圖文不符共同創辦人張志祺:有效的溝通 要先相信人會改變
圖文不符共同創辦人張志祺:有效的溝通 要先相信人會改變

成立兩年半,2015年起至今在臉書專案觸及人次超過3,800萬。這間公司,曾做過100份以上介紹台灣知識、解釋社會議題的懶人包,想必你已經聽過他們的名字,甚至轉貼過他們的作品。沒錯,他們就是「圖文不符」。

「圖文不符」是設計公司「簡訊設計」旗下專門執行具有社會公益性專案的品牌,過去經營方式是在「簡訊設計」接商業案的空檔中培養作品,但自2017年開始,以訂閱式集資的方式自主經營,成功募得每月16.5萬的成果,已經可以「自己養自己」,並持續成長。

張志祺,這個現年不到30歲的年輕人,已經成功卡位並找到自己一塊版圖,但他卻謙虛的說:「我們年輕人不要太看得起自己,我需要知道自己有多廢,確認自己有哪些能力不足,才能真的放下身段繼續學習、成長」。

網路上無數的訪問文章,都是想知道為何圖文不符能夠成功的原因,一路從以為自己只是開工作室,到認知自己是擔負幾十個人家庭生計的老闆,他做了什麼?

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圖文不符以資訊設計與社會議題的整合,打造了有趣,充滿活力的社群。
圖/ 圖文不符
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圖文不符辦公室內的設備齊全,空間裝飾著可愛的小物,其中也包含了之前替台北燈節設計的小雞,充滿了年輕人活力與愉快的氣氛。
圖/ 圖文不符

一篇都更的引戰文,讓他了解溝通要先從不怕犯錯的「敢表達」開始

初次拜訪他們位於忠孝復興路口的辦公室,除了辦公室內的設備齊全令我眼睛一亮外,明亮的陽光灑進充滿花朵的玄關,原來採訪前的週末正是張志祺的婚禮,這些花朵是參加婚禮的同事決定要帶回來裝飾辦公室的。空間裡還掛著彩虹旗和玩具模型,充滿了活力與愉快的氣氛。

同樣也是做資訊設計的我,原本就對這趟採訪很期待,在訪問前看到其中一篇訪談提到,他在成大就讀都市計畫系的時候,曾在2012年在個人臉書上針對士林王家都更案爭議寫過一篇文章,當時他認為身為一個都市規劃專業的學生,必須要從專業的觀點提出一些想法。

這篇文章刊出後被網友瘋狂留言洗版,對於他的論點提出質疑,一來一回辯論過程激烈。過去身為研究都市更新運動的一員,一開始忍不住就先問了志祺關於過去這場「引戰文」的想法。

他分享說道,其實那次經驗對他而言,是第一次透過網路平台進行公共書寫。在當時,他的觀點的確不夠全面,但在與網友互動的過程中,了解了許多居民與現實生活中不曾想過的問題。他認為台灣傳統教育比較會阻止學生去把想法表現出來,但這個經驗就讓他學到很多,如果只因為怕講錯,就不把自己的觀點公開表達,也失去了與他人辯論、交流,甚至擴大自己觀點包容力的機會。

看見先機 嗅到商機:資訊設計可以成為良好的溝通工具

根據資策會統計,台灣人超過八成都有臉書帳號,簡單來說,現在誰的資訊能在茫茫大海中脫穎而出的就是勝者。如何找到資訊設計的商業模式,張志祺坦言自己很幸運,當年大學畢業後,在台北想靠接設計案過活,誰知道因為身體不適關係必須中斷工作好好休息。

「原本想回新竹休養,那年青年參政,我們那個里的參選里長每天晚上倒垃圾的時候,就會拿個吉他在那邊晃來晃去,我那時要休養不能工作,看到覺得滿有趣的,就跟對方說那我幫你選里長好了,也因此認識了一群對政治有興趣的年輕人。」

一群朋友連結另一群朋友,組成了當年的Info2Act,以一群熱心公益的醫師為主,還包含設計師、公關等,也認識了圖文不符的共同創辦人王成祥,「那時候第一個開始做的議題是伊波拉病毒,我們發現大家對這件事都不了解,就利用資訊設計方式做出懶人包,果然引起很大迴響」,他發現資訊圖表的製作方式跟大學學到自己很有興趣的簡報、排版概念其實很像,也在過程中了解,原來設計也可以這樣做。

接著因為柯文哲而製作的「亞斯柏格症」的作品,引起網路上的一陣病毒式擴散,團隊的大家都很有成就感,但關心社會的他卻無法說服Info2Act做一些政治性議題,也引起他動念自組團隊。

「那時候我也知道我做平面設計沒有很厲害,但是我做這個好像比較有前途、有發展,我就決定跟王成祥說,那我們就來開一個公司,來把它商業化,來讓這個事情可以一直繼續做下去。」

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圖/ 圖文不符

主動性和累積性在視覺設計中殺出一條血路

設計公司這麼多,圖文不符這個品牌如何做到與眾不同,張志祺分析若想要持續地經營,發展下去的話,必須注意兩個重點:主動性與累積性。

舉例來說,2016年時,張志祺開始發現自己的演講邀約變得很多,進而理解到:學習資訊設計正在變成一個重要的需求,因此決定開設一門線上的資訊設計課程。

那時候在做時,他自己也懷疑為什麼要把自己搞的這麼累,甚至讓同事們這麼辛苦,但完成後大家也都看到成果。「到現在課程已經賣到12,500份以上了,每個月都會有30到80購買人次。而且我們都沒有投放任何的廣告,這項產品做好就可以放著一直賣,接下來綜合廣告投放,就能將放大長尾效應。」

「設計並不是一個能夠有效不斷累積的產業。單作設計,你前一年做了一百萬,隔年還是要從零開始,而要重新接案子其實是件很累的事。不像金融業,你今年賺一百元,明年就有利息開始跳。所以如果我們能夠解決累積性的問題,或許就有機會讓設計公司越做越大。」

此外,他認為社群擴散力也是圖文不符突出的重點之一,「每個內容的產出都是一個工具,這工具要提供給人們拿來發聲,是群眾在選擇自己社群人格的形塑。」

「例如分享插畫家馬來貘的作品,可能覺得他一事無成的態度很好笑,分享一個熱血的社會事件,代表我在意這件事情,我透過這個工具形塑我這個人格後,可以拿來做什麼樣的事情,我可以跟我同樣的人建立連結或互動。」

「每個人生活都那麼忙了,加班後吃飯睡覺,為何要看你的資訊?所以內容必須要設身處地,成為一種需求。」透過策略思考,以及整個團隊上下游全包的適當分工,高品質的美術設計,圖文不符建立了自己的優勢。有效的溝通 先要相信人會改變。

一開始原本只想開個四到八人的小工作室,為什麼能撐到今天超過二十人的工作團隊?張志祺有感而發,他表示有一群願意相信公司理念的夥伴和背後的家人,是他最大的支柱。

問到跟家人的相處,志祺說自己其實生在一個書香世家,「我們家從爺爺那輩開始就非常會讀書,博士輩出,我幾乎可說是唯一一個不會讀書的。高中玩吉他玩到成績倒數第二,我爸還建議我是不是要認真玩音樂。但我想了之後發現這不是辦法,才開始想認真念書考大學。」

「後來我要開公司找他討論,他也問了我很多,他了解我的想法之後也很支持我,就對我說要盡力這樣」創業時家裡提供了第一筆資金,不管在創業的開始還是過程中,家裡都給了相當大的幫助。

講到世代之間的溝通,志祺也笑說:「上一個世代受到的教育,接收的資訊後導致的價值觀一定跟我們這世代有相當大的落差,因此也常會在一些議題上吵架。但隨著每次的溝通,雙方也開始慢慢發現彼此的價值觀是有一些脈絡跟理由的。」

他說自己經營公司,做了那麼多作品,「到後來,我爸遇到一些議題都會問問我的意見。像是隨機殺人的作品,就曾經一起看一起討論,而我媽最近也很愛我們做的東西,看過就會趕緊敲我,跟我說原來是這樣啊。」

而在家人之外,公司的夥伴,也是志祺最感謝的人們。圖文不符的夥伴們,除了在自己專業領域的表現都非常優秀以外,也陪伴著圖文不符度過了各種風風雨雨,一起走到了今天。

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張志祺表示有一群願意相信公司理念的同事和背後的家人,是他最大的支柱。
圖/ 圖文不符

一群最棒的夥伴,是圖文不符最珍貴的財產

談到共同創辦人之一的王成祥,「我們認識三個月就一起創業,正好兩人個性互補。他主要負責公司的營運設計,專注在執行。那我就負責對外溝通」,他笑著說自己在公司長大的過程中,也是一路跌跌撞撞。與群眾的溝通成功了,但與親近的人溝通卻更困難,有一段時間常與工作伙伴有爭執,陷入一種否定循環,那時候成祥鼓勵他很多。

也是在過程中,面對自己不足,確認自己的能力不足,才能真的放下身段繼續學習。開始去看一些書。才真的慢慢提升自己溝通能力。讓他了解到,不只公司產出的作品要跟群眾溝通,與夥伴、家人的溝通也是同等重要。

「大家要相信人會改變,如果你不相信人會改變,你就沒辦法溝通了。」

本文授權轉載自:關鍵評論網

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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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