台灣逆勢上揚,科技實力No.2
台灣逆勢上揚,科技實力No.2
2003.07.01 |

在台灣漫天飛舞的政治口水戰之外,在世界另一個角落,有人正默默為這個遠東小島打分數。
今年2月世界經濟論壇(World Economic Forum)公佈的《2002-2003年全球競爭力報告》(The Global Competitive Report 2002-2003),台灣的「科技指標」(Technology Index)在全球排名第2(僅次於美國),比前一年上升2名;在過去一年全球經濟不景氣的漫漫長夜中,台灣的科技實力不但沒有退步,而且還逆勢上揚,表現令人驚艷。

**比成長競爭力,排名第3

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在這份報告中,哈佛大學教授薩許(Jeffrey Sachs)和華納(Andrew Warner)針對各國進行成長競爭力指標(Growth Competitive Index)研究,台灣由於在「科技指標」和「總體經濟指標」(Macroeconomic Environment Index)中表現突出,大幅抵銷了在公共機制指標上(Public Institution Index)的弱勢表現,使台灣在全球80個重要經濟體中,成長競爭力排名第3,「這份報告的結果回答了,當全球經濟開始步入復甦時,到底是哪些國家會優先回到持續發展的道路(sustained growth path),」世界經濟論壇負責全球競爭力評比計畫的科奈利(Peter Cornelius)開宗明義指出。

**比創新,排名第2

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「創新指標」(Innovation Subindex)和「資訊通訊科技指標」(ICT Subindex),是構成這份競爭力報告中「科技指標」的兩大要項。在代表企業和大學研發、國家科技創新、高等教育成就與專利註冊數目方面的「創新指標」,台灣名列全球第2,高於北歐的芬蘭和瑞典、工業強國日本與德國,以及同樣「小而美」的瑞士和以色列。而在計算網路使用、網路業者品質、政府資訊科技投資和網通基礎建設成果的「資訊通訊科技指標」方面,台灣在全球排名第10;在這項指標中,北歐的瑞典、冰島、芬蘭、丹麥與挪威都名列前茅,顯見波羅地海各國在通訊與網路基礎建設上的紮根工作。

**比網路使用成熟度,排名第9

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從世界經濟論壇的《2002-2003年全球資訊科技報告》(Global Information Technology Report 2002-2003)中,可以更清楚看出台灣在基礎建設方面的強項和弱項。這份報告所定義的國家「網路成熟指標」(Network Readiness Index),是代表一國在科技與通訊上的運用嫻熟度,今年由孕育諾基亞的芬蘭奪下冠軍寶座,一舉超越美國;台灣在這項指標評比中全球排名第9,也比前一年的第15名大幅進步6名。
仔細檢查細項,讓台灣大幅加分的主要因素,包括成熟的資訊產業群聚、撥接網路使用者比率、政府部門對資訊科技的投入和採購、網際網路使用者的比率和企業對資訊科技的接納度。
但另一方面,包括無線網路和寬頻連結的可獲得度(Availability)、家庭在科技產品上的支出、線上付費系統發展的低落、企業使用電子郵件溝通的程度、資訊科技法律的不成熟、法律制定機構的無效率和表現不佳的軟體產業,都是阻礙台灣向上提升的原因。

**比專利數,排名第4

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而在重要的智慧財產權累積方面,台灣的追趕速度也愈來愈快。根據美國專利與商標署統計,2001年台灣在美國(是全世界對智慧財產權保護最完整的國家,在美國所申請的專利數目,可視為一國的創新關鍵指標)所獲得的實用專利(Utility Patent)數目高居全球第4,共有5371項;以總數來看,排在台灣之前的,都是智慧財產權保障機制完整、重視專利行之有年的先進國家,包括美國、日本和德國。包括鴻海精密、台積電和聯電幾家台灣科技標竿,都積極在美國申請相關專利。
將國家的人口要素納進來看,台灣也是所有小國中「人均知識能量」最高的,每百萬人獲得專利數目僅次於美國與日本,也排在其他小國瑞士、以色列和芬蘭之前。更重要的是,仔細觀察過去10年來台灣每年在美國獲得的專利,不管是總數目或所佔比率,都呈現穩定上升的趨勢,從1992年的1.03%,提高到2001年的3.23%,「過去台灣的專利多半集中在半導體,」經濟部技術處處長黃重球表示,「但未來台灣的專利成長,將會來自通訊、材料和生物科技領域。」

**總和科技實力,世界第2

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科技實力全球排名第2,是遲來的肯定,但更該保持警惕。台灣要在資訊通訊基礎建設上奮進,應該把北歐各國視為典範(尤其是《數位時代雙週》曾以封面故事報導過的芬蘭),同時提升軟體產業的國際化程度,加強企業在資訊傳遞和電子商務方面的應用。想要保持整體國家的成長動力,倚靠的是持續不懈地辛勤耕耘;看看世界對台灣豎起大拇指的稱讚,台灣不該有灰心喪志的理由,更沒有蹉跎徬徨的時間──只有繼續追趕,有朝一日,我們才能在這場國際科技競爭力的比賽中奪冠。

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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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