微軟Ignite七大服務亮點,看AI如何滲透人類工作
微軟Ignite七大服務亮點,看AI如何滲透人類工作
2018.09.25 | 微軟

微軟(Microsoft)近年轉型有成,更強調透過人工智慧(AI)來驅動全新運算模式,執行長薩蒂亞·納德拉(Satya Nadella)在美國奧蘭多舉行的Ignite會議中,就以能源轉型舉例:「工業時代是用蒸汽當作主要動力來源,因此開啟了工業革命,後來電力的出現,逐漸改變工業發展模式。」

因此反過來說,薩蒂亞·納德拉認為AI將成為驅動未來運算的關鍵,不只能改變個人工作模式,AI更驅動像是無人車、區塊鏈、物聯網、電腦視覺,這些新的發展方向。在Ignite大會中除了吸引三萬多名參與者,也發表了多項服務升級。

微軟跟SAP、Adobe成立聯盟,提出開放數據倡議

過去因為缺乏標準化流程,要在不同的企業系統之間轉移客戶數據是一件非常困難的事情,微軟宣布跟Adobe、SAP合作推出「Open Data Initiative」計畫,主要功能是讓企業能夠把客戶的資料在不同平台間轉移,讓企業可以「重新掌控自己的資料」。

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微軟宣布跟Adobe、SAP合作推出「Open Data Initiative」計畫,讓企業可以「重新掌控自己的資料」。

「這就像是一個開放的框架」薩蒂亞·納德拉認為,這項計畫可以消除資訊不流通的狀況,在確保用戶隱私的大原則下,推動AI技術運用來挖掘全新市場機會,具體的作法,是透過微軟的雲端服務Azure中的一個通用數據模型,讓資料可在不同平台中流通,可口可樂、沃爾瑪都將參與第一階段合作。

不需密碼即可登入,終結惱人密碼的時代?

微軟創辦人比爾·蓋茲(Bill Gates)曾在2007年說過:「密碼不足於保護網路安全,必須要設計出安全的系統和設備,讓人們透過這些技術來保護自己的身份、隱私、資料。」的確,管理各種不同的帳號密碼,已經是現代人共同煩惱。

微軟在大會中宣布,可以透過Microsoft Authenticator來做為驗證窗口,不需密碼就可以登入各種企業平台,認為未來當這套模式逐漸成熟後,將可以成為「密碼時代的終結」。

迎合行動辦公時代,虛擬桌面讓員工隨時使用Windows 10

隨著工作型態越來越行動化,員工不一定會一直在同一個地方,或使用同一台電腦辦公,微軟宣布推出Windows虛擬桌面(Virtual Desktop),讓員工不論身在何處,都能在雲端上使用Windows 10。

過去如果要在雲端上使用Windows 虛擬桌面,都只能仰賴第三方解決方案,微軟表示,虛擬桌面是透過Azure在雲端上執行Windows和Office服務,企業用戶可以使用現有Azure來訂閱、管理虛擬主機和應用程式,對IT人員來說,可以大幅降低託管、安裝、配置麻煩。

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企業用戶可以使用現有Azure,來訂閱、管理虛擬主機和應用程式,對IT人員來說,可以大幅降低託管、安裝、配置麻煩。

Office添AI小工具,讓簡報更美觀

說到微軟最為人所知道的產品,就是最被廣泛使用的生產力工具「Microsoft Office 」,這次大會中,微軟也替Office 加入許多AI小工具。

其中一個比較有趣的功能叫做「Ideas 」,可以在用戶製作PowerPoint提供版面以及數據建議,此外,Excel也開放從第三方取得更豐富的數據資料,或許未來在AI的幫助下,我們再也不需要忍受看到糟糕的簡報。

Slack最強對手,微軟Teams功能更多樣

微軟多年前想要收購企業通訊軟體Slack被拒絕後,便開發了一款類似的產品「Teams」,且已經在2017年初正式上線,推出後僅僅半年的時間,企業使用數從3萬個增加為12萬5千個,採用國家市場從145個增加到181個。

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Teams可以在視訊通話時,自動將背景模糊,讓會議參與者可以集中專注力。

做為Slack的頭號對手,微軟將更多的AI功能加入其中,例如,Teams可以在視訊通話時,自動將背景模糊,讓會議參與者可以集中專注力,此外,還能同步將內容做成會議記錄,微軟表示,未來還會加入臉部辨識功能,讓參與者知道目前是哪位同事正在發言。

Surface Hub 將推新品

微軟這幾年積極布局硬體產品轉型,除了在Surface電腦系列獲得成功,另外在辦公生產力工具Surface Hub系列也獲得不少讚譽,透過超大的螢幕、任意組合排列做為賣點,成功吸引不少關注。

微軟宣布,最近將推出兩款新產品,第一款是Surface Hub 2S,設計上更輕、更薄,對軟體的兼容性也提升,預計將在2019年第二季推出;第二款則是Surface Hub 2X,主要是針對第一次使用Surface Hub設備的用戶,採用模組化設計,處理器可以隨時移除並升級,功能上可以做到螢幕動態旋轉、多用戶認證、分割螢幕辦公等等,預計將在2020年推出。

數位雙胞胎協助企業轉型

「數位雙胞胎(Digital Twin)」的意思是,透過感測器來模擬物件或是系統的真實狀態,並透過模擬的軟體模型,進一步改善物件或系統的的操作,對製造業來說,如果可以好好利用Digital Twin,就不需要耗費成本購買大量裝置或設備,就能透過數位虛擬分身,持續分析與測試,來縮短研發專案的試誤過程。

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微軟現在也開放企業在雲端模擬真實世界的物聯網部署,能在Azure的基礎上構建自己的Digital Twins版本。

對企業來說,如可以善用工業物聯網(IIoT)跟Digital Twin,就可以有效整理設備產生的數據,在現實世界中執行模擬運算,因此,微軟現在也開放企業在雲端模擬真實世界的物聯網部署,能在Azure的基礎上構建自己的Digital Twins版本,企業可以在Azure上標準化物聯網工作負載,被視為一項企業端的殺手級功能。

不只推新功能,AI還能用來幫助難民

不只是眼花撩亂的新功能,微軟更宣布將投資4000萬美元,執行一個為期五年的人道主義行動AI計畫,將把AI的好處落實在災害預測、兒童救援、難民救助,及維護基本人權等方面。微軟法務長布拉德·史密斯(Brad Smith)談到:「像是AI結合雲端技術,可以讓前線救援組織更有效率地採用對應措施,可以徹底改變現狀,拯救更多生命、減少痛苦並恢復人類尊嚴。」

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微軟與挪威難民委員會、柏林大學合作,打算要推出一個聊天機器人「Hakeem」,可以讓流離失所的青年透過Hakeem學習線上課程。

舉例來說,微軟與挪威難民委員會、柏林大學合作,打算要推出一個聊天機器人「Hakeem」,可以讓流離失所的青年透過Hakeem學習線上課程,利用科技創造臨時的教育資源,同時透過聊天機器人,也能幫助不同語言背景的救難人員溝通。

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關鍵字: #微軟 #Surface
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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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