李安用科技顛覆百年電影業，要你感受角色人物眼中的神采跟思想|數位時代 BusinessNext

國際名導李安的新片《比利・林恩的中場戰事》，由於採用3D＋4K以及每秒播出120張畫面（FPS）的特殊手法，大幅顛覆了現有電影24FPS的拍攝方法。李安強調，電影人物眼睛裡頭的神采跟思想，你隱隱都能感受到，電影不只是故事，嶄新的觀影體驗從此開始。不過，他也感嘆，台灣在科技領域有產業也有人才，發展電影後製是很好的機會，在什麼東西都有的情況下，唯獨缺乏整合，也沒有累積，令人感到可惜。

隨著《比利・林恩的中場戰事》即將上映，李安近期返台積極宣傳，並參加《天下雜誌》舉辦的論壇與多次投資電影、有科技業文青之稱的和碩董事長童子賢對談，雖名為「對談」，但童子賢在現場變成小粉絲，不僅多次流暢說出電影《臥虎藏龍》的對白，也刻意收起鋒芒，話變得很少，很多問題都只留給李安回答。不過，兩人還是針對了電影走向新科技時代、台灣發展電影工業的機會提出看法。

新科技將改變人與電影的關係

目前一般電影是每秒播出24張畫面，也就是24FPS，為什麼要提升到120FPS？對觀眾來說，又有什麼意義？李安說得很暢快，「很簡單，就是好看！」他直言，過去他從來沒想過24FPS這件事，直到拍攝《少年Pi的奇幻旅程》第一次接觸3D，當時提高FPS拍攝，卻越拍問題越多，「當格數一高，你會發現電影不能看，演員的樣子很傻氣、很膚淺，佈景也不對了」。

讓他開始思考24FPS這個從1920年至今接近100年的規格，為什麼整個電影界都沒人想改變？「24FPS其實沒有特別好，只是因為這是最便宜的方案。」但，當他咬下這顆懷疑的「蘋果」，就再也無法假裝沒事繼續走下去。

對他來說，120FPS宛如是能把人都看透了的魔法，「就像你在現場用雙眼看一樣真實，最可貴不是動作，是人臉，電影人物眼睛裡頭的神采跟思想，你隱隱都能感受到」，所以演員連化妝，你都會感覺虛假，所以拍攝此片的演員全都是素顏上陣。「人與電影的關係已經改變，不是看一個故事如此而已，而是真實的參與感。」李安還開玩笑的說，「但我有選擇性的，像川普，就不會想這麼近看他，12FPS就好」。

正因為對觀眾有如此特殊的意義，儘管他為要不要拉高到120FPS拍攝而猶豫了整整一年，仍不敵那股想帶來嶄新觀影體驗的強烈慾念。

他認為，故事的內容跟怎麼講故事，是同等重要，電影是一種體驗，角色人物的身體怎麼呼吸、傳達什麼樣直觀的感受，跟拍法跟設計都很有關係，因此科技跟內容不是兩回事，是一體兩面。

台灣具有發展後製的養分，但缺乏整合及延續

隨著電影進入高度數位化，電腦合成、特效的比重也越來越高，以《比利・林恩的中場戰事》為例，去年李安花了47天拍攝，卻用1年3個月做後製，電影工業的後製人才需求持續增加。2012年當李安來台灣拍攝攝《少年Pi的奇幻旅程》曾表示，台灣有很好的科技環境，人才素養高，有很好的機會發展後製，但四年過去，台灣依舊原地踏步，反觀馬來西亞、中國都已經遙遙領先，望不見了。

對此，李安表示，當時在台灣把這個事情（指少年Pi）做成，他感覺很驕傲，因為就連在美國LA也拍不出來，但很可惜的是，「東西我們都有，但就是沒有整合，電影好像單打獨鬥，我做完就沒有了，沒有累積、沒有整合。台灣不做後製滿可惜的」。

他進一步說，台灣要發展電影，拍攝條件很有限，但後期製作就很有機會，剛開始苦一點沒關係，或許是替人家代工，但電影走向數位化，「現在是做電影，不是拍電影了」，需要很多後期製作來完成。

不過，他也強調，技術是比較末節的事，「年輕人如果要做後製，不要每天只做數碼的事，要學電影，有感受有看法，才能通盤了解」，在台灣做後製，恐怕還是得經歷打工的階段，但之後就會走到創作，只是目前來看台灣的創意還是不太行，要有文化、知識、生活體驗才會有創意。

投資過不少電影、紀錄片及戲劇的童子賢則認為，「商業上循環不起來的，整個社會要有超越的方式讓它循環，不論是政府或是企業」，《聶隱娘》拍攝時，請了木工老師傅從日本京都引進木頭，但拍完了就拆掉，《一把青》裡頭的道具飛機、空軍基地都做得栩栩如生，後來拍了一場爆破戲全炸了，他問為什麼？因為拍完了場地就要還給國家，沒有地方可擺。

童子賢認為，如果這些精細打造的道具、場景，十年用十次就能攤提成本，「這就叫做Infrastructure（基礎建設），不論公領域或私領域支持，持續有五部、十部電影在拍，產業跟人才就能活絡起來。

盼把觀眾帶回戲院

由於網路興起後，線上電影的管道增加，讓走進戲院的人潮跟著減少，李安認為，過去20年除了IMAX，電影在數位的發展有一點停滯。

「電影院應該要打造成NBA球場」，現場呈現的氣氛絕不是在家裡或用iPhone看可以的感受，他也笑說，很怕120FPS這種規格，下一部還是他的電影，那就要退休了，我很希望我的同業一起來嘗試，我會盡我能力去推銷，「我沒有發瘋，真的是很好看」。

他說，「我很相信戲院，特別是現代人不上教堂、不進廟堂，但人是需要大家聚在一起，需要精神生活，集體體驗跟在iPhone上看是不同的。那種神聖的、獨特的以及超真實的體驗，是讓觀眾重新走入電影院的機會」。

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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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