川普的勝選戳破了地球村的美夢
川普的勝選戳破了地球村的美夢
2016.11.10 |

台灣時間11月9日的早上,看著美國總統大選報導中,川普持續領先的得票數,我才第一次感受到,這位滿口偏激、歧視言論的人真的有可能成為美國總統。而隨著幾小時後,川普確定跨過270票的門檻,我的心情也盪到了谷底。

在投票之前,其實也有不少人認為川普真的有可能當選。我對美國的政治與社會情勢沒有那麼熟悉,因此我不認為他能夠勝出的想法,與其說有任何事實認識的基礎,更像是一種理念上的預期。換言之,反過來說,川普勝選對我造成的衝擊是,我認為有一些想法需要更進一步反思。

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圖/ shutterstock

全球化與地球村

對我而言,川普的勝選凸顯出最重要的問題是,深受全球化之苦的美國中下階層遠比(我)想像的還要多、還要憤怒。因此,川普勝選凸顯出來的重要反思課題也與全球化的發展相關。

或者,用我覺得比較簡單的話來說就是: 我們全人類共同生存的可能該何去何從?

這個問題不能簡單地化約為,認為全球化就能帶領人類走向共同生活的美好未來──實際上也遠遠不是如此。但是從加拿大傳播學者麥克魯漢的角度來看,一定程度上確實可以這麼說。

雖然活躍於1960、70年代的麥克魯漢,沒有實際體驗到電腦與網際網路的威力。但他的媒介理論對於科技樂觀主義者來說,最吸引人的部份就是關於電子媒介帶來的「地球村」(也就是全球化最常見的譬喻之一)的想像。

1969年,在一篇登載於《花花公子》(沒錯!就是Playboy)的訪談錄中,麥克魯漢曾經這麼說:

超級國家的時代已經過去了;不但在美國,在全世界的人都聯合成一個單一的部族時…,那將會是一個完全再部落化的深度投入的世界。

麥克魯漢在這裡談到的「再部落化」,指的是他認為電子媒介將會帶來的效應。也就是說,由於電子媒介即時傳播的特性,麥克魯漢認為,人類社會可能再一次地回到「天涯若比鄰」的共同生活型態。

同時,他也很樂觀地認為:「再部落化的人可以過一種豐富許多,有更多滿足成就的生活,…參與由交互依賴和和諧關係所織造的平順網絡中的生活」。

我們大概可以想像科技樂觀主義者與信奉全球化的自由主義者們看到麥克魯漢的「預言」時會有多高興。

但是,雖然麥克魯漢有洞見地看到了電子媒介發展的影響力,這半世紀以來,許多人也都看見了,這世界沒有那麼簡單地變得美好。

例如,英國社會學家包曼就是與麥克魯漢同樣理解電子媒介的效應,卻相反地窺見其陰暗面的代表人物。簡言之,包曼雖然也認為電子媒介的即時加速將大大改變人們的生活型態,但這並不意味著如此將緊密地共同生活的人們,會「一起」過得更好。

反全球化的變調

在1998年一本探討全球化的書中,包曼就指出了全球化發展的核心問題,也就是:

科技對時間與空間距離的消弭,不但沒有統一人類的處境,反而造成進一步的兩極化。

換言之,包曼認為,在全球化的地球村中,人們並沒有就那麼簡單地進入了交互依賴的和諧關係中,相反地,新的階級兩極分野出現了:那些可以在全球自由移動的菁英,與被困在窮困地方上的人們。

一定程度上來說,在川普勝選(以及英國脫歐成功)之前,全球化的發展趨勢多少還符合包曼的看法,也就是全球性的菁英接管了這個世界的大權。

換言之,在川普勝選之前,我們想的是: 地球村是一種理想,全球性的階級分化則是需要克服的問題。 因此,各種挑戰全球化的討論,或是尋求另類全球化可能性的嘗試,並沒有否認或拒絕接受科技帶來全球共生處境。我們總是試圖尋找的替代方案是:如何更好的生活在一起。

然而,川普勝選卻意味著另一種發展趨勢:反全球化竟以一種「退卻」的形式實現。不管是要在美墨邊境築起高牆,還是要強力驅逐非法移民,川普的政策都在挑起中下階層人民的怨氣,或者說,自私的慾望,企圖在全球共生的困境中轉頭離去、自掃門前雪。

川普警報!

因此,川普的勝選不僅打臉了科技樂觀、自由主義者,也形同對尋求另類全球化的可能說不。而對我來說,這不僅意味著麥克魯漢被掃進了垃圾桶,也就是地球村美夢的破碎(雖然也早已問題多多);也意味著包曼所看到的那種全球兩極化的階級現象,如今正以一種可怕的形式反彈。

也就是說,川普的勝選代表著,某種保守的力量確實可能透過召喚在地受難者的方式,顛覆包曼指出的新興全球菁英宰制。但這一顛覆就川普現象看來,絕非朝向令人期待的方向。這不僅是因為川普本身的菁英階級身份已使其行動可疑。更重要的是,它無助於讓這個地球上的所有人一起生活的更好。

這些問題離我們並不遙遠。台灣作為一個始終以自由主義為經濟發展理念的國家,一直以來都將「全球化」等同於發展的代名詞。

因此,川普的勝選對台灣帶來的警訊不僅在於實際層面上的外交與經濟問題,更在於:在一味地追求所謂經濟發展(全球化),忽視社會公平與正義的過程中,我們自身社會中下階層的憤怒與不滿也迅速累積著。

在我看來,PTT上的仇女者、母豬教徒其實已無異於川普的支持者。如此一來,恐怕不會令人意外的是,台灣的川普遲早有一天會出現。

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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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