昔日同袍英特爾CEO季辛格站台!宏碁陳俊聖透露投入疫苗抗原研發,春季發表會還端出哪5道大菜?
昔日同袍英特爾CEO季辛格站台!宏碁陳俊聖透露投入疫苗抗原研發,春季發表會還端出哪5道大菜?

宏碁搶在Computex展前舉行next@acer發表會,董事長陳俊聖端出滿滿乾貨,最吸睛的,莫過於在發表會最終,邀請到他的老戰友:英特爾執行長Pat Gelsinger (基辛格)出場,基辛格除強調跟宏碁的長期關係,也不忘趁機宣揚IDM2.0生意,強調會在晶圓代工扮演關鍵角色。

「我們只有一個地球,宏碁將跟夥伴一起共創一個更綠色的明天!」陳俊聖在發表會上多數時間都以自然原野與宇宙星球為背景,宣揚地球環保永續概念,除宣佈加入RE100組織、推出Earthion永續平台,承諾2025年時產品線將有20~30%使用回收材料,2035年將100%用再生能源;第二大創舉是針對創作者跟工程應用發表SpatialLabs 裸視3D立體技術,第三則在電競Predator品牌下發表5G網通周邊,推出電競路由器及傳輸器。

宏碁 季辛格
英特爾季辛格首度幫宏碁站台,出席新品發表會,也顯示出跟昔日舊同袍陳俊聖的交情。
圖/ acer
陳俊聖
陳俊聖此次主持新品發表會背景以宇宙及地球荒原為主,宣示永續環保意念。
圖/ 宏碁官網

Earthion永續平台邀供應鏈加入,合推Vero環保筆電

在環保議題上,宏碁率先發表利用綠能及永續材料開發的Aspire Vero,是由Earthion平台上推出的第一款產品,除機身及鍵帽塑膠材質大量採用回收(PCR)塑料製作,減少20%碳排放,包裝也全面使用環保設計,外盒以80%~85%的再生紙漿製成,電源轉換器上的塑膠保護套也以紙製品代替。此外,保護袋及鍵盤與螢幕間的隔離膜,也由100%工業再生塑料製成。

宏碁過去的環保努力行動也不少,2020年宏碁全線筆記型電腦包裝都以再生紙為主,共節省8,750公斤的紙漿,並減少2,000萬個塑膠袋使用。宏碁企業內部回收活動總計回收50公噸以上的舊電池,並經過重新製造成新的電池。

宏碁回收材料承諾.jpg
宏碁目標2025年使用2~3成回收材料生產產品。
圖/ acer

今年宏碁則進一步推出Earthion平台,期望納入合作夥伴及供應商,未來持續推出永續環保產品,陳俊聖透露目前已經獲得友達、仁寶、群創、廣達4家主力供應商的相挺,他也感性喊話「每決定都是由選擇來的。」期待未來有更多合作夥伴加入宏碁Earthion永續平台,也呼籲同業推出回收材料製筆電。

陳俊聖指出,集團內其實有上百家成員,要達成100%再生能源承諾,未來有3個方式:1.節能減碳,2.買綠電,但成本也會提高3.自己發電。後者就是太陽能發電,目前全球分公司屋頂可以放的都放了,也已在龍潭的6場域設立發電廠。

對於歐盟2023年將上路的碳關稅,陳俊聖表示早已經知道並在進行,目前集團排碳量都有計算,也努力要求供應商揭露碳排放量,已經從自身到供應鏈兩層的要求。

裸視3D懸浮技術,導入創作者電腦平台

在創作者筆電ConceptD電腦上,宏碁也出奇招,宣佈支援SpatialLabs 裸眼懸浮3D技術,搭配光學眼球追蹤、顯示器及生物感應技術,提供使用者直覺的3D體驗。透過SpatialLabs技術,2D螢幕顯示的畫面內容可轉換為3D呈現,甚至不需戴特殊眼鏡即能裸視看到作品浮現在螢幕前,以360度視角檢視創作作品。

宏碁3D裸視.jpg
宏碁宣佈創作者筆電ConceptD支援SpatialLabs 裸眼懸浮3D技術,搭配光學眼球追蹤、顯示器及生物感應技術,使用者可以有裸視3D懸浮體驗。
圖/ acer

「這不是假3D,是會浮出來的!」陳俊聖接受訪問時透露,其實3D裸眼技術其實已經存在10幾年,SpatialLabs技術研發也已很久,但現在能有所突破,關鍵是1.半導體包括CPU與GPU渲染能力變好,2.此次導入眼球追蹤技術,由於3D效果是利用兩眼睛看到視角差異建立圖像深度,產生3D效果出來,透過追蹤眼球角度,可以讓兩顆GPU能呈現圖案給兩個眼球觀看,藉電腦圖像處理技術整合左右眼所見的影像疊合模擬產生立體效果。

宏碁也趁機推出ConceptD SpatialLabs概念筆電開發者計畫,鼓勵開發者申請,陳俊聖指出,主要是3D裸視應用內容還不多,所以號召創作者投入,現階段應用預期以工程及內容創作者為主,電競要出現裸視3D懸浮應用時間則更要晚一點,「會有!多久?可能還要好幾年。」他預測。

電競產品線跨入網通,5G必須插旗!

宏碁第三個大動作是再延伸Predator產品線,宣佈推出全新周邊配件:Predator Connect X5 5G CPE 路由器、Predator Connect D5 5G 傳輸器及Predator Cestus 335 電競滑鼠。陳俊聖指出,宏碁跟英特爾合作推出全球第一款支援Intel Killer的5G CPE路由器,讓玩家在外用電競筆電上網也不卡頓,也不必分享5G手機熱點,消耗手機電力。

陳俊聖指出,宏碁從電腦規模優勢去做路由器是有優勢的,為建立長期多元生意,宏碁勢必要在5G領域有一席之地,而5G應用最成熟的,就是電競。

宏碁5G電競周邊.jpg
宏碁宣佈電競產品線Predator跨入5G周邊產品。
圖/ acer

在Chromebook上,宏碁也延伸產品陣仗,首度業界第一台17吋螢幕超大Chromebook。

而在集團成員中海伯特是以維修3C為主要業務,陳俊聖指出,國際有Electronics right to repair的信念,讓電器二次再生,不必把家裡陳舊的電腦扔掉,海伯特可以提供升級整修服務,讓家電有第二生命。

最後談到台灣疫情,陳俊聖指出,宏碁內部盤點能量後,3天就做出1萬元有找筆電方案,現在也觀察到國內疫苗能量不足的問題,期望在醫療領域貢獻心力。

投入疫苗研發分析,期望誘發T細胞抗原

陳俊聖指出,宏碁聚焦醫療影像判讀,強調人工智慧醫療,藉此改善醫療品質,目前集團共取得3張FDA及兩張TFDA執照,後者第一張是先前AI判讀糖尿病患者黃斑部病變,已獲得台灣幾十個院所使用,並取得泰國許可,現在其他國家也在申請中。

第二張TFDA是遠距醫療系統,利用本來的通訊軟體連上醫療影像,將看診過程全程錄影,並能將核磁共振及超音波等影像連上,線上看診,他透露近期疫情猖獗,醫院詢問度高,也已有醫療院所使用中,也正在申請其他國家FDA中。

至於生物醫學研究,陳俊聖坦言宏碁也持續做基礎研究,主要是癌症免疫細胞治療研究好幾年,DNA、RNA領域也有做努力,都是基礎類研究,

宏碁
宏碁的裸視3D懸浮創作者筆電預期以設計或工程人士會先運用,圖為運用此技術呈現心臟的立體圖案,宏碁在醫療也投入頗多。
圖/ 宏碁官網

陳俊聖指出,最近發現台灣在做疫苗部分的能量可以多加把勁,所以宏碁會在DNA分析上努力,期望對台灣疫苗產業有貢獻。

他解釋,宏碁的DNA分析是從癌症免疫治療上以人工智慧研發衍生出來,因為這些病毒確診的人,身體會有兩個反應,首先免疫細胞在一確診後,是會反應起來,做自我保護,其次身體T細胞會反應起來去殺死受感染病毒。

他指出,所有人都有免疫細胞,但T細胞又稱殺手細胞,在重症的人身上殺手細胞很少,難以去消滅病毒及受感染細胞,但輕症者T細胞量很高,重症者T細胞沒反應沒辦法自己消滅病毒,宏碁努力去看如何驅動(誘發)T細胞抗原的努力。

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COVID-19讓宏碁發現台灣疫苗量能不夠,將投入持續研發。
圖/ Moderna 維基百科

他透露,宏碁正跟三軍總醫院及國防醫學院合作,這個T細胞誘發技術有機會商轉,「但不會是COVID-19疫苗,肺炎已來不及,但宏碁會做一個研發的平台,在誘發抗原預測上做努力,其他病毒疫苗有機會預測或研發生產,未來機會非常多。」他表示,不論RNA疫苗、或DNA疫苗都有機會。

陳俊聖指出,目前集團已有20個以上「小虎隊」成員,未來不再叫小金雞,改叫小虎隊稱呼子公司,除會持續收購跟投資半導體,未來也會陸續有新事業出現,目前他每兩週也會跟新事業體開CEO圓桌會議,

關鍵字: #宏碁 #陳俊聖
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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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