拜登上任第一天就可全撤掉!川普補刀中國App,狂撒的禁令恐成尷尬遺產?
拜登上任第一天就可全撤掉!川普補刀中國App,狂撒的禁令恐成尷尬遺產?

距離卸任不到半個月的時間,美國總統川普仍然在密集地出牌。

根據《路透社》報導,川普在週二(5日)簽署了一項行政命令,禁止支付寶、QQ錢包、微信支付、CamScanner(掃描全能王)、SHAREit(茄子快傳)、VMate、WPS Office等中國程式在美國進行交易服務。

其中,金山辦公聲稱旗下軟體在技術上具有獨立性,禁令對公司不會產生實質的影響。而其他公司目前對此次禁令沒有多做回應。

延伸閱讀:川普下令封殺支付寶等8款中國App,螞蟻集團又被迫共享數據!馬雲該怎麼面對?

以國家安全為由,川普再打「隱私」牌

川普於行政命令中表示,透過智慧型手機、平板電腦等個人電子裝置,這些來自中國的應用程式可以瀏覽並蒐集大量的使用者資訊,包括敏感的個人身份和隱私資訊。政府必須對開發和控制這些應用程式的公司或個人採取積極的行動。

本次禁令同樣以國家安全為由,以遏制中國軟體對美國的威脅。中國的應用程式擁有龐大的使用者族群,且能藉此蒐集敏感的數據。美國政府認為透過數據蒐集,中國能夠追蹤到聯邦雇員和承包商的位置,並建立個人的資訊檔案。美國政府必須對中國的軟體開發者採取行動,以保護國家安全。

據悉,該行政命令將在45天後生效,即川普卸任之後。但美國商務部極有可能在1月20日之前採取行動,以查明這些應用程式是否存在著違禁交易。

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圖/ shutterstock

螞蟻金服、騰訊目前未對最新的行政命令進行回應,而金山辦公對旗下主要產品WPS Office被禁,進行了簡要的說明。

「目前WPS產品在海外市場有1億多名使用者,主要為免費的使用者,僅有少量廣告業務。該項禁令短期內不會對公司的經營發展與產品產生實質性影響,金山辦公利用30餘年自主研發辦公軟體代碼技術,並非基於開源軟體或美國企業的授權,在技術上仍保持著較好的獨立性。公司將持續關注海外市場,也正在審閱該行政命令可能會帶來的後果,以便明確其對公司造成的影響,我們將適時發佈進一步的公告。」

據瞭解,一旦該行政命令生效,這些應用程式在美國被禁止使用,App Store、Google Play也無法向新的使用者提供下載管道。這些應用程式在美國擁有較大的用戶數量,尤其對美國的華裔家庭影響最甚。

在最後幾個月的任期裡,川普的行政命令輪番上陣,不斷升級、加碼。

禁令的密集掃射,帶來不確定的行政「遺產」

2019年,美國最先將華為列入實體清單內。幾個月後,包括商湯科技、曠視科技、海康威視等AI公司則成為新的目標。

今年8月,川普又將矛頭對準TikTok、WeChat,禁止兩者在美國進行所有交易,期限同樣為45天。在限制TikTok、WeChat的同時,美國對華為的制裁也進行到第三輪,徹底封鎖華為晶圓代工、採購的管道。

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圖/ Shutterstock

延伸閱讀:微信在美禁令有轉機!美國商務部宣布延後一周,得到喘息的騰訊會如何挽救?

2020年下半年,相關的限制命令明顯更為密集。2020年11月底,白宮發佈一項行政命令,限制美國對中國企業進行投資,包括中國最大的晶片代工廠中芯國際,石油巨頭中海油,以及中國建築技術有限公司等。

而在2020年的最後一天,美國紐約證券交易所宣佈依照川普在11月中旬發佈有關禁止美國投資人購買中國金融產品的行政命令,針對中國三大電信營運商啟動下市的程序。

不過,川普的行政命令正處於特殊且尷尬的節點上。

根據《路透社》報導,下任總統拜登將在1月20日進行就職典禮,川普先前公佈的一系列行政命令將成為「遺產」。拜登對於如何應對中國企業的威脅毫無概念,且拜登能夠在總統任期的第一天便撤銷行政命令。川普的行政命令將如何執行,在政權轉移的期間存在著巨大的不確定性。

即便川普在任職期間,想要迅速地推進這幾項行政命令,也仍需面對來自各界的阻力。

例如,TikTok、WeChat禁令已錯過了最後期限,但其在美國仍未關閉,相關的談判也還在繼續。而關閉TikTok、WeChat,也需要面對來自用戶、企業、公司員工的反對、起訴,以及法官的審判。

去年9月,字節跳動、TikTok美國員工、TikTok內容創作者先後向美國政府提起訴訟,要求撤銷有關TikTok的禁令。來自微信聯盟的使用者也提起訴訟,認為禁令違反了使用者的合法權益。

同樣於去年9、10月,美國加州法官兩次阻止商務部禁止下載中國微信的禁令。同年12月,一位聯邦法官批准一項初步禁令,以阻止美國商務部禁止TikTok在美國進行交易。

此外,中國三大營運商近期在紐約證交所的下市事件也迎來一次「反轉」。1月4日,紐約證交所推翻了先前的決定,在與美國監管機構展開進一步的磋商後,宣布不對中國三大營運商進行下市處理,並表示將繼續評估川普的行政命令對三家公司的適用性。

編按:在撤銷下市決定後,才過沒多久,紐約證交所又再次髮夾彎。聲稱基於美國財政部旗下外國資產控制室(OFAC)的最新指導,他們將繼續展開中國電信、中國移動及中國聯通等三家中國電信公司的下市程序,將於美國1月11日停止股票交易。

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圖/ Shutterstock

延伸閱讀:二度髮夾彎!紐交重新展開中國三大電信商下市程序,阿里巴巴、騰訊可能是下個目標

當然,處於實體清單或行政命令上的企業,也均對其業務發展的可能性影響進行緊急的評估,且採取進一步的觀望。

責任編輯:文潔琳 本文授權轉載自:極客公園

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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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