四十年青春物語
四十年青春物語
2004.04.15 |

我曾經在1998年做過一項網路與社會運動的研究,由台灣社運團體運用網路科技的經驗著手,廣泛蒐集資料,兩年後出版了幾篇不敢逾越資料範圍、咬文嚼字的學術文章。研究最大的收穫,反而是與包括美濃愛鄉協進會、崔媽媽基金會、勞動陣線等在內的社運人士會面,能夠分享他們運用網路技術於社運的經驗與想像,以及他們可敬又可愛的公共熱情。
在這些訪談中讓我最難忘的,是跟《南方電子報》創辦人陳豐偉的交談。年輕的我也曾經以「木魚」之名,參與到另一份《南方》雜誌的寫作。18年,對於世代轉換快速的青年參與,已是隔離久遠的記憶,兩個《南方》所處的時代脈絡也截然不同。我問他,為何電子報要取名為「南方」?他的回答,勾引起我自己的「南方」回憶,以及當時無意間撇見的一些青春物語。

**還了清白,青春小鳥卻一去不復返

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1966年,故事的第一個年輕人上場,在那個封閉而殘酷的戒嚴年代。他是當時政大代聯會主席的許席圖,一位熱情與才華橫溢的年輕人。
那一年,一位美籍外國留學生狄仁華在離台前,於報端刊載一篇名為「人情味與公德心」的文章,愛深責切地批評當時的台灣,包括隨地吐痰、亂丟垃圾、賄選、送紅包、走後門在內的社會亂象。受到該文的刺激,許席圖起身呼籲同輩:「讓我們從自我反省中成長,以自覺覺人,自強強國」。沒想到一呼百應,受到全國各地學生與民眾的熱情支持。
這個當年所謂的「中國青年自覺活動」所發起的,大多是關於交通秩序勸導、環境衛生服務、你丟我撿等的運動。但隨著參加者日眾,活動範圍擴張到講演訓練,成立各地分會與基金會。
終於碰觸到戒嚴時期國民黨政府的禁忌。1969年二月被羅織以「意圖顛覆政府」的罪名,將包括許席圖在內的主要幹部全數逮捕,這就是日後稱為「統中會案」的政治冤獄。
許席圖在被捕後的一個月間,受盡情治單位的刑求逼供。一個月後,年輕人的聲音停了,未及審判他便因酷刑而發瘋,前程似錦的年輕人從此閉鎖在自己的心靈深淵。他先被送至台北市立療養院,最後輾轉來到花蓮玉里醫院,成為那所裡收容250名具政治犯背景的精神病患之一。
呂昱是自覺運動時期一位早熟的高中文藝青年,因為受到這群學運前輩的精神感召加入了運動,隨著戒嚴政府的逮捕行動也跟著下獄,年輕的歲月就此虛擲在與世隔絕的黑牢當中。15年後才被告知「免訴」,出獄時身形憔悴已近中年。「免訴」雖還了他的清白,但是青春小鳥卻已一去不復返。
1987年解嚴前夕,台灣校園裡學生運動風起雲湧,校園裡陸續傳出學生爭取言論自由(廢除刊物事前審查)、學生自治(直選學生代表)、校園自主(政黨退出校園)的民主呼聲。1984年方才出獄的呂昱,在這群青年人身上彷彿又看到了當年自覺運動的理性之光與自由之愛。

**政治座標,讓自由發聲管道於焉誕生

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80年代中期的台灣學生,面臨的是不同型態的險峻環境。那是個政治座標「非左即右」,「非統即獨」的年代,學生的任何言行很容易便會被捲入到社會衝突的這些分類陷阱中。學生一旦要求廢除校園刊物審查,就必須要在法理上清楚地提出對「特別權力關係」的挑戰,於是有了「自由之愛」宣言。學生要走出校園、步入民間,便要跳脫既有框架、確立自主性,清晰地發展出自己的論述,批判統獨黃昏的「民間社會理論」於焉誕生。
學生運動的「純潔」與「理想」並非與生俱來,不是單憑學生證便可以證明,更不能拿來當成訴求不清的藉口;學生的「自主性」是需要透過用心自我辯護,經由公民獨立思辨能力的展示,才能獲致的一種成果。而就在這時候,呂昱創辦了《南方》雜誌。《南方》從1986年10月創刊,到1988年2月停刊,總共發行了16期,剛好見證了解嚴前後的民主化過程,也提供了各校學運團體相互交流的溝通平台。呂昱先生當年完全放任我們這群年輕人自由地編輯這份刊物,呵護我們在突破校園思想禁錮後,重新摸索新青年跟新社會對話的新語言,一直到我們肆意的文字揮霍耗盡了他所有的積蓄。當時的我,常為此內疚並且困惑不解,如今想來,或許是呂昱先生在這群當年的年輕人身上,聽到了自己從來未及實現的青春之歌吧。
同一個時間,陳豐偉正值17歲,還是高雄中學的高一新生,藉著閱讀《南方》,沈潛啟蒙、積蓄能量,憧憬著屬於他青春綻放的時刻到來。1990年《南方》雜誌已然停刊,國民大會代表在中山樓通過加薪並自動延任,濫權的消息傳出舉國義憤譁然,學運於焉再度爆發,學生要求改革制度的訴求迅速獲得全國民眾的一致支持。年輕的陳豐偉,也來到中正紀念堂,目睹「野白合」學運的風采,台灣知識青年的傳承默默地在廣場接棒、數位時代新「南方」的民主種子開始萌芽。

**兩個《南方》,唱著一樣的青春之歌

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1995年,陳豐偉在高雄醫學院擔任精神科實習醫師,決定從高雄出發,進行電子報的社會實驗,讓年輕人「以理性思辨,捍衛民主」的傳統在e時代繼續延綿。回答我的問題,他說:「我是為了緬懷學運時代的《南方》雜誌,才將電子報取名為『南方』」。聞言那一刻,我想到了許席圖,想到呂昱,想到自由之愛,想到野白合,一代代台灣年輕人清澈而堅定的眼神,接續快速閃過腦海。
1995年陳豐偉創立《南方電子報》,那一年他24歲,啟動一個人的單純夢想,「讓在商業邏輯下失去戰場的理想在網路發聲」,卻為社運注入了數位時代的活力,也催生了台灣社運的新風貌。
《南方電子報》協助包括社區、環保等不同的社運建立其網站、電子報與資料庫,讓各種社運相關的訊息、知識與思維可以網路世界上保存展示,於是《南方電子報》也跟著轉化出「南方網路社區」。這個陳豐偉口中所謂的「通路平台」,在解嚴後各種社運的內部分歧日益浮現之際,在網路上維繫了一個開放社會可以理性思辨與對話的公共空間。
2003年,當一切盡成過往雲煙,精神科醫師陳豐偉,因緣際會也來到了花蓮的玉里醫院,在那裡,他碰到了仍舊堅持自己22歲的學運老前輩許席圖。那個故事最初的青年,似乎早已等著他的造訪。
想到這裡,一縷悠悠的歷史青絲滑過我的眼前,從許席圖到陳豐偉,從《南方》雜誌到數位《南方》,從「自覺運動」到「野白合」,我聽到一個個命運被隱約連繫起來的台灣青年,賣力地接力吟唱。一首時而低沈哀戚、時而激越響亮,令人難以忘懷的青春之歌。

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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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