從「夾娃娃」機風潮看見台灣經濟的惡性循環
從「夾娃娃」機風潮看見台灣經濟的惡性循環
2018.10.04 | 策略

自從夾娃娃機風潮開始後,全台灣在短短三四個月內佈滿了夾娃娃機店。面對這突如其來的轉變,有人說這是很厲害的商業模式創新,也有人(新北市政府)對其進行控管,希望其至少退出學校周圍

當大家還在吵說夾娃娃機是否會帶壞學童,或是夾娃娃機是否已經成為新的葡式蛋塔效應時,其實我們真正應該關注的都不是這些。

夾娃娃機風潮最讓我們擔憂的,是台灣經濟環境惡化,喜歡靠創造龐大「經濟租」賺錢的台灣商人,已經快要把台灣消費市場玩垮了。

性喜「不勞而獲」,創造了龐大的經濟租

過去封建的社會中經濟的核心就是君主和地主的世襲制度。有些人天生就是擁有一切,只要每天跟封地的農工收租,就每天輕鬆度日。

二戰後,世界各地一窩蜂的擁抱資本主義(與共產主義,但那不是本篇重點)。而資本主義帶來的理想就是希望透過資本市場的流動性不斷地創造新的產業,讓財富不斷洗牌。當然,現實和理想仍有一段差距。尤其在仍然束縛於保守的家族企業文化中的國家,最後不免又綁架資本主義,回歸世襲制度的核心,唯一的不同就是從君主和地主蛻變成資方。

而在台灣,這體系是已經是長久的問題。

台灣的經濟命脈仍然在龐大的家族企業手中。台灣過去幾十年內的股王,都是家族企業拱出來的。就連現在台灣創投界的錢,多半仍出自老資本。

當然,老資本體系並非不好,問題在於許多家族企業導向的資本,最後都是選擇傳子不傳賢,再賢能也只能幫老闆的兒子女兒打工。而在閉鎖型公司法通過之前(其實通過後也沒多大變化),台灣的公司法的設計基本上就是讓資本家完全掌控所有企業,沒錢就很難有翻身的機會。

只要掌握資本,很多東西包括台灣貴得嚇死人的房地產,都可以被買斷。只要壟斷了台灣的商業資源,尤其是資本和房地產,基本上所有人要做生意都得先跟你繳保護費,這種概念就是經濟租(Economic Rent)。

經濟租本身不見得是件壞事,畢竟適量的經濟租,如對專利的法律保障,可以鼓勵資本家和創業家投入新興產業。但是,若經濟租過於龐大,將夾殺社會中下階層的生活空間、坑殺散戶資本,讓利潤落入極少數人手裡。

在台灣的經濟體中,一直都有一群人利用龐大的經濟租不勞而獲。起這頭的是台灣裙帶資本主義產出的家族企業,但是這風氣基本上是已經滲透台灣社會各階層,基本上用經濟租賺錢在台灣已是顯學。

無能跟國際競爭,只能留在家剝別人的皮

夾娃娃機店面對於的台灣的經濟而言,到底像甚麼?

是大型電玩遊樂場?是吃角子老虎?是賭場?還是夜市攤位?

從經濟上的角度來看,其實都不是。

夾娃娃機店在經濟上而言,最像的就像是台灣氾濫的百貨商場。

其實早在幾年前,就有人發現台灣有個很奇怪的現象,那就是不管是政府批下來還是民間的大型建案,搞到後面都會變成百貨公司

開百貨公司,其實本身沒有甚麼不對。百貨公司因為整合了各類設施、並且提供多樣性,會比單家商店更容易吸引人群。同時,百貨公司這產業本身也有一定的經濟租,因為只有雄厚資本、良好政商關係和不動產資源的財團,才有可能開百貨公司營業。但是,就如同上述,這是情有可原,有這經濟租,才會吸引財團去開百貨公司,讓消費人潮和商家有更多機會媒合。

夾娃娃機店在經濟上最像的就是氾濫的百貨商場

但是,問題來了:當人潮沒了,該怎麼辦呢?

正常而言,百貨公司和其中的商家會因為虧損而停止營業。通常,兩方都會另外尋找其他的更健康的商業聚落去另起爐灶。但是,若經濟真的糟到沒別的地方去的時候,又該如何?

在台灣,因為一般民眾的消費能力已經疲軟到了一個程度,使得整個商業的生態變得更畸形。

打個比方,台北的百貨公司有多少家?其實多到大家都不知道怎麼算了。

光是信義區,就有統一阪急、SOGO、明曜、貴婦、誠品,還有兩家微風。大安區有兩家SOGO、微風、明曜等。這些還是台北非常精華地段的百貨公司而已。台北幾乎每區都有百貨公司,內湖大直、中山區、士林天母、松山等,都有大型的百貨聚落。如果把轉運站、文創園區通通算進去,台北根本遍地都是百貨公司。

而台北市地價貴,跟紐約曼哈頓相比是有過之而無不及。而大家知道曼哈頓有幾間大型百貨嗎?

說真的,只有一家,那就是Macy’s。其他的百貨如JC Penney、Bloomingdales、Nordstrom、Target、Kmart等,其實都很小,很多甚至比SOGO的一個館還要小。而紐約說真的要購物,大概就是第五大道的精品街和SOHO區的設計師品牌街以外,其實購物聚落比台北少也比台北小得多。即使如此,紐約的百貨業、零售業都面臨蕭條,店家一家一家倒。

照理來說,台北的百貨商圈可以開到那麼多家,想必買氣一定很旺。但是仔細一看,紐約的平均消費金額和可支配收入本來就遠高於台北,若論及旅客人數,台灣每年全國的外國旅客大約在一千萬人次上下,但是紐約市光一個城市就差不多一千三百萬人次,後者是前世界前五大旅遊目的地。實在很難想像一個世界大都的零售業都挺不住的情況下,台北市會有需要每一區都蓋幾間大型百貨的需求。

事實上,其實台灣百貨業狀況不佳,連台北市蛋黃區的百貨店內都時常冷冷清清,但是會繼續開百貨、繼續營業的原因只有一個:因為做百貨業有很大的經濟緩衝區,零售業崩盤要痛他們也是最後痛。

怎麼說呢?

因為百貨公司說穿了,就是個房東或二房東。零售店、餐飲店裡面,就算虧損連連也還是要繳店租,而店家倒了,下一家廠商進駐繼續虧,百貨就算抽成少了,也是能照樣穩穩地收租,怎麼樣都是比自己去開店、自己去生產保險多了。

或許有人會問,那為什麼店家們不乾脆退出百貨公司呢?

答案就是:因為台灣人喜歡去啊!餐飲業倒閉潮來臨,台灣人還是一堆跑百貨美食街。而且出去外面租店面,虧錢房東也是一樣賺租金,問題還是一樣啊。

最根本的問題當然還是得回溯到台灣(尤其是台北)的房地產泡沫,大半利潤都被店租吃掉了,經濟不好生意不好做,收租金的當然最開心。之前提過百貨業的經濟租很高,基本上只有大財團玩得起來。而在這種大環境下,大財團到處開百貨吸店家的血都比自己去做其他生意還賺。

所以說,夾娃娃機是怎麼回事?

看完百貨,你再來看夾娃娃機店就懂了。夾娃娃機基本上就是有人租下店面,放入夾娃娃機,然後將機台分租出去,自己當二房東收租。

而這事當然也是有經濟租的,如果你沒有幾十萬的閒錢,基本上很難去租店面、買機台去出租。而當然來租機台的,當然清一色都是只有幾千塊、上萬塊閒錢想來買個機會的小小散戶。

而這事照理來說也沒甚麼錯,不是嗎?

問題跟百貨業一樣,就是這些根本就是沒那消費需求。而這些在充當二房東的夾娃娃機店主,早就心知肚明。夾娃娃機這東西存在多久了,何年何月曾經爆紅到需要每個街口都要開一家?

現在從台北殺到屏東,沿路到處都是夾娃娃機,而且十家裏面大概九點九家是空的。而正常的情況來講,這些通通都應該是租不出去的空店面。

說穿了,就是一群投機的店主騙其他人來租娃娃機賺錢,這產業本來根本就不可能會以現在的規模長久存在。

台灣夾娃娃機跟百貨業的氾濫,說明的是同樣一件事情:太多人想不勞而獲。經濟差的時候,原本應該去轉投資、去其他地方做生意的資本卻被拿來投資轉租事業,去剝真正在從事生產的人的皮。

百貨是財團剝店家的皮、夾娃娃機是小資剝小小資的皮,台灣經濟蕭條就剩下的這點經濟產值都被中間這些吸血鬼吸走了,請問我們經濟怎麼會復甦?我們拿甚麼去跟國外競爭?

不用敵人,自己人都先把自己人吸乾了,這才是我們要重視的結構性問題。

《數位時代》長期徵稿,針對時事科技議題,需要您的獨特觀點,歡迎各類專業人士來稿一起交流。投稿請寄edit@bnext.com.tw,文長至少800字,請附上個人100字內簡介,文章若採用將經編輯潤飾,如需改標會與您討論。

(觀點文章呈現多元意見,不代表《數位時代》的立場。)

往下滑看下一篇文章
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。

qnap2.jpg
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。

qnap3.png
「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

登入數位時代會員

開啟專屬自己的主題內容,

每日推播重點文章

閱讀會員專屬文章

請先登入數位時代會員

看更多獨享內容

請先登入數位時代會員

開啟收藏文章功能,

請先登入數位時代會員

開啟訂閱文章分類功能,

請先登入數位時代會員

我還不是會員, 註冊去!
追蹤我們
台達電全解讀
© 2026 Business Next Media Corp. All Rights Reserved. 本網站內容未經允許,不得轉載。
106 台北市大安區光復南路102號9樓