Yes!我們都愛林志玲?
Yes!我們都愛林志玲?
2004.06.01 |

一直到兩個禮拜前,我才「知道」林志玲!兩週前,台大的一門「知識社會學」課堂上,我們的小鬍子教授第一次提及林志玲,立即引發了課堂上一場小騷動,因為恩師不只表現出孺慕之情,還想請她到台大演講哩。騷動是正常的--在傳統的價值觀裡,以美色取勝、物質主義濃厚的「女模特兒業」,和知識導向、以精神意識之超越為標竿的「學術圈」,可說色彩對立、涇渭分明;再者,雖說「卡哇伊女星」向來是學生圈裡的hit話題,卻也是他們勉力迴避於老師偵測電波外的「幼稚證據」,如今教授居然「率先發難」,當然立刻拉近了師生距離。

**是「林志玲魅力」,
也是「pro林志玲社會」?

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我的好奇則比較「商業」,如果連皓首窮經的教授都能被林志玲吸引,那她所具有的魅力必定超乎「美貌」和「身材」等的基本特質,我們不由好奇:新「林志玲魅力」到底是什麼;她與過往的「蕭薔魅力」有何不同?再者,一位能快速捲起「注意力千堆雪」的明星不也是一面鏡子嗎,透過鏡子的拆解,我們當可由它的反射光譜而一探台灣社會的「集體心靈」風貌,聰明人當知:社會學裡的「集體心靈」不也就是經濟學中的「市場」概念;在市場千變萬化的今天,如果一個明星能折射出它的瞬間紋理、愛憎喜惡,我們當然該精密考究、好好把握(譬如:來規劃一種「林志玲型產品」)。
什麼是「林志玲魅力」,或者台灣是哪一種的「pro林志玲社會」,我們可試著由幾個角度來拆解:新女人、新身體、新明星。
林志玲當然是漂亮女生,但她的漂亮顯然還承載著新社會對新女人的最新期許。除了大眼、對稱式的東方五官、174公分的西式身高,我還在兩週的資料狩獵中,發覺她雖土生土長(台北東門國小畢業),但卻是個典型小留學生,這使她擁有加拿大多倫多大學「經濟學」和「西洋美術史」的雙學位,而且特別喜愛旅行。當「多倫多大學」和這兩個學位的名字頻繁出現在報導和專訪中,反映了幾乎所有媒體都對「全球化」、「知識」、「藝術」這三個概念同時匯聚在一個女孩身上的「不尋常關注」。如果說她和蕭薔的社會印象(social image)有所不同,那就是林志玲不只是個「事業成功、又漂亮」的女人,她更是一個「英語流利、見多識廣」,而且擁有「現代知識力」的女性(因此於國際場合「毫不怯場」),這不僅在傳統女性圈中稀有,恐怕連一般男性也少有。

**林志玲呼應了社會期待的「新女人」形象?

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細部一點看,「經濟學」和「西洋美術史」都是台灣社會潛意識中認為最具「價值感」的知識,但別忘了,這兩者也是傳統觀念裡最「互斥」的知識,「經濟學」講究數理、精準和抽象思惟,帶著濃厚的現實主義性格,「西洋美術史」則無可避免蘊含著浪漫、美感、超越實用的精神性,林志玲能優遊理性和感性、實際和夢想等極端間,那麼她的能力必定更強悍、更新穎。再者,更別忘了「經濟學」、「西洋美術史」和「美女」也是傳統經驗世界中互斥的,但僅有30歲的林志玲卻能體現於一身,如果再加上「旅行家」這一個「新鮮知識採集者」的曖昧討好身分(從馬可波羅以降,西方社會對「旅行家」就有一種好感,視為「進步推動者」、「文化接軌者」,台灣也不例外),她就自然擁有了「英雄化」(應該說是「英雌化」吧?)的條件。我們因此可以說:林志玲呼應了社會期待的新女人定義:美貌+全球化精英的「整合知識力」。
光只有身家譜世,「林志玲魅力」的旋風力道仍欠三分。在當代關切身體(body)的社會中,一個明星的社會人格往往必須透過「身體」的社交活動,來不斷「證成」(justify)她或他的內在人格(所以美國總統在大衛營打Golf的活動,一直是白宮大事)。身為模特兒,林志玲機會當然不缺,但我們可以看見她比一般女模特兒更「豪放」地展示身體,由傳統眼光看來,露胸或露肚的表演帶有情色暗示,但她似乎並不忌諱,反而藉由抬頭挺胸、自信昂然、高度輕鬆、眼珠直瞪鏡頭的表演,顛覆掉男性偷窺的征服心理,反向地建立女模特兒的主體性。在我諮詢過的許多同學、攝影記者、行銷人、企業主的意見裡,林志玲「身體語言」所展現的「氣質型霸氣」,始終是她最令女性著迷,也是讓男性備覺好感的關鍵理由。

**林志玲會成為「台灣的奧黛莉赫本」?

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在新聞人物潮起潮落的時代(陳由豪?還有人記得他嗎?)中,偶像要成為各行各業心中的千萬人迷,還需要各種「戲劇事件」(episode)來獲得更深刻的認同或崇拜。在事件中,偶像以她(或他)「新鮮」(fresh)的知性與感性來解決危機、處理困局、昇華挫敗、調侃成功,對比著平凡又困頓的觀眾們同理心,她(或他)們往往能用超越性、令人驚奇的自在,博得觀眾對其「真誠」、「視野」、「睿智」、「溫暖」……等非功利性、哲學化人格的信仰,過往的世界女性人物中,賈桂琳甘迺迪、奧黛莉赫本、黛安娜王妃……,無一不有著此類「創新抉擇」的動人故事。林志玲讓人砰然一擊的故事還不夠多,但是她接受電視專訪,提及7年初戀情人時不禁心痛落淚,卻足足感動了不少迷歌迷姐,〈林志玲潸然淚下〉的新聞,在專訪隔日紛紛衝上各網站點閱率的榜首,當然,這個故事不能和賈桂琳處理總統丈夫遇刺、還缺憾於天地的「雍容式憂傷」相比,但她直面困境、真誠感動卻又毫不自傷,也流露出台灣女性少有的豁達(尤其在動輒「自殺」、「殉情」、「1/2殉情」當道的今日),我私自猜想:也許就是這則新聞,才使得我們那位同時開「愛情社會學」的教授,「眼睛一亮」地注意到林志玲。
林志玲能否成為「台灣的奧黛莉赫本」(她自承最心儀的偶像),還得看這位台灣大眼女孩往後處理人間際遇的表現,但我們可以確定的是:「林志玲現象」已經預示了台灣社會價值體系的世代交替,台灣的「集體心靈」(或「市場」)對新自我、新人格、新英雄,有著更豪邁(這個字眼不一定限用於男性吧)、也更美麗的嚮往!
那--什麼是「林志玲型」產品,你有點子了嗎?

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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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