軟體定義網路SDN為何爆紅?看手握大筆訂單的立端、現金7億元的瑞祺電如何接招
軟體定義網路SDN為何爆紅?看手握大筆訂單的立端、現金7億元的瑞祺電如何接招

各國5G執照陸續發放,大數據運算需求加溫,電信與企業紛紛注意新型態網路建置,軟體定義廣域網路(Software-Defined WAN,SD-WAN)需求正進入爆發期,台灣網通廠也各展身手迎接網路轉型潮。

綜觀台灣兩大SD-WAN佈局積極的網通業者立端與瑞祺,立端已與過半數主要電信商合作,瑞祺電則手握7億元現金計畫併購。

瑞祺電
瑞祺電董事長朱復銓表示下一個五年會全力發展瑞祺電。
圖/ 王郁倫攝影
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不論中華電信或其他4家電信業者,在5G執照發放後都必須規劃基礎建置設施,也帶來新需求。
圖/ shutterstock

5G商轉跟SD-WAN有何關係?彈性是關鍵

5G商轉跟SD-WAN有何關係?近年為何被網通業者鎖定看好?過去傳統電信設備建置,投資成本高昂,且建置後不容易修改,所以往往必須在建置初期就得做完整功能規劃,再擴充的投資也昂貴;軟體定義網路(SDN)則可以用虛擬化機器及軟體修改服務功能,硬體投資成本降低,擴充彈性變高。

日本樂天電信搶下5G執照,就是用軟體定義網路(SDN)打造基礎架構。樂天短時間在日本建立一個全新的5G電信網路,成本比傳統電信業者要低上40%,能更便宜、更快速和更可靠,打破現在日本電信壟斷局面,靠的就是軟體定義網路架構,樂天也已喊出9年1,000萬客戶目標。

不只是新電信業者積極,大型電商也看到SDN優勢,立端說,SD-WAN最大特色是改變過去「專用機做專門功能服務」的機房環境,由一台通用型伺服器透過軟體設定彈性切換功能,2019年因為技術趨於成熟,價格也開始適合入手,將是SD-WAN爆發的一年!

股東關切股價腰斬,看瑞祺下一個5年轉型佈局

看好SD-WAN需求,台灣工業網通大廠也紛紛轉換業務,目前出貨居龍頭的立端,今年前4月營收23.83億元,年增16%。瑞祺電則積極追趕,目前營收僅立端一半,但前4月SD-WAN產品營收佔比22%,已比去年全年16%拉高,總經理洪德富表示,瑞祺正積極要從純網安硬體供應商轉型為解決方案提供者。

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立端看好企業建置SD-WAN需求會超越電信商
圖/ 王郁倫

「瑞祺電期望能有所突破,在公司2018年上市後,會更有能力,」瑞祺電董事長朱復銓在股東會上,向台下股東喊話。瑞祺電是鴻海集團旗下次樺漢集團孫公司,上市後股價卻腰斬,不少小股東請假到股東會,希望當面瞭解網通廠商的未來機會。

洪德富表示,由於網路安全跟網路管理(UTM)產業進入成熟期,競爭激烈,成長趨緩,加上軟體定義網路(SDN)帶動產業轉型,傳統網安設備是佔瑞祺最大營收佔比的業務,確實感受到客戶採購下滑。

朱復銓直言,本週他將飛美國拜訪合作客戶,目前有2~3個潛在投資對象,希望未來有所突破。小股東期盼瑞祺電能掌握SD-WAN浪潮,朱復銓表示,樺漢集團過去5年完成10家企業併購或投資,未來將加速整合,下一個5年佈局,瑞祺電絕對是集團重點之一。

「瑞祺體質非常健康,負債比35%,手上現金7億元,沒借貸,若有發展空間機會可以做立刻投資。」朱復銓向台下股東喊話,「瑞祺要加強軟體部署並拓展利基市場,」目前軟體研發人力從10餘人已經增至40人。

過去朱復銓協助瑞祺拿下第一筆以色列訂單,北美巡迴拜訪11個客戶後就有10家成為夥伴,小股東也期望朱復銓未來多分配時間在瑞祺身上。

洪德富說,瑞祺計畫在新市場提供硬體加軟體服務,新市場包括網路儲存方案、智慧電網、4G與5G行動傳輸設備解決方案,相關投資案進展推動中,期望迅速進入新市場。

海外佈局方面,除了日本、中國,前年瑞祺也成立美國分公司,今年5月剛投資歐洲友商,完成所有程序成為子公司,建立歐洲據點。除輸美37%業務已經100%轉到台灣製造外,下一個階段,也會針對線上安裝系統程式服務準備,這也會是瑞祺新的營收來源。

跟隨Verizon腳步,立端搶吃上萬用戶市場

而被瑞祺視為勁敵的是立端,立端2016年起就因應網路虛擬化(NVF)跟軟體定義(SDN)趨勢,提早佈局電信市場,迎接5G時代來臨。2018年立端每股稅後純益3.92元,創下歷史新高,也連續7年獲利3元以上,連續8年營收複合成長率破15%。

立端
立端目前與國際SD-WAN服務提供者合作密切
圖/ 立端

看好2019年是5G元年,也是SD-WAN爆發年,立端預估2018年專案訂單規模超過2.47億美元,到2020年預估會將達3.5億美元,兩年內潛在專案規模成長42%。

立端也跟交大合作成立「立端交大聯合研發實驗室」,建立5G基礎建設與先進應用產學合作,模擬行動電話基地台到用戶設備的即時影像廣播與除錯效能。

「明年此時,台灣應該可以看見5G商轉服務,」立端積極投入5G泛用型行動解決方案,目前全球SD-WAN服務供應商前6大中,已有AT&T、Verizon及Tata 3家是客戶,Orange跟NTT則在測試中,網安業中居領先群。

Verizon是立端大客戶之一,該公司率先在2016年啟動通訊革命,採用通用客戶端設備(Universal customer premise equipment,uCPE)進行網路代管及企業網路服務,掀起開源及虛擬化浪潮,目前已有超過1,000多家客戶使用Verizon的uCPE平台,Verizon預估到今年底用戶數將成長10倍,超過1萬家,主要用的硬體就是由立端與戴爾提供。

企業也愛SD-WAN,邊緣運算興起

立端說,由於部分特殊機構希望自己掌握網通設備,比方銀行或有安全考量的軍用或公共單位,企業自建SD-WAN需求也起飛,不僅電信營運商採用,今年起企業自建需求也將首度超越電信商。

Edge Computing
5G帶來邊緣運算應用機會
圖/ shutterstock

綜觀全球20大SD-WAN解決方案供應商,立端已經拿下10家專案,另有4家送件進行測試中,立端預估未來5年,將有超過8成的傳統路由器網路部署技術被虛擬化儲存網路環境(vSAN)取代。

另外因5G帶動,行動邊緣運算(MEC)使用情境也大增,由於具有超低網路延遲、減輕網路骨幹頻寬負載,加快資料上傳等功能,倉儲、醫院、交通、零售、智慧城市、雲端電競串流、ARVR服務都有能廣泛使用。

立端也早已投入軟體建置,期望協助客戶打造「無人機房」,以遠端管理方式處理機房需求,立端表示,今年新的解決方案鎖定電信、金融、政府、大型企業這類有大型數據機房的企業,並跨入視訊監控市場,期望更多元化佈局商機。

關鍵字: #5G
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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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