蘋果墜頂!美評50大最創新企業,「超級App」崛起、兩類成趨勢
蘋果墜頂!美評50大最創新企業,「超級App」崛起、兩類成趨勢
2019.02.24 | 蘋果

滾石不生苔,隨時保持活力,才能不斷向前邁進,而「創新」正是企業的活力泉源,美國商業雜誌《Fast Company》近期公佈「全球50大最創新企業」榜單,在員工數十人的中小企業至國際品牌間進行調查,鎖定各家公司今年最受矚目的技術創新,對業務、產業或者文化造成何種程度的影響。

蘋果失去王位,滑落第17名

2018年佔據榜首的蘋果,在今年公佈的榜單中跌下王者寶座,滑落至第17位。《Fast Company》資深編輯Amy Farley表示,「他們的產品缺乏創新,且硬體銷售也出現頹勢。」1月底公佈的財報中,iPhone銷售額下滑15%,與前一年相比,營收大跌100億美元。

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A12 Bionic是蘋果今年最受矚目的創新。
圖/ Apple

蘋果今年最受矚目的新產品,不是手機或者平板,而是一塊晶片。在2018年9月首次亮相的Apple A12 Bionic,是全球第一款量產出貨的7奈米製程晶片,能使iPhone在運行AI、AR以及高端攝影等需要大量運算資源的應用上,更具競爭力。

不過,原本這份榜單每年榜首都不盡相通,Amazon、Buzzfeed、Warby Parker、Google等近年來的榜首,今年甚至全數掉出榜外;去年位居第2名的Netflix、第4名騰訊、第12名Instagram、15名Walmart等企業,今年榜上也同樣不復存在,幾乎可說是大洗牌。

相比之下,蘋果近5年榜上不曾缺席,且排名多在10名以內,創新能力上仍舊名列前茅。

中企美團點評榮獲榜首,成為最具創新公司

在今年榜單中擊敗蘋果的並非歐美公司,而是由「美團點評」拔得頭籌。美團點評是中國企業,以「吃」為核心,經營橫跨食物外賣、叫車、電影購票、飯店預約到外語學習等,超過200項生活服務的電商平台。

美團點評
以「吃」為核心的美團點評,在平台上擁有超過200種服務,讓使用者用一款App就能滿足所有需求。
圖/ shutterstock

美團點評是目前中國外賣服務的龍頭企業,旗下擁有美團、美團外賣、美團打車等多款App服務,並掌握自有送餐車隊,配合其一體化的線上、線下整合服務,能良好把控送餐時間、服務品質等消費者體驗。

根據官網上介紹,美團點評擁有超過3.8億位使用者,平台上的活躍商家總數也達550萬。2018上半年中,美團點評向3.5億位消費者提供了277億筆服務,平均每位消費者一週會使用3次美團點評上的服務,創造多達338億美元商機。

美團點評透過以外賣等高頻率服務大量吸引使用者,再推出中低頻率的服務,比如理髮、婚禮服務,拓展業務範疇,將使用者牢牢凝聚在平台上,讓你從起床到闔眼,一款App即可滿足一切所需服務。

「超級App」崛起,創造新經濟

美團點評的成功,同時昭示著「超級App」(super app)帶動的經濟力量,在這份榜單中名列第2位的Grab,就是發展超級App的另一成功案例。

Grab
從一個叫車軟體為起點,Grab想涵蓋你日常生活需要的一切服務。
圖/ shutterstock

總部位於新加坡的Grab,是一間成立於2012年的東南亞叫車服務平台,去年收購Uber東南亞業務的這家公司,並不甘於只經營叫車服務,他們為旗下1.3億名會員提供外賣、飯店預約以及保險等各種品項服務。

以叫車平台為起點,Grab力求成為「日常超級App」(everyday super app),把目標放在讓使用者的所有日常需求,都能在一款App上獲得滿足。他們近期也與中國數位醫療企業「平安好醫生」合作,期望整合網路醫療諮詢服務。

新零售、電玩產業異軍突起,成今年榜單趨勢

在今年的榜單之中,新零售與電玩產業可說是重點趨勢。從去年13名扶搖直上到第5名,透過AI與大數據帶動商業模式的服飾電商Stitch Fix,正是其中最好的例證。

Stitch Fix的目標很單純也很複雜:為顧客挑選出貼身、符合其個人喜好與風格的服裝。

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Stitch Fix透過大數據與演算法,為顧客找出最適合的服飾。
圖/ Stitch Fix

有別於傳統服飾電商的銷售方式,Stitch Fix每個月會挑選5件服飾,寄送給客戶,客戶可以從中購買滿意的服飾,並將其餘服飾寄回。若沒有購買任何一件衣服,才須支付20美元的包裹費用。

在背後支撐這獨特經營模式的,是Stitch Fix龐大的資料庫與演算法。為減少退貨機率,Stitch Fix的每位顧客除必須詳細填寫身材、偏好風格樣式等資料外,還需要在Pinterest上建立時尚板塊。

透過這些資料,該公司演算法會從庫存中,整理出符合顧客要求的服飾,並精準鑑別出言語上不會提及的微妙差異,最後再由造型師參考購買機率、重複性等資訊,做出最終決定。

作為探索「新零售」概念的始祖,阿里巴巴也憑借旗下生鮮超市盒馬鮮生,拿下第15名,繼2017年奪得11名之後,再度回到榜上。

盒馬鮮生是一家匯集阿里巴巴對新零售想像,結合生鮮超市、熱炒店及外送服務的一間智慧超市,主打販售生鮮食品,並由廚師烹煮,提供消費者現場品嚐新鮮食材做成的料理,甚至可以透過App下單點餐,外送到府。

去年上海店甚至嘗試導入「機器人餐廳」新服務,結帳完畢後,你購買的生鮮食材會透過天花板的纜線送至廚房,交由機器人分揀、儲存,顧客只須在App上劃好的座位等待,烹調好的料理就會由一台台機器人端上餐桌。

遊戲領域表現強勁,多家相關企業首次入圍

另外,電玩、電競產業是另一個異軍突起的類別,多家相關企業展現強勁風采,美國職籃組織NBA就憑藉入主電競領域,從去年的第10名竄升至第3名。

連續四個賽季打破觀眾人數紀錄、串流服務訂閱人數成長63%、整體營收也大幅提高25%,NBA去年的強勁表現,新成立的NBA 2K電競聯盟功不可沒。

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NBA去年的強勁表現,一部分要歸功於新成立的NBA 2K電競聯盟。

「它(電競)讓運動民主化。」NBA總裁Adam Silver表示,「它適合任何體形的人參與,需要不同的體能與技術。」NBA在電競領域的開拓,為它吸引了一群截然不同的客群。

NBA更為電競賽事推出運動彩券,開放觀眾對選手下注,並將數據整合到運彩平台上即時顯示,增加觀眾收看每一場比賽的欲望。

以遊戲實況為大宗的實況平台Twitch,近5年來首次登上這份榜單,並奪得第10名的地位。「遊戲玩家在哪,其他人就會在哪。」該公司營運長Sara Clemens說。在電玩領域深耕已久的Twitch,要以這為起點,開始吸引不玩遊戲的族群的進入這個平台。

去年秋天,Twitch重新設計了生活類實況頻道,希望能推廣烹飪、健身與談話性節目等類別實況,同時舉辦電視節目馬拉松,播放超時空奇俠、Bob Ross的歡樂教室等主流節目,更與NFL(國家美式足球聯盟)達成合作,在第四季轉播週四晚間賽事。

知名遊戲引擎開發商Unity,也首次入圍本次榜單第18名,該公司推出的3D開發工具套件,在2018年獲得更為廣泛的應用,這項在電玩產業醞釀出的技術,如今應用遍及汽車、電影甚至建築業。

好比說,Lexus便運用該套件代替舊有建模工具,替LC 500車款模型進行渲染;電影一級玩家也利用Unity技術協助製作特效,大幅降低開發成本。Unity執行長John Riccitiello表示,公司正在向3D開發敞開大門,「如果有越多開發者投入這塊領域,世界會變得越美好。」

資料來源:Fast Company

關鍵字: #Apple #創新創業
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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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