蘋果Safari推出反廣告追蹤工具?搞不好是Google和Facebook的大利多
蘋果Safari推出反廣告追蹤工具?搞不好是Google和Facebook的大利多
2017.06.09 | 社群行銷

你每天在瀏覽網路上訊息的時候,其實無時無刻不在被廣告追蹤著。

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圖/ 數位時代

雖然我們很少談論到這個問題,但它在真實生活中每天都在重複上演。相較於網路上提供的海量免費信息,我們瀏覽的每個網站都會附帶十幾個不同的追蹤Cookie,方便定制廣告來追蹤你的瀏覽習慣,從而實現精準推送。

這種精準的廣告推送目前仍然是網路上最快的最佳方法,所以這些Cookie無處不在。網站們盡量讓瀏覽它的遊客感覺不那麼毛骨悚然,但是總體來說,你還是無法逃脫這些Cookie對你瀏覽記錄的追蹤。畢竟定制廣告是一項數十億美元的業務,這些廣告費養活了網路上為你提供內容的這群人。

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圖/ 36Kr

在幾天前蘋果的WWDC大會上,蘋果向這個系統提出了自己的解決方案。除了推出最新版的自動播放屏蔽功能之外,最新版本的Safari(目前還處於測試階段)將會有一個新的工具來阻止第三方的廣告追蹤器,積極識別和阻止網路上所有用於追蹤用戶的Cookie。

正如Craig Federighi(蘋果軟體工程高階副總裁)在舞台上所說:

「這項措施並不是關於屏蔽廣告的,而是保護您的隱私不受到侵犯。」

這是一個重要的手段,特別是對於行動網路來說。目前僅有不到30%的瀏覽是在Safari上面完成的。當Safari在iOS 9中添加了廣告攔截的選項的時候,許多網路公司提出了很多關於未來行動物聯網發展方向的疑問和困擾。

Marc Al-Hames,這位在以注重隱私而聞名的瀏覽器Cliqz工作的員工表示,公司已經在爭取找出解決這種新限制的最佳方法。

「這一直是一個貓追老鼠的遊戲。」「用戶嘗試用不同的東西來保護自己,但是數十億美元的廣告技術產業卻要思考如何規避用戶的保護。」

令人驚訝的是,Google和Facebook正準備著從這場競爭中脫穎而出。如果你想要深入瞭解為什麼,那我們需要深入研究一下蘋果這項新政策是如何運作的。

能夠屏蔽Cookie的Safari版本已經推出多年,但以前的默認條件是允許Cookies訪問我瀏覽的網站。但是蘋果推出的新政策更進一步,使用機器學習來識別Cookie的追蹤行為,無論這個Cookie是以什麼樣的方式呈現的。

在很多情況下,直接屏蔽這些Cookie會破壞基本功能的使用。但是現在,Safari為Cookie的留存設置了時間限制。這些Cookie裡的信息將只能保存24小時,並將徹底刪除30天以上的內容。

這裡關鍵的區別在於你主動訪問的網站和隨之而來的第三方追蹤器。只要這個Cookie是與你在過去24小時裡訪問過的網站相關聯,Safari一般不會對它做出什麼動作。這樣一來,像Google和Facebook這樣的大公司就可以用簡單的辦法來對付這些新的限制。

Safari的新政策打擊最大的其實是像Criteo或Adroll這樣的第三方系統,它們在數千個站點的背後默默地佈置和運行著Cookie。 Criteo的股價在蘋果公佈這項新功能之後暴跌,完全不是巧合。

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圖/ 36Kr

但是對於已經牢牢霸佔了網路廣告的Google和Facebook來說,這根本不算什麼問題。

大多數人每天都會訪問Facebook或Google服務,24小時之內你會透過這兩者瀏覽海量的信息,而在這24小時之內你的瀏覽習慣都會被Cookie記錄,所以Google和Facebook依然會對你的行為瞭如指掌。

Google和Facebook在廣告定位方面最大的競爭對手是像Verizon和Comcast這樣的電信公司,這些公司近期在美國電信政策的轉變中得到了巨大的支援。

Verizon和Comcast都在網路媒體和廣告技術方面投入巨資,這意味著他們在蘋果的新政策中所處地位與Google和Facebook一樣。

只要你每天訪問Facebook,這個公司就不會受到影響。

同時,沒有附加到熱門網站上的的廣告網站將會受到嚴重的打擊。但這不會是一個完全的限制,因為大多數現代網路補充Cookie使用更先進的指紋技術,可以在不傳輸任何數據的情況下進行用戶訪問。他們還可以嘗試與網站達成Cookie服務協議,在投放廣告的同時收集數據。

但是,新的Safari政策使這些廣告公司在和Google和Facebook這樣更強大的公司競爭時處於永久性劣勢。

這些公司已經相當出色——Google和Facebook在網路廣告上每花費一美元就可以獲得90美分的收益——新的瀏覽器將使他們的生存變得更加艱難。這樣的結果將使得平衡更加傾向於少數已經佔據主導地位的科技巨頭。

蘋果不是在這個方向推動網絡的唯一力量。歐盟委員會最近提出的反追蹤提案會在第一方和第三方網站之間產生同樣的影響。

只有上周,Google宣佈Chrome的廣告攔截器可能會進一步擴大攔截小型公司的範圍。對於較小的網站和日常用戶而言,仍然難以說明這一舉動會意味著什麼結果,但是Google和Facebook將會因此成為網絡業務的核心。

這些巨頭玩家,例如Google,Facebook,Verizon和Comcast,它們控制了我們連接到網絡的方方面面,從服務器到光纖,從行動裝置到瀏覽器……

現在,他們使用自己的壟斷能力在廣告追蹤中發揮巨大的優勢,讓用戶們在其中左右為難。蘋果公司正在嘗試為用戶提供出較少Cookie侵入的網頁體驗。但經過十多年的廣告技術的發展,要想解開這個Cookie信息追蹤的問題可能比蘋果意識到的要困難許多。

本文授權轉載自:36 氪

關鍵字: #WWDC
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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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