上海奧美副總裁楊超:行銷2.0時代,內容創造是大家的共通行業
上海奧美副總裁楊超:行銷2.0時代,內容創造是大家的共通行業

端午連假第一天。上午九點半,當許多人還在睡夢中享受假期,有一群人起了大早,正聚精會神等著參加一場知識饗宴。而這場活動的主角,就是遠道而來的上海奧美副總裁楊超。楊超這個名字,對你來說或許很陌生,因為在網路上,你可能更熟悉他的另一個身分:古里奧(Coolio)。

楊超在廣告行銷領域工作13年,從品牌端、網路全案代理、網路媒介策畫,再到社交媒體行銷都有深度參與經驗。現在,他是上海奧美副總裁/奧美社交上海負責人,服務過的客戶包括百事可樂、歐萊雅、通用電氣、雅詩蘭黛、大眾汽車等。

去年四月,他以「古里奧(Coolio)」為名開了微信公眾號,並開始在上面發表文章,內容橫跨品牌經營、社群行銷、自媒體、廣告行業生態和職場。到目前為止,微信追蹤人數已有兩萬多人,提供繁中化內容的Facebook專頁也累積了五千多位粉絲。今年,這個誕生於線上的社群首度走向線下,選在台北舉辦了第一場實體活動「玩固閉門會」,希望為品牌和內容創作者雙方打造交流場域。

玩固閉門會
玩固閉門會首場實體活動選在台北,當天約有70人到場參加。
圖/ 玩固閉門會提供

「現在已經進入『行銷2.0』的時代了!」楊超指出,「行銷2.0」就是在社群媒體成為主流之後,全方位、多角度授權消費者,讓消費者擁有對品牌發聲以及主動創造新品牌的權力。因此,對於品牌來說,行銷也不能只是單方面的廣播和告知了。

「我跟中國很多品牌說,從現在開始,當你們做行銷的時候,請放棄品牌主的思維模式,進入媒體、傳播學的思維模式。」楊超說:「所謂傳播學的思維模式,就是你不應該想怎樣賣產品,而應該想,怎樣讓你的內容受歡迎。」例如今年五月,OREO在中國推出買餅乾送音樂盒的行銷活動。由於玩法創新,因此活動上線才12小時,第一批兩萬個音樂盒就全部售罄。他指出,在這個時代裡,流量、內容和用戶才是價值所在,而廣告主應該要致力於做一個對消費者來說是「有趣又有用」的品牌。「我們賺錢的方式很多,為什麼一定要想著賣餅乾呢?」

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內容創造是共通行業

然而,在實際操作面上,品牌主卻遇到許多困難。楊超引用調查指出,中國品牌將大量資源投入社交媒體,並且積極和網紅合作、經營微信公眾號。「他們花那麼多錢做內容,可是對內容卻表現得非常困惑,或者說做困獸之鬥。」楊超觀察,品牌主遇到的問題是他們懂得做廣告,因此認為做廣告就是做內容,結果做出來的內容卻沒有人轉發。另外,有些品牌主則執著於追熱點,想做出迎合消費者的內容,卻忘了好好賣自己的產品。「然後他就在這兩點之間想說那我要怎麼辦。我要賣產品嗎?沒人看。我不賣產品嗎?那我做這件事幹嘛?」他說:「因為廣告已經不是廣告了,內容也不是內容了。他找不到一個平衡點,可以讓他站在中間說:這是我想做的事。」

**「我們都處在同一個行業,就是內容創造。我們都在爭奪消費者的注意力和時間。」**楊超認為,在行銷2.0時代,不論是品牌、自媒體或是內容創作者,其實都在做同一件事。品牌擁有資金、故事和銷售管道優勢,另一方面,自媒體和內容創作者擁有創作能力、市場洞察力和號召力,雙方各有價值。因此,大家應該思考如何合作產出優質內容,發揮最大效益。「我們不要考慮我是誰、想要幹嘛,就一起去做吧!」

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上海奧美副總裁楊超選在台北舉辦了第一場實體活動「玩固閉門會」。
圖/ 玩固閉門會提供。

合作方式多,但要避開陷阱

那麼,品牌和內容創作者可以怎麼做,才會真正達到一加一大於二呢?

楊超認為,第一步,應該要解開彼此的心結。他指出,品牌需要改變心態,先意識到自己本身就是內容輸出者,要以內容方的角度思考。「不然你總覺得『我是廣告主,是金主耶!你就聽我的。』,兩邊就很難合作。」

其實,品牌和內容創作者可以有很多種合作模式。最粗淺的有贊助和聯合出品,此外,品牌也可以做為故事的來源,主動提供素材和靈感。「GE(通用電氣)就跟我說過:『難道沒有任何一個自媒體想要了解飛機是怎麼做成的嗎?』」他舉例,以GE來說,其實就可以邀請自媒體去參觀工廠,拍一支影片講述飛機製造的故事。當然,雙方也可以聯合產出IP、或善用品牌代言人資源等。

只是合作過程中,雙方都要記得躲開幾個陷阱。首先,內容創作方必須小心品牌對於銷售、轉換等實際效果的考量。「品牌會投資、會給你錢,可是他會說,那我的銷量明天就要變好。內容方要小心去管理這件事。」此外,品牌也要注意,內容方是否因為過度專注於自己所在領域的創作,導致內容過度垂直專業,偏離品牌本來想要表達的內容。「比如說,我本人在講廣告行銷,帶了很強的個人觀點在背後。當我為某個品牌背書、創造內容的時候,也在表達這樣的價值觀跟想法,未必是品牌想要的東西。」

最後,內容方為品牌創作時,必須要主動挖掘、從細節了解客戶,而非被動吸收品牌提供的資料。「比如說,GE想告訴大家我是在做飛機的、飛機做得很出名。客戶說,你就幫我講發動機或引擎。可是內容方去了之後,發現引擎的故事並不精采,反而是某個工人的故事特別好。內容方可以說,我還是會寫你的飛機,但我寫你的工人。如果品牌方OK的話,這故事會很精采。」到頭來,還是只有互相尊重、各自發揮專長,才能打造讓消費者愛不釋手的獨創內容。

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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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