【未來商務】從產品到營運一條龍服務，台灣第一個餐飲創業加速器

【未來商務】從產品到營運一條龍服務，台灣第一個餐飲創業加速器—Let's Open 開吧

Let's Open 開吧餐飲創業加速器供所有想開店創業的人一站式服務。從產品規劃、財務分析、店面找尋、設備採買、室內裝修到開店經營，只要是開店過程中遇到的各種難題，在開吧都能尋求相對應的服務及資源獲得協助。

想開店卻不知道如何開始？找開吧！

Let's Open 開吧餐飲創業加速器（以下簡稱開吧）由魏昭寧（James）與一群朋友共同創辦，提供所有想開店創業的人一站式服務。從產品規劃、財務分析、店面找尋、設備採買、室內裝修到開店經營，只要是開店過程中遇到的各種難題，在開吧都能尋求相對應的服務及資源獲得協助。

打造開吧之前，共同創辦人 James 與夥伴便開設過吃義燉飯及Boogoo Cafe等數家複合式餐廳。五年來開設餐廳的經驗讓 James 深刻感受到，對於毫無經驗的人而言，想要成立自己的餐飲事業是一件困難重重的事。於是他們在 2017 年時決定成立開吧，希望讓想開店的人可以有一個很棒的夥伴，從一開始就陪在身邊，讓開店的過程可以更快速、更穩固，不會走冤枉路。

有別於市場上其他餐飲顧問著重在行銷推廣，開吧著重在產品本身，也因此一定會先協助老闆設計商品，有好的產品和清楚知道製作流程及利潤後，才會進到規劃資金使用的階段，如找到合適的開店地點、如何買到最有效率的設備，及最終的裝潢安排。James 指出許多看起來很漂亮的餐廳會倒閉的原因在於不注重產品本身，只在乎裝潢夠不夠氣派、宣傳時能不能很吸引人，但這是錯誤的想法，因為如果產品不夠好，即便表面多完美、行銷策略多成功，消費者也只會光顧幾次而已，餐廳是無法長久經營的。

但提供給老闆建議，看來就像是一般的餐飲顧問，為什麼特別說開吧是加速器而非稱為餐飲顧問？

James 解釋，除了將過往經營餐飲業的 Know-How 融入於每次的建議之外，開吧也與食材商、設備商、房仲商合作，老闆們若經由加速器輔導進到開店階段，將能以更優惠的價格，向這些合作廠商購買食材、料理設備、裝修物件及覓得開店地點。開吧本身也提供空間租借，分別有廚房空間、吧台空間及會議空間，空間內各項設備一應俱全，欲租借者只要透過粉絲專頁或是網路表單便可提出申請，運用空間規劃餐飲教室、快閃店或是商品展示。除此之外，也會規劃相關課程，協助老闆們進修持續提升營運能力。從最初的產品發想到後續的營運經營，開吧都有相對應的資源，也因此開吧的角色更像是加速器而非一般的餐飲顧問。

無論是想開店或是已開店的老闆，只要到官方網站填寫表單申請，加速器便會主動聯繫，針對申請者當下情況給予最合適的建議。但 James 表示，來提出申請的老闆最好心中已經有核心理念及想法，因為這樣的討論才會有意義，也才有可行性，否則彼此只是徒耗時間罷了。開吧並不向接受輔導者收費，營運及獲利的基礎來自向上游合作廠商抽取利潤，因此申請者不需要擔心是否需要花上大把的顧問費用。

目前加速器專注服務台北一級戰區的餐飲創業者，一來加速器所串接的資源皆以北部為主，二來台北以外的地方開店挑戰沒有那麼高，因此需要如開吧這樣的加速器協助的老闆比較少。不過 James 也特別說明南部餐飲創業者如果想要學習營運知識，也十分歡迎報名相關課程前來上課，一起提升戰鬥力也交流南北餐飲創業的心得。

未來願景：使科技業與餐飲業更加緊密結合

除了目前提供的資源以外，James 表示目前開吧也積極發想如何使科技業與餐飲業更加緊密結合。他認為餐飲業從外場到內場有十分多的場景可以透過裝置蒐集數據，如果妥善運用其分析結果將可以使餐廳更加智慧化，藉此降低成本、提高獲利，例如：冰箱安裝相關感測裝置，從中發現如何保存食材最節能或是其他能創造價值的可能性。

許多人會說開餐廳不過是小小的夢想，不過若是這一個個小小的夢想都可以被實現，便是築出可觀的願景及能創造出驚人的價值。期待 Let's Open 開吧餐飲創業加速器能帶著許多餐飲創業者，一起擦亮台灣美食王國的招牌。

創業快問快答

Q：希望提供這個社會什麼價值？
我們希望讓想開店的人可以有一個很棒的夥伴，從一開始就陪在身邊，讓開店的過程可以更快速，不會走冤忘路，可以把錢花在刀口上，不會在開店當下就已經把錢花完了。

Q：您認為貴公司服務的競爭優勢為何？
少數自己開店有五年經驗的團隊出來做餐飲生意，不管是經營面或是場面，不像多數投入餐飲相關團隊不是餐飲背景。

Q：創業，教會了你哪些事？
學會什麼事情都要莫忘初衷，從根本核心概念思考，遇到任何問題要大膽假設，小心求證，如何在每個環節做到當下最好，努力不懈，是創業唯一法門。

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。

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。

「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