包成美國品牌更好賣?台灣MIT軟體團隊改道進攻,一個月突破「血統」障礙
包成美國品牌更好賣?台灣MIT軟體團隊改道進攻,一個月突破「血統」障礙

「Johnny,不是我不賣你的東西,客戶知道精誠是台灣品牌,我們很難推。」代理商一句誠實的告白,不只打醒了林宗瀛,同時也說出了台灣軟體公司的「血統困境」。

2008年,精誠資訊宣布獨家代理企業軟體Splunk,不到五年的時間在亞太區快速獲得了400家企業客戶,在精誠資訊負責Splunk產品業務的林宗瀛在這段時間內,發現了客戶許多未被滿足的需求,在獲得原廠同意之下,由精誠資訊負責研發相關的加值產品。

儘管產品獲得好評,卻因為台灣品牌的血統難以銷售至歐美。然而,在搖身一變成為美國公司後,第一個月就有營收。這是發生在林宗瀛身上的真人真事,一個關於血統的故事,一個給台灣軟體公司的啟示。

產品受到好評,卻因「血統」受到質疑

故事回到2008年,當時負責精誠資訊代理與管理業務的林宗瀛,看見了來自矽谷的Splunk。Splunk的概念是「Google for IT」,讓企業能夠直接搜尋所有資料庫內的資料,更簡單地找出資料間的關聯性。

Splunk官方形象影片

現在Splunk是擁有超過5,000名員工的大公司,在納斯達克上市,是著名的雲端概念股。但在2008年,Splunk還不到百人,林宗瀛便說服公司代理進台灣,在2009、2010年,Splunk的銷售及企業教育訓練就為精誠資訊帶來新台幣5億元的收入。到了2013年,精誠資訊代理的Splunk已經在亞太地區服務了400家企業。

但每一家企業的需求總有些微不同,Splunk遠在矽谷也難以為所有企業量身打造客製化的方案。林宗瀛認為企業們未被滿足的需求商機龐大,自告奮勇地向內部提案,由精誠資訊來研發相關的加值產品,Splunk也很快地核准,還派員來加入專案共同協作。

當時,精誠資訊圍繞著Splunk開發了自動化軟體與相關硬體(SBOX),在亞洲市場很快被接受了,在新加坡、香港、泰國都有客戶,精誠資訊也受邀參加Splunk的全球用戶大會,由林宗瀛代表參加。就在大會上,儘管精誠資訊的產品儘管獲得了好評,卻因為台灣品牌的身份受到客戶們的「血統質疑」。

「客戶反應很好,但沒有辦法把生意做大。」林宗瀛回憶說,「大家都說東西很棒,但聽到我們是台灣公司、台灣品牌,美國沒有據點,就沒有下文了,甚至有人會問『誰是精誠?』」

矽谷大咖加入,台灣產品包上「美國皮」

林宗瀛開始有了創業的念頭,2000年就加入精誠資訊的他,看到許多軟體公司壯大的歷程,心裡想著:「或許我也做得到?」當時Splunk的創辦人麥克・鮑姆(Michael Baum)也鼓勵他們將相關業務從精誠資訊拆分出來,到美國成立公司。

「但公司是反對的,畢竟去美國就要燒掉一筆錢。」林宗瀛說,也不難理解精誠資訊一開始的反對原因,畢竟他們要交出相關的IP、要出錢、出人,主導權卻遠在美國。

但2014年麥克・鮑姆決定加入,在有大咖背書的情況下也讓精誠資訊點頭放行,同意轉投資並將IP與人員分拆出去。林宗瀛與精誠資訊不到10名的員工,以及麥克・鮑姆帶個幾位Splunk的初始創辦員工,在矽谷共同成立了Gemeni Data,研發中心設在台灣,正式為台灣產品包上了美國皮。

Gemini Data的主力業務一開始為Splunk的部署自動化,後續也能夠協助企業部署其他的雲端數據軟體。也設有綜合的管理介面,能夠一次管理Splunk、tableau、elastic等軟體。

現在,翻開Gemini Data的網站,除了林宗瀛一張亞洲臉孔,以及辦公室據點中存在台灣的名字之外,完全沒有任何其他的亞洲氣息。

「當初拒絕我的那些代理商,知道我們變成美國公司後,回頭來找我們說要代理,心理障礙突然都消失了。」林宗瀛說,他也透露在美國成立的第一個月,Gemini Data就有營收入帳。

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Gemini Data的台灣辦公室位於精誠資訊內,主力業務為產品研發。
圖/ 蔡仁譯攝影

站在巨人肩膀上:生態系夠大,新創就有存活空間

「其中一個賣很快的原因,是Splunk已經累積了上萬家客戶,生態系已足夠大,開始有小廠出現,瞄準Splunk生態系中尚未被滿足的需求,我們便是其中之一。」林宗瀛說。

選對了生態系,等於站在巨人的肩膀上,Gemini Data直接去接觸Splunk的客戶、全球代理商、經銷商,遠遠比從零開始陌生開發客戶或銷售管道快上許多。

目前Gemini Data的客戶包含電信公司AT&T、汽車公司戴姆勒、歐洲最大電商平台OTTO、日本樂天等,儘管客戶都是一線的知名大廠,但林宗瀛認為成長性還很大,「Splunk有上萬家客戶,我們只服務了不到1%。」

從亞洲盃到國際盃,林宗瀛認為美國皮是關鍵,「台灣軟體公司也有很多好產品,但台灣市場就這麼大。如果能找到好的包裝,就可以在全世界賣了,夢大一點,要打國際盃,就讓美國人來幫忙。」

但同時他也強調,不是毫無規劃地在美國設立一家公司就好,經營團隊、可以信任的股東、人脈關係也都是關鍵。麥克・鮑姆當初帶著部分Splunk創始員工加入Gemini Data,也同時也把業務、行政、會計、技術搞定了,讓台灣研發團隊可以專注在產品開發的部分,「分工很重要,重點是誰能把公司的價值最大化,而不是誰own這家公司。」林宗瀛說。

而Gemini Data也不想只是站在巨人的肩膀上,林宗瀛透露,Splunk專注在撈資料、找出關聯性,Gemini Data進一步將資料可視化的新產品已經研發完成,搶先提供給世界各地的公衛組織使用,用來描繪新冠狀病毒(COVID-19,俗稱武漢肺炎)確診案例間的關係圖。

除了新產品之外,林宗瀛也談到未來出場的可能性,他認為不管是被收購或上市都是可能的出路,甚至針對兩種出場方式都提出了明確營收目標,似乎披上了美國皮之後,台灣新創不只有本錢打國際盃,也有做大夢的勇氣了。

責任編輯:蕭閔云

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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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