光幕包圍鄧紫棋、震撼金曲30!一群有著工程師DNA的藝術家——叁式
光幕包圍鄧紫棋、震撼金曲30!一群有著工程師DNA的藝術家——叁式

今年六月底第30屆金曲獎頒獎典禮上,歌手鄧紫棋一口氣演唱10首點閱破億的熱門金曲,收服了海內外觀眾,但在這段震撼人心的11分鐘表演中,除了鄧紫棋的好歌喉外,還有另一個討論度極高的隱藏版主角。

「不知道有沒有人也注意到舞台設計和燈光都好有質感」、「舞台歷年最棒」、「完全不輸韓國大型頒獎典禮」⋯⋯而在這座收穫不少好評的舞台背後,有一個負責燈光秀與LED背景視覺呈現的團隊——叁式。

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金曲30舞台上,叁式為鄧紫棋演出所設計的雷射光效果。
圖/ 叁式

包括包圍著鄧紫棋流動的雷射光幕,還有呈現歌曲「點擊破億」特點的海量留言彈幕都出自叁式之手,到底他們是什麼來頭?

彈幕
鄧紫棋演唱〈告白氣球〉時,背景呈現了YouTube上海量的歌迷留言彈幕,凸顯「點擊破億」的熱門金曲特色。
圖/ 叁式
金曲30歌手鄧紫棋的表演片段。

人稱「台版teamLab」,叁式專注數位體驗

叁式成立於2010年,一直以來專注在新媒體領域,常被人稱作「台版teamLab」,創辦人是三位畢業於互動科技相關科系的研究生。翻開他們過去的專案與作品,從劇場表演、展覽到品牌行銷活動,都有他們的身影,實在很難三兩句解釋「叁式」是什麼?

「一開始其實更為⋯⋯該講混亂嗎?混亂,搞不清楚自己的定位,」叁式共同創辦人兼總監曾煒傑說,「我們自己當然知道這個領域可以發生很多事情,但我很難跟別人解釋。」甚至,許多廠商不知道該怎麼跟他們合作。

然而,經歷近9年的時間,曾煒傑說一路上運氣很好地參與了很多不錯的專案,包括海尼根、Nike、Gogoro和Mini Cooper等品牌的行銷活動,2018年至今,還陸續策劃了台中花博的裝置藝術、《漫威影業:十年英雄》展覽以及近期在奇美博物館展出的《影子魔幻展》等,「我們就是做『數位體驗』,」現在的他可以用這四個字總括叁式的工作。

叁式
叁式於2018年台中花博發現館的作品。
圖/ 叁式
叁式
圖/ 叁式

這也解釋了叁式經手的專案,為什麼可以涵蓋這麼廣泛,從很純粹的藝術創作到品牌的商業案都有,「其實每個好像完全不同世界的事情,對我們來講核心是極為類似的,」曾煒傑說,因為他們專注的就是「好的體驗」,為此,不管是數位科技、視覺、影像、聲音,甚至是煙,都可以為他們所用。

叁式共同創辦人曾煒傑
我們發現新媒體最大能量是在跟不同業種合作,要有新的可能性,不應該是自己閉門造車,而是要跟不同領域、專業發生新的化學反應。

享受跟團隊「組隊打怪」,總監:我們是一群有工程師DNA的創作者

而當問到他最喜歡那一件作品,「這我真的回答不出來,」曾煒傑皺著眉頭,他接著說,「我最喜歡的不是作品本身,而是團隊一起朝一個方向前進的過程。」

「我們的東西需要大量的溝通協作,」他說,「其實就跟打電動一樣,組隊打怪,不是因為打怪很爽,而是喜歡這一群人在這個過程中合作的感覺。」

目前叁式團隊共15名成員,大致分為視覺設計與工程部門,而創意工作,則是人人有份。因為團隊人數精實,所以在實務上,無法明確定義每一個人的分工,團隊內斜槓的成員不少,像是工程師有時也會擔綱製作人的角色,有的還要負責聲音的設計,而設計成員也需要用程式去寫視覺。

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叁式共同創辦人兼總監曾煒傑,自稱包辦了公司沒人做的、不想做的事。
圖/ 蔡仁譯/攝影

「我們就是一群有工程師DNA的創作者,」曾煒傑說,尤其在管理上,為講求效率,叁式的做法更理性、更科學。他以近期剛在高雄衛武營演出的《永恆的直線》為例,這是叁式與謝杰樺導演合作的第三個作品,在籌備這齣舞作的過程中,他們就導入了Scrum敏捷開發的模式,與煙霧藝術家林書瑜一同摸索出一套在舞台上操控煙霧的方法。

用科學的方法做藝術創作,連煙都可以控制

藝術設計跟敏捷開發,乍聽相當衝突,但叁式這個混合著理性與感性、藝術與程式的團隊,卻應用自如,「Scrum用在藝術案上,反而不是『敏捷』最重要,它發生的效益,是因為Scrum要求不斷溝通跟全員隨時了解全面的情況,就有機會透過不同手段、專業去做對導演來說最重要的事。」

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《永恆的直線》作者謝杰樺,是世大運開幕的導演之一,因前幾年親人離世,在此次的作品中探討生死議題。圍繞著這個主軸,譜出一支舞蹈,其中與叁式的合作,呈現科技介入死亡、延續「存在」的主題,配合著整場表演的情緒與舞者的動作,由叁式設計投影與視覺效果,以及煙霧的呈現。
圖/ 衛武營

曾煒傑進一步用兩個例子解釋Scrum發揮的效用。

為了操控煙霧的流動,他們必須精確掌握全場的溫度、濕度、溫差,好安排冷氣、燈光還有加熱器的位置、釋放時間點等。

一開始他們放很多溫度計量測,非常費工又不是那麼精準,然後就有成員提出可以應用小米智慧家居商品,光靠一支手機就可以輕鬆掌握劇場的所有溫、濕度數據。

而另一個Scrum解決的難題,是負責釋放煙霧的煙機,運作時會有很大的聲音,過去的作法就是想辦法做一個靜音裝置,但負責聲音的成員在會議中,就想出一個製作與煙機聲響類似的背景音效全場播放的方法,藉此壓住、甚至運用煙機的噪音。

「因為每週都在問痛點、問首要任務是什麼,全員都了解最新進度、都知道問題在哪,就有機會在實驗的過程中逼近導演想要的畫面。」曾煒傑說。而這正充分體現叁式體質上脈動的「混種」血液,做藝術,他們用很科學的方式進行,而在商業合作上,他們又能為企業注入藝術的氣息與內涵。

最後,當被問到既然被稱作「台版teamLab」,會不會想要像teamLab那樣專注在藝術的創作上?

「我們公司還是喜歡狡兔有三窟跟營養均衡,各方面好奇心又滿強的,」曾煒傑笑著說,他認為商業的設計案跟藝術創作是相輔相成,什麼東西都做,「這樣才會有新的可能性跟化學變化,我們的東西就會容易跟別人不一樣。」

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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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