史密斯飛船從實體飛入虛擬
史密斯飛船從實體飛入虛擬
2007.04.01 |

隨著Apple、iPod與MP3播放器的日益普及,誰還需要去買音樂CD?
數位化的音樂傳播方式,逐漸改變音樂消費型態,消費者即使只對特定幾首歌感到興趣,也不再需要被迫買下整張專輯。賦予消費者依喜好購買音樂的權利,同時意謂著音樂人必須強化音樂製作的品質,部份歌曲不能僅是用來在專輯中充數(album filler)。消費者會更傾向於體驗新的音樂,而比較不易維持對特定音樂人的效忠。
在這種傳播模式下,品牌塑造在音樂企業經營管理上,逐漸扮演更吃重的角色。音樂人必須要去規劃、發展、實行,且維持一套歌迷友好關係計畫,以鞏固與聽眾間的聯繫,並促使其持續回流。

**讓歌迷輕易得知樂團活動

**史密斯飛船(Aerosmith)注意到品牌塑造的重要性已有一段時間。在樂團一九九七年的自傳《Walk this Way》中,貝斯手湯姆.漢彌頓(Tom Hamilton)就承認,考量到他們的長處與限制,這個樂團「的確需要給予人們一個持續傾聽他們的理由」(really has to give people a reason to keep listening to them)。透過專屬網站Aeroforce One,他們的確實踐了這點。
此一網站提供歌迷們眾多接近並參與這個樂團活動的管道。史密斯飛船雖然是個搖滾樂團,但是卻有一種不虛華矯飾的風格。他們的網站也同時傳達著這樣的形象──他們是實際存在、容易親近的音樂人。
就功能面而言,此一專屬網站的內容相當豐富,允許新加入的網友可以與死忠歌迷一樣,輕易獲得各式基本資料與娛樂訊息。例如當網友想知道主唱史蒂芬泰勒(Steven Tyler)何時會出現在情境喜劇《男人兩個半》(Two and Half Men,編按:美國知名情境喜劇,描寫一名對女人很有辦法的單身貴族,因他面臨離婚危機的兄弟帶著兒子搬入他家,打亂了他怡然自得的生活),或是何時樂團會現身在娛樂新聞節目《走進好萊塢》(Access Hollywood);想要看克魯小丑合唱團(Mtley Cre,知名重金屬樂團)的鼓手湯米李,(Tommy Lee)在最近一次巡迴表演中,與他們共同演出的照片嗎?沒問題!Aeroforce One是一個應有盡有的入口,可以將你連結到所有與史密斯飛船相關的一切,包括樂團的歷史、唱碟曲目、現在及過去的相關新聞、巡迴表演資訊、以及各式周邊商品等。
雖然網站有部份內容只開放給付費的歌迷俱樂部成員使用,但是絕大多數連結都是對一般大眾開放的。它也相當容易瀏覽。

**不虛應故事加強情感交流

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在今日,幾乎所有主要的音樂人都在他們的網站上提供了類似的資訊。讓Aeroforce One真正與眾不同,並贏得這場競賽的主要原因,是相當情感面向的。
了解到真誠與樸實的姿態,對其消費者基礎所可以產生的影響,史密斯飛船的所有成員(除了吉他手布雷德.惠特福特Brad Whitford)都利用此一網站來與歌迷們進行交流。
史蒂芬泰勒的部落格透過他獨特的嗓音及散文帶領歌迷們進行一場旋風般的旅程;吉他手喬.派瑞(Joe Perry)因拍攝二○○七年Nascar電視廣播特別短片,對兩千磅重的起重機懸吊式相機感到熟悉後,在網站上放上了臉部特寫照片;正自咽喉癌中康復的湯姆.漢彌頓則透過網站與關心他的歌迷們分享醫療最新近況,並感謝他們的關切與祈禱。
不同於滾石樂團(Rolling Stones)在聖誕節時只隨意留了一則很普通的「佳節愉快」(happy holidays)訊息在網站上,史密斯飛船則是進一步準備了一支影片給歌迷們。影片中喬.派瑞以非念稿的方式傳達了一則佳節訊息,祝福歌迷們在假期中一切安好,並謝謝他們對樂團去年秋天「Route of All Evil」巡迴表演的支持。
這種直接傳遞給歌迷們的人性化訊息,同時也灌輸了一種親密的感覺──歌迷們直接從歌手本身,認識到樂團成員檯面下的種種生活細節。這點與該品牌不裝腔作勢的信息是相當一致的。
在持續且具創造力的基礎上,史密斯飛船同時也利用這個網站反向操作與消費者的親密關係。他們要求歌迷們提交曲目單,並針對希望樂團在巡迴表演中演出哪一張專輯表達意見。
歌迷們同時還可能獲選為本週之星,其個人照將被刊登在網站首頁供所有人瀏覽。想要與全世界分享自己的史密斯飛船刺青嗎?這個網站也提供了相關園地。想要分享你對於某一場音樂會的印象嗎?寄一封電子郵件給鼓手喬伊.克萊姆(Joey Kramer)吧。

**注重與新舊歌迷間的互動

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史密斯飛船所做的,已經明顯超越了單方面與歌迷們的接觸。事實上,他們開啟了歌迷們與他們接觸的通道,並且在這個過程中,宣稱他們不僅想要歌迷們的參與,也相當重視歌迷們與樂團間的互動。此為樂團品牌的核心原則。
這個樂團一向有著相當優秀的品牌塑造活動。在音樂方面,他們最知名的就是與嘻哈樂團Run-DMC一同重新編寫史密斯飛船經典歌曲〈Walk This Way〉的歷史性合作。動機有三個面向:包括藝術的擴張、喚回舊歌迷並吸引新歌迷,以及打破聽眾間風俗與世代的藩籬界限。
史密斯飛船透過與Gap、Nasa、及Nascar的合作來維持知名度,同時也參與電影演出,包括《反斗智多星Ⅱ》(Wayne's World II)及《黑道比酷》(Be Cool),並於片中充分突顯樂團成員們愛玩耍的天性──另一個品牌原則。藉由專屬網站,史密斯飛船持續保持與各界的互動,並在科技的幫助下,以一種符合他們形象的方式來傳達其核心價值而領先他人。
無論是音樂或是商業,品牌的目的就是要征服消費者,也就是對生產中的商品擁有狂熱愛好的人。就其本身而論,有抱負且已小有名氣的音樂人,甚至企業都可向史密斯飛船的成功經驗效法與學習,因為過去這三十多年來,他們持續要求歌迷們回流,而歌迷們也的確回應了他們的期待。

作者簡介:羅賓.謝赫特(Robyn Schechter)是一位律師及音樂產業顧問,執業於美國首府華盛頓特區(Washington, DC.)。

本文授權自Interbrand的網站brandchannel.com。
原文網址http://www.brandchannel.com/features_webwatch.asp?ww_id=314

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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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