「數位家庭浪潮下,股市中的造塔者一一現身」
「數位家庭浪潮下,股市中的造塔者一一現身」
2004.02.15 | 科技

在股市投資領域上,我曾經歷過了台灣PC產業崛起的興奮,而數位家庭的興起,在我的眼中看來,恐怕是我這輩子最後一次看到這麼讓人興奮的大趨勢。

**梅鐸砸重金開幕,北京奧運轉播作謝幕
數位家庭濃縮PC+TV發展史

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數位家庭的完整內涵,可以從兩個角度來觀察。第一個是梅鐸(Rupert Murdoch)去年花68億元買下衛星直播電視Direct TV,1991年當梅鐸買下英國Sky這家公司進入英國時,當時他的策略很簡單—流血戰爭搶占市場,免費贈送機上盒(Set-Top Box)。
Direct TV是美國最大的衛星直撥電視廠商,早就存在了,為什麼梅鐸現在才要買?關鍵就在遠距傳輸的方式,正在從類比轉為數位頻道,2005年所有進入美國的傳統電視,都要加裝機上盒,2006年則全部改成內建,類比頻道會消失。從投資的角度來看,當年英國的價格殺戮模式會重新在美國上演,台灣連結到機上盒的廠商會有很可怕的成長。
第二個則是數位電視的出現,代表電視電腦化,發展將是一魚兩吃。數位電視涵蓋了電視、電腦的功能,電視發展50年、電腦發展25年的漫長歷史,會從梅鐸的殺戮戰開啟序幕,在2008年北京奧運全面數位轉播前,會在短短四年內快速地走完一遍,過程將十分精采。
數位家庭概念我是從「極大化」與「極小化」兩方面來看。極大化代表是三星推出80吋的LCD TV,這對六、七年級的感受可能不深,但對二次世界大戰後出生的嬰兒潮就不同,他們正到了50歲至70歲陸續退休的年齡,有強大的經濟能力,當他喜歡看足球賽、連續劇,畫面清楚到連腳毛、鼻涕、眼淚都看得到,極大化的邏輯就出來了,從類比進入數位,電視水平掃描線技術提昇一倍以上,畫面品質大幅改善,這會吸引出購買慾望。目前全球每年有1.5億到1.8億台的電視銷售,數量看來不如手機、和PC差不多,但單價遠高過它們,這個帶出來的產業,絕對會在股市掀起狂潮。
極小化的代表,則是這次東芝推出只有0.85英吋的記憶卡,這代表的是讓消費者的感官產生移動。以數位相機來看,還在高成長時期,就已經演變到數位相機手機,但現在還未普及,數位攝影機手機就已經出來了,這說明了視覺的移動時代來臨;而蘋果大賣的iPod,則創造了聽覺移動。當聽覺與視覺的移動需求結合在一起,第一個產生的就是電磁波對人體的影響,第二個則是設備散熱、耗電的問題,能夠處理這些問題的公司,就是下一波最好的投資標的。

**數位家庭平地一聲雷
造塔者享有高本益比的優待

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我們很清楚的看到筆記型電腦、數位相機、手機、半導體,今年會很好,但明年勢必成長趨緩,但數位家庭則是連年持續成長,這樣對比才有意義。當其他產業都趨緩,數位家庭卻在一片逆勢中崛起,這是產業革命,不是任何政治議題、意識型態、恐怖活動或是央行利率高低可以澆滅的,因為它改善人類的生活內容。
現在正是數位家庭相關產品進入普及的開頭,換成市場語言就是cost down,就回到了台灣代工的核心優勢,那時剛好就是PC、手機這些產業趨緩,而數位家庭產品正要進入價格競爭的時候,台灣在前面幾個產業建立起來的供應鏈,正好可以發揮。
連結到這套邏輯的標的,會享有很高的本益比,因為有成長的Vision和Dream,這是一個在平原上造塔者的出現,從無到有的誕生。一家公司股價高低,是市場要給多少本益比,造塔者的意義是造出一座萬里長城、金字塔,數位家庭就是這從沒有到有到有的過程,讓人有造塔者的興奮,這些廠商今年會一個一個在股市出現。
從液晶、電漿、背投影電視來看,我認為液晶電視會先起來。因為從Samsung、LG、Sharp到台灣的面板廠商,不斷都有新產能開出,整體市場就回到當時LCD顯示器取代CRT的邏輯--當LCD比CRT價格來到2.5比1左右,市場銷售會起飛。現在29吋的CRT電視大約1.5萬新台幣,當同樣的液晶電視來到3萬到3.5萬間(目前約10萬左右),市場會起飛。再來就是時間問題,現在最樂觀的看到今年下半年、最保守的看到明年下半年,進入這一塊市場的零組件廠商,成長動能會很高。
TV革命不可不談,但家用伺服器的領域也很重要。所謂的「決戰客廳」,關鍵就在那個遙控器,能連結到音響、電視、錄影機,甚至廚房相關的產品;遙控器必須透過伺服器,因為各式驅動的程式與檔案都在這裡面,如同PC一般,伺服器的效能很重要,第一個會產生散熱的需求,第二個則是與它連結的光碟機、硬碟機、讀卡機。
我的投資邏輯是看小型零組件廠商,不看終端產品或零組件大廠。一旦市場起飛,進入價格戰,終端產品的跌價速度很快,但小型的零組件廠商成長的動能卻會很強。在台灣這塊領域,我看好機上盒、無線傳輸、遙控器、家庭伺服器、讀卡機,在這塊市場進入大量普及的過程,台灣的零組件廠商會是其中的骨頭。
目前正有一批小型零組件廠商崛起,完完全全連接上數位家庭的邏輯。現在才剛開始,大家看到的都是品牌老闆在談願景,但真正迷人的,是這些大公司底層下的零組件廠商。當市場進入價格競爭,無論是美國PC廠商或是日本家電廠商誰主導這塊市場,成長的內涵,都得要建立在台灣的零組件供應上。

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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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