新科技部長吳政忠拋未來30年「6大重點」,新創圈的想像又是什麼?
新科技部長吳政忠拋未來30年「6大重點」,新創圈的想像又是什麼?

「我是滿懷著換新鼓舞的心情,回到科技部來的。」甫卸任科技部部長的在科技部長交接典禮上這樣開頭,在5月20日交棒給政務委員吳政忠後,他將回到台灣大學任教。

擔任科技部長將近1,200日,陳良基是科技部改制以來任期最久的部長,同時也是第一個本土博士的科技部長。

如擔任監交人的政務委員張景森所說,陳良基將在台灣的科技發展史上與幾個名詞連結在一起:《科技基本法》、AI先生、福衛七號......等,也等同於細數陳良基擔任科技部長的政績。

接棒科技部長的吳政忠提到,未來著重6大發展方向:生技與精準醫療、半導體、產業數位轉型、5G與6G的新世代網路、資訊安全以及前瞻的網路建設。

陳良基政績:太空、海洋、量子領域都有蹤影

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借調期滿的陳良基,在卸下科技部部長重擔後,將回歸教職。
圖/ 蔡仁譯攝

回顧陳良基任內的政績,上太空、下海洋都有其推動的蹤跡,從主持福衛五號、福衛七號兩顆衛星的發射,到研究船新海研系列啟用,甚至是針對量子技術,科技部也有多項專案計畫並成立相關的量子研究中心。

從大方向來說,陳良基主力有三大面向,「三年前我接下科技部長,從校園走到內閣,講實在的期望也沒有很高,只希望能完成基礎研究、創新創業、人才培育這三件事。現在,這三件事都已經達成了。」

積極推動產學合作與科研成果應用的陳良基,在任內修改《科技基本法》,鬆綁研究人員的兼職限制、放寬持股上限,透過經濟誘因鼓勵新創研究人員將科研成果商業化。同時簡化技轉流程,讓學院科研成果能順利創造商業價值。

為打造創新創業的環境,也推動成立科技創業基地(Taiwan Tech Arena,TTA),集結產官學能量與國際資金等資源,協助台灣新創接軌國際,讓台灣的創新創業環境更上一層樓。新創愛因斯坦人工智慧Deep01共同創辦人周仁海表示,過去接受科技部多項補助,也提昇台灣新創公司的國際視野,加強國際連結,「對於陳良基部長在任內,提拔新創公司不遺餘力,致上最高的謝意。」

在人才培育方面,除了讓台灣人才接軌國際的同時,也在國際號召人才來台,目前已有兩位數的國外學者願意來台任教。

在交接典禮上,陳良基也再次感謝總統蔡英文,「感謝蔡總統給我一個擔任公僕的機會,我已曾經身任科技部優秀團隊的一員為榮。」

業界也大多給予陳良基相當多肯定,SparkLabs Taipei創投加速器管理合夥人邱彥錡就分享他的觀察:「陳部長高調做事、低調做人,實事求是的態度在任期內對於台灣科技發展有重要貢獻。過去我與陳部長一起做過兩次直播,觀察到他相當重視台灣整體創新生態系的基層,一來鼓勵本土加速器協助新創做國際市場拓張,二來實質加碼投資台灣基礎研究與科技研發的資源。」

科技部海外學人、加州大學柏克萊分校訪問學者詹益鑑也提到:「陳部長任內最大的幾個貢獻之一,就是對人才與新創的重視;並推動海外人才返台計畫、企業博士後計畫等,對於斷鏈多年的台美產學關係與新創生態系,有很關鍵的作用。」

延伸閱讀:農家子弟變身科技部長!陳良基卸任留3大政績,童子賢讚「拼命三郎」

接棒科技部長,吳政忠提「2030台灣科技願景」

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吳政忠(右)從陳良基(左)手上接下科技部部長一職,政務委員張景森(中)則為監交人。
圖/ 蔡仁譯攝

接任陳良基的吳政忠在交接典禮上提到:「三年前,我是代表授印的人,左邊站的就是陳良基,現在我站到左邊來了,很多事情都不能預料,就像是行政院院長蘇貞昌說的:『人生的劇本不能偷看,只能全力以赴。』」

過去吳政忠擔任過國家科學委員會副主委、行政院政務委員,是總統蔡英文總統科技政策的主要草擬人,也大力協助如綠電、離岸風電等多項綠能科技政策規劃。吳政忠在5月20日的交接典禮上提到,過去三年多來,陳良基已經為科技部打下良好的基礎,而他必須站在這之上繼續延續成功的結果。

此外,吳政忠拋出更廣大的願景:「30年後的台灣,在世界上要站在哪一個位置?」在找了許多專家學者討論、研擬後,吳政忠認為有6大發展方向:生技與精準醫療、半導體、產業數位轉型、5G與6G的新世代網路、資訊安全以及前瞻的網路建設。

同時,他也提到未來任內的「台灣2030年科技願景」將加強兩大重點:「未來台灣的科技發展,只有科技部是無法完成的,我們將更謙卑地與其他部會攜手合作;另外則要加強人文社會,科技部的全名是『科學』與『技術』,要邁向創新的國家,人文科學與社會科學十分重要。」

台灣的新創圈對新上任的科技部長也多有期許,如詹益鑑提到,在陳良基所打下的基礎之上,新部長仍有許多挑戰,如加強學研單位的薪資自由化、研發自主化、人才國際化、資源共享化,打破長期以來台灣學術界山頭林立、資源重複、薪資低落跟人才老化的現象。

邱彥錡也說:「期待新部長能延續甚至加強對早期新創的支持、鼓勵跨產業與跨領域合作、同時積極培育更多創新型國際人才在快速成長公司內擔任要職。」昱星生技創辦人張郁芬同樣提到:「希望新的部長能持續關注台灣新創的能量,提供更多資源來協助新創公司的發展,讓台灣正式進入科技立國的時代。」

吳政忠 小檔案

學歷:國立台灣大學土木工程學系畢業、康乃爾大學理論與應用力學碩士、康乃爾大學理論與應用力學博士
年齡:65歲
經歷:行政院國家科學委員會航太計畫召集人、行政院國家科學委員會副主任委員、行政院政務委員

責任編輯:陳映璇

關鍵字: #科技部
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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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