另一個阿姆斯特丹
另一個阿姆斯特丹
2003.10.01 |

荷蘭的阿姆斯特丹,只有73萬人口,差不多只有台北的1/4,但是卻有55萬輛腳踏車。當你顧著看運河而一不小心「誤入」腳踏車專用道,陣陣催命的鈴聲便撲天蓋地而來。
這個城市的眾多其他特色,台灣人應該是耳熟能詳了--交織在市中心運河旁的紅燈區,一入夜便萬頭鑽動,老弱婦孺和各路宗教遊客,一齊來瀏覽這全世界第一個合法(還有工會)的情色市場;「營業」的女性們將自己開放向外的小室,布置得各有特色(譬如三面牆都是書架的書房,「她」就捧著本D.H.Lawrence的小說,坐在紅燈下),商學院裡諸如「市場區隔」和「產品定位」等的抽象法則,在這兒一教就懂。當然,走著走著,冷不防就有人噗通一聲掉到運河裡(或倒在你腳前),因為這兒也是全球數一數二「輕量毒品合法」的城市,全城有上百家的「Smoke」咖啡廳或酒吧,允許你抽大麻(賣給你,卻管不了你抽多少),high過頭的年輕人,當街出糗者比比皆是。出奇的是,這城的唐人街就位在紅燈區裡,但一向衛道的中國人似乎也荷蘭化了,見怪不怪;在我們吃燒鴨拉麵的店頭對面,就有好幾個女郎對著這邊擠眉弄眼。

**包容多元的城市精神

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但我們都清楚,阿姆斯特丹的人氣絕非僅只來自「一夜情」和「大麻」(或者同樣合法的「墮胎」和「安樂死」),阿城可是歐洲僅有的科技城和金融中心,它那建築如八爪章魚般延伸的Schiphol機場,是歐洲最大的空運轉運港之一,事實上,全歐洲45%的路運運輸都由位於城中的貨運公司掌控。位於市郊的「低地矽谷」(Silicon Polder),1700家科技公司僱用了15000名來自世界各地的人才,美國科技公司特別偏好在此設立歐洲營運總部。如果我們嘗試要為它吸引各路人馬的魅力找個答案,那麼荷蘭話裡的「gedogen」(容忍)和「verzuiling」(多元)這兩個詞,可作兩個小註腳。
「verzuiling」的政治傳統其來已久。這個低地國家由於長年與海爭地,往往一個區域的堤防崩解,其他區域也跟著遭殃,因此近五百年來國家事務的決策都採「共識決」(consensus),國家政務要達成共識,強者必須說服弱者,甚至跟弱者妥協,因此許多大決定都是「討論再討論、協商再協商」,全世界再也沒有一個地區像荷蘭如此重視少數的意見,在全國政策的制定過程中,七個省中只要有一個說No,這個政策就不會採行。有了多元的政體和制度,社會裡對色情、毒品的「gedogen」式寬容,當然也就不足為奇。
你也許會說:處處協商不是很沒效率嗎?話是不錯,但荷蘭人卻有著極其效率的「資本主義血統」,這使他們的協商品質很高,而且行事迅速。舉例來說,荷蘭有著全歐無敵的社會福利政策(失業者每月可獲680歐元津貼),但經濟成長在過去十年卻領先全歐,關鍵就在「勞方」工會和「資方」公會協商出一種「彈性工資」和「彈性工時」,共謀互利的工作制度。和「verzuiling」一樣,荷蘭人能當起歐洲資本主義的老祖先,和他們赤貧的土地有關。由於鹹地和沼澤遍布,十六世紀的荷蘭人沒有法國和德國人的農業資源,於是只好當起歐洲「大航海時代」的第一批開路先鋒,而阿姆斯特丹便是他們揚帆出海的母港,此地的東、西印度公司是歷史上最早的跨國公司(MNC),為了幫東印度公司籌募遠洋拓荒的資本,阿城又成立了全世界第一家證券交易所來發行公司股票,當然也造就了世界第一樁「金融風暴」(鬱金香的故事應該耳熟能詳吧)。另一樁值得注意的插曲,是在16世紀兩百多種金、銀幣混雜流通歐洲的年代裡,阿姆斯特丹商人為了方便貨物交易,在市政廳地窖裡成立了阿姆斯特丹銀行,專門鑑定各色輔幣,並依成色來交換它自己發行的「gulden」金幣,瞬時「gulden」成為歐洲最通用的交易工具,美洲、亞洲、非洲都趨之若鶩。一直到今天,阿姆斯特丹都還是僅次於倫敦的歐洲金融中心,「gulden」也直到去年歐元上路才正式告別江湖。

**實用主義的人生哲學

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不管是「gedogen」、「verzuiling」或「gulden」,都表明荷蘭人性格中的過去和現在,都承載著一種濃厚的「實用主義」(pragmatism)色彩,他們腦海裡沒有任何規範人未來應該如何生活、如何奮鬥的意識型態,「能解決當前問題的方案,才是最重要,」一位荷蘭朋友說。歷史上,他們為了謀生,甘於為強鄰服務,所以成就了後來的眾多跨國品牌服務業(和美國P&G抗衡的Unilever就是一例);現在,荷蘭人是歐洲最務實的民族,80%的成人會說流利英語,和南邊的法國人成強烈對比。
弔詭的是,當今歐洲被喻為最像烏托邦的國度,卻不是黑格爾和尼采誕生的德國,也不是沙特、卡謬存在主義的法國,而是荷蘭。撇開令人留口水的社福不說,你可別看它是辛勤工作的清教徒宗教改革發源地,荷蘭只有11%的男人和少於5%的女人每週工作超過40小時,是全世界工業化國家中最「涼」的第一名。荷蘭出口的東西都是稀有產品,包括情人節時你收到的花、安家的各種債券,還有喻為全世界水準最高的建築師。
有趣的是,荷蘭人的國家認同卻是極其清淡,在阿姆斯特丹,人們不管荷蘭國家足球隊的輸贏,但卻極其自傲於在地的Ajax俱樂部球會的成績;對他們而言,「國家」只是生活的公共工具,「地方」才是他們認同的精神所寄。還有,你可別想在阿城去尋找Giorgio Armani、Prada、Chanel、Louis Vuitton這樣的名店--因為根本沒有!荷蘭人認為衣服的多彩和品牌無關,能用最佳的腦袋、最便宜的價錢搭配起最有個性的裝扮,才是上等人。
談阿姆斯特丹這樣的城市,和台灣有什麼關係?我想說的是,台灣很多人都好奇如何「借鏡荷蘭」,但我們得想想「荷蘭的哪些東西,我們學得來」,「容忍」、「多元」或「gulden」都是荷蘭歷史的獨特產物,我們想學都學不來;但是「實用主義」卻是可引為三思的方法論,因為它是孕育所有新科技的思想溫床--這話可不是我說的,還記得數位時代最著名的雜誌《Wire》嗎,它的創辦人Louis Rossetto就是在阿姆斯特丹,創辦了《Wire》的前身《Electric World》,而連結美國和歐陸的Internet主幹光纜,就是在城西的海岸登陸,開啟了歐洲的數位時代……

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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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