台灣數位內容產業  如何勇闖獲利路?
台灣數位內容產業 如何勇闖獲利路?
2004.02.15 | 科技

「你看這橋上的商家,賣些什麼都清清楚楚,」得意傳播董事長李翰瑩在她辦公室慢慢展開長約11公尺的「清明上河圖」複製畫,如數家珍地細細解說畫中人物的神情、動作,如何反映當時的生活型態。一談到故宮的畫,李翰瑩的臉上就浮現笑容,除了對中華文物的喜愛,得意傳播公司在連續虧損6年後的首度獲利,更讓她高興。

**得意傳播:
轉為生活產業,自營品牌

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「數位內容在原生內容的開發期很長,很容易讓人失去信心,」李翰瑩感嘆。
數位內容原生素材的開發就像採礦一樣,是大量資本密集和勞力密集的產業,從研發到獲利的過程較一般產業長,資金的週轉期也較長,是台灣過去不熟悉的產業模式。
得意傳播的主要業務之一是經營故宮博物院的數位典藏出版品,自從1999年接下故宮的案子之後,投入大部分公司資源在數位素材的開發上,加上當時網路興起,原先販賣的教育光碟銷量大跌,得意傳播開始了長達6年的黑暗時期。
「那段時間真的難熬,有一年甚至會計年度一開始,我就要面對六千萬的負債,」但李翰瑩相信這只是過渡期,為了公司的營運,她把名下所有的資產都拿出來,甚至房子也抵押出去,每天工作超過16個小時,「簡直是把身家性命都賭上去了,」李翰瑩苦笑。
還好得意傳播有一群能夠共體時艱的夥伴,才能讓李翰瑩咬牙撐下去。公司的員工們即使減薪仍然留下,為了節省公司成本,員工的餐會、旅遊等福利全部取消,但大多數的人仍然選擇留下。「我就不相信得意做不到!」得意傳播一位員工描述他在公司最艱難時候的心情,但是李翰瑩告訴他:「不是做不到,只是時候未到。」
數位內容產業很容易遇到開發期過長的問題,「但我們也不能只抱著一個願景活下去,大家的耐心總有用完的一天,」李翰瑩說。得意過去全心投入研發之中,往往到最後才發現行銷的經費不夠。後來她決定把研發和行銷的資源分開,每年提撥固定的經費給行銷人員,定期將素材再製成商品,在短期內就能有營收,而不是在開發完成前永無止盡的支出。
得意傳播認為捨棄過去不賺錢的產品,把事業核心內容小小轉個彎,或許就能柳岸花明。得意放棄過去主打教育光碟的路線,把故宮授權的《魚藻圖》圖案再重新設計,開發成寢具產品「魚歡」。李翰瑩解釋,公司原有的數位素材其實沒有改變,卻把公司經營核心從教育產業轉型為生活產業,經營自有品牌「Culture Cafe」,開發圖像授權給合作廠商,使得得意的財務狀況逐步改善。「要先考慮市場狀況,也要有妥善的財務規畫,不要在研發階段投入過多資金,」李翰瑩以過來人的經驗,為有心經營數位內容的業者提供建議。

**宏廣:
走出代工模式,另闢新局

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就算是人人視為成功典範的數位內容業者,也在積極尋找下一步的出路。台灣動畫業者宏廣公司,從25年前就開始動畫製作,是國內數位內容的先行者,曾製作《小美人魚》、《獅子王》和《花木蘭》這些暢銷的迪士尼動畫。除了造型和劇本因需要顧及外國觀眾品味,由國外先行設計之外,其餘皆為宏廣一手料理,成果也博得世界認可;但版權是別人的,獲利自然就天差地遠。
身處數位內容產業製造者的角色,只能眼睜睜地看著成就歸於他人,是宏廣最大的痛。隨著動畫代工利潤越來越低,宏廣人材開始流失。「一些王牌級的程式設計師,只要走了幾個,對公司來說就是莫大的損失,」在宏廣任職15年、現任宏廣集團子公司──活潑公司總經理方明君指出。
為了宏廣的長久發展,宏廣認為動畫部門應該朝向上游的創意或是下游的行銷面走,開始朝自製動畫進軍,也因此獲得政府補助。另一方面,宏廣也將原有的技術事業部獨立出來,成立活潑公司,將原有的動畫開發軟體應用在其他方面。
「一定要將核心技術做不同的應用,」方明君指出。活潑利用原有動畫,加上向量技術,開發出一種「動態圖庫」軟體,讓使用者能夠運用創意,簡單地製作屬於自己的動畫。活潑針對小學教材設計動態圖庫,讓老師可以用生動活潑的方式來教學。去年,台北市有一半的小學採用這套軟體,「嘗試新的商業模式很辛苦,但不做不行,」方明君說。

**昱泉國際:
專注擅長本業,走向國際

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而數位內容開發成本高,除了多元應用外,為擴大市場,國際化是條不得不走的路。早在1995年,昱泉國際就發行了公司第一套電腦遊戲《敦煌傳奇》,市場反應熱烈,發行了九國語文版本,橫跨PC、Saturn、PlayStation三種平台,銷量突破30萬套。
有了《敦煌傳奇》的成功經驗,兩年前台灣在線上遊戲興起時,昱泉也投入Online Game的開發和營運。但線上遊戲的營運並非昱泉原本的核心專長,造成遊戲開發出來卻沒有足夠的玩家,2003年造成了公司自1989年成立以來最大的虧損,每股EPS出現高達6元的赤字。
「這次失敗讓我們決定與其他業者整合,」與丈夫共同創辦昱泉的總經理曹約文表示,昱泉將專注在最擅長的遊戲研發,至於遊戲企劃和營運端由日本遊戲大廠Sammy Studio負責,把公司行銷和宣傳的成本降到最低,預計在今年第三季推出Xbox live的遊戲。資策會分析師林勝于認為,昱泉的開發遊戲能力是國內最好的,把行銷企劃的部份分出,對昱泉有互補的作用。
曹約文表示1995年的成功,讓她天真地以為國際化是很簡單的事,「但現在才真正明白當時只是運氣好罷了,」曹約文直言不諱:「我並不是謙虛,這是面對現實,我們要國際化還有好長的路要走!」
有次在參加遊戲的比案時,昱泉和另一家國外廠商進入最後決選,但最後昱泉輸掉了。過了幾個月曹約文問對方,為什麼昱泉會出局,對方說昱泉遊戲的品質不錯,但是檔名都少了兩個必要的符號,他們認為這個團隊不夠注意細節,因此不放心把遊戲交給昱泉製作。
這件事讓曹約文體會到國外遊戲廠商的嚴謹。昱泉Sammy Studio共同合作開發Xbox遊戲,遊戲製作採用「漏斗型的過濾機制」,每一個階段都要經過嚴格的檢驗,這關過了才能再進入下一個階段,遊戲《新流星蝴蝶劍》的3D引擎,就要先撰寫詳盡的規格書,讓昱泉花了3個月的時間,交出了300多頁的文件,接著才測試16人區域網路同時連線的功能,再來是焦點團體訪問、市場分析……等步驟,「有了與外國合作的經驗,才了解我們過去推出遊戲就好比是在簽樂透,」曹約文嘆口氣說,外國廠商以嚴謹制作來達成風險控管的機制,是台灣確實需要學習的。

**未來:
具體落實數位內容產業化

**包括得意、宏廣和昱泉,經過這些年的摸索,這些台灣數位內容產業的先驅者對於下一步怎麼走,已經更為篤定。如果把數位內容產業比喻成一座密林,那麼在裡頭尋找金葉子就是一種前所未有的探索;這座對台灣來說仍然神秘深沉的叢林,還好有這些先趨冒險家留下足跡,他們不敢保證前進的方向絕對正確,但至少讓人了解那裡有荊棘、那些路行不通。唯有繼續創造成功典範,才能讓數位內容真正成為一種產業,而不再是需要「扶植」的對象。

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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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