避免球員兼裁判!美候選人提議分拆Google、亞馬遜、Facebook讓新創喘息
避免球員兼裁判!美候選人提議分拆Google、亞馬遜、Facebook讓新創喘息
2019.03.11 | Facebook

2020年將逐鹿白宮的美國總統候選人,民主黨參議員伊莉莎白.華倫(Elizabeth Warren)提出拆分Google、亞馬遜、Facebook及蘋果等巨型科技企業的政見,引發各界嘩然。

身為法律博士的伊莉莎白.華倫,曾在包括哈佛在內等多家大學任教,積極提倡消費者保護運動,是相關領域的權威人士。

她認為此舉將打破科技巨擘壟斷市場,球員兼裁判的現況,給予新創公司喘息空間,多元競爭才能替民眾創造更好的服務與產品。

「隨著這些公司越來越強大,他們利用資源控制我們使用網路的方式,擠壓小公司與新創的生存空間,用自身利益取代美國人民的廣大利益。」伊莉莎白.華倫說。

伊莉莎白.華倫表示,這些年收入超過250億美元的巨型科技企業,在市場上握有太多權力,若無法打破這些公司對數位市場的控制,科技領域將缺乏創新與競爭。Facebook便曾透過模仿SnapChat推出限時動態功能,壓迫競爭對手的生存空間。

微軟權力受限,才有Google、Facebook的崛起

她舉Google、Facebook的崛起為例。1990年代,微軟是當時最引領風騷的科技巨頭之一,當時它意圖將其在作業系統上的壟斷地位,延伸至瀏覽器領域,而遭政府指控違反反托拉斯法並達成和解,Google、Facebook等網路公司才得以發展,成就當今的科技巨擘。

伊莉莎白.華倫形容,如今掌控網路平台、入口網站的這些巨型企業,就如同在鐵路時代時,握有交通命脈的鐵路公司,在物流業務上可以任意影響競爭者的運輸成本,藉此鞏固自己的地位。

若要避免科技巨頭運用手中資源,將創新扼殺在搖籃之中,伊莉莎白.華倫認為需要對科技領域做出結構性的重整,拆分Google、亞馬遜、Facebook及蘋果等巨型科技企業,便是其中必要的一步。

吞併對手、掌控巨型平台,新創難以與巨頭競爭

這些科技巨頭能藉由龐大財力併購對手,限制市場上的競爭,好比Facebook買下Instagram與WhatsApp、Google吞併GPS導航位智(Waze)與廣告公司Double Click。

Google、亞馬遜等企業在資訊時代擁有太過龐大的力量,伊莉莎白.華倫指出,目前接近一半的電子商務需要經過亞馬遜;超過70%的網路流量源自Google與Facebook旗下網站。這令科技巨頭們如同球員兼裁判,既是服務、產品的出售者,也是平台的管理者。

google play
Google等科技企業在旗下巨型平台上經營業務,將為新創、小公司創造不公平的競爭環境。
圖/ shutterstock

像是亞馬遜就曾於自有品牌中,推出在其平台上熱銷的產品,變相壓迫了這些電商的生存;Google也曾在演算法中,降低對手公司的搜尋引擎排名;火狐開發者更指出,去年YouTube的一項改版,使得其他瀏覽器需要Chrome 5倍的時間才能開啟。

候選人提兩項辦法,為新創打造良性競爭環境

為遏止當前科技巨頭的作法,伊莉莎白.華倫提出兩項政策,以活絡科技領域的競爭。其一是透過立法規範,要求科技巨頭分拆平台業務為公共平台(Platform Utilities),不得擁有或參與平台業務;平台必須公正、公道以及不差別待遇任何使用者,且不得與第三者分享數據。

這代表亞馬遜網路商店、Google搜尋、Google Play等都將成為所謂的公共平台,必須與目前科技巨頭們的業務拆分,影響之大可見一斑。

其二則設立監管單位,依照反托拉斯法扭轉違法或反競爭的併購案,她提到,亞馬遜買下全食超市(Whole Foods)、鞋類電商Zappos;Facebook收購WhatsApp、Instagram;Google吞併位智、智慧家居品牌Nest、Double Click等,都是這項政策欲處理的目標,以促進市場上的良性競爭。

Whole Foods
若伊莉莎白.華倫當選,全食超市也必須與亞馬遜分道揚鑣。

雖然這篇文章中,伊莉莎白.華倫並未提及蘋果,不過在接受《The Verge》後續訪問時,她指出經營著App Store等平台的蘋果也在分拆名單之中,「他們只能在經營平台或於平台上銷售中選擇一邊,不能同時做這兩件事。」

身為美國消費者保護運動的先驅者,伊莉莎白.華倫也表示,這些改變不會影響一般消費者權益,你一樣能使用方便、有效率的Google搜尋、在亞馬遜上尋找喜愛的商品,或者登上Facebook查看朋友動態。

但對新創或小型企業而言,他們將迎來更公平的競爭環境,不必擔心掌控平台的Google、亞馬遜等公司,出於拓展自身業務、產品的考量而打壓他們;為了與其他社群網站競爭,Facebook也得更加注重使用者隱私與權益。

她認為,良性競爭能帶來正向改變,在這兩項政策的規範下,科技巨頭依舊可以為民眾提供優質服務,同時活絡科技領域內的競爭,激發創新能力。

分拆巨型企業真能喚回創新活力?

但科技巨頭們分拆後的結果,究竟能否如伊莉莎白.華倫所設想,也有人持不同看法。非營利組織法律與經濟國際中心(ICLE)創辦人Geoffrey A. Manne在《CNBC》上表示,此舉將阻礙創新,為各項產品帶來高昂的成本。

他解釋,這意謂著科技巨頭們的意識與決策不能進到平台、搜尋引擎之中,好比說蘋果不能在手機內預裝軟體;Google不能以自己的演算法優化搜尋引擎排列,將嚴重損害消費者體驗。

另外,全球最大比特幣交易平台Coinbase 技術長 Balaji Srinivasan也表示,若Google、Facebook等大型企業受限於法令,無法收購新創公司的話,將會影響創投界支持新創公司的意願。

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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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