想帶著財產「復活」的工程師,如何在沒網路的時代打造數位資產市場?
想帶著財產「復活」的工程師,如何在沒網路的時代打造數位資產市場?

美國經濟學家與未來學家菲利浦.薩林(Phillip Salin)住在一條百里道路的盡頭:從他站的任何地方開始,那條路會直直穿越地球的大氣層外側。

薩林畫出自帕羅奧圖(Palo lto)網路安全公司到近地軌道(注:Low Earth orbit,指太空載具距離地面較近的軌道)的軌跡,他在弧形科技公司的團隊(Arc echnologies,日後更名為Starstruck),實驗了以糖為原料的「火箭糖」(rocket candy)燃料,可用來發射較為平價的載具,資金來自蘋果電腦(Apple Computer)第一任執行長麥克.史考特(Michael Scott)。

然而,薩林不是航太工程師,而是有MBA 學位的經濟專家。他推崇以市場為本的奧地利經濟學學派大師海耶克(Friedrich Hayek),相信光靠市場的運作力量就能帶來改變。薩林認為,未來太空領域會面臨的挑戰中,最大的是一股比重力或金屬應變耐受度還要強的力量:配置不當的金錢。

薩林在國會委員會主張,太空梭太便宜了:成本獲得補助,以人為的方式壓低,導致火箭產業缺乏創業精神;而光是金錢的移動,就足以讓我們衝破重力井。他的證詞指出:「下一個重大的太空突破將會是經濟方面的突破。」。

薩林深受資訊市場吸引,對於金錢與知識的流通深深著迷— 金錢就是資訊,資訊就是金錢。

本文授權轉載自《數位貨幣烏托邦》第5章〈飛向宇宙,浩瀚无垠〉,八旗文化出版。

 Phil Salin 與佛烈德利赫·海耶克(Friedrich Hayek)與
菲利浦.薩林(Phillip Salin,圖左)與經濟學大師海耶克(Friedrich Hayek,圖右)。
圖/ Jim Epstein @jimepstein

比網際網路還早的數位烏托邦

1984年時,薩林的太空事業遇上了麻煩,於是他展開了自1970年代就在思考的計劃。

當時他一邊讀著經濟學家海耶克與哲學家卡爾.巴柏(Karl Popper)的著作,一邊著手研發「分時電腦系統」(time-sharing computer system):一種智慧財產權的數位市場。

薩林把這個系統命名為 「美國資訊交換平台」(American Information Exchange,縮寫為AMIX)。 他設想AMIX將會是一個園地,可以留存所有類型的腦力工作。

AMIX 提供的東西不僅僅只是資訊,而是答案:調查、市場分析、專利、樓層平面圖、電腦輔助設計( 注:Computer Aided Design, 簡稱CAD)透視圖、問題的解決方案、公式。薩林表示:「我們只是在試圖減少麻煩與交易成本,拿掉人不願意用知識交換獲利的障礙。」

為了達成目標,他們將必須替「資訊仲介」(informationbroker)這項新型職業打造拍賣與銷售系統,有個人檔案、評分、心得與市場管理者。他們需要平台來處理會計、發票、交易與支付,也需要全美各地都有跑著AMIX 自用軟體的個人電腦(就連充滿溢美之詞的報導,也提到那是個「笨重」的軟體),每台電腦都能撥接至Unix 伺服器。伺服器存放著各種主題、次主題與項目,範圍包含整個潛在的資訊產品服務的專門化世界。

科技記者達克.塞爾斯(Doc Searls)回憶,AMIX 團隊「嘗試從零開始建立線上服務」,打造出一整套客製版的網際網路日後將提供的基礎建設。「薩林必須創造自己的網際網路。」 然而,在解決那些問題之前,AMIX得先解釋為什麼數位資訊有價值。

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圖/ bucher-tax

可複製的數位位元,究竟有什麼價值?

1990年,艾絲特.戴森(Esther Dyson)簡單說明了反對的意見:「供需法則無法套用在幾乎能以零成本方式複製的產品上,例如資訊。」戴森當時的主業是產業記者,負責報導運算榮景,並提倡發展數位資訊市場。

這些潛在的完美「網路自由主義市場」(cyberlibertarian market)有一個問題,直接衝擊到薩林的核心商業計劃。戴森在文章中反覆提到AMIX,試著回答眾人對於數位媒體的價值反覆出現的質疑:「一旦建立,幾乎能以無成本的方式複製。」

1972年,替《全球型錄》(Whole Earth Access Catalog)等計劃撰稿的自由作家兼藝術行動者史都華.布萊德(StewartBrand)正在鑽研「電腦遊民」(computer bum)這個次文化。這群人沉迷寫程式,平日玩著早期的電子遊戲《太空戰爭!》(Spacewar!)。

布萊德明確地提出將類比媒體數位化的意涵:「既然大量的資訊能靠電腦數位化與傳輸,舉例來說,音樂研究人員可以在網路上以『基本上不失真』的方式交換(swap)錄音。唱片行要跟這個世界說再見了(現在式)。」

布萊德的用語有個重要的不當之處,也是我們今日依舊普遍誤用的語義:布萊德提到的音樂學者其實不是在「交換」錄音,不是在轉手來、轉手去;他們實際上是在製造(making)錄音。因為除非有刻意篩選、壓縮或改動,否則每一個副本(在你我的電腦上、存放於伺服器、在本機快取儲存、音樂播放裝置上)都是完美的位元對位元的複製。

運算與電信技術的20世紀史可說是一部傳真度(fidelity)的挑戰史,也是一部準確度與校正錯誤的奮鬥史:從電話線到無線電波,再到單一電腦靠線路傳輸執行儲存、處理與顯示功能, 透過不完美的媒體與有雜訊的頻道,想辦法儲存與傳輸完美的副本。

在開創複印機的全球年代,運算的複製能力(尤其是網路運算networked computing)可謂遠勝印刷與攝影。

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圖/ 截圖自Twitter

戴森在《富比世》(Forbes)的AMIX 專欄對頁,刊著全錄公司(Xerox)的全頁廣告, 慶祝全錄這間「文件公司」(The DocumentCompany)榮獲「國家品質獎」(National Quality Award):如同計算機先驅楚澤(Konrad Zuse)最早的電腦程式,將數位指令戳記於傳統的三五毫米電影膠片上,那則廣告完美並陳了兩種不同的媒體系統。

數個世紀以來,「智慧財產權」的概念不斷遭逢危機,而在這段時間,同樣的挑戰再度襲來;資訊為什麼寶貴?途徑、理由與方法是什麼,數位轉向替這個舊的問題帶來了新的答案。

在AMIX 的架構下,薩林深入淺出的答案帶有市場導向:數位資訊很珍貴,因為世人會付費。

誰知道哪個資訊?原因是什麼?「胡安的常識對於愛麗絲來說,是驚世的發現。」戴森在介紹AMIX概念的文章中寫道:「就讓市場來決定。」

然而,這個問題帶有更深層的問題。AMIX 確實是一個市場:一個數位資訊的交易與付費平台。「數位資訊」正在納入貨幣,也就是那個被支付的東西。那麼,是什麼讓數位市場的數位貨幣具備價值?

資訊以有辦法快速驗證的位元串形式傳輸與儲存,在不同帳戶間移動。這樣的機制使得貨幣是在最薄的本體論冰層上交易。

提莫西.C.梅(Timothy C. May, 提出《加密無政府主義者宣言》Crypto Anarchist Manifesto》的退休工程師)指出,你可以利用 隱寫技術(steganographic,隱藏數據中的部分數據) ,將數位貨幣的鉅款藏在一首歌或一張高解析度圖案的檔案裡,平凡的數位照片有可能承載著一輛裝甲車的現金。

帶著你的資產進入永生

然而,這筆現金和照片是一樣的,也碰上了相同的基本複製問題。

戴森依據兩點支持AMIX:首先,整體而言,數位資訊可以任意複製,但找到資訊的成本特別高;其次,最有價值的資訊往往不是隨處可見。這樣的論點要如何套用在我們稱為「貨幣」(money)的數位媒體上呢?

薩林沒能親眼見到日後的相關計劃,1991年12月,在AMIX 被電腦輔助設計公司Autodesk 收購後沒多久,他就因為肝癌與世長辭,享年41歲。薩林接受了「神經」手術,成為第59位接受「人體冷凍生命暫停控制技術」的人士—他的頭顱被取下,冷凍起來,等著在他期待的社會降臨後復活。他的大腦將會甦醒或是以數位的方式重建,身體則將被複製,或是用假體取代。

薩林和梅討論過這件事將帶來的問題:你如何帶著你的資產一起進入永生。

如果說要替太空梭訂出精確的價格不容易,在AMIX 進行人與人之間的安全交易支付也很難,那麼,要想像把錢送至不認識的未知未來,更是難上加難。等你「失去活力」(deanimated)後,你將被冰在亞利桑那州的冷凍槽裡,接著在未來以某種後人類的形式醒來。你要如何把錢交給日後的自己?

1993年,梅在談及「延時釋放密碼協定」(timed-releasecryptographic protocol)的備忘錄上提到,理論上訊息是可以加密的,可以設定成唯有過了一段時間或發生特定事件後才能讀取。

梅講到自己多年前和薩林討論時,兩人所談到的第一個使用案例:對於想安排自己在未來的某個時間點重生/復活的加密人士而言,「最重要的事是要把錢送進未來,同時要加以保護,不能被沒收或扣稅等等。」(10年後,維基解密的亞桑傑將接手這個密碼龐克清單上的問題,但目的是為了保護解密。)

那將是某種在未來也依舊會存在的銀行帳戶,而且還要獎勵替復活做出貢獻的人士:一旦數據解密,第一個讓帳戶持有人起死回生的團體將能獲得一筆事先承諾的獎金。對於薩林想創造的未來的資訊仲介來說,那將會是最大的勝利:一個讓系統創造者起死回身的定價系統。

本文授權轉載自《數位貨幣烏托邦》第5章〈飛向宇宙,浩瀚无垠〉,八旗文化出版。

責任編輯:張庭銉

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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

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