面對Airbnb、Google強勢竄起,揭旅遊界一哥Expedia叱吒20年的不敗秘密
面對Airbnb、Google強勢竄起,揭旅遊界一哥Expedia叱吒20年的不敗秘密

眼看著班機延遲抵達,確定無法入住原本預定的旅館,接著必須打電話、傳簡訊更改後續行程安排,許多人或多或少都有類似經驗。但你是否曾經思考過,明明都是在同一個網站預定的機票、住宿,業者都有消費者行程資料,卻無法將這些資料互通,即時做出應變?

成立於1996年的Expedia Group,旗下數十個品牌,共拿下線上旅遊市場三分之一的業務量,從2012年開始持續蟬聯全球最大旅遊零售業者龍頭,這20多年來科技、商業環境變化快速,能在旅遊產業中持續屹立不搖、保持領先,究竟做對了什麼?

招式一:併購再併購,掌握使用者大數據

國人熟悉的線上旅遊平台(OTA),可以大致分為以Agoda、Booking.com為首的Priceline集團,以及hotels.com、trivago背後的Expedia Group集團。

Expedia成立於23年前,初期以銷售機票為主要營收,過去也是微軟旗下的子公司,直到1999年才分拆出來獨立經營。之所以能夠成為全球最大的旅遊零售業者,Expedia其中一個策略,就是不斷的併購。

hotels.com
之所以能夠成為全球最大的旅遊零售業者,Expedia其中一個策略,就是不斷的併購。
圖/ shutterstock

一開始,Expedia旗下擁有住十晚送一晚的Hotels.com、旅遊搜尋引擎Hotwire.com;2010年以後,陸續收購旅遊整合搜尋引擎公司Trivago、Orbitz等公司,目前旗下約有11個品牌。

併購,除了可以衝高營收數字,最關鍵的是掌握這些平台背後大量的使用者行為數據,讓Expedia旅遊搜尋引擎越來越強大,從單純的機票、機加酒,甚至加上租車、旅遊體驗等,從成千上萬複雜組合中,推薦最符合消費者需求的結果。

跨平台整合是產業重要趨勢,像是頭號對手Priceline集團,近年也收購機票比價網Skyscanner,以及投資中國OTA巨頭攜程。

招式二:用科技業思維做事,700位數據科學家坐鎮

Expedia網站平均每月有7.5億訪客,App也有超過上億次下載量。他們另一個成功的關鍵策略,是投入資源做研發。

科技力,一直深植在Expedia血液當中。Expedia Group 的住宿合作夥伴服務Lodging Partner Services研究負責人阿比吉特·帕爾(Abhijit Pal)提到, 光是去年,Expedia集團就投入16億美元在科技研發。

外媒 OTA In Sight 曾在一篇報導中提到,跨系統、跨平台、跨部門的整合,會是OTA網站最主要面臨的挑戰。白話來說,就是提供消費者「零摩擦」的消費體驗。

Abhijit Pal
Expedia Group 的 Lodging Partner Services 研究負責Abhijit Pal提到, 光是去年,Expedia集團就投入16億美元在科技研發。
圖/ Expedia Group

旗下擁有多個品牌的Expedia,從2014年就開始整合各平台架構,目的是整合租車公司、旅館飯店、信用卡公司等跨平台資訊,提供更好的產品搜尋結果。

Expedia用科技業的思維做創新,內部聘請700多位的數據科學家,不斷優化演算法來分析產品價格。在今年於拉斯維加斯登場的explore '19 大會上,Expedia Group執行長Mark Okerstrom 一上台就自豪地說:「 我們的後台系統,平均每24分鐘就有一次更新。 」內部工程師做大量的A/B輪測試,讓搜尋引擎有足夠能力,分析數千萬種的產品組合。

招式三:全球成立實驗室,投入資源做研發

企業本身除了要有科技思維,研發動能更是讓品牌維持競爭力的關鍵。Expedia在全球設有三間創新實驗室,分別位於美國西雅圖總部、英國倫敦以及新加坡。

這些實驗室的使命,就是不斷測試新技術 。舉例來說,研究人員藉由肌電圖技術(Electromyography)及眼球追蹤技術 (Eye Tracking Technology),來研究消費者在使用網頁及手機App的情緒變化,當測試者貼上感測器,一邊瀏覽Expedia網站,若出現綠色跳動波段,就代表心情愉悅,以此作為改善介面設計的依據。

舉例來說,Expedia本周宣布在App上,推出新功能「行程輔助」,旅客訂購機票後,只要班機延誤8小時以上,系統就會將資訊傳送給旅宿業者,告知可能需要異動住宿安排,這就是跨平台資料互通,對消費者帶來最直接的好處;對業者來說,也能避免雙方資訊落差,所帶來的損失。

Mark Okerstrom
在今年於拉斯維加斯登場的explore '19 大會上,Expedia Group執行長Mark Okerstrom 一上台就自豪地說:「我們的後台系統,平均每24分鐘就有一次更新。」
圖/ Expedia Group

另一個例子,是旗下商務旅行品牌Egencia。許多公司都有差旅預算,為訂到符合預算的機票、住宿,常讓商務人上筋疲力竭,Expedia近期推出結合機器學習技術的功能「Smart Mix」,能分析數據和複雜的情境組合,同時將每位旅客的個人喜好及公司的差旅政策一併納入考量,提供最好的行程組合,官方表示,這項功能推出以來,已經幫企業用戶省下了數十萬美元成本。(年砸千億拚研發!旅遊平台Expedia握科技利器,帶領台灣旅宿業躍上國際

過去10幾年帶領Expedia的執行長Dara Khosrowshahi,在去年宣布加入Uber擔任執行長一職。執行長職位則由前任財務長Mark Okerstrom接任。市場上,除了有新秀Airbnb,全球最大的搜尋引擎Google也宣布挾帶強大搜尋基礎,提供旅遊服務。

無論是外部競爭者的威脅,或是內部組織轉變,都再再考驗著Expedia Group,而持續投入科技創新的遠見,或許正是能夠20多年屹立不搖的關鍵。

責任編輯:陳映璇

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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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