遊戲小子的幸福創業史
遊戲小子的幸福創業史
2003.12.01 | 人物

「為什麼要將女性玩家跟技術不好、反應差劃上等號?我也認識幾個技術精湛的女性玩家,技術不是用性別區分的!技術好的玩家是能夠適應不同類型的角色而做出完美的判斷因應……」
看著討論區內網友們對線上遊戲《仙境傳說》你來我往的爭論,坐在電腦螢幕前的陳建弘不免莞爾一笑。這樣類似的對話,他已經看了六年多。從單純為興趣出發、架設可供遊戲玩家討論的BBS站,到現在成為「巴哈姆特電玩資訊站」的總經理,遊戲裡刀光劍影、爾虞我詐的情境,對陳建弘來說,不再是虛幻的想像,而是企業生存的現實。

**電玩狂熱
成為自行創業觸媒

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台灣電玩產業強強滾,玩家人數爆增,線上遊戲更成為政府數位內容重點扶植產業之一;因此,原來就聚集不少玩家的電玩討論區,更是變得熱鬧滾滾。巴哈姆特是其中最早、也是目前第二大的電玩討論網站,擁有50萬註冊會員,每天平均有20萬人次的閱覽數(page view)。
各大遊戲商在新品上市前,也一定會來巴哈姆特明察暗訪市場的風向。
巴哈姆特是日本PS2最著名遊戲《太空戰士》(Final Fantasy)裡「龍王」的音譯,從這個名字就可以看出陳建弘對電玩的狂熱,「我本來立志要寫出不輸給日本的遊戲,但大學時發現,當初寫遊戲的夢想似乎不如想像中容易,就退而求其次,希望能架設一個討論電玩的BBS站。」
1996年,還在就讀中央資訊工程研究所二年級的陳建弘,就用自己的電腦,在校園裡架設了一個專門討論電玩的BBS站——巴哈姆特。「早期還沒有線上遊戲,玩遊戲通常是很孤獨的,」提起因為架設巴哈姆特而爆增的同好,陳建弘顯得很得意。當時BBS站的遊戲討論,大都是屬於綜合性的設計,陳建弘將巴哈姆特的各個討論區依電玩主機種類、熱門遊戲等分門別類,第一年就吸進了兩萬名註冊會員。
雖然還沒商業化經營,但就在巴哈姆特成立的隔年,陳建弘面臨畢業入伍當兵的人生關卡,而巴哈姆特則將面對失去學術網路和無人維護的危機,「幸好熱血網友願意提供主機的落腳處,」他笑著回想當年因為有朋友在中華大學計算機中心打工,靠著他偷偷把主機藏放在計算機中心,一放就是兩年的往事。由於友人們一棒接一棒的相繼協助,巴哈姆特才得已存活至今。
雖然渡過了關站危機,陳建弘還是一直有著不確定感。1999年在網路熱潮最盛時,有親戚提議成立網路公司經營巴哈姆特,他和幾個朋友討論之後,也同意光靠熱情無法延續夢想,為了巴哈姆特的永續生存,就和三位友人成立旺普資訊,將巴哈姆特正式推上商業之路。

**創業維艱
學到經營管理法則

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「創業遠比想像中的複雜,」陳建弘回憶。2000年3月公司才剛成立,就聽到美國那斯達克(Nasdaq)網路股崩盤的消息。親友們投資公司的500萬元,眼見到年底就快燒光這些錢,他才知道公司已經面臨危急存亡之秋。「我是理工背景,對財務其實沒什麼概念,」陳建弘自嘲。
與創業伙伴的拆夥結局,也讓陳建弘難過了好一陣子。當初一起創業的三位友人,其中兩人負責跑業務,為了增加公司獲利,希望能在網站的廣告版位、風格和位置做調整,但陳建弘為了版面的美觀,堅持不肯改變網站風格,因為經營理念不同,終究分道揚鑣。
兩位「元老」的離去讓陳建弘開始反省。他自承社會歷練不足,退伍後在奇摩站工作了五個月就出來創業,理工背景出身的他技術層次沒有問題,但身為管理者的管理知識的確不夠,沒有為公司定下明確目標。此外,雖然同事都是同輩份的年輕人,公司管理風格也是「沒大沒小」;但真正遇事時太獨斷,對員工授權不夠,或許這些就是夥伴們離去的原因。
「創業時憑的是一股自信和熱情,經歷過種種困難,才發現管理及財務知識的重要性。」陳建弘說,這幾年,他的確學到很多,「與網友們的關係,也是一個很不一樣的經驗。」

**面對責難
理想與現實中掙扎

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巴哈姆特成立三年來,每年都會舉辦週年慶活動,像去年在台灣師大辦的週年慶,就有兩千名網友參加。為了讓喜好電玩的網友們有個聚會的場所,陳建弘還在公司樓下租了一間房子,裡頭擺了廠商提供的電視和遊樂器,讓網友們可以互相交流。
但也有不少人對巴哈姆特的商業化不以為然,認為改採Web形式引進太多人潮,造成討論品質降低,紛紛指責陳建弘的做法。陳建弘不否認巴哈姆特討論品質的確不如以往,每天起床看到苦心經營的巴哈姆特,有那麼多人在上面吵架,有些人則要巴哈姆特做出更多妥協,以吸引更多人潮,也有老網友指責商業化背叛了當初成立的初衷。
夾在兩者中間,「有時甚至會懷疑我到底為何自己找罪受?」陳建弘紅著眼眶激動地地說。有時他也很想大聲吶喊,如果不是因為成立公司,巴哈姆特老早就不存在了。
從一個單純的遊戲愛好者到網站經營者,年輕創業者陳建弘的心中有許多掙扎,但回首這段歷程,他還是覺得因為創業能把喜好當成職業,是件很幸福的事。

陳建弘小檔案
年齡:30歲(1973年生、天蠍座)
學歷:中央大學資訊工程所碩士、中央大學電機工程系學士
經歷:在奇摩站(kimo)當了五個月的程式設計師後,就創辦「巴哈姆特」
給年輕創業者的一句話:當你想清楚之後,就勇敢做下去吧。

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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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