談談競爭迷思:巨頭不會想做這個,阿里巴巴怎麼可能會做養豬生意?
談談競爭迷思:巨頭不會想做這個,阿里巴巴怎麼可能會做養豬生意?

今天我們要反過來討論,對有些公司或是產業來說,意想不到的競爭者,其實已經悄悄顛覆行業了,你有發現嗎?

為什麼會發生這樣的情況呢?

第一個原因是巨頭的垂直整合。

並不是只有「行業內」的競爭,才是競爭,有時候巨頭並不是想顛覆你,但是在他們發展的過程當中,一不小心就滅了一個產業了。

什麼例子?最典型的是智慧型手機。

上次我們討論到,柯達因為停滯於底片業務,錯過了數位相機的崛起,但你知道柯達其實不是死於數位相機的崛起嗎?柯達之後還是有推出數位相機,而且憑藉著他在攝影產業的經驗與通路,其實賣得還不錯,柯達其實最後是死於「智慧型手機」的興起。

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圖/ Apple

在智慧型手機發明之前,雖然手機也有拍照功能,但是解析度低,而且手機容量小,無法存太多張,傳統手機無法上網,照片也比較難分享,iPhone上市後,具備拍照、連網、使用app分享的功能,加上臉書的崛起,拍照、上網,分享的情境,單一功能的數位相機就被打趴了。

賈伯斯在發明iPhone的上市簡報中是這麼介紹的:

今天,我們要推出三個產品,第一個是可觸控的大螢幕iPod,第二個是革命性的手機,第三個是革命性的網路溝通設備…… 你發現了嗎?這不是三個產品,而是一個產品--iPhone!

賈伯斯是不是真的很會?

除了數位相機以外,從賈伯斯這段敘述,你知道iPhone還顛覆了多少市場嗎?

  1. 首先當然是傳統手機市場,現在要找到「不智慧」的手機,還真有點難,傳統手機市場昔日的霸主,今天也已經大洗牌,這是直接競爭者。

  2. 接著,你應該有注意到,iPhone改革了iPod,其實也就是在改革mp3播放器市場,由於手機播放音樂實在太方便了,所以已經不需要一台額外的機器,現在你已經很少看到有人在用mp3播放器了,連Apple都已經不再出iPod了。

  3. 第三,iPhone影響了個人電腦市場。在台灣你可能常常同時擁有一台電腦,以及一台智慧型手機,但是在許多地方,人們原本需要「電腦」來上網,獲取資訊、玩遊戲、交朋友、購物,現在,由於iPhone這個「革命性的網路溝通設備」,其實一支手機就搞定了,個人電腦只剩下工作上需要使用,同時,iPhone的價格也排擠了購買電腦的預算。

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圖/ Apple

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從2007年iPhone發明,到2019年這12年間,智慧型手機在2019年的出貨量從第一台,成長到14.86億台,但個人電腦卻從2.8億台減少為2.6億台,不但沒有增加,還減少了兩千萬台。

兩千萬台是什麼概念?要知道全球市佔第五名的宏碁Acer,2019一整年的筆電出貨量也只有約1476萬台,第六名的Asus,一整年也只有約1447萬台,也就是說這幾年內,個人電腦市場足足減少了超過Acer一整年的個人電腦出貨量,眾人在競爭越來越小的餅,價格也越來越低,以筆電為核心業務的Acer更是受衝擊,營收高峰在2010年是6291億元,到2019年只剩下2343億,股價更是一路下滑。

  1. iPhone還改變了遊戲產業。手游的興起,吸引了不少時間與注意力,連帶影響其他平台的遊戲銷售
  2. 還有電信產業,現在Line的朋友清單已經取代了手機的通訊錄吧?因為對親朋好友,很少人還會打電話了,更不用說眾多的手機app,各自顛覆了多少市場。
  3. 接下來,由於iPhone攝影的效果越來越好,也帶動許多素人影片拍攝者的興起,只要有手機,任何人都能拍出專業大片,家中都能成為攝影棚,有人說iPhone將會顛覆電視產業,你認為呢?
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圖/ 侯俊偉 攝影

你說iPhone是「故意」要顛覆這個產業的嗎?其實不是,他只是所到之處,吸納了許多場景,為了創造更多價值,一台手機整合了越來越多功能,因此不小心把單一功能的競爭者給取代掉了而已。這種競爭來自於巨頭的「整合」。

第二種競爭,來自於「相同用途的潛在競爭者」

上次討論的克雷頓‧克里斯汀生教授,提出了另一個理論「創新的用途理論」,解釋了潛在競爭者這回事。

你可能認為所謂的競爭者,就是跟你做類似產品的人,但其實競爭者,是能滿足類似「用途」的人,因此你要去問,客戶「雇用」這個產品,想解決什麼問題?獲得什麼進步?

他舉了一個很有名的例子,近年來中國泡麵銷量的跌幅巨大,一年少賣了好幾十億包泡麵,為什麼?

如果你問人們對泡麵的需求是什麼,很可能得到「更多口味」、「更便宜」、「更好吃」的答案,這就是泡麵這個產業專注的東西。

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圖/ Atip Kantajai via Shutterstock

但如果你問,人們「雇用」泡麵,是要完成什麼事?可能會聽到:「讓我方便快速吃飽,且能吃到熱熱湯湯鹹鹹的一餐」,當中國的餐飲外送市場爆發之後,消費者隨時拿起手機訂購,很快也能吃到熱熱湯湯鹹鹹的一餐,也就是消費者「雇用」泡麵的目的與情境,幾乎能被熱食外送取代,所以就大大打擊了泡麵市場。

所以說競爭者可能跟你完全不在同一個行業,只要他們能解決你顧客的問題,他們就是你的競爭者。在這個案例裡,泡麵的競爭者居然是餐飲外送業者。如果泡麵的製造廠商只把同樣生產泡麵的廠商當成競爭者,很容易就會努力研發更多種口味,或是加了調理包的泡麵,但這些差異化面對餐飲外送的崛起,完全沒有招架之力。

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第三種情況:效率較低但利潤豐厚的傳統產業,有機會用科技大幅增加效率

這篇文章的標題是,阿里巴巴怎麼會想做養豬生意?這是真實發生在中國市場的案例,巨頭紛紛投入「人工智慧養豬」的行業。

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圖/ Shutterstock

你覺得疑惑,是因為你心中的養豬生意,是靠傳統技術活,但如果阿里的技術,可以大幅優化這個產業的運作效率呢?

阿里投入養豬業,正是因為這個產業很龐大,中國是全世界最大的豬肉消費市場,阿里的AI技術,又能大幅優化許多傳統要靠人工或經驗判斷的事,取代傳統無效率的情況,輾壓既有的分散型養豬場,如果正好這個產業又夠大,有利可圖,就值得巨頭進入。

再強調一次,特徵是,運作無效率,利潤又龐大,就值得進去,你有沒有想到什麼例子?

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圖/ shutterstock

金融產業也有這樣的特徵,所以吸引很多科技巨頭跨入,發展金融科技,他們用全新的思維思考、重塑這個產業,傳統金融業只能靠政府的法條保護,你說Google為什麼要做支付,蘋果為什麼要做支付又做信用卡呢?

這可能就是下一個大幅震盪的產業。這中間當然會出現很多衝突與拉扯,這也是螞蟻金服前陣子爭議的由來,你到底是科技業,還是金融業呢?

總結幾種巨頭可能會不小心毀滅你的方法:巨頭整合、相同用途,不同產品的顛覆,還有這個產業無效率又太肥,就可能吸引巨頭進去顛覆了。

你也可以思考,個人的競爭優勢,也可能被技術顛覆,例如AI人工智慧,就有可能奪走你的工作,或是淘汰你正在做的行業,如果面對這樣的競爭,你有沒有因應的方法?可以跟大家分享。

責任編輯:郭昱彣

(本文由Evonne Tsai授權轉載自其Medium

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(觀點文章呈現多元意見,不代表《數位時代》的立場)

關鍵字: #Apple #iPhone
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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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