台灣通過可罰款2,500萬、全球最高的「Uber條款」,一次看懂Uber與政府之爭
台灣通過可罰款2,500萬、全球最高的「Uber條款」,一次看懂Uber與政府之爭

台灣立法院今日審議《公路法》修正案,其中最受人矚目的「Uber條款」三讀通過。未來對Uber的罰款,將從現行的5萬到15萬元提高至10萬到2,500萬元,也可同時勒令業者歇業,罰款金額成為全球最高。

對於提供載客服務的Uber司機,只要檢舉人備齊相關資料,可以舉證司機有營業事實,就有可能吊扣其駕照和車牌將4個月到1年,或直接吊銷,2年內不得重考駕照或重領牌照。該項罰則最快可能明年元旦上路。

對此台灣Uber在Facebook上公開回應表示,一定有更智慧的方式能有效監管車輛分享平台,也可以同時保障乘客或駕駛的利益,並且對於和政府討論任何可能的選擇充滿期待與意願。

其次,台灣Uber仍舊堅持消費者應該要有更多的選擇、智慧科技能強化行程的安全以及效率提升能為駕駛人帶來更多的經濟權益。台灣Uber進一步表示,三十年前訂立的運輸體系已滿足不了進步的數位網路社會,呼籲台灣政府能以新法納管共享平台。

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圖/ 高佳吟/製作

今天下午條款三讀通過,Uber司機不禁感嘆「好不容易有個新的生計來源,又要斷炊」,一方面痛批台灣政府對於新創企業的保守態度、閉門造車,「如果台灣不開放Uber,也孵不出滴滴打車,那何來扶植新創或科技產業之說?」

另一方面也不諒解Uber不納管的強硬態度,資訊不公開、不透明,如何取得市場與官方信任?「而在兩方都不討好的情況下,最終受害的仍是消費者。」

一次看懂Uber到底為何有爭議?

1. 稅收問題:

Uber在台灣主要營運的業務為交通運輸,台灣代表為宇博數位服務公司。宇博在多樹的媒體報導中表明,台灣宇博只是協助美國Uber在台招募、訓練司機,並且提供線上服務平台的「資訊服務業」。因此,只需繳納台灣政府營業稅及營業所得稅。

但台灣交通部認定宇博有提供叫車服務,認定產業為汽車貨運業,因此得依照乘客車資繳納5%營業稅。

此外,由於Uber司機也有營利問題,因此應該依照一般計程車司機所得,課收營利事業所得稅。

對於稅務問題,Uber 官方回應,由於台灣宇博公司負責行銷業務,Uber向每位駕駛收取約20%-25%的平台費用,其金流是回到荷蘭總公司。因此在跨境電商稅法三讀通過後,會全力配合財政部新法。但目前和交通部對於「產業認定」看法不同,因此營業稅部分仍有待進一步對話。

2. 對司機沒有勞工保障:

承上點,由於Uber認定自己為資訊服務業,因此與司機之間沒有實質的勞雇關係,因而不用向司機提供勞健保、休假或是相關法定員工福利,更不需要為員工繳稅。

而這項爭議在勞工權益高漲的歐美各國,都引起相當程度的反彈,2015年美國加州、2016英國法院都已經出現,裁定Uber與司機之間確認有勞雇關係,需依法提供相關保障以及繳稅等相關案例。

3. 乘客保險在哪裡?

Uber在全球各服務據點都表示,乘客的每趟乘坐行程,都受到全球保險的保障,但投保的國際保險公司、保單內容都未曾完整交代清楚或公開。也因此造成台灣政府與消費者非常質疑乘客若在乘坐過程中發生意外,到底要向誰求償、如何求償。交代不清的後果,也讓市場對於Uber的負責態度打上問號,而截至今年12月為止,媒體報導台灣Uber正在跟富邦產險討論台灣保險方案。

Uber帶來的好處有哪些?

1. 迫使政府正視新商業模式帶來的衝擊:

當Airbnb提出「出租家中閒置的房間」,Uber、Lyft等交通運輸業者喊出「順便載人回家」等概念,希冀利用「現有資源」為世人提供更便利、實惠的服務,讓提供服務者,獲取額外報酬的時候,便在市場不知不覺間打破了產業競爭的疆界、法規的限制。

共享經濟的出現,幾乎有泰半的原因得歸功於,人們愈來愈懂得善用科技工具。而在這個前提之下,我們幾乎可以確認,當未來的科技工具只會更進步的時候,新型態的商業模式只會一直不斷的出現,為各產業與市場帶來更不可預料的衝擊。

我們現在能要求一個Uber守法,但當未來的日子裡,有第二個、第三個「類Uber」的商業巨獸崛起,台灣政府又該如何在「扶植新創產業」與「要求業者守法」間取捨呢?

2. 迫使既有市場業者正視現實:

即便Uber不守法,但為什麼仍能廣受台灣消費者青睞?答案出現在許多媒體報導的討論串中——台灣計程車業者的素質,實在良莠不齊。當市場既有的供給者素質不佳,只要後進者找到破口,就很容易超越,這是非常簡單的商業市場規則。

當競爭者的各項條件與優勢都比自己強,業者該怎麼存活?價格競爭、提升服務品質、做出產品差異化等等等,都能夠迫使既有業者從消極經營中甦醒、積極成長,最後得利者,也一定會是全體使用者。

Uber亞洲市場發展大事記

2013年7月,Uber正式在台灣台北市營運

2014年3月,Uber正式進入中國大陸市場
在上海召開官方發布會,宣布中文名「優步」,並與支付寶合作,同年也進入香港市場,台灣政府於7月公開表示,將會開啟調查Uber在台營運的合法性。

2014 年 12 月,韓國政府起訴Uber執行長,逼退Uber
韓國政府以違反交通運輸法為由,起訴 Uber執行長Travis Kalanick。Uber在2015 年退出韓國市場,只留下UberBLACK 服務,提供有駕駛執照的高級載客服務。

2015年,Uber在中國市場糾紛不斷
整年度Uber在中國大陸市場的發展都不是那麼順遂,從廣州、成都到北京都有收賄、消費者糾紛及非法經營等官司纏身。

2016年7月,中國發布網約車相關法規,Uber出現合法化的契機
中國交通運輸部發布了《關於深化改革推進出租汽車行業健康發展的指導意見》和《網路預約出租汽車經營服務管理暫行辦法》,代表著Uber以及其他類似服務的提供商在中國有合法化的管道,但新法令仍要求服務車輛必須先取得營業登記,因此UBER是否合法仍有爭議。

2016年 8月,滴滴出行收購優步中國
中國大陸最大的線上交通系統滴滴出行,宣布與Uber全球達成戰略協定,滴滴出行將收購優步中國的品牌、業務、資料等所有資產。

2016年8月3日,台灣經濟部投資審議委員會撤銷Uber投資許可
投資審議委員會於裁決決議撤銷Uber投資許可,台灣Uber表示將提出訴願。

2016年8月5日,台灣Uber發起「讓Uber留在台灣」網路連署
邀請民眾網路連署Uber留台,連署人數逾四萬人。

2016年11月,餐點外送UberEATS在台灣登場
同月台灣交通部希望要求Android及iOS兩大平台業者,將Uber APP自系統下架、財政部向Uber追稅金額達1.35億元新台幣。

2016年12月 Uber表示正在跟富邦產險討論台灣保險方案

延伸閱讀:

  1. Uber強勢攻佔市場,台灣大車隊怎麼接招?計程車龍頭的轉型與變革

  2. Uber中國燒掉20億美元後,正式被「滴滴出行」收購!

本文授權轉載自:經理人

關鍵字: #Uber
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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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