「乖乖現象」值得大驚小怪嗎?
「乖乖現象」值得大驚小怪嗎?

最近在台灣待了半個月,自以為發現了一個前所未聞的社會新現象,後來經過谷歌搜尋,才知道根本是舊聞,顯然孤陋寡聞。

最先是聽說某高等研究院裡,所有實驗室的儀器上都放上了一包綠色的乖乖零嘴,上面寫著研究人員對儀器的祈求,像是:「2018要乖乖,不要當機,讓我被老闆罵」(劃線部份為手寫,乖乖兩字是包裝袋上的印刷字)。隔了幾天到某國立大學,問起幾位教授,他們也承認確有此事,儀器配乖乖,是實驗室常見的景象。無巧不巧,第二天到台北一個新創基地,會議室一台印表機上雖然沒有乖乖,卻有一張綠色3M貼紙,上面手寫著:「印表機要乖乖,不要斷電喔!」

上網一查,赫然發現「乖乖現象」至少在2008年就已經存在,電腦機房雖明令食物不可進入,乖乖是唯一的例外。2016年南台灣強烈地震,台積電南科廠特別訂製了5千包綠色包裝的椰子奶油乖乖,上面除了TSMC標誌外,還印製著現成的字樣:「你一包我一包,機台乖乖不出包」。乖乖食品公司總經理趙明甚至進一步說明:綠色包裝的乖乖代表「一路順暢」,最適合供奉各種機台,黃色代表「錢財」,適合銀行金融業,紅色代表「愛情」,親人情侶共享最相宜。

這些文字報導引述了一些乖乖與意外事件不可思議的關聯性,因此大部份人都「寧信其有,不信其無」,「為自己買平安,為他人買心安」,反正買一包零嘴無傷大雅,於是這種「買乖乖保機台平安」的風氣在台灣十年來一直盛行不墜,絲毫沒有過氣的跡象。

本來舉頭三尺有神明是多數人樸素的信仰,石門十八王公的忠狗也給了蔡衍明「旺旺」的靈感,因而發了鉅財,這些都還可以用人們對生靈的崇敬來解釋。對一個毫無生命的商業零嘴食品,也認為它在人世因果鏈上扮演了一個關鍵角色,進而成為祈求福佑的對象,這似乎停留在泛神化、拜物化的信仰半開化時代。

可嘆的是,地位最崇高、一年經費上百億的學術研究機構,和台灣科技產業之光的半導體龍頭老大,違反科學研究者「拿出證據來」的基本訓練,心理上還需依賴一包20元的零食來庇護, 而其他知識份子對此現象見怪不怪,十年來毫無討論或檢視,輿論界也以花邊新聞心態報導,形成了共生結構,難怪此一「乖乖現象」長久不衰。

是巧合還是因果?

乖乖與當機,兩者有無因果?偶然與巧合,向來迷惑人心。當巧合發生時,是冥冥中早有註定?還是隨機現象?

統計學者早已做過研究。如果樣本數目夠大,必然發生巧合,例如一個團體如果超過30人,有兩人生日同一天的機率超過70%,如果超過50人,機率增加到97%,這種巧合需要用緣份來解釋嗎?當樣本更大時,奇蹟也可能發生,全世界高爾夫球人口千千萬萬,每天都可能有人一桿進洞,如果這位幸運者當天上午左眼皮跳了3秒鐘,這果然是破財的預兆嗎(按慣例一桿進洞者得請客吃飯)?

正信(一般宗教)、迷信(萬物皆有神秘力量)、和不信(一切現象可用邏輯、統計和科學解釋)三者間距離遙不可及。例如不信者對於一神或泛神論者可能有所排斥,正信者向來鄙斥迷信,不能接受乖乖現象,而接受乖乖現象者恐怕多是非正統基督教或佛教徒 。然而三者間有時距離又近到模糊難辨,各宗教裡許多故事究竟是史料還是寓言,妙禪法力無邊可以治癒癌症,進賭場用盡手段拉吃角子老虎,和相信一包零食可以讓機台乖乖就範,這些信仰之間有多大區別?

有人會說:何必這麼嚴肅,此事非關信仰,不過是現代台灣的一種社會習俗、文化傾向而已,就像過年寫春聯,討個吉利,有何不可?這話也對,台灣破土建新廠拜土地公,新年開工拜關公,中元普渡拜好兄弟,這些習俗行之有年,深入人心,確實成為安定社會人心的一股力量。

但從另一個角度來看,傳統就是禁忌。想要提高社會的理性,追求個人的自由,一個社會對新傳統的建立必須要有適當的抉擇機制,而乖乖現象似乎跟這個方向背道而馳。

當乖乖成為「天」的代言人

如果不是過度解讀的話,乖乖現象也許反映了台灣時下普遍的社會心理狀態。

當一個人逐漸喪失信心,失去對未來的掌握時,越會感受到外在的力量強過自己的意志,必須依賴外來因素作為支撐, 這是失意者算命、得意者捐錢的心理背景。台灣的經濟實力由盛而衰,許多結構性問題不是一人的力量可以解構、一天的時間可以翻轉,難免讓大家興起為未來祈福的心理需求。例如放天燈祈福已經成為台灣民俗特色,這還有點歷史淵源,其他許多大型活動,如馬拉松、文化演出、跨年晚會毫無牽扯,也要掛上為台灣祈福的名義。殊不知,隨時隨地祈福,反而顯出福祚澆薄的模樣,在每一個機台上放一台綠色乖乖,不也給外人一個機台常故障的聯想?

經濟實力有進有退,個人有成有敗,機台運轉久了總會當機,想要改善只有一個途徑,就是找出根本原因,制定改善方案,然後確實執行。當然,任何問題都有學理難明的未可知因素,這時候,人與天的分界在哪裡?虔誠的基督徒會說「人的盡頭,才是神的起頭」,中國人也強調「謀事在人,成事在天」,或是「盡人事,聽天命」,而在科技的領域中,「天」的順位本該遙遙在後,如今乖乖成為「天」的代言人,高高供在每一機台之上,人的責任是否已經輕輕地卸下?

乖乖現象也反映了台灣社會的從眾心理。你會在家裡印表機上放一包乖乖嗎?當實驗室裡有人建議在經常故障的儀器上放一包乖乖,你會不會問:為什麼?如果對方回答說:隔壁的實驗室都這樣,你會不會繼續問:有做過對比研究,放乖乖的機台真的故障率較低嗎?恐怕多數人不願惹這個麻煩,「寧信其有,不信其無」,何必無事引發爭端。但是不反對就是默許,社會上默許的人越多,異議的成本也就越高,久而久之,就形成為了多數人都是綿羊的社會。

美國作家 Sam Harris在2004年出版的《The End of Faith》一書中,對宗教容忍有所批判,認為鄉愿式的容忍降低理性討論的機會,結果各種宗教無法對話,無從生起對彼此基本的尊重,最後讓基本教義派有機可乘,雙方造成無可彌合的對立。

台灣確實是一個容忍度高的社會,乖乖現象自然也是一種容忍的表現,雖是一件小事,但社會是能否逐漸趨向理性事大。下一回機台故障,或者乖乖過期,趕緊吃掉,大膽不再回補,事過境遷,也許乖乖現象可以成為台灣式人情的一個趣談吧。

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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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