與智慧手機的對比。智慧手機的普及讓手機遊戲盛行是事實，但傳統的3A大作家機遊戲依舊存在，VR在我看來就是家機端的擴充與延續，需要更高級的配備與器材，提供更完整、高聲光效果和融入感的遊戲體驗；而AR則會更與智慧攜帶裝置、隨身器材連動，展現高度的現實增強；換言之，在我看來一個是「感受幻想世界的真實」，另一個則是「增強現實世界的互動」，兩者並非互剋的技術。

這短短一周席捲全球的寶可夢風潮更提醒了一件事：臺灣現今的問題不在技術，而在缺乏全球知名等級的內容。而內容的養成除了時間和資金外，更需要持續的教育和文化的培養，這也是我們努力的方向。

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圖片來自：Shutterstocks

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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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