網路微型創業最好的時代,Now(下)
網路微型創業最好的時代,Now(下)
2007.03.15 |

從小做大,本來就是生意世界常見的實踐步驟。但在實體世界裡,這「小」也有一定的啟動規格。
譬如你想開一家小咖啡店或小服飾店(這也是現實世界裡兩種年輕創業者喜愛的生意類型),這時候,你顯然需要租賃一個立地條件差強人意的店面(房租一般來說不會便宜),你需要若干裝潢與設備,你需要初期的進貨或原料,也許你還需要一點幫忙的人力,甚至你可能需要一點引來人潮的行銷預算。儘管你已經絞盡腦汁、克勤克儉地創業,你也還是需要幾百萬台幣來開啟這事業的第一步,如果想法稍微精緻一點或雄偉一點,有時候這些啟動資金就要上到千萬。
當然,這個「小事業」能不能成功獲利、進而變大,仰賴的不單是這個起點的規模,而是隱藏在背後的想法(譬如你是否對商品與服務有著一種獨特的觀點或堅持),以及它實際被執行的徹底程度(魔鬼在細節,不是嗎?)。你的想法在市場上得到了驗證,那才是事業真正的開始;但「創業不怕出身小」,要緊的是,你必須有一個機會把它放到市場接受考驗。
有時候,也有一些創業者慨嘆啟動規格不對,譬如沒有租到夠條件的店面,或者投資不夠,使得設備和服務打了折扣,使得原始想法得不到完整地呈現,以至於功虧一簣。雖然這種慨嘆有時候意義不大,它通常意味著你沒想清楚(沒有一開始就算好應有的投入)、或者你做了一個超出你的能力的事業(有的事業構想不是不好,而是我們還沒有條件做,拿這種事業來做為初次創業的案子,是不自量力了)。但這些慨嘆也正顯示了,啟動事業所需要的資源是有規模要求的,沒有資源、積蓄或所謂的「天使資金」,事業是開展不起來的,那怕我們說的只是個「小生意」。

**網路創業的關鍵在於想法、知識、興趣
和執行的熱情,而不是資本,
一個新創事業的資本需求低,你就自由了,
年輕人衝勁與勇氣的價值也就相對高了。

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真實世界裡,即使是做個「小生意」,你也需要一點本錢。以台灣、香港這種土地、人力成本已高的社會(就算是中國大陸,在上海、北京這樣的地方成本也夠嚇人),需要的本錢也愈來愈不小了,年輕人做了幾年工作想要創出來創業,除非家裡有錢又願幫忙,難度也不低。但「創業趁年少」,一方面是生活未定型,有青春的體力和衝勁可依靠;另一方面則是事業體需要長期耕耘,長時間經營一個事業,可以看見的境界不同;我自己創業較晚,常常遺憾沒有更長的時間可以觀察一個事業的多重轉折,想想看宏碁創辦人施振榮先生的例子,他創業早,照顧事業的時間也長,宏碁事業群發展過程的「峰迴路轉」,想必施先生是感觸良多的吧?
為什麼我一直說著各種自相矛盾的說?說創業要錢,說年輕人不容易有錢,又說創業最好趁著年輕?我只是想說的不過就是「門檻」的概念。實體世界經過長期的發展,「資本的門檻」已經變高;而上一期我在這個專欄裡也說,相對於網路環境,「實體世界,幾乎每一個領域都很成熟而擁擠,也常常有一、兩家很堅強的領先者」,我指的是「競爭的門檻」也高了。
我真正想說的是,現在創業的「樂園」在網路世界,特別是「創作平台」與「開店平台」的出現,使得創業門檻降低,摸索的風險也因而大大的降低了,這對一無憑恃的年輕人來說是好消息。
譬如從前我曾經相信「網路原生媒體」的可能性,因而創辦了《明日報》。我的理由是,網路有它的表現特性,它的內容不應該只是從傳統媒體借來。把報紙上的新聞放進網路,不會變成「網路報」;把電視的內容放上網路,不會變成「網路電視」;它一定是用新邏輯、新流程、新表現、包括新收入模式的新媒體。但《明日報》摸索的代價太高了,人數超過兩百人,一切設備、架構都得自己投入開發,這樣的摸索代價連轉彎都覺得沈重(但新模式又多麼需要嘗試和轉彎)。
如果今日我重新想探索網路原生媒體的可能性,我應該利用部落格之類的平台機制,我需要的是專注於媒體概念與溝通實驗,找到模式再放大,不必一開始就背負沈重的巨殼。

**網路世界現在是「微型創業」的好時機,
特別是投入資本在兩百萬台幣以下的事業,
你要儘量利用現有的平台,把自己的資源投在關鍵性的焦點
想清楚你要給網友們什麼服務……

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或者你想要從事電子商務(這裡還有許多空白的領域),你也不必一開始就有沈重的網站負擔,也不必費神處理交易時的物流、金流,你可以直接跳入商品與服務的構想,利用現有的開店平台和第三方服務來摸索市場的反應,直到你完全掌握網路交易的特性,也建立你的知識和顧客群,到時候需不需要屬於自己的網路架構,你還可以再做決定。
從這個角度想,創業突然變「輕」了。關鍵反而在於想法、知識、興趣和執行的熱情,而不是資本。一個新創事業的資本需求低,你就自由了,年輕人衝勁與勇氣的價值也就相對高了。
網路世界現在是「微型創業」的好時機,我特別指的是投入資本在兩百萬台幣以下的事業,有很多事業甚至可以低到五十萬元的現金投資,或者真正的投資就是你自己的時間(或業餘的時間);你要儘量利用現有的創作、商務平台,把自己的資源投在關鍵性的焦點(也就是你要給網友們什麼服務)。這比實體世界的創業需求低得多,但成功機率卻高很多。
不要擔心「微型創業」本身門檻也低,容易被模仿,當你找到模式,找到市場的驗證,那也就是你可以找到投資來擴大它的時候。
當然,五十萬或兩百萬台幣投資的創業起點,對一無所有的年輕人也是一種負擔。這就讓我想到另一種我自己也充滿興趣的投資生意,投資者可以考慮創造一種「微型創業基金」,針對微型網路事業的創業者進行類似創投的投資,每一個案子只投五十萬或一百萬,五千萬的基金就可以投到五十到一百個案子,這裡頭有許多是可以經營的,也可能有極少數是會有被收購或上市的價值的。有一次,《連線雜誌》(Wired)創辦人之一、後來從事創投的伊恩史都華(Ian Stewart)來台,我問他如果創投投資的案子不一定可以退場(exit),要怎麼辦?他說:「我們歐洲人想得和美國人不同,如果投資事業每年都有很好的配息,為什麼一定要出場?」

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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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