《寄生上流》橫掃4大獎!奧斯卡得獎名單出爐,《1917》、《小丑》也獲獎
《寄生上流》橫掃4大獎!奧斯卡得獎名單出爐,《1917》、《小丑》也獲獎

2020(第92屆)奧斯卡金像獎(Academy Award)得獎名單今日公布!去年台灣爆紅的《寄生上流》、正在上映的《1917》有得獎嗎?

2020奧斯卡得獎名單一覽

去年在台爆紅的韓國電影《寄生上流》獲得最佳原創劇本、最佳國際電影、最佳導演、最佳影片4項大獎,成為本屆最大贏家;《小丑》獲最佳男主角、最佳原創電影音樂獎,《1917》則獲最佳混音、最佳攝影、最佳視覺特效獎。

延伸閱讀:2019十大影集、電影榜

完整得獎名單一覽:

  1. 最佳影片《寄生上流》(Parasite)
  2. 最佳女主角《茱蒂》(Judy)/芮妮齊薇格(Renée Zellweger)
  3. 最佳男主角《小丑》(Joker)/瓦昆菲尼克斯(Joaquin Phoenix)
  4. 最佳導演《寄生上流》(Parasite)/奉俊昊(Bong Joon Ho)
  5. 最佳國際電影(最佳外語片)《寄生上流》(Parasite)
  6. 最佳原創歌曲《火箭人》(Rocketman)〈(I’m Gonna) Love Me Again〉
  7. 最佳原創電影音樂《小丑》(Joker)
  8. 最佳梳化《重磅腥聞》(Bombshell)
  9. 最佳視覺特效《1917》
  10. 最佳剪輯《賽道狂人》(Ford v. Ferrari)
  11. 最佳攝影《1917》
  12. 最佳混音《1917》
  13. 最佳音效剪輯《賽道狂人》(Ford v. Ferrari)
  14. 最佳紀錄短片《Learning to Skateboard in a War Zone If You’re a Girl》
  15. 最佳紀錄片《美國工廠》(American Factory)
  16. 最佳服裝設計《她們》
  17. 最佳美術設計《從前,有個好萊塢》(Once Upon a Time in Hollywood)
  18. 最佳實景短片《The Neighbor’s Window》
  19. 最佳改編劇本《兔嘲男孩》(Jojo Rabbit)
  20. 最佳原創劇本《寄生上流》(Parasite)
  21. 最佳動畫短片《愛的髮型》(Hair Love)
  22. 最佳動畫《玩具總動員4》(Toy Story 4)
  23. 最佳男配角《從前,有個好萊塢》(Once Upon a Time in Hollywood)/布萊德彼特(Brad Pitt)
  24. 最佳女配角《婚姻故事》(Marriage Story)/蘿拉鄧恩(Laura Dern)

入圍奧斯卡最佳電影9部強片,你看過嗎?

1.《小丑》:從人性陰暗面看惡的崛起

最佳電影的競爭相當激烈,《小丑》號稱為DC影史的巔峰之作,不僅在奧斯卡一口氣入圍11個獎項,票房表現也相當優異,以約6250萬美元(約新台幣18.8億元)的成本獲得近10億美元(約新台幣300.85億元)的票房,被《Forbes》稱為「賺最大」的漫畫改編電影。瓦昆菲尼克斯(Joaquin Phoenix)在極陰鬱的高譚市,用一個又一個的笑話與演出,演繹DC漫畫經典反派「小丑」的崛起,更獲得了奧斯卡最佳男主角獎。

2.《婚姻故事》:相愛為何走到這一步?

由「黑武士」亞當.崔佛(Adam Driver)和「黑寡婦」史嘉蕾.喬韓森飾演夫妻,《婚姻故事》用鏡頭描繪一段婚姻的裂痕,導演訪問大量婚姻訴訟案件的相關人員,把離婚過程拍成一部真實又令人心碎的電影。

《婚姻故事》女配角蘿拉鄧恩(Laura Dern)的表演,不僅在去年摘下金球獎最佳女配角獎,也在2020奧斯卡金像獎中獲得最佳女配角獎。

3.《從前,有個好萊塢》:雙帥飆戲,結果如何?

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圖/ 双喜

《從前,有個好萊塢》以真實歷史事件為基底,打造一個全新的故事。主要描述即將過氣的演員和他的替身演員好友,阻止了一場原本在真實世界會發生的悲劇。

本片由兩大影星李奧納多.狄卡皮歐(Leonardo DiCaprio)、布萊德.彼特(Brad Pitt)擔任主演,搭配鬼才導演昆汀.塔倫提諾(Quentin Tarantino)的劇本,黃金陣容就足以讓人進電影院觀賞,此片不僅獲得金球獎的最佳劇本、奧斯卡最佳美術設計獎,布萊德.彼特更以此片摘下奧斯卡最佳男配角獎。

4.《愛爾蘭人》:聽演員講古,搞懂美國黑幫故事

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圖/ Netflix

長達3.5小時的《愛爾蘭人》改編自前調查員兼作家查爾斯‧布蘭特(Charles Brandt)出版的回憶錄《我聽說你漆房子》,電影以第一人稱出發,圍繞著殺手法蘭克‧「愛爾蘭人」‧希蘭(Frank "The Irishman" Sheeran),拉出反映時代的美國黑幫史詩。

可惜的是,不管是在金球獎、奧斯卡,《愛爾蘭人》都鎩羽而歸,沒能獲得獎項。

5.《寄生上流》:巧妙隱喻探討「貧富差距」

在金球獎拿下最佳外語片的《寄生上流》同樣來勢洶洶,影中描述窮困的金基澤(宋康昊飾)一家人,混入上流社會家庭,巧妙地運用許多隱喻展現貧富差距。

《寄生上流》最終也獲得最佳原創劇本、最佳國際電影、最佳導演、最佳影片四項大獎,是本屆奧斯卡最大贏家。

6.《1917》:用1小時50分,感受一戰沙場

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圖/ 環球影業

曾執導過《007:空降危機》、《007:惡魔四伏》的導演山姆曼德斯(Sam Mendes)指出,《1917》以「一鏡到底」方式呈現,電影呈現一段發生在1小時50分鐘的故事。本片背景為第一次世界大戰,描述兩位士兵奉命穿越敵方營地,傳遞友軍的一項重大情報,讓觀眾「身歷情境」。

此片在金球獎拿下最佳導演與最佳影片,也獲得奧斯卡最佳混音、最佳攝影、最佳視覺特效獎。

7.《兔嘲男孩》:從小男孩的眼看德國納粹

如果要用一個詞彙來形容《兔嘲男孩》,「可愛」大概相當精準。本片為《雷神索爾3:諸神黃昏》導演塔伊加維迪提(Taika Waititi)自導自演的原創電影,稍早獲得了奧斯卡最佳改編劇本獎。

本片談論的題材是西方國家的禁忌:納粹,但他卻用獨特的敘事方式,讓人們在開演幾分鐘後就忘記納粹元素的存在,完全沈浸在小小德國男孩的幻想世界裡。

8.《賽道狂人》:看福特與法拉利的愛恨情仇

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圖/ 華特迪士尼

獲得「最佳音效剪輯」獎的《賽道狂人》改編自真實賽車故事,由麥特.戴蒙(Matt Damon)和克里斯汀.貝爾(Christian Bale)領銜主演,內容講述一場不成功的商業交易,讓福特(Ford)汽車砸下2500萬美金(約新台幣7.5億元)打造跑車,就為了在世界最知名的車賽「利曼24小時耐力賽」中,擊敗已連拿5年冠軍的法拉利(Ferrari)。

9.《她們》:長大後的「小婦人」們,變怎樣?

獲得奧斯卡最佳服裝設計獎的《她們》,看英文片名就知道它是改編自經典名著《小婦人》,但一反往常,這個版本的小婦人,講述的是一群小女孩長大成為女人的故事。

本文授權轉載自:八分生活

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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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