行銷、宣傳出版社責任,作品一個字都不能改?親愛的創作者,經典不是這樣造成的!
行銷、宣傳出版社責任,作品一個字都不能改?親愛的創作者,經典不是這樣造成的!

本文摘自《長銷!》,天下雜誌出版

當大部分的書、電影、歌曲、電玩遊戲、甚至新創企業有如曇花一現,還沒冒出頭就快速凋零,長銷經典卻能成功熬過歲月、趨勢的淘洗,都能歷久彌新,在競爭激烈的市場中永遠粉絲不滅、金流不絕。

我們內心深處都有一個幻想:我們做完所有的創作工作,丟進郵箱裡,就有人會寄一份合同給我們,再也不打擾我們。沒有人可以告訴我們要做什麼,我們的作品保持原封不動。沒有干涉。沒有各式各樣的顧慮。有人會處理我們不喜歡的事。我們就這樣被挑選出來,成功就突然降臨。

但事實從來不是如此。現在不是,也從來沒有過。

所謂「創作者」,不是只出創意的人

想成為長銷經典創作者,第一個覺悟是,沒有出版商,天使投資人或製作人,會奇蹟似地幫你處理你不想處理的事。

將你的手稿寄出去,並不是辛勞工作的結束,甚至還不是所需大量工作的結束。長銷作品是由不屈不撓的藝術家創造出來的,與其將手稿交給不存在的人處理,如好萊塢所說的「親吻著交給上帝」,他們將流程中的每個步驟,視為自己的責任。他們掌控自己的命運。他們不只是藝術家,還身兼製作人和經理人。

在作品問世之前,我們必須花很多精力在琢磨和完善,且最重要的,為你的項目定位,讓它真的有機會和你想要的觀眾產生共鳴。好的當代流行作品,和經得起時代考驗作品之間的區別,就在於這些決定之中,而這個過程不是倉促做成的。

我們得將確保,這個對我們有如此深刻意義的作品,能準備好對接下來幾世代的人也同樣有意義。

讓它能夠在市面上眾多的創作中凸顯出來,而其他創作者也在企圖做同樣的事。要讓它成為所能成就最好的,讓你希望針對的觀眾一定會喜愛。

而這個世界上,最能完成此艱鉅任務的人是誰?就是你。很多創作人都只想當創作者,或只是出創意的人。

他們之所以喜歡,因為這很性感,且是對我們而言容易的部分。

但我懷疑我們之所以喜歡,也是因為我們感到害怕。害怕為接下來的一切負起全責。接著有很多決定要做,其中很多攸關項目的成敗,如果能讓其他人負責更好。如果我們能交給其他人,在項目失敗時,我們就有人可以責怪。

每分鐘有超過400小時的內容,被上載到YouTube上。每年有超過6千家新興網路公司,向Y Combinator申請資助。每年有1萬人拿到進階戲劇學位,超過12萬5千人拿到MBA,在美國出版超過30萬本書。就連有百分之五失業率的美國,也有800萬人在找工作。

沒有人有理由或時間,給你明星般的待遇。沒有人想從頭開始琢磨鑽石的麻煩。如果你想要成功,最好像打造好鑽戒般,自己琢磨,拋光,裝置好,且還要尺寸剛好。

那意味著什麼?在很基本的層次上,如果不是在每一方面都很出色,你就會被取代。對出版社、電影或音樂公司、投資人和顧客都一樣。

作品完成後,別急著找朋友品評鑑定

賽斯.高汀(Seth Godin)解釋: 「很出色只是第一步。為了贏得口碑,你還得讓(你的產品)安全,有趣,且值得讓人克服社交障礙,幫你傳播。」

而讓一切發生的人是你。你必須自己來。你是自己作品的CEO。身為創作者,所有的責任和領導工作都在你身上,即使你有合作夥伴,如公關人員,採購和出版商等。因為你有人幫忙,不表示他們會幫你處理所有事,或會和你有共識,而有最好的結果。

一旦你了解項目的成敗機會,完全取決於你,接著就必須採取一個,充滿矛盾和艱鉅的任務:找到一個可信任的外在聲音(或有些時候是多個聲音),將你的作品交給他,取得反饋。

作家在完成草稿之後,要做的重要的事是什麼?交給編輯。是真的編輯。並不是拿給一些朋友,聽他們的想法。

任何曾經和編輯合作類似項目的人,都知道負起最終決定的是誰,不論有多不舒服,都還是要創作人自己做決定。但為了創作出真正偉大的作品,你必須將你自己和作品,都提交到這個反饋過程中。不論是投資人,有放行權力的高層還是編輯,在某個時間點,你必須將你的作品放手。

一句「我不相信你」,愛黛兒二創銷售佳績

白金唱片藝人愛黛兒,在她的專輯「21」破紀錄之後,為下一張專輯做好準備,也做好示範帶,她找到她的製作人瑞克.魯賓,告訴他已經準備好要進錄音室,做最後一步錄音。魯賓安靜聽她說完,只回應了她一句:「我不相信你。」愛黛兒後來告訴《滾石雜誌》,「當他那麼說的時候,我不知道受到多大打擊,哭得眼睛都快掉出來了。然後我只是說:『現在我都不相信我自己了,所以你這麼說我也不驚訝。』」

愛黛兒回去重頭開始,又花了兩年時間投入。最後帶來的成果呈現在兩方面。首先,專輯名稱是「25」而不是「27」,雖然愛黛兒計畫用出專輯時的年紀,做為專輯命名稱。更重要的,粉絲用最大的恭維來支持她:該專輯在上市第一周,就賣出340萬張,超過之前紀錄將近100萬張。

你的創作原型,第一次就很完美的機率有多高?《大亨小傳》被拒絕了很多次。WD-40的命名,來自創作者嘗試了40次,才將配方定下來。

基於利益上的衝突這是很難的,也就是說最大的利益衝突,來自於我們是創作者。平衡這種利益衝突的方法,是將客觀的人帶進來。問自己:我自己是對的,而全世界的人都錯了的機率有多大?至少考慮一下為什麼其他人有疑慮,對我們是更好的,因為事實是,真相總是介於兩者之間。

關於反饋,我認為尼爾.蓋曼(Neil Gaiman)有一句話,捕捉到正確的態度:「記住:當人們告訴你有問題,他們不能接受時,他們幾乎總是對的。當他們告訴你具體哪裡有問題,要怎麼改時,他們幾乎總是錯的。」

只有你知道如何修改,但只有在你能保持開放心胸,接受合作和反饋時才會知道。

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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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