他人是很重要的 Other People Matter
他人是很重要的 Other People Matter
2019.10.02 | 生活

在上海時常壅塞打結的交通中,我決定做一個小小的實驗。我很有禮貌的建議司機先生(中國稱師傅),讓在右邊閃左轉燈很久想切進來的一輛車切進來(已有連續五輛車都不讓他切進來)。司機先生非常好,接受我的建議,讓這輛車切入,只看到這輛車切入後,駕駛人打開車窗,伸出手,在空中揮揮手,謝謝我們讓他切進來。我問司機先生:「您是不是感覺很好?他還特別向您揮手致謝呢?」司機先生笑著默默點頭。

我又加了一句話:「讓我們看看他會不會讓另一個閃左轉燈的車子切入?」。不到一會兒,果然有一輛車子,在前面閃著左轉燈,經過兩輛車沒讓之後,我們之前讓的那台車主踩了煞車慢下來,讓這台閃左轉燈的車子切入。我跟司機先生大聲笑出來:「Yeah,對人友善是會傳染的!」再一次的驗證,每一個人都可以成為悅日人(Daymaker)以及漣漪人(Ripplemaker)。

Intentional Effort

任何一件成功的事件、回憶、甚至「剎那」,如果沒有Intentional Effort(有意識的努力做一件事),是不會發生的。

在目前年輕世代對自己的未來充滿不確定、感覺無力、無助、無奈時,可能求諸於改變自己比改變世界更重要。

我認為世界上最難的事,就是改變別人,但同時世界上最容易的事就是改變自己。 因為一旦您有意識的努力做出改變,日復一日,成為您的習慣後,您就改變了。重點是日復一日,養成新的習慣。

有一件事,每個人都可以做的到,如同前面提到的「車陣禮讓」,要培養一個新的價值體系,這跟個人的財富自由,都沒有直接關係,但對您在尋求快樂的道路上卻是非常有關係。這件事就是Other People Matter(他人是很重要的),這是以正向心理學為基礎的幸福學中很重要的一個簡單智慧(註1),這跟悅日人是一樣的概念。很高興的就是我們都可以發心發願選擇做一個悅日人,培養自己對他人存在的敏感度。

我相信,人生僅是一個得與失的認知與接受而已。每一個人都付出了我們願意或不願意的代價,任何表面上光鮮亮麗的人生勝利組,都是一連串的失去及外人不知或無法體會的付出。 每一個人都有自己選擇的人生,重點是您必須知道這是一種選擇,有選擇就一定有得有失。

對求知的渴望

謝謝台灣創意設計中心(TDC)的 「金點設計獎」(Golden Pin Design Award) 邀請我成為海外評審團團員之一,讓我有機會去中國的4個城市(深圳、石家庄、天津、上海)參訪。

在上海時,我也參加了一場由哈佛中心舉辦的分享會:「悟在中場」—— 如何衡量你的事業?(註3)認識了許多新朋友,看到中國的蓬勃發展及這些朋友的積極心態,我看到希望也看到危機,心中有許多的感概及觸動。

印象很深的是在上海跟一個中國90後的年輕人深談。他說與他同年紀的朋友已經感受到00後世代帶給他們的壓力,他告訴我一個我真的還沒有深刻思考的現象。像他們90世代的人,大多數都是獨子,他太太也是獨子,父母甚至祖父母都有房子及資產,他們兩人基本上在財富自由上不須擔心,但他們卻對人生有很深的焦慮,經常想著:「人生就這樣了嗎?」最讓我警惕的是他們這一代對求知的渴望,不是為了累積財富或職場上的升遷,而是怕落伍,所以跟許多朋友一起學習。

他不是讀MBA或出國學習,他是「混沌大學」(註4)公眾付費訂閱平台的學生。混沌大學結合商業課程、研習商業模式並充分利用網路社交,建立各種不同的社群及連結。MBA商學院、甚至一般大學如不再改變教學方式將會面臨淘汰。

我可以看到中國年輕世代,為了怕落伍而學習,只注重有料的乾貨(可以馬上現學現用),在自我成長過程中往往失去培養與他人的關係,有些事情不是知識性的,而是要親身體驗,台灣的人情味就是「Other People Matter」的一種實踐。

每一個人都在尋求快樂,我認為快樂是一種選擇,更是需要行動。 沒有來過台灣,就不知道台灣的人情味。同樣的,沒有體驗過「車陣禮讓」,就不知道做悅日人、漣漪人的喜悅,這一點我確定在混沌大學是學不到的。

Other People Matter在AI的世界更是「可能」很難深度學習的。要不被AI取代,請開始練習做一個悅日人、漣漪人。

(註1)這句話是已過世的正向心理學大師Christopher Peterson的名言
(註2)金點設計獎
(註3)哈佛中心,『悟在中場』如何衡量你的事業?
(註4)混沌大學,請註冊付訂閱費成為混沌大學學生,參與上面的社交學習群,更重要的是開始寫些自己對商業模式創新的想法及學後的心得分享。相信您會開啟一個新的學習方式及認識些大陸的新朋友。

責任編輯:陳建鈞

《數位時代》長期徵稿,針對時事科技議題,需要您的獨特觀點,歡迎各類專業人士來稿一起交流。投稿請寄edit@bnext.com.tw,文長至少800字,請附上個人100字內簡介,文章若採用將經編輯潤飾,如需改標會與您討論。

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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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