朝高科技發展的未來戰爭:比起武器,斷網或斷電更能決定輸贏!
朝高科技發展的未來戰爭:比起武器,斷網或斷電更能決定輸贏!

本文摘自《巨科技》,天下文化出版

才經過短短二十年,西方狙擊手成功射殺敵人的距離,就拉長了近一倍。這是以色列國防軍神槍手基爾(Tom Gil)的感想,他不久前從1,800多公尺遠,擊殺了一名男子。如今步槍系統相當先進,因此從比1,800公尺還遠的地方擊中目標,已不再是新鮮事。2009年,英國狙擊手哈里森(Craig Harrison)就在阿富汗刷新了狙殺紀錄。他射殺了兩名塔利班組織的機關槍手,距離長到驚人,有2,475公尺遠,子彈在空中飛了將近六秒鐘。

最近幾十年來,各項軍事科技都有類似的進展,不過現在看來很多亮眼的表現,將可能因為未來幾十年軍事科技持續創新,而顯得落後了一截。某些方面的進步會對西方國家帶來優勢,部分得歸功於卓越的國防科技研發工作。然而,其他方面的進展卻會威脅美國及其盟國最精銳的先遣部隊,西方國家的安全作戰範圍會受到限制,對抗伊朗及旗鼓相當的中國、俄羅斯時,就會面臨極大的挑戰。

鋼鐵人戰隊出動

部分西方特種部隊會穿上全套防彈、又具動力系統的外骨骼裝甲,就像「鋼鐵人」一樣。這套裝甲的原型由美國特種作戰司令部研發,屬於戰術突擊輕型操作服(TALOS)計畫的一部分,終將整合進武器系統,監控士兵的生理狀態,並提供超人般的力量。未來這種機械裝甲會逐漸主宰陸海空,想擊垮西方軍隊必定會處處碰壁。

美國海軍前部長馬布斯(Ray Mabus)表示,無人戰鬥機必須成為「新的主流」,尤其是搭載自動駕駛系統的機型。然而,無人機到底要多麼「自動」,卻大有爭議。官方表示開火與否,留待「參與戰事的人員」決定,不會交給機器人;不過,已經有機器人決定開火的例子,像是如果飛彈接近得太快,海軍來不及反應的話,保護戰艦的機器人就會自行啟動。還有,很重要的是,技術專家正在設計各式軟體,以利無人機做出更適當的決策。

美國五角大廈也挹注資金,投入「道德倫理」軟體的開發。假設有一枚從某特定位置發射的飛彈,可能違反戰爭準則,例如上學日對學校發射榴霰彈,程式就會先查詢資料庫後、立即做出決定。開發這套軟體目的,是為了協助人類做出決策,並不是要取代人類。然而令人擔心的是,一般認為中國和俄羅斯正在設計意圖取代人類決策的軟體。研究機器戰爭的法國空軍專家顧非(Emmanuel Goffi)強調,如果有人因此死亡,責任歸屬注定會遭到「非常、非常、非常淡化的處理」。這樣一來就成了大問題,畢竟「你不能把戰爭罪行怪到機器人頭上」。

機器人大戰也會帶來其他令人頭痛的問題。一旦機器人取代真人士兵,有些武裝團體可能會因為看不到人類敵軍,惱羞之下就會漸漸拿炮火瞄準平民。此外,機器人性能一旦提升,也可能會使得各國政府不願再仔細衡量得失,就貿然開戰。如果政府官員認為不須把人類士兵推入險境就能開戰,政治風險極低的情況下,機器人戰爭可是會讓人趨之若鶩。

遠程飛彈智慧化

機器人技術最困擾西方軍事戰略家的地方在於:若和火箭科學一起發展,對手將能開發或進口破壞力十足的精準飛彈,且大小兼有。中國國務院新聞辦公室2015年公布了《中國的軍事戰略》白皮書,文中提到,中國的軍隊會跟隨全球趨勢,「加速向資訊化戰爭演變」,飛彈和其他武器裝備一樣,也會走向「遠程精確化、智慧化、隱身化」,足以擊中遠端目標,尤其是海上的敵軍。

西方國家要以優越的電腦運算能力,在軍事方面一直取得優勢,再也不是件容易的事。這是因為西方各大學研發出的創新技術,散播的速率其實很快,蘋果或英特爾等公司販售給廣大市場的產品,都將因此提升性能,而這些產品也有可能被其他國家或組織應用到軍事用途。另一方面,為一般消費市場所做的產品研發,成本遠低於為軍事用途所做的研發;為了國防工事特別打造的技術,與可以應用於所有領域的元件或系統相比,前者的進步幅度與速率都會愈來愈跟不上後者。波音公司便看準此趨勢,直接買下性能頗佳的市售雷射測距器,再加以強化,整合至美國陸軍的反迫擊砲系統。

然而,西方國家的優勢不只在於推出的產品。與神權國家或其他威權體制下成長的軍人相比,在西方自由民主風氣下成長的軍人,作戰時會因為文化背景而享有優勢。西方的孩子在成長過程中,比較有機會為自己做出人生中的重要決定,也常從挫折中學習如何復原,長大後通常比較有能力提出頗具創意的點子,也勇於創新突破。上戰場時,就更有能力修正作戰方法,面臨意外的好機會時,因此更能好好把握;相對的,不在民主體制下成長的軍人,可能就比較反應不過來,甚至根本沒有權力做出選擇。

未來隨著機器人與通訊工具的發展,這項優勢會愈來愈大,原因在於這些技術會提升戰術情報的數量與品質,而最重要的是西方人因為有這種文化背景,也比較會運用所蒐集並提供給軍隊的戰術情報。民主國家的教育風氣是鼓勵學生解決問題,而且不僅要動動腦筋,還要有即時的資料做為輔助,例如,有可能是要思考雨後農地徑流造成的水井汙染,也有可能是要分析鄉鎮首長惹怒中央政府的動機。

不見血的網路戰成主流

然而有些軍事專家認為,網路戰力可比實際會移動的戰力,更能決定戰爭輸贏。「如果你家飛機不受飛航管制系統控制,如果可以斷掉你家的電,他們還能把你的名字消掉,錢瞬間蒸發,誰還會怕你啊?」

這類情況聽起來確實很嚇人,部分原因是未來的世界很難抵擋「邏輯炸彈」攻擊,一些難以歸罪或辨識的非國家團體,反而會因此獲得優勢。不過,以後打仗如果改用網路武器,是不是會造成更少破壞?

近來因為科技的進步,在戰場上濺血廝殺的情況,比較少見了。戰爭的型態可能會因網路武器,而逐漸往這種趨勢發展。如果讓電腦失效就能取勝,還有什麼理由殺人?

無論如何,2050年軍事工具與性能方面就算出現驚人進展,可能只是紛亂世局的一部分面貌而已。以色列軍事史學家凡克瑞菲德(Martin van Creveld)擔心的是另一部分。他認為,西方國家在軍事科技的研發工作,固然面面俱到,但是也愈來愈有可能引發危機。

科技進步可能會產生讓人安心的假象,政府因而降低作戰意願,對照今日強國怯於出兵制服在伊拉克、敘利亞、利比亞肆虐的伊斯蘭國,就有跡可循。這種情況歷史上早有借鏡。凡克瑞菲德指出,羅馬帝國在腐敗衰亡之際,就曾不斷投入資源,打造更精良的投射器,卻不花心思訓練實際上戰場的勇士。

同樣令人擔憂的是,有些專家認為,部分國家在軍事科技方面持續進步,敵對國家若認為自己無法開發同等武力,可能轉往投入核武。例如世界版圖上引人關注的巴基斯坦與俄羅斯,兩國分別面對印度與北約組織,在軍事科技方面都是以小搏大,因此都拒絕承諾不以核武開戰。另外,打造與發射小型戰術核彈的技術,勢必走向普及,也會驅使敵對國家改用核武反擊。

先進的軍事科技帶來的後果可能比想像中複雜,建議戰略家要深思。

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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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