這一行 幫企業找到新出路
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2004.01.01 | 人物

不管是路邊攤,還是有規模的企業,做生意的第一準則就是︰哪裡有人潮,就往哪裡去! eBay所開創出的全新交易環境,顯然是個企業不得不注意的新戰場。
在網路上交易的不止是個人使用過的便宜二手貨,大品牌早就跟進,把能以低價供應的滯銷庫存品,拿到eBay舉辦歲末大拍賣。像是摩托羅拉(Motorola)、英特爾(Intel),甚至實體零售業者威名百貨(Wal-Mart),現在都得透過eBay平台來做生意。2002年度交易金額最高的eBay賣家,正是摩托羅拉成立的批發專區(代號motorolawholesale),每個月挑3天來拍賣庫存的手機和其他通訊產品,其中部分是故障修復機。

出名的企業變成務實的企業

即便eBay收取每月開店費約350美元、每樣商品上架費17美元和成交金額5.25%的手續費(台灣是少數仍未收費的eBay全球分站,詳細收費規定請參考www.ebay.com),算起來仍然租個店面、雇幾個銷售員來得成本低廉,所以連以直銷模式聞名的戴爾電腦(Dell),也樂此不疲地在eBay上出清存貨。
如同所有的網路銷售法則,受歡迎的eBay競標品分兩類,要不是價格低到跳樓,就得屬於稀有的利基商品,這項特質也讓eBay成為另類的新品上市發表會場地。
日產汽車(Nissan)就非常瞭解個中奧妙,2002年日產為了重新推出已停產7年的350Z跑車,規畫了一個聰明的上市行銷計畫,日產拿出價值百萬台幣的第一台復刻跑車到eBay上拍賣,不僅以近原價3倍的台幣320萬元結標,還賺到美國CNN電視台和洛杉磯時報的新聞版面。
在1999年,那個網路與電子商務風起雲湧的年代,所有企業都體認到,缺乏效率的企業,都將消失在數位時代的浪潮下,幾年過去,網路經濟雖然面臨重大的轉型修正,但對於效率的競爭要求,卻有增無減,企業體認到,與其耗時費力經營本身的網路交易架構,不如直接加入已成形交易的環境來得的更有效率。
「我們在eBay的客戶群中,25%的比例是新客戶,」昇陽電腦電子商務經理魯伯洛斯基(Alex Rublowsky)指出,電子商務最困難的就是,如何讓消費者願意造訪,並願意停下來交易,「eBay做到了!」

**讓沒有效率的企業變得更有效率

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同樣位在矽谷的視算科技(SGI)也有類似的經驗。「我們拿了50台已經準備停產的顯示器在平台上販賣,原本標價995美元,沒想到最後居然以1100美元賣出!」顯示器部門經理史瓦伯(James Schwabe)說,eBay平台威力可見一斑。
eBay執行長惠特曼(Meg Whitman)指出,「eBay要讓沒有效率的企業及通路變得更有效率。」而這句話背後的意涵是:不加入eBay,就有可能面臨被對手幹掉的危機!
eBay交易的根本特性之一是訊息的透明化,消費者比價的通道四通八達,以通路與品牌見長的經濟體的優勢逐漸被破壞,壟斷的通路不再是王,發言權逐漸回到供應商的身上。一方面破壞了傳統交易模式,但也促成了新價值鏈的出現。

**讓從未出現的商機紛紛露臉

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例如《Starting an eBay Business for Dummies》(第一次搞網拍就上手)這類的大眾化書籍在市場上大發利市。以幫助網路拍賣的新興顧問業也孕育而生,eBay估計,散落在美國各地所謂「交易顧問」(trading assistant)約有數萬人之譜。而腦筋動得快的業者,甚至開起實體的委託行(drop-off stores),專門幫想拍賣物品而不想守住電腦與網路的客戶服務。
一家成立於加州聖卡羅思的公司AuctionDrop已經跟創投募得300萬美元資金,準備在舊金山一帶大張旗鼓。
而1999年在美國成立的流動資產公司(liquidity),則是以整批進貨的方式壓低成本,提供專業賣家的便宜貨源,其中有過半的客戶都擁有一個共同身分:他們都是eBay賣家。
「要賺取100%的利潤也是常有的事。」待過惠普和通用汽車的副總裁哈隆(Asad Haroon)說,在他們的客戶中,就有人以平均單價90元美買進的過季電腦軟體,最後在eBay以2400元賣出,即使是行情最差的一筆成交記錄,也高達340元。靠著eBay賣家的支持,流動資產公司2002年也創造出13.6億美元營收。
台灣也出現類似的企業。以開發eBay應用介面、協助中小企業打理庫存資料庫和網頁內容的軟體商「愛秀網」,就是搭上這班列車的行動者之一。創辦人周漢倫,4年前本來是個賣記憶卡的通路商,「當我發現客戶和供應商全都跑到eBay上,跳過我進行網路拍賣交易,我知道公司一定要轉型,」周漢倫直說,「eBay創造商機的力量實在太強大了!」
然而,面對這樣一個新的環境,企業還是得仔細考量通路策略。分析知名品牌發起的網路拍賣行為,商品類型集中在產品生命週期的兩端,即前端新上市的稀有產品,和後端回收或停產的低價庫存品,以避免和實體通路衝突。
尋找、發現、再生產,eBay讓人接觸到有效率的市場,進而也從中累積出財富的力量,eBay影響力很大,但道理也就是這麼簡單。

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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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