美國2大致命錯誤,揭露比「缺口罩」更難堪的事實
美國2大致命錯誤,揭露比「缺口罩」更難堪的事實

席捲全球的肺炎風暴下,美國是受創最嚴重的國家。若將無力阻止疫情的責任,全部推給川普政府很簡單,但潛藏背後更致命的問題,卻是美國漸趨真空的製造產業,以及變樣的創新生態系統。

美國放任自由市場追求創新的作法,是導致現況其中一個原因。資金永遠流向報酬率最高的市場部位,AI應用領域專注在搜尋引擎、廣告投放等面向;藥學研究則聚焦獲利豐厚的新藥研發,防疫期間急切需求的疫苗及篩檢工具,都只是其次。

相較之下,重要卻不受投資者青睞的領域,往往只得依賴政府支持。然而,美國投入技術研發的資金正逐年減少,從而無法因應衝擊;日漸薄弱的製造產業也是一大問題。

疫情初期,美國不僅立刻碰上篩檢器材奇缺的難關,就連呼吸裝置、口罩等物資都面臨匱乏,卡內基梅隆大學教授福西(Erica Fuchs)表示,「這場疫情顯示美國的製造能力外移了多少。」

知名創投a16z創辦人馬克.安德森(Marc Andreessen)對國家無力生產防疫用品的批判引發共鳴,「是我們自己選擇不要擁有生產這些東西的機械、工廠與系統。」經過這次教訓,各方學者也呼籲政府應主導研發計畫、加速防疫相關領域發展,並強化對製造產業的投資、重拾關鍵物資的生產能力。

再者,美國人必須清楚了解,連結「製造」與「創新」不僅對生產力成長非常重要,更是經濟成長的關鍵。

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Honeywell於美國東岸羅德島州(Rhode Island)的口罩工廠,從今年4月起投入n95口罩生產,每月生產2,000萬個,供應美國衛生和公共服務部使用。
圖/ Honeywell

在Netflix發光、從樂天拓展客群,收納教主大發企業財

10年前,近藤麻理惠(Kondo Marie)的整理魔法,讓全世界為之著迷,《怦然心動的人生整理魔法》一書,在全球售出千萬本,讓這位從小對收納充滿熱情的日本女性,一舉躍上世界舞台。

為推廣收納技巧及哲學,麻理惠與丈夫河原尚武在加州成立整理顧問公司KonMari Media,更在資深電影製作人蓋兒.伯曼(Gail Berman)促成下和Netflix合作。2019年,她與Netflix攜手推出的實境節目成為當年平台上最受歡迎的非虛構作品,讓美國重新掀起「收納」浪潮,Google關鍵字「近藤麻理惠」的搜尋次數成長了100倍。如今她在Netflix的第二部作品也已發表。

麻理惠的活躍引起了樂天注意,後者在2019年8月收購KonMari的多數股權,也讓這個收納品牌經營的電商網站,開始販售居家裝飾與家用品,甚至也討論創作娛樂內容。現在她更嘗試讓收納超越居家範疇,進入企業領域。

麻理惠與組織行為學教授桑尼海(Scott Sonenshein)合著的新書《Joy at Work》,為KonMari打開業務發展的一扇大門,不僅電商平台能擴及辦公用品,旗下的收納顧問也能服務更多客群。居家收納諮詢往往是一次性的服務,服務企業級客戶則能細水長流。

麻理惠對收納的熱情,源自於她對家的熱愛。「與家人共度的時光讓我感到非常快樂。」她說。母親的家居裝飾雜誌,讓5歲時的她深深迷上收納。隨著年紀增長,現在收納對她不只是整理,更是與物品、家庭的精神連結──一種怦然心動的快樂感受。

近藤 麻理惠( Marie Kondo)
近藤 麻理惠( Marie Kondo)打造一套收納、整理居家環境的「魔法」,並憑著這門專業改變了不少人的一生。
圖/ flickr cc by RISE

「說謊的瑞幸」黯然下市,也把中企追逐美國夢的大門關了

去年5月,瑞幸咖啡在那斯達克掛牌上市,投資者們舉杯歡慶。來自東方的小藍杯被媒體吹捧為中國星巴克,交易首日即繳出20%成長,市值達到40億美元。對於一間成立不到兩年的新創,這無疑值得讚頌。

然而,風光上市不滿一年,中國咖啡帝國的神話即告破滅。今年4月初,瑞幸咖啡向美國證券交易委員會自曝財務作假,在過去三個季度的財報中,至少偽造3.1億美元的銷售額。

此消息令瑞幸股價崩盤,執行長錢治亞、營運長劉劍,以及董事長陸正耀隨後一一被革職,最終也遭到那斯達克摘牌下市。

瑞幸咖啡以「打敗星巴克」為口號在中國快速展店,其中包含大量App下單、到店取貨的「快取店」,這種以網路為中心,結合大數據與電商服務的商業模式,很快擄獲歐美投資者的芳心。

雖然在爆出造假前,瑞幸的商業模式就已受到質疑,但並沒有影響小藍杯在美國投資界引起的熱潮。實際上,瑞幸咖啡的銷售很大一部分是基於「補貼」,這種做法肯定無法長久,若要盈利,勢必得大幅提高咖啡售價。

一位負責盡職調查瑞幸咖啡的投資銀行合夥人透露,瑞幸聲稱的銷售量與實際從庫存中取出的咖啡杯數對不上,他將這項疑慮回報給上層,結果沒有受到重視。可以說,從中國挖掘出下一位騰訊或阿里巴巴的渴望,已讓投資人變得盲目。

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在中美關係因疫情日漸交惡時,這起震撼全球的造假事件,也令美國決定提高中國企業進入美國資本市場的門檻。
圖/ Shutterstock

2020年1月,瑞幸完成一筆8.65億美元的募資後,知名做空機構渾水研究(Muddy Waters Research)戳破了瑞幸以謊言撐起的泡沫,發布一份長達89頁的匿名報告。報告製作者動員近1,500名人力統計銷售額,記錄600家門市的人流,並有總計1.1萬小時的錄影畫面,以及2.6萬張消費收據作背書。

該報告指控,瑞幸分別在2019年第三季、第四季虛增69%、88%的銷售量,且每杯咖啡的售價被提高了12%以上,相較瑞幸宣稱的門市轉虧為盈,估計淨虧損達28%以上。同時咖啡以外品項營收貢獻高估了400%,瑞幸曾聲稱這類產品是營收成長的重要動能,占營收比重已達到44%。

報告內容表示,「在IPO(首次公開募股)之後,瑞幸偽造財務及營運數據的作法已是詐欺,瑞幸懂得投資者想要什麼,該怎麼用美妙的故事包裝自己為成長型股票,以及需要操弄哪些數據來增強投資者信心。」同時批評瑞幸商業模式「從根本上就是失敗的」,假如為了盈利提高產品售價,顧客便會頭也不回地離去,永遠無法實現盈利。

起初瑞幸駁斥造假指控,聲稱研究方法存在瑕疵,結果兩個月後,瑞幸卻主動自承財務造假。在中美關係因疫情日漸交惡時,這起震撼全球的造假事件,也令美國決定提高中國企業進入美國資本市場的門檻。

那斯達克因此制定新規,對中國企業赴美IPO設下最低金額限制;參議院也通過《外國公司問責法案》,假如外國公司連續3年無法遵守審計機構要求,則禁止其股票在美國交易。

這起令投資人瞠目結舌的負面案例,也一併關上了中國企業追逐「美國夢」的大門。

某種程度上,瑞幸只是創投界「重視成長勝於盈利」現況的縮影,中環資產投資基金創辦人譚新強指出,很多新創公司倚靠投資者的現金存活……他們從不反省自己的作法,這不是領先的產業變革,這只是走在前端但尚未成熟的商業模式。

本文出自《數位時代》雜誌315期專欄〈全球掃描〉,為讀者精選、梳理各大外雜焦點內容,資料來源:MIT Technology ReviewFast Company日經亞洲評論

責任編輯:林美欣、張庭銉

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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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