海外行銷就靠它！SparkAmplify幫你找到精準產品曝光管道！|數位時代 BusinessNext

對於創業團隊來說，最難的不是有idea或做出產品，反而是在產品已經面世後，缺乏一個對使用者有效的行銷管道，例如社群推廣、媒體曝光、口碑行銷等等。雖然透過廣告行銷可以獲得一定的宣傳，但在生活中早已被無限資訊量轟炸的同時，人腦會啟動防毒功能，自動阻隔所謂的廣告，因此實際上成效甚微。而來自於專業人員/媒體宣傳所帶來的正面效益和流量增長顯然成為當中的最佳方式，至於如何能精準的推送給這部分受眾，SparkAmplify看到了這個問題，讓你不再仰賴傳統PR公司，可以透過SparkAmplify的服務快速進軍海外市場並攻佔目標客群的心。

在國際行銷專案及群眾幕資顧問（Campaign consultant）有多年經驗的Chien和Chuck，以前曾經做過NanoArcade 奈米街機、Herb&Fish 香草與魚等行銷專案，因而體會到影響力行銷（Influencer Marketing）或所謂「意見領袖」（Key Opinion Leader）在國際行銷上的重要地位。然而要找到在行業內具備一定影響力和聲望的人卻是十分不易，儘管透過傳統PR公司的協助可以實現媒體推播，但不僅價格不菲，而且無法讓團隊和專業受眾直接接觸。故隨著大數據的問世，團隊希望藉由大數據的力量，快速精確的幫客戶找出適合產品發聲的「意見領袖」，降低行銷專案的作業成本和時程限制。

SparkAmplify團隊的基本服務是一個以Machine Learning的技術進行大數據分析的全球市場行銷SaaS（Software as a Service）平台，提供分析資料的技術以利公司為新產品打造精準的海外網路社群行銷（Influencer Marketing）和媒體曝光。簡單來說，可以幫助新創團隊和海外專業人士、媒體記者以及對該行業有高度認知的受眾建立起溝通，以減少新創在行銷方面缺失的人員找尋和推播工作。

###打破傳統侷限，新創也能享有同等新媒體資源

SparkAmplify目前的主要客戶群為新創、中小型公司、代理商，其中又以新創公司佔了大宗。新創在剛起步時投注在各方面的時間、資金、人力不計其數，若想要進軍海外所耗費的成本必然得再加倍提高，然而SparkAmplify透過大數據資料庫搜尋記者、媒體、社群等聯絡名單，減少新創在行銷管道上的成本，讓新創公司也能與大公司享有同樣的資源；再者，傳統的PR公司在作業上會有其限制，如地區、文化、領域等，會受限於既有的平台區域，而透過SparkAmplify可以打破限制，不僅可以快速獲得海外「新媒體」（包括媒體、專業人員、意見領袖等）人員的聯絡方式，而且改變以往資訊點對點的方式，不僅跳脫單一的資訊層面，而且還可以利用大數據的智慧做關聯性的分析，替公司挑出做適合的名單。

SparkAmplify平台使用四步驟

一、輸入Campaign相關訊息

用戶一開始只要在SparkAmplify平台上輸入Campaign的相關訊息，包括活動特性、活動簡介、關鍵字等等，系統即會運用大數據分析什麼樣的媒體適合替用戶發聲。

二、「意見領袖」名單篩選

系統從資料庫裡的名單篩選出最適合替產品發聲的「意見領袖」，而名單的主要來源為網路，提供給用戶的聯絡方式則為Email及社群媒體Profile (如: Twitter)

三、Email發送、行銷

名單篩選過後用戶便可選擇利用平台發送Email與「意見領袖」聯絡，先透過第一封Email引起「意見領袖」的興趣，後續的聯絡則是希望用戶可以用自己最擅長的方式推薦自家的產品，而非信件公版，簡單來說就是先抓住對方眼球，再用自己的說故事方式打動對方，因SparkAmplify提供的服務在於讓用戶能見度變高，若全部自動化便淪為機器式的垃圾郵件發送，就失去了精準行銷的意義。

四、後續成效追蹤

信件發送後用戶可在平台上做後續的成效追蹤，可以看到信件被點擊的次數、社群媒體分享的觸及等等，並藉由Machine Learning持續優化，讓下一封信件、下一個標題更有效地打動「意見領袖」。

根據團隊目前的統計，SparkAmplify相比於傳統的透過人工找資料發送信件，對方打開Email的次數是3倍，而點擊率比起人工的1%，SparkAmplify則多了5倍，由此可見透過SparkAmplify的方式較能精確的打到受眾。所以Chien認為，SparkAmplify提供的並不是所謂的賣名單服務，而是搭建起團隊和精準受眾之間的一個透明化平台。

然而這樣的透明化服務也並非是一次性完成，例如在平台上面的成果都是藉由Machine Learning持續進行的過程，包括學習找到關鍵字、搜尋對的窗口、追蹤成效、再學習，因此SparkAmplify平台同樣也處於不斷更新和成長的狀態，以方便提供更加精確的關鍵字及人工智慧名單，希望能把以前人工性質的作業流程化，進一步優化使用者體驗。

站穩腳步，幫助客戶從美國市場開始

Chien表示，目前的收費模式固定以兩個月1299美金來算，客戶數約25個，台灣客戶與國外客戶各佔一半，自去年12開始已經達到損益兩平，也協助多家新創公司，在美國主要科技媒體曝光及社群行銷，目前更有多家台灣新創公司 (硬體，軟體，文創類) 在Wait-list等待使用，預計今年年底才會正式宣布。而就現階段的方向來說，還是會先挑戰團隊最熟悉的市場，也是最多人嚮往的美國市場，不過團隊也相信未來的「市場」是不會有任何地區或語言的限制，這也是SaaS平台的優點。

而現階段能完整使用SparkAmplify平台功能的僅有合作的25家公司，希望藉由這25家公司的使用反饋進一步做使用者介面的優化，目前已有150位用戶在平台上註冊並等待使用，預計明年初才會解鎖全部的功能提供給廣大群眾，讓更多人受惠於這樣的服務。

【創業快問快答】

Ｑ：最常被客戶或投資人問起的事情？您會如何回應？
客戶最常問的是：如果沒有PR 經驗可不可以使用此平台？
我們的回答是：可以，SparkAmplify平台會提供Media outreach template及線上教學供客戶參考

Ｑ：長遠來看，公司想成為一家何種類型的公司？下一步的目標是什麼？你們如何完成？
We want to be an AI company that specializes in Influencer Marketing. Therefore, we’ll focus on customer acquisition and then engage with key influencers in startup community to achieve our goal.
我們要成為專注於社群影響力行銷的人工智慧公司，因此我們會專注在獲取客戶，並且與新創社群中的社群領袖保持高度連結，以達到我們的目標。

Ｑ：要達到下一步目標，團隊目前缺乏的資源是？
1、目前60%的客戶群都在新創團隊，所以希望更深根了解台灣新創市場
2、資金，目前也在評估中，也有在接觸投資人，需要策略性投資者以加快市場開發速度

###【團隊基本資料】
公司名稱：SparkAmplify LLC
產品名稱：Media outreach and influencer engagement
公司成立：2015/4/28
產品上線：2016/5/1
官方網站：http://www.sparkamplify.com
粉絲專頁：https://www.facebook.com/sparkamplify/
團隊人數：12

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

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