從培訓員工到開發啤酒杯:波士頓啤酒公司創辦人共享所學,維持創新動能
從培訓員工到開發啤酒杯:波士頓啤酒公司創辦人共享所學,維持創新動能
2017.09.04 | 創業

本文摘自:《創業,先滿足自己的渴望!》,商業周刊出版

任何老牌事業碰到的最大挑戰之一,就是要保住還是新創公司時那種獨一無二、激發人心的文化。每進來一位新員工都有可能使文化折損,因為他並不熟悉你做的事和做法。但有人能逆轉這個過程,並把公司原本的價值植入新員工身上,那個人就是身為創業家的你。假如教育員工有所謂最強而有力的時刻,那就是員工上班的第一天,甚至是第一個早上。人人都會記得新工作的第一天,第一天是新員工在摸索組織的重要事項時,最容易吸收的時刻,是他們學習文化的時候。你要讓新雇員驚歎,而不是用表格及方針來讓他們生厭。

員工報到的第一天,我會花五個小時在他們身上。每個月有一天,我們會對新人展開為期一週的職前訓練。在第一天的頭兩個小時當中,我會對他們談論公司和公司的價值。但我對新雇員所花的時間才剛開始。我告訴他們,我們要來做他們大概從大學以來就沒做過的事,要吃一些披薩,然後喝二十五款啤酒;但並不是要把一箱天然淡啤酒(Natty Light)或密爾瓦基怪獸(Milwaukee’s Beast)喝下肚。這些雇員已有資格來小心聰明地喝,並且要學著鑑賞啤酒,了解原料,辨別特有的風味,全都是用兩盎司的品酒杯。在當天的尾聲,我會回來再花三個小時陪他們喝。當然,對於要怎麼品嘗啤酒,我們有完整的訓練手冊,但我想親自教他們怎麼做,帶他們逐一喝各款啤酒,並指出關鍵風味,談論像是口感、外觀和餘韻等元素。我會說明什麼風味是來自什麼原料,以及在品嘗體驗的開頭、中間和結尾要注意哪些事情,像是風味均不均衡?是不是有某一種味道壓過了另一種?

我們在第一天所探討的觀念,只是在預習新人下一週所要學習的一切。在本週的尾聲,新人必須要能導覽釀酒廠。即使是請他們來當律師或會計師,我們還是期盼他們把素材充分內化,能站在人前講授我們的公司、文化和產品。這樣我們就知道,他們現在已經融入波士頓啤酒公司了。

隨著員工在公司有所進展,我還會繼續花時間在他們身上,尤其是在他們把事情做對時。我會盡自己所能恭賀員工的優異表現,假如一天沒有送上感謝或恭賀的電話或電子郵件,我就會覺得錯失了機會。大多數公司在嘗試改變行為時,都是對員工說他做錯了什麼,他需要改善什麼。我的經驗則是,員工通常都知道自己哪裡需要改善,而當你指出他做對了什麼時,他會改善得比較快,更多的良好行為就會排擠掉不良的行為。對我來說,這是個機會,可以再次確認早在職前訓練時所討論使命、願景和價值的重要性。

有一次某位經銷商問我,為什麼要花這麼多時間和金錢來訓練到頭來可能會離開的人員,以及我為什麼要親自投入這麼多時間。

「倘若你花了所有那些時間和金錢來訓練人員,他卻離開了呢?」他問我。就表面上來看,這個問題很有道理。但我告訴這位經銷商,他得這樣想才行:倘若你沒有訓練人員,他卻留下來了呢?那豈不是糟糕多了?

用指尖觸摸:創造啤酒品嘗的新體驗

在事業的許多層面上,我都會力行德國人所謂的fingerspitzengefühl,也就是「用指尖觸摸」(fingertip touching)。假如你力行親臨現場用指尖觸摸東西,就能知道現況並有所貢獻,同時還能為成熟的公司帶來所需的指引。

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圖/ Samuel Adams

二○○五到二○一五年間,我們看到公司大幅成長,但比起安布或美樂酷爾斯這樣的競爭對手,還是很遙遠。不過,實情是,我們肯定是比以往還要大的公司,而且以精釀業的標準來看算大,因為在我們的釀酒社群裡,大部分都是社區釀造酒吧或釀酒業者在為本身的郵遞區釀酒。二○一五年時,我們的產量一年超過了四百萬桶。為了跟上需求的腳步,我們投資了數千萬美元來為辛辛那提釀酒廠升級,在賓州的布里尼格斯維爾(Breinigsville)買了新的釀酒廠,並成長到了超過一千三百位員工。

為了力行「用指尖觸摸」,我會飲用我們的啤酒來創新體驗。二○○五年時,我問身為葡萄酒大師的董事尚—米榭.瓦萊塔(Jean-Michel Valette),玻璃杯是不是真能影響葡萄酒的品嘗方式。「喔,絕對能。」他告訴我:「你把同一瓶酒倒在六個不同的玻璃杯裡,就會品嘗到差異。」我買了一組醴鐸(Riedel)的玻璃杯,用來品嘗多款葡萄酒和啤酒。相當確定的是,玻璃杯的形狀真的影響了風味。

我有個念頭:替山姆亞當斯波士頓拉格開發最理想的玻璃杯。我組了一支專家團隊, 包括兩位感官科學博士、我們的釀酒人,以及玻璃杯製造商。對於我們做出的任何玻璃杯,我都想在科學上確認,它真的把口感變得最理想。有很多釀酒廠生產自家的玻璃器皿只是為了行銷,卻不怎麼關心玻璃杯會不會改善風味。我們測試了各種形狀和大小的玻璃杯、馬克杯和瓶子,也許有一百二十或一百三十種,發現玻璃杯在設計上會影響到山姆亞當斯口感的特定元素,而設計出山姆亞當斯拉格玻璃杯,透過盲飲測試,也確定玻璃杯真的改善了風味。

在開發兩年後的二○○七年,我們把玻璃杯賣到市面上。在啤酒離開玻璃杯時,玻璃杯頂端的明顯杯緣會製造擾動,使啤酒觸及味蕾時釋放出更多風味。玻璃杯口是寬的,可讓鼻子湊進去真正聞到香氣。玻璃杯口朝外,好讓啤酒碰到味蕾的前端。典型的皮爾森式(pilsner)玻璃杯,則會使啤酒流到味蕾後端,適合喝標準的百威淡啤酒之類的酒。假如用皮爾森式玻璃杯來喝山姆亞當斯,就喝不出啤酒的麥芽甜,只會喝到苦味、不甜和碳酸的刺舌口感。

我們要酒客先後喝到麥芽的醇厚和甜味,以及啤酒花的辛辣和苦味。玻璃杯的形狀和厚度能讓手稍微溫熱啤酒,雖然我們的啤酒是從平均攝氏約五度的龍頭流出來,但我們相信,攝氏約七度到八度對山姆亞當斯波士頓拉格才是最理想的。最後,每個玻璃杯底都有用雷射蝕刻的圖樣,稱作「成核點/環」(nucleation ring),有助於一小排泡泡持續形成, 使香氣從玻璃杯底一路釋放上來。這是美國釀酒廠為了提升酒客的品嘗體驗所設計的第一款啤酒玻璃杯,並帶動了其他釀酒業者和製造商為特定的啤酒風格來設計玻璃器皿。

二○一三年時,我們使喝啤酒的體驗更進一步,為山姆亞當斯引進了特殊的新罐子。我們和設計公司IDEO、波爾公司(Ball Corporation,是一家罐子製造商)和專業啤酒品嘗員攜手,花了兩年和超過一百萬美元,從各種可能的角度來研究食品和飲料包裝。靠著曲頸和較寬的蓋子,山姆亞當斯的罐子可讓更多富含香氣的空氣進入酒客的鼻腔,而提升品嘗的體驗(有個事實鮮為人知:我們自認為品嘗到的東西,其實大部分是聞到的)。開罐口設在離蓋緣稍遠處,比較靠近酒客的鼻子,有助於凸顯啤酒花的香氣。我們的罐口比較大一點,作用是要讓液體流到酒客味蕾的前端,加強感受麥芽的甜味。一如我們的玻璃杯,山姆罐也有個滴漏脊,以製造擾動來「逼出啤酒的風味」。

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圖/ Samuel Adams

山姆罐在品嘗上的改善不像山姆亞當斯玻璃杯改善得這麼明顯,但對我來說,連稍稍改善品嘗體驗都值得努力與花錢。依照我們對整個精釀業的許諾,我們把這項技術免費提供給了其他精釀業者。

就某種意義來說,「用指尖觸摸」講求的就是分享。靠著把我學到的東西傳授給顧客和員工,並用啤酒來塑造創新與玩樂的精神,我協助公司保持年輕,我自己也一樣保持活力。

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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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