接管世界的New Blue IBM
接管世界的New Blue IBM
2005.05.01 | 科技

很少見到一家年營收九百六十三億美金,超過埃及一國七百萬人一年GDP與台積電十二座產值總和的企業,仍會如此緊張—— 「最近幾年,IT產業出現了一種特有的緊縮——科技公司被迫在兩種角色中做選擇,當一個「高附加價值研發的創新者」,或者是散播他人智慧資本的「高附加價值通路商」,角色卡在兩者中間的公司,必須承擔被上、下兩層競爭者夾擊的風險!」在二○○四年初春的企業年報中,雙肩壯碩如美式足球四分衛的IBM執行長帕米沙諾(Samuel Palmisano),沉重但又堅毅地呼喊:「在這樣的大環境裡,我們選擇當一家創新的公司——持續深化在軟體、顧問、企業基礎建設建置服務的角色,減低或甚至退出已經變成「日用品」(commodity)的市場,例如硬碟、記憶體晶片、以及網路硬體。」
就在不久前,IBM才做出一項讓日本大和Think Pad筆記型電腦兩千位同仁心碎的決定——將深藍IBM PC事業群,出售給中國北京的寶藍色聯想。

**美麗新願景

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帕米沙諾的願景聽起來很合邏輯,但是當一家以電腦相關技術起家的「藍籌企業」(blue chip,美國大型績優股的代名詞),決定把八○年代以來,對公司最重要的個人電腦事業,賣給中國的聯想集團時,華爾街的分析師們都很好奇,這家公司的執行長,為什麼還敢在分析師面前公開宣稱要在今年年底前,把這家全球最大的科技公司帶領到年收入成長五%、利潤成長二位數字、投資報酬率高於美國五百大企業(五百大平均投資報酬率約為一○%)的險峻成長山脊之上?
也許,我們並不該輕忽帕米沙諾的企圖心。在九○年代,當前任執行長葛斯納(Lou Gerstner)提出要轉型成為「科技服務」公司的策略後,帕米沙諾就把IBM的技術服務部門,從一個迷你單位經營成年收四百億美金、相當於盧森堡加冰島GDP的巨型恐龍,而他也因為表現傑出,被董事會選為葛斯納的接班人。
「我們決定完全退出消費性市場,專注於企業客戶,」戴著深度眼鏡的帕米沙諾解釋:「成為客戶做生意時的伙伴,幫助企業轉型成﹃隨選應變的企業﹄(On demand Business),而不只是用IBM大型主機幫它管理資料而已!」帕米沙諾的盤算是,與其在年成長率只剩六%、目前規模已達一.二兆美元的IT產業裡追求有限的成長,不如利用IBM龐大的腦力、財力以及智慧財產專利等無形資源,進入一個獲利更高、成長空間更大的服務——被IBM稱之為「企業績效轉型服務」(BPTS, Business Performance Transformation Service)的市場。
IBM認為,在全球化、網路化、開放標準(open standards)以及電子設備不斷的普及大趨勢下,企業對於使用IT做為輔助決策及日常營運的工具,有愈來愈多的不滿,也有更多新興需求。憑著對資訊技術的掌握,以及引以為傲的「商業分析方法」(CBM,詳見152頁圖表),IBM可以幫助全球大大小小的廠商,提供策略建議、企業流程改善、評估外包非核心業務、管理價值鍊、提升營運績效,並且讓高階主管可以隨時監控各種因素對營運狀況的變化,「隨選」地做出聰明決策。

**導入商業分析法

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根據國際市調機構IDC的估計,IBM眼中這結合軟體、硬體、商業流程改造的新服務需求,會在下一個十年演變成一個規模不小於現今全球科技業總和的驚人市場——一.四兆美金!而IBM發下豪語要拿下其中的五千億美元。「我們以後不只跟客戶的資訊長打交道,還要直接跟客戶的執行長、財務長打交道,」目前全IBM營收最高部門「商業顧問服務」(Business Consulting Services)事業群副總裁托皮亞諾(Laurie Tropiano),道出了IBM想要在客戶心中扮演的新角色:「你可以把我們想做是﹃麥肯錫﹄(McKinsey,全球一流的策略顧問公司)加上﹃Accenture﹄(全球一流的IT顧問公司,年營業額一百五十五億美金),只是我們規模比他們大的多。」

**直接與C主管對話

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問題是,IBM內部有足夠的經營人才,可以向他們所宣稱的一樣,幫助橫跨幾十個產業、不同地理區域的企業經營者們,解決他們所面臨的種種實際問題,提供有效的經營跟資訊諮詢服務嗎?畢竟不同行業、不同規模的公司,存在不同的商業流程與產業知識,所需要的工具跟技能也不同。 在兩三年前確定策略轉型目標之後,IBM透過收購的手法,併購了具備可以補足使IBM轉型為全方位顧問公司所需的核心能力公司,其中最有代表型的就是二○○二年以三十五億美元併購了適華庫寶(PWCC, Price WaterHouse Coopers Consult-ing),並將適華庫寶的策略顧問團,整合進IBM全球服務團隊裡的商業顧問服務團隊,直接到客戶端與「C」字頭的高階主管們(C-level executives,例如執行長、資訊長、財務長等等)腦力激盪,提供建言,甚至外包客戶公司的非核心業務。
這個併購案改變了IBM的高級人力結構,使得公司裡「商業專家」的人數(例如有MBA學位的企管顧問或財務專家)從二○○二年的三千五百人,成長到今日的五萬人。這些以往習慣從策略角度來看問題的MBA,也為一向具濃厚技術色彩的IBM研究部門,帶來了文化衝擊。

**重組人力結構

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「突然之間,我會接到來自商業部門的電話,問我說某個我發展出來的電腦演算法,能不能替美國郵局算出最有效率的郵件配送路線,」一位研發部門出身的數學家表示。誕生過五位諾貝爾獎得主、「腦力」過人的IBM研發中心,數十年來在物理、材料、數學、計算機科學等領域的技術發展中,一直是很重要的角色,也是其他科技公司難以望其項背的人力資源。這些人習慣於在實驗室埋頭研究,突然之間,在執行長帕米沙諾喊出「為客戶而創新」(Innovation for the enterprise)的口號後,便開始得跳上第一線,為客戶解決各種問題。
IBM新設的「隨選創新服務」(ODIS, On Demand Innovation Service)組織,就是在內部的商業顧問與科技研究員中,擔任「中介轉傳」的角色,讓難解的問題由IBM三十萬員工中找到能提供解答的人。例如原本在研發中心擔任超級電腦「深基因」(Deep Gene,「深藍」的下一代)開發的普利布蘭克(William Pulleyblank),就被要求出任新設的「商業最佳化中心」(Center of Business Optimization center)副總裁,用過去和俄羅斯棋王廝殺的超級電腦技術,來處理保險公司的年金計算或是設計零售商的定價策略。
除了併購適華庫寶這類的企管顧問公司之外,IBM併購公司可以分為兩類,一種是「商用中介軟體廠商」(middleware),可協助建構所有企業軟體的開放平台。另一種併購標的則是攻占新目標市場的「利基型公司」,例如IBM判斷「財務」跟「保險」在未來五年仍是成長率極高的行業,對於資訊技術及高階伺服器都有日趨增加的龐大需求,因此便收購了一家加拿大皇家銀行旗下的資訊相關部門「自由保險服務」(Liberty Insurance Services),建構進軍保險領域的科技跳板。

**積極併購取得知識

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在延攬華爾街出身的摩根史坦利投資銀行家、專長併購的林恩(James Liang)之後,觀察家預估,IBM在未來會有更多的收購動作,標的集中在商業軟體、生物科技資訊或新藥開發。IBM併購適華庫寶後所新建構的新智庫「企業價值機構」(IBV, Institute of Business Values),即在其定期發表的白皮書報告中指出,針對老年化社會中熟年世代的「健康照護」(healthcare)產業,將是另一個規模比資訊科技更大的行業,而且隨著人口結構的變遷跟生活、工作型態的改變,生物醫療產業的成長,而且在不同的新醫藥領域裡,對超級電腦的需求與日劇增,這也是IBM的福音。
雖然IBM轉型的大動作跟企圖心實在讓人難以輕視,但也有不少大型客戶跟華爾街挑剔的分析師們,對「IBM式科技服務」抱持謹慎觀望的眼神。「你可以把電路設計、會計部門、稅務、人事、運籌等都委託給外人,」曾擔任英特爾高階行銷主管,也是(虛擬企業)(Virtual Corporation)一書作者的大衛鐸(William Davidow)評論:「但要是連策略規畫、產品開發或財務規畫,都交給IBM幫你完成,那公司經營者豈不是變成了(人質)?」
過去三年中,IBM以其創新的概念,陸續爭取到寶鹼、波音和美國郵局等大訂單,在波音合作案裡,IBM將與這位航太巨人一同開發下世代以網路為中心的軍事技術(network-centric warfare);美國紐約證券交易所(NYSE),則接受IBM所提出的資訊軟硬體架構建議,更新交易員的手持設備。但IBM也的確踢到好幾塊鐵板,當去年IBM找上速食巨人麥當勞,提出要幫他們管理會計及財務的營運時,麥當勞立刻收起麥香雞的招牌笑容說出了「No!」。「IBM在一條對的路上,但是需要一兩年的時間來看看,這條路是否行的通,」美林證券分析師米魯諾文(Steve Milunovich)在接受美國(商業周刊)採訪時如此結論。

**一場仍在進行的馬拉松

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過去一年來,IBM「全球服務」(Global Service)業務每季都有一○%以上的成長率,也在去年為IBM貢獻了五○%以上的盈餘,但是今年第一季,這一板塊的業績成長力道漸緩,只成長了六%,因此拉低了當季每股盈餘(○.八五美元,低於華爾街○.九的預期),因此在公布數字後,股價便由九十美元跌到七十六美元。華爾街是現實而殘酷的,他們就是要看見財報能實現諾言。
面對競爭激烈而變化多的產業環境,IBM執行長帕米沙諾的選擇其實很少,「不創新,就淘汰」,唯一的選擇就是找出新戰場。正因為如此,IBM所啟動的這場變革,不論是資源應用的規模,甚至是策略的新銳程度,都遠遠超過當今所有商業世界的想像,甚至包括IBM人在內。如果IBM成功,它就將重寫所有二十世紀企管教科書對「科技」和「服務」的截然二分,新創出人類商業史所沒有出現過的「經營模式」,這條路一般人難以想像——沒有規則可循,也沒有明確的終點。
但這就是經營企業的魅力所在,「走一條沒人走過的路,我就是全世界的中心!」一家年營收抵得過「全埃及七百萬人」與「十二座台積電晶圓廠」總產值的企業,誰敢輕忽它的企圖心?

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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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