劉揚偉、陳其宏產業大咖同框!談後疫情時代的3個關鍵挑戰
劉揚偉、陳其宏產業大咖同框!談後疫情時代的3個關鍵挑戰

「疫情讓我們回不去了!」

在2020年,一場措手不及的新型冠狀病毒(COVID-19,俗稱武漢肺炎),讓每一個人、每一間公司、每一個國家都發生翻天覆地的轉變,是被迫也好、主動出擊也罷,世界已經今非昔比,開始走入「後疫情時代」。

在資策會產業情報研究所(MIC)舉辦的第33屆春季線上研討會上,鴻海科技集團董事長劉揚偉、佳世達科技董事長暨執行長陳其宏,以及台灣區電機電子工業同業公會理事長李詩欽面對面,探討從疫情爆發到趨緩的6個月間,產業發生什麼改變?在疫情催化下,未來又有哪些事會發生?

mic 高峰會
這場高峰論壇採線上形式進行,由MIC所長詹文男主持(左),李詩欽(左一)、劉揚偉(左三)和陳其宏(左四)參與。
圖/ MIC

延伸閱讀:詹宏志、唐鳳對談:數位新國際秩序正在成形,發現台灣新外交標誌!

疫情最快8月停燒?產業復甦看「消費者」

MIC所長詹文男就三位「重量級人物」在產業內的觀察,拋出第一問:疫情究竟會延續到何時?

綜合他們的觀點,雖然疫情在亞洲爆發較早的國家已經趨緩,但美國、歐洲和不少第三世界國家仍正處「高峰期」,最快將延燒至6月底至7月初, 最慢得到8月,但若要真正地完全控制,還是得等疫苗問世

「重點還是得看美國,美國最嚴重時每天確診人數占全球30到40%,即便如今已經降至不到兩萬人,但仍占全球的20%,」李詩欽說道。

陳其宏認為,無論各行各業,今年第一季受到衝擊已是不爭事實,但歐美疫情尚未明朗,下半年的不確定性更高。若以ICT產業為例,上半年的營收和訂單,過去往往占全年的45%、下半年則占55%,如今得稍微悲觀一些,下半年的成績或許頂多只會和上半年齊平。

「產業何時復甦,取決消費者的信心何時回來,」劉揚偉總結道。

貿易戰、疫情夾殺,供應鏈移轉的「三道錦囊」

早從2013年開始,避免自身成為動盪局勢下的「犧牲者」,台灣電子廠已經開始慢慢把在中國設的工廠遷回台灣、甚至遷往東南亞,這一趨勢在中美貿易極度緊張的2019年達到巔峰。

詹文男針對此情此景,再拋出第二問:在疫情催化下,供應鏈會再發生什麼變化?

「在中美貿易戰、疫情的夾擊下,大家會進一步考慮風險要怎麼分散。」陳其宏表示,「全球化供應」思維,在短時間內還不會迅速改變,因為要走向「區域化供應」得耗費大量成本,不可能一蹴而成,得見招拆招。

若以佳世達為例,則有「三道錦囊」策略。如今工廠在中國碰到問題,第一道錦囊是事先把台灣生產線佈好,馬上移回台灣,但考量到台灣成本高;第二道錦囊則是移至東南亞。當貿易戰打到後期,則有可能釋出第三道錦囊——美國在地化,得和美國在地夥伴合作用最快的方法,在機場、港口附近快速組裝。

factory工廠
中美貿易戰和疫情夾擊,讓過去多在中國設廠的台灣電子公司紛紛轉移陣地。
圖/ shutterstock

然而,美國早在2013年就圈出「low-cost countries」,其中包含中國大陸在內,共有14個國家,近年全球供應鏈開始逐漸從中國大陸移往其他成本較低的國家,其中以越南和台灣最多。

雖然「在地生產」成為必然,但仍有諸多條件待克服。李詩欽表示,相較之下,供應鏈受到這一次疫情的「驚嚇」,面對突然其來的「完全停擺」,「備更多庫存」這種臨時性的調整比加速工廠轉移更重要,「redundance(過剩)勝過reshoring(轉移)。」

COVID-19取代CEO推動數位轉型,台灣優勢在「人才」

「真正推動數位轉型的不是CEO,是COVID-19。」

這一句話,近期在網上瘋狂流傳,讓人有些哭笑不得,被環境強迫推動也好,還是提前預防也罷,真的讓企業都「不得不」開始動起來。

詹文男為此拋出最後一問:企業怎麼把握機會開始數位轉型?要「超前部署」,又該往什麼方向思考?

「很多大企業都在嘗試數位轉型,但在疫情之前,有些統計資料告訴我們,七成都失敗、只有三成會成功,主要原因是CEO沒有決心,但有疫情後,CEO開始有決心了(笑),這是非常好的契機。」劉揚偉說道。

對於單單一個事業體,員工人數就達10萬的鴻海來說,數位轉型是相當龐大的工程,但劉揚偉表示,鴻海已經攜手知名的顧問公司,開始執行所謂的「富士康1.0」到「富士康3.0」的轉型。

如果從整個台灣資源角度來看,台灣唯一擁有的資源就是人 。」劉揚偉以衛福部部長陳時中這次在抗疫期間的表現舉例,他能讓台灣甚至是國際都信服,重點是他的思維。

台灣在過去30~40年創造許多經濟奇蹟,但主要都是以「生產」為主,當環境正在改變,產業思維也要改變。

當中國、東南亞市場早已經不差錢、不差人,只差經驗,資源有限的台灣優勢就在「人材」,特別是在疫情和5G的疊加下,數位轉型、WFH(work from home)⋯⋯成趨勢,善用才能發揮優勢,這是台灣未來一個非常重要的機會。

劉揚偉_鴻海董事長_
鴻海集團董事長劉揚偉表示,未來5到10年,鴻海將以「3+3」為方向:電動車、數位健康、機器人三大產業,以及5G、AI、半導體三大核心技術。
圖/ 蔡仁譯攝影

然而,李詩欽坦言,就電電公會觀察,占會員絕大多數的中小企業離真正走上數位轉型,還有一段路要走。

在如今的局勢下,疫情讓所有人「回不去了」,未來都得往三個方面思考。

首先是「科技和人文融合」,像是台灣靠數據、靠系統解了不少疫情問題,其實裡面有都人性的考量;再來是「工作和生活融合」,疫情過後,可能很難像以前朝九晚五,也很難像Twitter一樣一輩子在家工作,每個人都得找到其中的平衡點。

「這次疫情讓台灣形象再次登到國際舞台,得知不易。」李詩欽指出,最後一個融合,是「科技和醫療的融合」,在這個時間點推動,台灣或許有機會從「經濟奇蹟」到「防疫奇蹟」,未來再走向「醫療奇蹟」。

責任編輯:陳映璇

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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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