金士頓挑戰營收新高的秘訣
金士頓挑戰營收新高的秘訣
2006.11.01 | 科技

十月中旬金士頓一場表揚晚宴上,近百名滿十年、十五年的資深員工齊聚孫大衛常打小白球的Mesa Verde鄉村俱樂部,最後一道甜點還沒用完,會場分成兩派人馬,分別由杜紀川、孫大衛領軍,展開一場遊戲對決,頭戴花俏誇張的氣球裝飾,杜紀川與孫大衛跟小朋友般興奮,一聽到主持人下口令,瘋狂在會場中奔跑尋找盟友協助,看誰找到最多的牙線盒、口紅、帳單,二十分鐘下來,滿頭大汗,贏的隊伍每人贏得二十美元的「小菜」。
杜紀川與孫大衛當天有備而來,卸下領帶與西裝外套,滿場跑完只是餘興節目的暖身,孫大衛搶先開炮,「John(杜紀川)得親我一下,否則給在場每人一百元」,杜紀川不甘示弱加碼回擊,最後孫大衛招架不住無法再加碼,發出十年員工每人二千美元、十五年員工五千美元的大紅包。
「我以前都從背後親John(美式幽默Kiss Ass,即拍馬屁),那天為了讓資深員工高興,第一次正面親他」,孫大衛事後解釋。
全球記憶體模組的前十名市佔排名不斷洗牌,說明了競爭之激烈,金士頓卻長期穩坐龍頭,以兩位數市佔率,遙遙領先市占率僅個位數的第二大廠Smart Modular Tech,難道和員工玩戲戲、「打成一片」,是記憶體霸主的長期王道?

**獨特企業文化
公司超扁平只有四種職級

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全球記憶體產業歷經二○○一年的跌價低潮後,去年底開始大紅大紫,年底更因Vista將上市,記憶體一路看好到明年第一季,而金士頓自一九八七年創立以來,年年都賺錢,金士頓創辦人之一、總裁杜紀川(John Tu)預估今年可望挑戰四十億美元大關,杜紀川表示,站上高峰後,怎麼站的穩、站的久,企業文化的傳遞仍為關鍵。
「對金士頓而言,如何創造高峰不再是問題,如何維持成長,才是真正的挑戰」,杜紀川說。這不是只看今日表現的競技場,衝刺後,保持顛峰才是真正學問。
「金士頓沒有這個文化,就不可能成功,這幾年愈來愈覺得就是這樣,金士頓才有今天」,杜紀川簡單以「企業文化」解釋金士頓成功的最大因素,另一位創辦人孫大衛(David Sun)的回答更阿Q,「你問我金士頓怎麼成功?我的命好啊!」
企業文化有如瞎子摸象,每人心中的答案長的都不一樣,員工手冊裡可找不到「金士頓文化」的定義,杜紀川解釋,金士頓文化,就是讓員工價值最大化,如新進員工常被當菜鳥,會被欺負,金士頓是個大家庭,不分新舊,大家都是朋友,「這是不成文的規定」。
走進金士頓位於加州芳泉谷的企業總部,沒有豪華氣派的接待大廳,更沒有高階主管獨立採光辦公室等基本配備。取而代之,杜紀川與孫大衛的「辦公室」,埋沒在一整層近百名員工的隔板辦公桌中,一張椅子、一張桌子,與坐下來會露出上半身的矮平隔間,就是金士頓兩位大老闆的辦公室。
「我常常可聽到David在講電話」,在金士頓十二年的美國業務副總裁John Holland表示,金士頓開放式的辦公空間,員工可隨時轉頭與同事溝通,甚至聽見孫大衛的所有對話,員工打趣表示,反而可提高工作效率,「瞄一眼就知道David什麼時候有空,不會浪費時間特地跑一趟去找他」。
金士頓從十人以下的小型公司,發展成近三千人的國際企業,讓大象起舞靠的不是別的,而是最基本的溝通。
「如果你在做something,卻沒人知道你在做什麼,容易產生不必要的誤會」,杜紀川表示,溝通絕對是公司營運的一大關鍵,近年外商公司強調「開門政策」,希望主管能敞開大門,增進與員工的垂直溝通,「金士頓連這道門都沒有了」。
金士頓十年前還是中小型企業,談溝通當然簡單,如今年營收逾三十億美元,三千名員工廣佈美國、台灣、大陸、歐洲、東南亞,怎麼溝通?
「公司愈大,愈不能建立官僚,組織越簡單、愈單一、愈扁平(flat)愈好」,杜紀川說,金士頓多數部門只有四個職位等級,員工、經理、總監、副總裁,「經過這麼多年,我只知道這種簡單經營哲學,好處多於壞處,我可以向你保證,這一點都不難」。
記憶體的市場競爭激烈,頂尖廠商必須能隨時應變調整,在金士頓十二年的資深科技經理Richard Kanadjian表示,「我們是小公司思考(small company thinking)」,很像中小企業的營運模式,但也因如此,才能簡化流程,也允許創新。

**對員工好
每年紅利至少是薪資三成

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員工是大企業裡的小小螺絲釘,卻是金士頓最引以為傲的資產,也是金士頓的秘密武器,客戶至上前,得先對員工好,員工是金士頓舞動企業大刀的關鍵槓桿。
科技產業人才流動率高,記憶體模組市場因價格變動快速,每每市佔率一洗牌,就牽動一波人事異動,以美國市場為例,員工流動率約十二%,金士頓的流動率卻不到三%,除家庭式的公司文化鞏固員工忠誠度,員工福利也為關鍵。
以金士頓美國總部為例,每年員工紅利至少達薪資的三成,不論是工友還是副總裁,員工家庭其他成員的保險費一律由金士頓埋單。
金士頓資深員工透露一則小故事,有次跟著孫大衛出差,孫大衛居然一股腦把所有的產品策略大方公開給對手知道,孫大衛事後則跟他說,「這個策略只有我們能執行,因為他們沒有這樣的人才,有秘密策略也沒用!」
十九年前,杜紀川、孫大衛兩人沒沒無名,在加州的車庫起家創業,成功提早卡位,使金士頓長期在記憶體模組市場獨領風騷,即使近年新興小廠多如雨後春筍,威剛更快速竄紅搶下全球老三地位,金士頓始終屹立不搖,長期稱霸。
根據iSuppli調查,金士頓全球市占率達十六%,第二、第三名的Smart Modular Tech、威剛,個別市占率仍未破十%。

**挑戰商學院理論
做成朋友生意自然就會成

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金士頓靠靈活、彈性的文化而壯大,企業國際化管理也面臨因地制宜、制度管理的挑戰,資深員工則是金士頓開拓新市場的最佳利器。
金士頓以自有品牌起家,約十年前跨足OEM,通路遍及全球近九十個國家,曾負責德國、倫敦新辦公室的Holland舉例,新設據點一定派遣資深員工到當地坐陣帶人,金士頓文化就這麼傳承下去,因當地文化稍加調整,但基本精神不變。
MBA教室常說:做生意不能作朋友,金士頓卻有一套「朋友做生意」法則,挑戰商學院裡的經營理論,卻因此鞏固全球經銷商的忠誠度。
「不要認為我多有遠景」,孫大衛表示,「到今天我還是覺得我在做朋友,不是在做生意」。
難道金士頓在做慈善事業?孫大衛解釋,用作朋友的方式做生意,中間有良性的循環,「如果跟客戶殺價,絕對不會殺到讓人恨我,這套是MBA沒法學的,你看金士頓還屌的很,完全沒有垮的跡象」。
只是金士頓與百年老店相較,僅是二十歲的年輕小子,未來還有許多二十年要走,也面臨從人性經營到制度化的考驗。
「金士頓文化不是第一天的事,經過二十年,spirit在那裡了」,杜紀川說。企業全球化經營學問大,金士頓回歸最基本的「員工價值」,證明企業成長蛻變成大樹,尊重、彈性、溝通等創業精神不怕走味。

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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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