學生自發、來自政大的創業能量:政大創聯會
學生自發、來自政大的創業能量:政大創聯會

以「提升政大創業風氣」為宗旨,政大創聯會(以下簡稱創聯會)由一群對創業有興趣的政大學生於 2014 年成立,發展至今由會長及副會長帶領,下設活動組課程組公關組行銷組人資組,負責籌劃政大校園內如新創公司徵才日、黑客松等創業活動。

創聯會孕育出不少新創圈夥伴,如創業小聚曾採訪過的零食電商歪國零食嘴創辦人張嚴之、第一屆副會長金德欣和公關長廖家葳共同創立了優質辦公家具品牌:BackBone 椎座工學,還有遠距贈禮服務 Giftpack 數位行銷經理向容,皆來自政大,也或多或少與創聯會有淵源,進而邁向創業這條路。

為更了解創聯會,創業小聚專訪第四屆會長呂亞芯及第五屆會長陳冠蓉,讓我們一探政大創聯會都在忙什麼。

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政大創聯會,左起:即將卸任會長呂亞芯、將上任會長陳冠蓉。
圖/ 賀大新攝影
政大創聯會品牌口號
要成為每個愛做夢的政大人,一起聚夢的窩!

系列演講、工作坊,將創業智慧與經驗帶入政大

無論是透過人脈網絡或是努力陌生開發,創聯會邀請許多創業社群夥伴到政大開設講座,如創業夢冒險王系列論壇曾邀請到翻轉教育的葉丙成老師及雜學校創辦人蘇仰志談「教室外的教育創新」;KumaWash 創辦人、iCook 共同創辦人林宜儒則是談如何挑選創業主題。

除了講座外還有工作坊,例如與線上學習平台 Hahow 合作開設繪畫工作坊;與垂直電商團圓堅果創辦人劉家昇合作,舉辦社群行銷及廣告投放工作坊。

今年 5 月,更曾邀請到跨國電商新創 Shopback 創辦人梁永祥,與政大同學分享東南亞的創業環境,並介紹 Shopback 如何以完整的商業模式,走出新加坡進入世界各國。

「能夠擁有這些機會其實很珍貴,因為一般學生不見得能夠直接接觸到這些創業圈業者,平時對於創業有疑問,也找不到能發問的對象。邀請創業家前來政大舉辦講座分享,不但可以促進交流、解答疑惑,也能夠使學生更加理解,創業家在實戰中都會遇到哪些問題。」呂亞芯說。

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呂亞芯認為透過邀請創業家前來政大舉辦講座分享,不但可以促進交流、解答疑惑,也能夠使學生更加理解,創業家在實戰中都會遇到哪些問題。
圖/ 賀大新攝影

搭起橋樑連結新創、學生需求,舉辦新創公司徵才日

近年來越來越多學生畢業後選擇加入新創,自 2013 年起每年 11 月下旬政大都會舉辦新創公司徵才日。2017 年,創聯會以「Oscar Up!新創奧斯卡」為主題,用影展的概念包裝了三項元素,分別是「新創企業徵才」、「新創市集」與「實習生電影院」,讓現場除了媒合廠商與學生的徵才、求職需求之外,也讓活動更加多元有趣。

呂亞芯表示,對於擁有法律、商管、語言人才需求的新創公司來說,政大絕對是找人才的不二地點。藉由舉辦新創公司徵才日,不僅擦亮創聯會在新創圈的知名度,更可以讓新創團隊知道:想到政大找人才,可以和創聯會合作。

創創入門:全台第一堂由學生社團規劃的學分認證課程!

不過提起創聯會,多數人最有印象的還是「創創入門」這門特殊課程。創創入門是全台灣第一堂由學生社團規劃的學分認證課程,針對想要創業或對創業有興趣的同學,創聯會成員規劃一整個學期、十八週的課程,幫助修課同學擁有新創團隊所必備的基本能力。

開辦至今,創創入門邁入 8.0,每一學期會開放 4050 個修課名額,每 46 人一組,修課同學需要組隊實作出 MVP(最小可行性產品 Minimum Viable Product),於期中期末真槍實彈 Pitch 給評審和台下觀眾。從簡報介紹、公司經營、商業模式到募資架構,每一堂課會邀請創業家主題授課,並藉每隊 1-2 名創聯會成員輔導,一同在創創入門這堂課程當中,建構完整創業知識。

不過也令人好奇,創聯會如何規劃課程內容,以及如何確定這些課程是創業過程中真正需要的?陳冠蓉表示,除了規劃課程前,會透過問卷調查近期學生關注領域何在,也會參考其他創業競賽如 YEF 培訓內容,此外,規劃後的課程也會詢問業界創業家的意見,確認開設的課程確有必要,幫助同學擁有新創團隊所必備的基本能力。

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陳冠蓉表示,透過問卷調查及與業師反覆確認,創創入門的課程確實能能帶給修課同學滿滿的創業必懂知識與概念。
圖/ 賀大新攝影

除了這些,呂亞芯表示今(2018)年起,創聯會開啟一個重要企劃,那就是「新創團隊培育計畫」。計畫內容邀請企業導師協助校內三個學生新創團隊,培育 3~6 個月的時間,最後目標設定協助團隊加入業界加速器或孵化器,如創夢實驗室或是 Garage+ 等。

不過為什麼會有這個培育計畫呢?「其實,創聯會成立最初宗旨是希望能投資學生團隊,不過礙於社團架構的框架以及資金等現實考量,並不能完成這個目標。但是社團成員又不斷思考,是不是能有其他方式協助學生團隊?也因此才發想出培育計畫。」呂亞芯說。

內功也很重要!創聯會成員也會接受完整培訓

不過上面的介紹,看似都是針對政大學生、以及參加創創入門的學生提供的訓練,那麼創聯會的成員呢?陳冠蓉說,針對參加政大創聯會的成員,他們也會規劃不同的培訓內容。

上學期培訓內容重在讓社員可以理解到基本創業概念,如商業模式、組織架構、簡報表達等,好讓創聯會成員可以在擔任創創入門輔導員過程中,扮演好陪伴修課同學面對各樣難題的角色。下學期培訓內容則著重在讓創聯會成員認識更多業界的創業家,拓展自身人脈網絡,另一方面,也會安排成員認識更多孵化器、加速器的運作模式與狀況,好回饋協助運行新創團隊培育計畫

為了讓創聯會成員及對於同學除了創創入門及演講等場合有交流機會,呂亞芯表示今年他們使用 Facebook 的社團功能,開啟政大創客窩—創業資訊交流版,希望集合政大對創業有興趣的同學,定期分享並交流創業相關資訊。

採訪後記

學生的力量大嗎?很顯然,憑著一股追夢的熱情所展現的行動力與想像力,會令許多人驚艷不已。採訪最後問及他們對於創聯會未來的想像是什麼?呂亞芯說:「總有一天,希望創聯會也能成為真正的加速器,支持一組又一組的政大新創發揚光大。」陳冠蓉則重申創聯會品牌口號作為回應「成為政大人的聚夢窩」,希望藉由創聯會辦的課程和活動,幫助政大同學找到未來志向;對於會內,則希望創聯提供的資源、人脈和機會,能讓夥伴在勇敢作夢外,也能實踐夢想。

本文授權轉載自:創業小聚

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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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