創業者不必是超級英雄!
創業者不必是超級英雄!
2017.01.10 | 創業

哈佛商學院教授蒙哥馬利(Cynthia Montgomery)的名著《策略者》(The Strategist:Be The Leader Your Business Needs)中提出,許多商業書籍甚至投資人都期待甚至誤導,偉大公司的創業者或執行長就該是個大膽有為、充滿冒險精神、有信心帶領公司走入新領域的策略家與管理者,如同電影裡的超級英雄。

期待成為英雄通常也是創業者自己的夢想,如果不是想突破平凡,就無須冒著失敗的危險出來創業。創業家必須要設定公司的策略,當然成為一個優秀的戰略者也的確需要具備信心。但信心有時也會膨脹成過度自信,在看過許多成功企業者面臨嚴峻環境下仍能轉敗為勝,便很容易轉換成為自己的勇氣,誤認為只要自己夠努力,認為自己的團隊只要透過良好的管理與大膽的願景,沒有達不到的目標。蒙哥馬力將這種積極的樂觀稱為「超級經理人的神話」,或者說是,「超級英雄神話」。

她舉了美國水龍頭製造商馬斯科(Masco)的例子,馬斯科公司在水龍頭產品的創新優勢讓他主導了當時美國衛浴設備產業,連續29年維持盈利增長後,1986年執行長馬努吉安(Richard Manoogian)決定做出更有膽識的攻擊策略,進軍混亂無比的傢俱製造業。他的策略中,在傢俱製造業裡沒有龍頭老大,馬斯科長年在衛浴設備的龍頭地位,對於也是居家設施的傢俱業肯定能揮軍成功。想成為偉大的企業必須冒險,而擴張產業,捨我其誰?

蒙哥馬利指出,在哈佛大學這個為世界頂尖優秀的企業家開出的領導課程中提出這個案例,在說明了傢俱製造業的狀態後,她詢問這些頂尖的經營者是否馬斯科應該揮軍傢俱製造業?竟然一面倒的都認為當然要。似乎做個決策者,哪裡有挑戰就代表那裡有大收穫。比起產業的困難他們更重視該產業是否已經有強大的行業領導者?沒有,那還等什麼?

但結果大大的挫敗這些頂尖的企業家,案例顯示在經過大力併購、擴張產業規模、建立通路,總計投入了20億美元的努力下,馬斯科還是在三年後宣布退出傢俱業,估計虧損了6.5億美元。逼使被視為30年來在衛浴產業最優秀的執行長馬努吉安低頭認錯,承認未曾思考傢俱業行業環境問題而造成大錯。蒙哥馬利更進一步發現,事實上從1946年的曼格(Mangel)公司開始,超過12家公司在不同的年代都曾經嘗試著要在傢俱製造業成為龍頭,但幾乎慘敗,而馬斯科只是另外一個滑鐵盧的公司。

超級英雄,是你公司需要的策略制定者嗎?蒙哥馬利問著哈佛策略課的學員們。

很不幸的,創業者的超級英雄神話確實存在,而且為數不少。我接觸的創業者中就看到不少勇氣可嘉但卻螳螂擋車的案例。

2014年有位台灣創業者透過朋友找上我,討論投資的可能性。這位創業家令人一見就喜歡,長相俊帥熱情有活力。正當三十壯年有國外留學經驗並已經在中國工作將近十年,可謂學經歷俱佳。他告知在當前App的洪流吸引了他,讓他也投身了App創業一年,而且決定戰場設在競爭激烈的中國。

做什麼呢?我問。

交友App。

這個答案讓我倒抽一口氣。為什麼是交友App呢?

因為目前中國的交友App做得還不夠好,沒有辦法把想因為興趣純交友的功能做到極致,而我的團隊可以做到。中國這麼多網友,我們有信心只要把App做好一定有分眾市場!

我們的台灣帥哥說得很嚴肅,一點也不開玩笑。但他說得越正式,我就越害怕。

你知道中國的交友網站乃至App多如牛毛?陌陌、同城、遇見、百合,每個都是幾億幾千萬的重量級對手?我還是想勸告。

他們雖然大,但有很多使用上的缺失。你看,這是陌陌的問題,遇見也是……我們認為純交友一定有市場,我們的團隊非常有信心。台灣團隊比大陸強的就是在使用介面上更友善。戰爭雖然嚴峻但是純交友這塊市場還沒有人占領,我們有把握在這裡成為龍頭……

多像蒙哥馬利書上描寫的超級英雄啊。以寡擊眾,雖然在劣勢中還是積極尋找定位,做出攻擊型的策略。而且帶領團隊永不服輸。

積極很好,這是創業者必須的基因。但戰略與領導的意義不是只有積極與自信,除了你的團隊組建創造出核心競爭力以外,你還必須知道你要進入的行業的競爭因素。比如說,這個行業現有者的競爭關係,你跟上游供應商的議價能力,你客戶跟你的議價能力,潛在競爭者造成的壓力,產業替代品是否出現……這些都造成你會不會在這個產業出人頭地的重要力量。

我問他,微信的擴張預估將會將所有正常的交友社群一網打盡,而這個產業替代品根本把原先的交友App趕盡殺絕。他對我越來越嚴肅的問題越來越難以回答,從他黯淡的眼神看來,我知道他已經知道這個市場遠非當時所想的那麼樂觀,可惜已經籌資投入了500萬人民幣,回頭太難。

當然我並沒有投資這個團隊。但基於關心還是保持聯繫,而他所帶領的團隊也確實如期的讓這個交友App問市。但結局果然如同猜測一般,在經歷三個月的努力發聲中還是敵不過中國網路紅海的滔天巨浪,很快便悄無聲息。後來團隊改組改做其他項目。這個交友App靜靜沉入,彷彿不曾留下痕跡。

我堅信所有創業者都是勇敢的鬥士。但期待自己是勇氣十足的超級英雄並不能讓自己掌握市場。
建言有三個:

  1. 你要很清楚知道你所在的產業存在著哪些影響競爭的力量,研究並找到你的對應之道,才能叫做策略。

  2. 等你弄明白你的對應策略可以在產業找到安身的方法,並且執行成功,才能叫做定位。

  3. 還有不管你在產業的位置多領先,都不要低估產業環境的變化,寧願謙卑,別妄想自己是公司或產業的超級英雄,才有資格說自己是戰略家。

這些建言,並非我的創建。

而是書本案例與實務的投資中,教導我的無上智慧!

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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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