中國網友敗物潛能大網購商機可期
中國網友敗物潛能大網購商機可期
2007.03.15 |

回顧二○○六年,中國電子商務市場交出了一張漂亮的成績單。根據iResearch艾瑞市場諮詢最新出爐的〈二○○七年中國網路購物報告〉指出,中國去年B2C和C2C總體交易額分別為人民幣八十二億元和兩百三十億元,網路購物總體交易額達到三百一十二億元,較前年成長了六二%。
春寒水暖鴨先知,這股火紅的熱勁,作為第一線的我們感受最深。記得兩個月前我引用的淘寶第二季平均日交易量為四千七百萬元,到去年十二月竟然已達九千萬元,元旦前後更達單日交易額破億的盛況,這與淘寶推出團購專區、e郵寶等服務獲得成功固然有很大的關係,但是也反映出中國網購消費者的敗家潛能正逐漸被開發出來。
較之內陸賣家的快速成長,台灣賣家在中國處於後發的態勢,亦有運費架構與行銷客場的先天劣勢,正處於摸索中累積經驗的學步期,追得相當辛苦,也讓我們不時感受到來自淘寶的關愛眼神。所幸在我們在進入中國這十個月來,不斷地尋找台灣商店的突破點,也有一些小小心得,在此做個分享。

**台灣優勢在於流行文化

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因為同文同種的優勢,以及演藝界朋友的努力,台灣已經是華文流行文化的重心,甚至說是首都亦不為過。身處台灣的你我可能感覺不到,但是到了對岸,不論是音樂、偶像劇、甚至流行性的談話節目,都讓你有身處台灣的感覺。這個領頭的力量,其實是台灣相當重要的競爭優勢。例如去年底上映的電影《滿城盡帶黃金甲》,由張藝謀導演率領兩岸三地重量級明星所拍攝的大片,在中國首映的當周 (當時台灣尚未上映),淘寶上面舉辦《滿城盡帶黃金甲》金飾全中國首賣,是由台灣館的商店獨家提供。可見台灣飾品業者掌握流行脈動的步伐,已達同步整合行銷能力,也因此創出銷售的佳績。
拜網路科技與盜版之賜,台灣藝人的作品可謂紅遍大江南北,今晚在台灣播出的節目,明天在PPStream(一種以P2P共享機制建立的影音播放平台)上就找得到。因此被大陸網友暱稱為「女人節目」和「老牛」的《女人我最大》與牛爾,在兩岸都為相關商品帶來可觀的商機。雖然PayEasy尚未正式進入中國市場,卻有一大群水貨商、代購商願意透過網路向台灣網站下單批貨以後,再上淘寶賣掉,其他曾在節目中披露過的相關商品,也屢屢成為淘寶上的長銷品。從這些專業代購賣家頭頂上動輒一、兩座皇冠來看(正評一萬分以上才有一個皇冠),台灣去年號稱九百億新台幣的網路購物市場裡,來自對岸賣家的貢獻想必占有一席之地。
雖然中國入世後市場逐漸開放,但在許多領域中國仍設有關稅壁壘,例如3C商品稅率為一七%以上,甚至奢侈品在個人攜入關時也可能被課三○%的奢侈稅。因為國際快遞多半以批量計稅,所以有許多兩岸物流業者提供包稅的配送報價,這對網路零售相當有利。許多具有高進口稅率的商品類別,往往台灣報價會低於內陸,甚至加上運費還划算,所以在精品、皮件、貴金屬飾品上,台灣業者其實具有很高的競爭力。
然而,大陸網友的流行敏銳度可是具有國際水準的,淘寶的消費者對名牌款式的熟悉度並不亞於台灣,他們喜歡購買最新款式的精品,以彰顯自己走在潮流前端,我們甚至收到批評台灣館裡的精品款式跟不上步調的訊息。事實證明,品牌流行、款式新穎、中高價位的流行精品、手錶等,由於不是一般仿冒商所鎖定的對象,在淘寶上的成績也相當不錯。
初上台灣館的賣家心裡會有一個大問號:花了這麼多力氣開戶、辦支付寶、建網站,怎麼一張訂單都沒有?排除商品本身競爭力高低的因素,其實最大的問題在於評比不足。試著從大陸消費者的角度想,看到台灣賣家非我族類已經有點擔心,若看到評比還高高掛蛋,再好的東西我也不敢下單。於是通常起頭的訂單找親朋好友幫幫忙是免不了的事,然而靠朋友作業績總不是辦法。
從我們的經驗來看,至少要三心級以上,網友才會比較放心購買,到鑽級以上才會讓營收邁入穩定成長的路。運用台灣館所擁有的行銷資源,再加上一點訣竅,比如說用一元起標吸引人氣、用一元加購衝額外的評比、用團購主打熱門低價商品讓評比跳躍成長,其實有相當多的方式讓評比與評語都能同步成長。以一個商品具競爭力、又懂得善用淘寶資源的台灣館賣家來說,大概在三個月內就可以衝鑽成功。當然,必須與網勁的行銷同仁多多配合,才能立竿見影。
評比對開賣初期雖然重要,然而長遠來說,口碑與形象才是決勝的關鍵。淘寶上最重要的溝通工具就是它的即時通訊軟體──阿里旺旺,大陸由於沒有七天鑑賞期的規定,買家習慣問到確定商品是他要的東西以後才下單,所以一位好的專業賣家,必定時時守在旺旺上回答買家的問題,甚至二十四小時排班輪值。由於事涉國際配送,如果在下單後與買方電話連繫、甚至跟催到貨狀況,買方會實實在在地感受到台灣賣家的熱誠,這些努力也會反應在評語內容裡,為後續的訂單打下基礎。
雖然中國的網路市場發展迅速,然而講到商品攝影、文案包裝、甚至網拍模特兒的進展,大陸賣家還是遜色一大截。正如知名部落客Neo所說的,台灣網路流行女裝的發展堪稱世界第一。在拍賣高度競爭下出頭的專業賣家,個個具有一流的包裝和行銷能力,運用大量的人物、圖像與文案,挑起消費者的敗家慾望。這一切其實大陸消費者都看在眼裡,甚至以逛台灣知名購物網站為樂。我們當有同事往返兩岸時,每每被託帶台灣網站上「美美的衣服鞋子」回大陸,可見台灣網拍模特兒的魔力已經發功到對岸,吸引消費者的眼光。
商品行銷包裝的能力、網路行銷經驗與專業服務能力,結合台灣館行銷資源上的優勢,是台灣一線賣家進軍中國的最好武器,也是建立品牌、擺脫比價紅海競爭的關鍵因素,期待能有更多的台灣賣家一同逐鹿中原,衝出台灣賣家的一片天。

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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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