比貝佐斯早9天！維珍銀河創辦人布蘭森正式上太空，抵達宇宙邊緣向下一代激勵喊話|數位時代 BusinessNext

致力降低太空旅行門檻，維珍銀河要讓人人都有機會造訪宇宙

從升空到再次回到地表，整趟太空旅行用時不到1個小時，卻是維珍銀河首度成功載運複數乘客升空。今年6月下旬，維珍銀河才正式獲得美國聯邦航空總署批准，獲得商業太空飛行的經營執照。

儘管布蘭森7月初才突襲宣佈將於11日展開太空旅行、甚至將預定搭乘的排程提前，他在行前否認和貝佐斯較勁「看誰先升空」，並祝福貝佐斯能夠一切順利，期待他在體驗過太空旅行後，分享他的這段旅程。

除了載運創辦人布蘭森上太空外，這次飛行也是維珍銀河重要的測試，他們計畫2022年要對外推出商業太空旅行服務，預計今年下半年還有兩趟飛行測試。

布蘭森在結束太空旅行後表示，「我們的目標是降低進入太空的門檻。我寫在太空服內的使命是，為了我的孫子……還有當代的無數民眾，將太空旅行從遙不可及的夢想，化為現實。」

在當今各家致力太空旅行的企業中，維珍銀河提供的太空旅行服務門檻最低，一張機票價格只要20萬至25萬美元之間，目前已有逾600人預定了他們的太空之旅，其中不乏小賈斯丁、女神卡卡、湯姆．漢克斯等影視名人。

在走到這一步前，維珍銀河足足歷經了17年的歲月。維珍銀河成立於2004年，最初布蘭森預計2007年太空旅行就能成行，然而太空船的初期開發進度卻遭遇延宕、難產，成立10年第一架太空船企業號（VSS Enterprise）才實際搭載火箭引擎進行飛行測試。

然而2014年，企業號（VSS Enterprise）進行第四次飛行測試時卻發生意外墜毀，釀成駕駛員一死一重傷的慘劇，維珍銀河遭遇外界的嚴厲批評，也因此沈寂了一段時間，直到2018年新太空船企業號的成功試飛，才再次回到大眾的目光下。

為了讓無法負擔25萬美元機票的民眾，也有機會體驗太空旅行，維珍銀河也跟慈善基金會CAF America進行合作，將從捐款民眾中抽出兩位幸運兒，在未來的航班中免費提供兩個座位。

太空旅行接連展開，貝佐斯20日將成下一位旅客

太空旅行在2021年正如火如荼地展開，在布蘭森造訪太空之後，貝佐斯旗下藍色起源（Blue Origin）也即將於7月20日展開首次載客飛行，由於貝佐斯本人計畫同行，這趟旅程的票價在競標中達到2,800萬美元驚人價格，另外貝佐斯胞弟馬克、82歲美國女性飛行員馮克（Mary Wallace Funk）也都是這趟旅行的乘客。

貝佐斯也在Instagram上，恭賀布蘭森順利展開太空旅行，並聲稱他已經等不及加入他們的行列了。藍色起源提供的太空旅行服務，和維珍銀河同樣屬於價格比較親民的次軌道飛行，不會實際進入地球軌道當中，更像是一場觸及宇宙的雲霄飛車，不過藍色起源尚未公佈未來提供商業服務的票價。

緊接著，Inspiration4計畫於9月後展開太空飛行任務，富豪艾薩克曼（Jared Isaacman）將與他的3位船員搭乘SpaceX天龍號飛船，執行一場平民太空任務；而日本富豪前澤友作也規劃於今年12月，搭乘俄羅斯聯盟號造訪國際太空站，展開為期12天的太空之旅。

7月11日

太空旅遊公司維珍銀河創辦人理查德．布蘭森（Richard Branson）將於台灣時間7月11日深夜與其他5人一起進行太空之旅，若他順利成功，會比他對手藍色起源創辦人貝佐斯Jeff Bezos早9天起飛。

這位70歲長者將展開他的私人宇宙航程，為的是確保服務品質夠好，他表示希望能確認提供與眾不同的客戶體驗。「是時候將我的夢想轉為現實」，他將搭乘VSS Unity飛往近太空邊緣處，展開一段無重力體驗，這趟旅行剛好是他71歲大壽前一週，同行5人稱為22小組，因為這是這款太空飛機第22次飛行。

VSS Unity已經有4趟載人航程，第一次是2019年。維珍銀河的太空飛機將以音速三倍半的速度進入次軌道，最高距離地表約36萬英尺高度，「我一直是個夢想家，我母親教導我用不放棄，要向星星伸出手。」他在Twitter上說。

已有十幾位創始宇宙航行員買票要參加2022年的太空之旅，Namira Salim是其中一位，她已經等待15年，期望成為巴基斯坦第一位上太空的人。

「正向改變這個世界，我們是這個新產業的先鋒！將為開創21世紀的飛行器，為所有人開啟宇宙機會，永遠改變這個世界！」布蘭森說，夢想讓大家都能前往太空是一件事，而另一個難能可貴的是，有一組團隊能合力讓這個夢想成真。

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。

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。

「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

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比貝佐斯早9天！維珍銀河創辦人布蘭森正式上太空，抵達宇宙邊緣向下一代激勵喊話

7月12日更新