蔡明忠vs.李嘉誠
蔡明忠vs.李嘉誠
2004.05.01 | 科技

在台灣近年金控產業的爭霸戰中,由蔡明忠、蔡明興兩兄弟領軍的富邦金控,走的路子最為撲朔迷離。
上個月,開發金控改選董監席位,辜仲 領軍的中信證券一舉囊括7席,為中信金控挑戰台灣第二大金控之路,跨出傳奇性的第一步。但不論這場「帥哥與美女之爭」的新聞多麼轟動,中信金的策略還是聚焦在金融本業。相較中信金,同樣由年輕CEO掌舵的富邦金,這一年來的策略布局卻是業外多過於業內,除了併購香港港基銀行,它入主台灣大哥大、錢櫃KTV,都曾讓人極度意外。

**企業雙胞胎:香港和黃與台灣富邦

**在當今的全球化競爭浪潮裡,我們很難由教科書的理論,去衡量企業家的策略是好是壞,畢竟企業策略和創業者的個人氣質、心靈信念息息相關,有人固守本業依然失敗,有人四處插花卻意外成功;更何況企業所在的產業生命週期也是變數重重。但即便如此,我們如由較長時間軸的「企業架構」角度、跨地域的「全球化經營」視點來看富邦金控,或許可以產生一些新鮮的理解。
我們的意思是:不妨由香港李嘉誠打造和記黃埔(Hutchison Whampoa)的過程,來看富邦金蔡家兄弟的布局,原因除了這兩大家族同時登上今年2月《時代》(Time)封面的巧合外,在企業成長策略的抉擇上,香港和黃與台灣富邦一前一後,有太多相似之處。
亞洲首富李嘉誠的故事台灣讀者應該並不陌生,在上個世紀的五○年代,由香港塑膠花工廠發跡,隨後成立長江實業,在香港的房地產市場摘下半壁江山,但這段「上半篇」故事,並不足以讓他成為傳奇人物,李嘉誠之所以能有今日地位,很重要的轉折點是在1979年由匯豐銀行手中買下和記黃埔的控股權。這家原本經營碼頭、流通、地產事業的英資企業,在李嘉誠的改造下轉型成一家八爪章魚般的控股公司(holding company),把他的事業藍圖由單純的香港房地產,作到全香港人的日常生活之中,也順利地跨出香港,遍及全世界。
看看和記黃埔的控股項目,除了中國和世界的32個碼頭業務、數十家旅館酒店、17個國家的3G無線通訊、加拿大的煉油,還包括遍布港九、連鎖經營的百佳超市、豐澤電器、屈臣式百貨,甚至香港島的電力供輸。2003年,和記黃埔的總營業額達到1456億港幣,獲利則有143億港幣,連續好幾年都被國際財經媒體選為「亞洲最佳企業」。李嘉誠的長江集團一共擁有4家公司,彼此交相持股,股票總市值5240億港幣,幾乎接近香港股市總值的十分之一;但如果要論企業戰略的重要性,市值最高、最國際化的和記黃埔(2290億港幣)無疑是核心。

**和黃茁壯法:投資「早晚會來的生活趨勢」

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細看和記黃埔的崛起和壯大,你可以覺得高度複雜,也可以覺得異常簡單。之所以複雜,乃是它控股的行業千奇百怪,地域又橫跨五大洲,每個產業、每個市場的學習曲線都不同;之所以簡單,是李嘉誠僅運用一個簡單的投資原則、一種關鍵技術,再加上徵聘全球最佳的專業經理人,就搭築了和黃企業王國的基本架構,20年如一日的蒸蒸日上。
在無數的媒體訪問中,李嘉誠曾不止一次解釋:一個簡單的投資原則,就是在經濟循環的谷底,投資「早晚會來的生活趨勢」。當年買下和記黃埔,就是他押注鄧小平改革開放的決心(必將導致香港和中國碼頭吞吐量的大增),因此毅然出手,這在當年中英協議簽定之前、香港英資人心惶惶之際,可算是一個關鍵而大膽的決定。1993年,和黃又率先投資無線行動電話,以Orange的品牌於香港和英國推出2G的服務,這項投資後來在1999年的世紀交易(賣給德國Mannesmann)中為和記黃埔賺進了146億美金,堪稱亞洲最成功的投資案。事後曾有記者問李嘉誠「如何能有這種遠見?」,他的回答卻是:「我只是篤定相信會有愈來愈多人用手機講話而已!」在這種簡單的投資哲學下,和黃複雜的五大控股項目也就輪廓清晰了——港口、地產、電信、能源、零售;哪一項不是生活產業?
和黃要能跨出香港,哪一種知識技術是關鍵?許多分析者看的是和黃五花八門的「併購策略」,但香港外資投資銀行家看的卻是「財務金融」和「人才」。李嘉誠相信長期的投資背後必須有完善的財務,而企業經營的績效好不好,用功的財務長可由報表裡早人一步的分析出來,而再則要談到併購、上市增資、爭取信用評等、發債券或國際存託憑證,「財務金融」更和英語一樣都是世界通行的語言,目前在長江與和黃兩大公司裡擔大崗的經理人,幾乎清一色都是「財務長」(CFO)出身的國際專才,年薪1.25億港幣的和黃現任執行長霍建寧,即為由會計師轉戰大型併購的超級經理人。

**富邦成長術:
塑造「結構競爭力」,與國際市場接軌

**由和記黃埔過去20年的成長史,來看3歲的富邦金控,兩家公司有哪些相似和相近之處?
第一,昔日與今日的兩家港、台創業家,都有面對狹小本土市場、跨出港島和台灣的成長焦慮,因此對全球化、區域化的市場有高度企圖;第二,在追求成長的布局裡,兩家企業都採取了「控股」多種業外的經營模式;第三,兩家企業都瞄準「生活產業」,特別是都介入特許牌照的公用事業(富邦投資「台灣高鐵」、「台灣大哥大」vs.和黃投資「香港電燈」和「和記電訊」);第四,兩家企業都以「財務金融」為所有控股事業經營的隱形樞紐(invisible pivot);第五,兩家公司都強調透過控股買、賣旗下企業,來創造「股東價值」(shareholder's value)的優位性;第六,富邦的新人才梯隊,看來也是「財務長」型的人才出線,就連台灣大哥大的新執行長,富邦也找來前任台積電財務長張孝威出任。綜合這六點來看,富邦和當年的和黃一樣,都是小心翼翼塑造企業集團「結構競爭力」,積極和國際市場接軌,也積極爭取國際注目度的「全球化後進者」。
也因此,我們未必要把富邦看成一家單純的金融事業,自許「財務工程」專家的蔡明忠,加上留美時專攻「投資銀行」的蔡明興,兩位共同執行長大可以揮灑他們最能和世界接軌的財務金融技術,創造一家台灣式的「和記黃埔」。
在接受《數位時代》訪問時,蔡明忠頗為「併購港基銀行」的策略創舉自豪,因為這不僅使富邦可透過香港和中國的CEPA(Closer Economic Partnership Agreement,中文名稱為《內地與香港關於建立更緊密經貿關係的安排》)合約進軍中國,也使富邦的品牌有了國際性的知名度。他的企圖心和當年一心想跨出「廣東話」市場的李嘉誠可謂不遑多讓,但富邦要更著意的,可能並不只是策略的新鮮度,而是各種投資案背後的執行能力和紀律;而這可是和記黃埔與李嘉誠另一個成功的樞紐。

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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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