隨選隨看電視時代來臨
隨選隨看電視時代來臨
2005.04.15 | 科技

電視對人類生活所造成的巨大影響,是一九二五年這項科技剛推出時所始料未及的。打開電視機,五彩繽紛的訊息吸引著觀眾的視線,但是電視台選擇在這個時段播什麼,觀眾便得收看什麼,偶而有些人會選擇使用錄影機或DVD錄放機,預先設定要錄製的節目,但觀眾的選擇與權力僅僅如此。不過在二○○○年美國一家名為TiVo的公司推出數位視訊錄製技術後,從此電視觀眾便獲得了更多的自由與選擇權,大幅地改變了人們的收視習慣。

**真正主動而自由的收視方式

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TiVo這個名字是從TV來的,其形象就是一台像是小人兒的黑色電視機,帶著一張笑臉,背後所想傳達的生活哲學是:不論生活有多麼的忙錄,現代人都能以最方便的方式去享受他們所選擇的家庭娛樂。TiVo所提供的其實是一種數位影像儲存裝置(Digital Video Recorder, DVR)及網路互動電視服務,用戶使用一般的電視電纜線下載影像資料,再透過RJ11電話線插孔上網下載電子節目與其他服務內容。
在數位影像儲存裝置的部分,其核心是由二顆諧調器(Tuner)組成,搭配數百G的硬碟,這樣的技術不只可以在硬碟內儲存數百個小時的節目,還能同步進行播放與錄製。由於電視訊號是以數位方式直接輸入,加上Mpeg2壓縮技術的支援,TiVo的播放品質比傳統的錄影機更佳。至於網路互動電視服務的部分,TiVo裝置內建的智慧型軟體與互動電子節目表(EPG),能在電視上瀏覽兩週內所有節目的詳細介紹,並加入了關鍵字查詢的功能,讓用戶上網排定想要預錄的節目。
除了大幅增加預錄功能的彈性,TiVo的系統甚至可以「學習」收視者的習慣,幫你錄製偏好清單(Wish List)。當我們想看的節目臨時更動播放時間時,不需要自行手動調整預錄設定,TiVo的整季錄影(Season-Pass recordings)功能會幫你自動調整錄製節目的時間。以往我們只能在已經錄製好的錄影帶中做快轉、慢動作、暫停、倒帶的動作,現在只要透過TiVo,在平常觀賞節目時就可以任意地控制節目,大幅提升便利性。
TiVo以人性化的使用方式改變了人們的收視習慣,收視戶不必再被迫於特定時間等待觀賞喜愛的節目。目前TiVo在價格方面,每台小黑盒(TiVo box,數位影像儲存裝置)依據可儲存影像的時數而不同(從四十小時到一百二十個小時),價格從一百元美金到兩百五十元美金不等;在服務的部分,用戶可以選擇使用一個月十二.九五美元的月租,或是以二百九十九元美金享受終身使用的服務。
自TiVo問世以來,在短短數年內不僅改變了美國消費者收看電視節目的習慣,對美國的電視廣告業也造成了劇烈的衝擊。去年十月,美國廣告聯盟(American Advertising Federation)針對企業行銷人員和廣告公司進行了一項調查,七十六%的受訪者認為,TiVo將成為「三十秒電視廣告的終結者」,非傳統的廣告形式將是電視廣告業未來的生存之路。

**未來四年成長率高達五成

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總部設在美國加州的TiVo,在二○○四年的年度營收為一億四千萬美金,並在同年獲得了首屆Billboard數位娛樂獎在洛杉磯頒發的「年度電視技術大獎」。除了數位技術的領先外,由於產品操作簡易,而且可程式化設定錄製節目,多家消費電子產品公司,甚至是微軟,都相當看好該市場的發展潛力。
在二○○四年之前,DVR市場一直沒有呈現如市場預期般的快速成長,不過根據美國研究機構Yankee預測,未來數年之內將會呈現快速成長的態勢,二○○四年全美約有七百萬用戶使用DVR服務,到了二○○八年底時,預測美國家庭市場之中將有三千三百五十萬用戶擁有DVR裝置與服務,複合成長率達四十八%;另一個國際知名研究機構IDC也預測,二○○八年全球DVR的單位出貨量將超過兩仟八百萬台,二○○三到二○○八年的複合年增率為四十七%。 TiVo一開始是發展獨立型DVR裝置以及相關服務,接著DirecTV等數位衛星廣播業者採用它們的產品,DVR開始內建到數位衛星機上盒的產品中。在這場有線電視大戰中,美國有線電視業者也曾迫於數位衛星廣播業者的競爭,推出過隨選視訊的服務,不過沒有受到大眾的喜愛。到了二○○三年,隨著DVR裝置與服務的茁壯與健全,以及有線電視的高普及率,DVR快速入侵至全美家庭客廳中。
Forrester研究機構的分析師博諾夫(Josh Bernoff)表示,今年對TiVo來說是艱困的一年,雖然許多人都同意TiVo的服務品質是最好的,也有容易控制的瀏覽系統和先進的錄影功能,但是廣大的用戶群所等待的是更物美價廉且方便的產品。而且最近這兩年內,許多光纜公司、衛星通訊公司和電子公司紛紛投入這塊不斷成長且獲利豐厚的市場,即使TiVo有新的構想,也很難與光纜、衛星通訊公司競爭,因為他們不但可以壓低硬體價格,同時也已經擁有了數百萬計的客戶,更重要的是他們的收費更便宜,每個月只要五到十美元。
除此之外,美國電影協會(Motion Picture Association of America, MPAA)反對TiVo公司在二○○四年發布的TiVo ToGo服務,他們認為該服務將影片內容由DVR傳送到個人電腦,其內部所使用的版權保護技術——TiVoGuard,並不符合美國聯邦通信委員會(FCC)所提供的技術標準。
目前面臨著四面楚歌的處境,並傳出蘋果電腦有意併購TiVo做為支持其明星商品iPod的附屬產業,TiVo是否能夠在現任的執行長Mike Ramsay的帶領下,持續地脫穎而出,成為下一個像Google一樣的明星公司,讓我們拭目以待。

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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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