曾拯救過Dell、可口可樂,日媒點名最適合夏普的社長人選!這個日本怪胎CEO怎麼做到的?
曾拯救過Dell、可口可樂,日媒點名最適合夏普的社長人選!這個日本怪胎CEO怎麼做到的?
2017.09.27 |

曾在2004年,讓戴爾(DELL)連續虧損2年的部門,在3個月內轉虧為盈;2010年,創下銷售230萬張DVD的成績,打破日本紀錄;2016年4月,鴻海入主日本夏普後,日本朝日新聞點名,將他視為能重振組織的最佳社長人選。

這些戰功,全數來自被日媒稱為「怪胎CEO」的經理人——日本家電品牌AQUA株式會社前社長,現任X-Tank管顧公司代表伊藤嘉明。

之所以「怪胎」,其因來自於他曾服務於7大領域完全不同的企業,包括紳寶(SAAB)、日本安永(EY)顧問公司、可口可樂、戴爾電腦、聯想、愛迪達、海爾電器等頂尖企業。在他的觀念裡,「每三年就要換一間公司,但在任職期間,一定要創下近乎奇蹟般的成績,」聽來狂妄、也有違日本將「終身雇用」視為常態的概念,卻是伊藤真實的職涯寫照。這不禁令人好奇,他是怎麼辦到的?

「保持『局外人』的思維與態度是關鍵,」伊藤說,他以離開日本愛迪達(Adidas),轉任日本索尼影視娛樂(Sony Picture Entertainment)的家庭娛樂部門日本暨北美區代表的經驗說起。

「這對外人而言是個很不尋常的決定,」伊藤說。當時愛迪達的聲勢如日中天,那時的他又升遷在望,很快就能成為日本區最高負責人;但他卻選擇離開,轉進每年以15%速度萎縮的DVD市場裡,更雪上加霜的是,日本又是SPE全球61個市場中,表現最差的那一個。

在這樣的情境下,索尼全球總部給他的指令很簡單:「3年之內,把公司關掉或做起來。」

設下不可能的目標,再去找達標的方式

因此,對伊藤而言,想活下來,任何機會都不能放過。

正巧2009年末,美國巨星麥可.傑克森(Michael Jackson)逝世後最後一張DVD《This is it》即將上市,會議中業務主管就過往經驗,保守預測銷量為30萬張。

「我說是100萬張,」伊藤喊出的數字,讓所有人瞠目結舌,「伊藤先生你不懂市場,」業務主管反駁他。

「是嗎?那我想大概可以賣200萬張。」一句「不懂市場」,讓他更想挑戰,愈來愈「離奇」的目標,使得會議中的大部分主管都離席表達不滿。

伊藤沒有多做挽留,只說自己理解這群「局內人」想的只是「活下來」,自然還是用過往的方式估計銷量。不過對他而言,「重生崛起」才是終極目標。既然市場已經證明「局內人」的方法挽回不了頹勢,他就要用「局外人」的眼光為既有問題找到新解方。

他靈光一閃,「如果既有通路只能賣出這樣的數字,那為什麼不試著開拓新通路?」他召集所有人來加入動腦會議,一起發想「還有哪裡可以賣DVD?」包括在會議中端進茶水的行政人員,也被他中途攔截留下參與會議。

會議第一天,所有人提出17個點子,包括「請計程車司機協助銷售」,這種怪異的通路,伊藤也欣然接受,「我讓員工知道,再蠢的想法都不設限,才能讓所有人暢所欲言。」伊藤最後得到上千個想法,他一一耙梳,最終選定與運動用品門市合作。

「舞者的衣著,全是一線運動品牌,會對這個影片有興趣的人,也同樣會是他們(運動品牌)的主力消費者。」於是,他帶領團隊拜訪運動用品門市通路,最後讓2家通路認下共20萬張進貨量。這個數字,已經是原本預期銷量的三分之二。

伊藤再攻下日本便利商店通路如Lawson、全家、7-11跟郵局等,這些從前完全沒有出現過的通路,最終讓《This is it》在日本賣出230萬張銷量,超過原本預期銷量的7倍。

挑戰既有框架,「不做」的風險更大

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圖/ 賀大新攝影

在索尼娛樂的經驗裡,伊藤認為既然舊有的方法挽回不了頹勢,那再遵循過往的經驗,也只是讓企業慢慢地消失而已,「既然退無可退,那何不勇闖新路?」

伊藤表示,局外人要打破局內人的思考邏輯很困難,但只要能夠讓人從現有的數據、成本或經驗中抽離出來,從宏觀的角度去思索問題,「現在全球的趨勢是什麼?」「我們可以跟他人產生什麼關係?」的思路邏輯下手,就有機會想出新辦法。

他進一步舉例,當他還在日本可口可樂環境部門擔任環境溝通經理期間,當時企業相對漠視環保政策,與社會日益升高的環保意識背道而馳,但內部卻沒有任何創新行動。

伊藤為了讓組織動起來,在內部提案多次受挫後,轉向協助外部的裝瓶廠,改良環保管理系統,簡化生產流程,成功為協力廠商省下2千萬新台幣。這件事,也引起可口可樂當時的領導人關注,最終讓伊藤贏來可口可樂有史以來,最年輕的環境部門部長一職。

從「他人」下手、在「趨勢」中想像企業還能多做什麼,這件事情成功提升可口可樂在日本環保企業排行榜的排名,也使他被當時社長魚谷雅彥注意到,最終升任他為當時有史以來最年輕的環境經營部長。

「我們一直在避免涉險,因此選擇不做某些事情,但不做的風險,反而更大。」 能夠抱著這樣的想法,才能跳脫業界常規,為企業長期困境中找到新解法,「把原本就很好的事情做好,沒什麼難的;但若能將『成果為零的事情,變成一』,那就是我的成就感。」

最後,當我們探詢伊藤最後未進入夏普任職的原因時,他不正面回應,反倒問我:「你看不看棒球?」

他解釋,在棒球比賽裡,隊伍中最強的、能在危機中扭轉局勢的打擊手,都會成為各個球隊裡的指定「第四棒」。伊藤說從前的自己,就像是各種瀕死組織裡的第四棒,若再投身夏普,不過也是重複同樣的事情而已。

拯救單一企業已不再是挑戰,對於現在的他而言,拯救整個日本青年世代的工作者,成為他下一個目標,而成立管顧公司正是他的第一步,「我想做的第四棒,不只是一家企業的,而是整個國家。」

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本文授權轉載自:經理人

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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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