這些人教我們的事
這些人教我們的事
2005.07.01 | 科技

幾年前裝修房子時,在設計師的建議下買了一台美國奇異冰箱,跟差不多規格的日系品牌相比,它的價格足足貴了將近一倍。
奇異是以家電起家的,提供美國家庭各種生活所需的電器設備,二次世界大戰之後,拜重建家園、內需暢旺之賜,奇異家電曾是整個集團營收的主力來源。七○年代家電成長面臨遲滯,奇異調整經營策略,重新配置資源,裁員、關廠、生產線外移成為必然的趨勢,員工抗爭、質疑聲迭起,「不製造冰箱,電視的奇異還是奇異嗎?」掌管奇異長達二十年的總裁傑克.威爾契也因此獲得「中子傑克」的外號,指他雖維持企業品牌外殼,但內裡早已改弦易轍。
今天提到奇異,大家想到的是一家全球化的卓越企業,不只在先進科技領域超群卓爾,在消費金融服務方面也不容小覷,而家電代表的僅是奇異賴以奠基之優良傳統表徵。傑克.威爾契說:「帶領人們面對現實,總是找出最終解答的第一步驟。」

企業重生的策略轉折

不過,現實之冷酷往往令人很難吞嚥。就以現在我手下的這台「IBM Think Pad」為例,過去這幾年來,它是廣大消費者對IBM最直接的認識,但成功拯救IBM免於潰散分裂的前總裁葛斯納早就直言無諱地說,這是一個沒有利潤的業務,因為關鍵性的硬體和軟體架構都操控在英特爾和微軟手裡。於是,繼全面撤退OS/2和視窗的纏鬥,終止商業應用軟體開發的業務之後,不久前,IBM終於將PC事業群出售給中國的聯想。這項決定雖然令二千餘位員工夢醒心碎,但是卻讓IBM更加輕盈有彈性,更能堅守策略願景,朝接管全世界邁進。
奇異和IBM的成功故事固然本質不同,前者是以卓越的領導帶領企業從「A」晉升到「A+」,後者是盛極而衰,然後再浴火重生。然而它們有一個共通點,就是在企業經營的關鍵時刻,領導者毅然決然在策略上做出轉折,割捨沒有競爭力的產業,專注在領先的行業穩紮穩打,或開發新的版圖並力求致勝。
「不是第一,就不做!」奇異和IBM如此,台灣的鴻海和韓國的三星也是這樣。鴻海追求變革,不斷地改造企業的基因從3C演進到橫跨6C,目前更要從「製造的鴻海」轉型成「高科技的鴻海」,對台灣代工產業發展具有高度意義。三星總裁李健熙八○年代初期獨排眾議,進軍半導體產業;九○年代中,又洞悉半導體產業即將面臨流血廝殺,開始投入手機產業,這也是今日半導體市場雖仍低迷,三星卻能成為全球獲利僅次於微軟的原因。

從成功領導者身上找答案

一九九六年,英特爾總裁葛洛夫出版(10倍速時代),開宗明義指出,在這變化加劇的時代,「唯偏執狂得以倖存」。高科技產業技術發展日新月異,競爭原本就較其他產業來得激烈,人人都想成為業界的標準和規格,企業經營一般而言要預先想三步,在科技產業非要有十步不可。 但是,偏執也有可能偏錯了邊,走向不同的結局。在這瘋狂競速的時代,走回基本面,在古典的管理理論中反而可以找到力量,舉杜拉克的基本三問為例,「我們的事業是什麼?」、「我們的事業將是什麼?」、「我們的事業究竟應該是什麼?」在奇異、IBM、鴻海、三星的故事中,我們可以看到這些領導者思索這三個問題的過程和答案。

*《虎與狐:郭台銘的全球競爭策略》 張殿文著/天下文化/2005年1月 鴻海原本只是一家製造電視機零件的中小企業。當年這家資本額不過30萬新台幣的公司,三十年後的今天,挑戰7千億營收。本書完整記錄了鴻海善於駕馭逆境的智慧,是經過怎樣的歷程,什麼樣的思想轉折,在資源最缺乏、競爭最激烈的情況下,一步一步摸著石頭找到出路,制定新的戰略,打造出如今具有全球格局的「超競爭平台」。

*《誰說大象不會跳舞:葛斯納親撰IBM成功關鍵》 路.葛斯納著/羅耀宗譯/時報/2003年1月 現代企業的歷史中,只有一家公司曾經叱吒業界,然後摔得鼻青臉腫,近乎崩潰,接著跌破每個人的眼鏡,重新引領風騷。這家公司就是IBM。本書是一家企業東山再起的精彩一手故事,以及危機管理的傑出個案。它也深入省思電腦業和領導的原則。葛斯納帶領讀者進入IBM執行長的世界中,回顧當年的歷次高層會議,並且解釋那些非做不可、充滿壓力、不能回頭的決策。

*《三星秘笈:超一流企業的崛起與展望》 李奉煦著/楊純惠、黃蘭琇譯/大塊文化/2003年4月 一個1997年還在韓國金融風暴裡浮沉的企業,近四年之內創造淨利20兆韓圜,浴火重生,所向披靡。三星的故事,震驚全球,成為歐美、日本各大媒體報導的焦點。本書作者出自《韓國經濟新聞》,針對三星的崛起,做了全世界第一手、最近距離的剖析。有現象的描繪,有19個切面的解剖,有最高決策層峰6人的自白。這是了解三星,學習三星的最佳秘笈。

*《發現eBay—拍賣之王從0到190億美金的2100天》 Adam Cohen著/宋瑛堂譯/藍鯨/2002年12月 1995年,eBay從一個在臥房經營的拍賣網站,走過網路泡沫風暴,成為網路業股王,但是eBay執行長梅格.惠特曼近日表示,eBay未來可能成就的,現在才剛剛開始而已。本書作者深入eBay辦公室,探訪到其他記者從來都碰不到的話題,取得eBay不斷成長的成功理念、模式和秘訣,並檢視eBay成功路上採取的關鍵性策略動作。透過本書可以管窺網路創業成功的金鑰,探索最活躍網路社群者的樣貌。

*《10倍速時代》 安迪.葛洛夫著/王平原譯/大塊文化/1996年10月 本書作者為英特爾總裁,他為我們帶來一個放諸四海及各行各業皆準的重要經營觀念「策略轉折點」(Strategic inflection point)。這個觀念可以解釋許多企業由盛轉衰或由小變大的原因何在。在企業經營中代表的,其實便是舊有經營環境消失,新的經營環境開始的時點。換言之,就是影響企業經營的各項要素產生巨大變化的時刻。變化也許會將企業向上攀升帶到另一個高點,也有可能讓企業一蹶不振。

*《皞皞蒼狼》 蘇元良著/財訊/2005年5月 台灣電子業已是全球舉足輕重的產業,全球筆記型電腦有一半以上是由台灣生產出貨,手機、面板、IC設計、晶圓封測和遊戲機等獵物也都是爭逐目標。但是「電子王國」的美譽不該令人自滿,光做代工是不夠的,台灣電子業必須向左走技術開發,向右走品牌行銷,必須走向價值鏈更高的位置,改變過去只知跟隨的老二主義。本書作者蘇元良歷經產、官、學界,跨越科技與人文的深入觀察和思考,提出對於整個產業界的建言。

*《Jack:20世紀最佳經理人,第一次發言》 傑克.威爾契著/黃佳瑜譯/大塊文化/2001年12月 威爾契讓人稱道的是他在公司尚無危機的時候就看出公司必須改革,大力改變奇異的組織文化,對內裁撤賠錢事業單位,對外進行購併。這些作法帶領奇異安然度過80年代重擊美國企業的景氣危機。他在90年代所推動的六標準差品質、卓越服務、全球化經營,至今仍是其他企業效法的對象。本書是他退休後應支持者要求所撰寫的回憶錄,夾敘夾議,直言無諱,百讀不厭。

*《彼得.杜拉克的管理聖經》 彼得.杜拉克著/遠流/2004年5月 本書是「第一本」將管理視為整體的管理書籍。從三個面向來描繪企業:首先,做為一個機構,企業生存的目的是對外(在市場上為顧客)產出經濟成果;其次,企業是雇用人員、由人組成的社會「組織」,必須培育員工,支付員工薪資,組織員工以發揮生產力,因此需要一定程度的治理,建構價值體系,建立權責之間的關係; 第三,企業是扎根於社會和社區的「社會機構」,因而受公共利益所影響,因此本書也探討「企業的社會責任」。

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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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