一起吃個飯吧!柯文哲、韓國瑜都用的飯局社交App:Eatgether
一起吃個飯吧!柯文哲、韓國瑜都用的飯局社交App:Eatgether

2018年台灣縣市長大選期間,選前各候選人團隊無不絞盡腦汁,尋找能與選民拉近距離、展現親和力的方式。

在眾多做法中,從台北市長候選人柯文哲、高雄市長候選人韓國瑜到台南市長候選人蘇煥智,跨黨派的他們為何會不約而同地選擇使用新創公司「食我網路」(以下簡稱食我)所開發的交友App Eatgether,舉辦與選民的交流飯局?

創辦人吳崟睿說,關鍵就在依著「聚餐」而起,面對面相處所創造出的社群影響力。「以前很難看到明星或知名人物,能跟一般素人網友直接互動,甚至活動結束後還可以互留評價。可是藉由Eatgether平台,我們能媒合出本來生活不可能出現的社交場景,快速拉近參加者彼此之間的距離,再結合線上社群傳播,創造更多價值,這次與政治人物的合作,就是最好的例子。」他表示。

飲食結合社交Eatgether解決都市人兩大寂寞痛點

Eatgether是由食我於2016年9月推出的聚餐交友社交App,結合「飲食」與「社交」的功能,透過主動開局邀人參加或被動加入他人發起聚會,使用者能藉由飯局連結彼此。上線至今,已累計超過40萬實名使用者,每個月約可創造出8,000~9,000場聚會,團隊更預估今年開始將每月穩定突破10,000場。

吳崟睿表示,平台主要收入來源來自VIP付費會員使用者購買酒杯費用紅包機制。主力付費用戶為男性。「酒杯」為Eatgether平台上的社交虛擬貨幣,使用者能夠藉由贈送酒杯向其他人發送飯局邀約,另外也能將酒杯轉換為「禮物點」,兌換合作店家如屈臣氏、石二鍋等折價優惠。紅包機制則是鼓勵參加者回饋辛苦籌辦的主辦人,可於活動結束後評價時,一併支付現金打賞主辦者。

揪團約聚餐,商機真的有這麼大嗎?攤開財務表現來看,食我2018年Q1至Q4,營收已經增加六倍之多,預計2019年將進入穩定獲益狀態。吳崟睿說,表面上看起來,Eatgether只是協助使用者找人陪伴吃飯,但解決的是現代人面臨的兩大問題:一、都市看似有這麼多社交生活,但人們依然寂寞、難以臨時尋得陪伴;二、既有社交服務都只提供最初線上媒合,但關係連結後卻沒有解決方案能串起線下交流

他進一步表示,市面上大多交友軟體只幫你認識,不會管你怎麼約出來。大家所熟悉的Facebook或Instagram,也是以展示生活給既有朋友圈為主,不會牽扯到線下行為。也因此,他們巧妙在眾多交友軟體之中找到空間,藉由約見面吃飯,將網路上陌生關係快速、有效地連結到線下消費場景。

餐廳的主要特性就是社交場所,可是一直以來沒有被任何網路服務善用,而都市人一般約吃飯極大部分是為了完成社交目的。既然社交元素那麼重要,媒合社交最快、有效方式又是透過網路服務,所以我們找到連接點貫通線上、線下兩者,就是餐廳。」吳崟睿說。

Eatgether創辦人吳崟睿
Eatgether創辦人吳崟睿。
圖/ 賀大新攝影

以餐廳為節點 拓展飯局之外活動服務

現階段,在Eatgether每個飯局從發起至成團平均約花24天,最短曾創下開局後半小時的最快成團紀錄。約45%飯局由女生發起、55%由男生發起,而使用者年齡層以2030歲居多,佔了將近1/2,其次則為30~40歲,約佔1/4,而所有使用者多半以未婚族為主。

Eatgether觀察,飯局類型主要可分三類:閒聊商務興趣,使用者可依個人需求,開啟或參加相對應類型聚會。隨興約飯、探索美食可以選擇閒聊;拓展商務人脈、開發潛在客戶可選商務,而若是有特定主題,如打球、游泳、跳水、淨灘等,則可參加興趣類型飯局。

吳崟睿認為,Eatgether有如此多類型飯局兼容並存是他們的特色之一,因此團隊不會強調哪一種飯局比較好,如此才具多元性且未來發展不會被定型。「過去許多平台只能做到其中一項類型,而我們能做到這件事情,關鍵點就在於 『餐廳』這個空間可以包含許多互動場景、社交目的。」

雖然聚會還是以飯局比例佔比最高,不過吳崟睿說,團隊觀察到部分使用者將Eatgether當成線下聚會平台使用,以聚餐為節點,揪團參加更多其他活動,例如健身、瑜珈等。看準使用者具有舉辦活動需求,他們也預計在今年推出新服務,提供飯局主辦人直接利用平台向報名者收活動報名費,包含諮詢、餐點、服務等費用

「我們希望這項功能上線後,能協助所有素人利用平台挖掘商務可能、獲取賺錢機會,就算不賺錢,也可以確保出席者有支付費用。平台會協助收取費用後再分潤,如此能避免訂位後放鳥,導致開團人收不到預付款項的情形。」吳崟睿預估待這項功能上線後,將會快速成為平台一大收入來源。

Eategether App
Eategether App使用示意圖。
圖/ 翻攝自Eategether App Store

挺過渾沌時期,團隊轉換跑道追求更大價值

使用者、營收等各項數據穩定成長,現在看來Eatgether的發展越來越穩定,但其實在這之前,食我團隊曾經歷為期一年的渾沌、摸索時期。

熟悉他們的朋友應該都知道,在Eatgether之前,食我團隊還曾有另一款EatMe App服務,主打提供全台最多餐廳優惠資訊,使用者能利用App查找餐廳食記、導航距離及地址電話等資訊,另外只要向店家出示手機畫面,也能直接享有折扣。推出一年期間,他們與全台2,000家餐廳合作、累積超過80,000次優惠使用,更為使用者省下超過1,000萬元。

雖然寫下不錯成績,但這樣的模式得耗費龐大人力開發、設計跟餐廳相關行銷服務內容,即便談妥,過程中也可能因為餐廳服務人員沒有接受完整訓練,不清楚服務流程,導致App使用者體驗不佳。另外,因為整個過程價值主軸仍圍繞於「優惠」,對毛利率已經很低的餐廳業者來說,通常是在不情願情形談成合作。最大問題是,當時時空背景下,線上金流支付工具尚未普及,也因為沒開發訂位訂餐系統,無法掌握數據驗證服務價值,種種因素下使得食我團隊停下來重新思考:該不該繼續發展這個項目?

「原本創業目的是希望創新商業模式,打造能快速複製到其他市場的自動化平台,但如果以過去(EatMe)模式要複製到其他市場是非常困難的。」要選擇一條庸庸碌碌,還是選擇一條可以重新創造出更大價值的路?吳崟睿說答案很明顯在後者。

決定轉型後,以 「食我」—用食物連結你我 的核心概念不變,團隊不斷思考是否有不需要提供優惠,仍能持續吸引消費者到餐廳用餐的作法。在眾多測試方式裡,揪團吃飯成效最好,測試型網站上線短短兩個月間,就吸引超過2萬人報名,於是團隊最後決定Pivot,將服務獨立出來,全心投入開發Eatgether。

維繫投資人、團隊感情關鍵:放低姿態、坦白溝通

創業至今,吳崟睿說他最感謝的就是投資人及身旁跟著他不離不棄的夥伴。問及為何大家願意相信他並繼續支持?他認為關鍵在於坦白不保留放低姿態的溝通方法

面對投資人,他以執行力及不退縮的持續嘗試,說服股東即便團隊正經歷轉型困難,但長遠來看絕對能創造更大價值;面對團隊,他則秉持開誠布公的文化,要大家隨時說出心裡想法,並因應問題隨時調整處理方式。

「不管是與投資人、同事或是跟客戶,沒有距離是最重要的一件事情,像我們(指食我團隊)會議到一半有火氣,就會馬上講出來直接討論解決,」吳崟睿緊接著笑著補充,「不過畢竟還是以聚餐為創業題材的團隊,所以我們通常也會選擇大吃一場,排解所有鳥事。」

Eatgether團隊成員
食我團隊成員。
圖/ 賀大新攝影

去年,Eatgether陸續與FunNow、Booking.com締結合作關係,吳崟睿說未來他們還會持續開發商務夥伴,所有提供線下娛樂生活的企業,如酒吧、餐廳、表演、旅宿等,都會是他們的潛在合作對象。他強調,他們不是要與既有產業廠商競爭,反而是希望藉由合作,由Eatgether推動使用者消費動機,創造更多機會一起把市場做大。

至於2019年,團隊則計畫持續衝高台灣使用者人數,朝百萬使用者目標邁進,也預計前往海外市場,先進入同樣以都市型態生活為主的香港、澳門,透過尋求當地合作夥伴,開發新業務及推廣行銷,最終希望成為台、港、澳三地最有趣及具價值的聚餐平台。

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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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