每個人都是網路的節點
每個人都是網路的節點
2005.04.01 | 科技

Q:未來二十年的網路世界,會以什麼樣的面貌出現?
A:網路會變得無所不在,未來的世界會到處充滿著沒有邊界的網際網路(Internet Without Boundaries),不管是無線或有線的接取都會網際網路化,以IP為基礎的網際網路會讓世界變成一個大型網路。未來你身上攜帶的手錶、汽車中的引擎、甚至工廠裡的生產線,都會成為網際網路上的一個節點。
充分的頻寬供應會改變許多事,現在的VoIP還是熱門話題,但未來語音會變成只是網路上的一個應用程式而已,一點都不稀奇,就像我們現在根本不把電子郵件當成什麼大事,這也不過是十年的時間而已;付費的影片、音樂下載會變成大家每天都在做的事。電信業者會面臨劇烈的改變,事實上他們也不得不改變。

**電信業以加值服務為優勢

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Q:電信業者真的能改變嗎?從過去幾年來看,時代華納跟美國線上結合的例子並不成功,您對這樣的趨勢有什麼觀察?
A:對電信公司來說,幾乎每一次的改變都很困難,都是在業務上受到很大的威脅後,才被迫改頭換面。語音業務仍是許多電信公司的核心營收來源,但各種新技術、新的服務供應商已經迫使電信公司改變它們的經營模式了,有些在提供基礎架構的前提上,提供更多的加值服務(Service),有些則提供更多的多媒體內容(Content),總而言之,他們不能只做水管生意(Pipeline Business)了。
如果電信公司往提供加值服務的方向走,成功的機率會比提供多媒體內容來的更大!比如你觀察日本的雅虎BB,這家公司從提供廉價合理的寬頻接取服務起家,現在已在這個基礎上發展出網路電話跟其他加值寬頻服務,表現讓人刮目相看。
由於企業文化跟管理上的差異,要讓電信業者直接去扮演好萊塢的角色,相當艱難,一不小心就很容易失敗,必須要小心嘗試。但是提供加值服務的風險比較小,也是傳統電信業者想要轉型時可以著力的方向。

Q:現在已有許多新業者威脅到既有的電信業者,像提供網路電話服務的Vonage,就對美國的地區與長途電話公司帶來衝擊。在這種影響下,您認為未來幾年電信業的整併風潮會更強化嗎?
A:生活是艱難的(Life is Hard),不是嗎?(笑)你無法住在一個沒有競爭的世界裡面。電信業者的改變向來是緩慢的,他們比較習慣演化(evolution),但是在營運的壓力下,業者之間的整併其實已經在發生了。這道理其實很容易懂,如果你沒法擴大營收,又有新的競爭者,透過併購去提高經營規模、降低成本結構,就不失為一個好方法。
任何人都能當網路服務供應商(ISP)的日子已經過了,幾年前你只要買幾台伺服器加上交換機,就可以在自已家裡經營起ISP,好像每個人都有機會,但是現在只要缺乏經濟規模就一定不行。

**家庭為服務核心

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Q:您對網路在未來數位家庭中的應用有什麼看法?思科會怎麼進入這個市場?
A:這是一個有潛力的新領域,我們有兩種方式切入。一個是直接進到家庭中,提供相關的網路設備。你知道思科併購了Linksys,這是提供家庭用戶與中小企業網路設備的品牌。
不過,思科會非常小心,因為有許多消費性電子公司比我們更了解這個市場,提到電視、錄放影機、音響這些設備,新力、松下、飛利浦都是專家;再者,有許多公司利用在中國的生產據點製造非常廉價的家用連網設備,他們能安於用百分之三的毛利率來競爭,但是我們不想做這樣的事。另一種方式是成為服務供應商的夥伴。
在台灣,我們就跟中華電信發展出這樣的關係。我們讓加值服務供應商使用我們的技術,去提供每個家庭高品質的影音多媒體服務,他們跟終端用戶收費,我們則能在產業鍊上扮演最適當的角色。

Q:您對無線寬頻(Broadband Wireless)的發展有什麼看法?英特爾對於新一代的無線寬頻技術標準WiMAX企圖心十足,您擔心未來無線網通設備,會走向如個人電腦那樣的大宗商品(Commodity)化嗎?
A:無線寬頻是非常有發展潛力的新技術,將來會有更多的新標準逐漸成熟,也會對目前的第三代(3G)、甚至第四代(4G)行動電話技術帶來不小的衝擊。
晶片公司的立場是銷售愈多晶片愈好,然而思科是一個系統公司,我們在乎的不是單項網路產品,而是整個網路運作能否順暢,我們是以整個網路系統的角度,去檢視不同的新技術。
我不擔心所謂的大宗商品化問題,只要有足夠的創新,產品的附加價值自然會提高,而資訊產業永遠是在這方面充分競爭的。

Q:思科從專注在網路路由器與交換器的公司,到現在加入如無線網路、安全、儲存、光纖這些高新技術領域產品,是否會產生經營失焦的問題?
A:如果你問我們的CEO錢伯斯這個問題,我相信他一定會說,我們不能不改變,「過去的事情就是過去了,但是未來你永遠不知道,」改變就是這一行的常態。思科是一開始就賣交換器嗎?
不是,我們是以路由器起家,一九九三年才開始進入交換器這個領域,如今思科是全世界最大的交換器品牌。很多我們目前做得非常好的事,從前都是第一次做,只要客戶希望我們提供更完整的解決方案,我們就會想辦法滿足這樣的需求。

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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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