人生第一次叛逆帶她闖進嘻哈殿堂!金曲新人?te壞特如何脫下白袍踏上音樂路?
人生第一次叛逆帶她闖進嘻哈殿堂!金曲新人?te壞特如何脫下白袍踏上音樂路?

站在夢想與現實的十字路口,金曲新人獎得主?te壞特決定為自己勇敢一次,脫下人人稱羨的白袍,衝破舊有體制,闖出她的音樂路。

受訪時,「?te壞特」正趴在推拿床上整脊,她說罪魁禍首是參加金曲獎,腳上那雙鞋根10公分的粉紅色皮靴,「跟太高了,我隔天起床發現膝蓋、脊椎都動不了。」她邊說邊哀號,一旁不時傳來要她別亂動的警告聲。

2019年6月,?te壞特在YouTube上以單曲《Cazzo》初試啼聲,3個月後發表讓她走紅的單曲《睡不著》,渾厚的聲線配上隨興的Lo-Fi曲風,馬上招來一批粉絲,兩個月內就突破20萬次點閱。聽她的歌,像是在啤酒裡游泳,順著她的慵懶嗓音慢慢向下沉,再被流暢旋律輕輕捧起,沉醉得不知不覺。

愜意紓壓的Lo-Fi Hip-Hop已經是歐美音樂市場的熱門曲風,在華語歌壇中卻不常見,?te壞特的首張專輯《A Bedroom of One's Own》就以 「華語圈首張Chillhop樂風專輯」 作宣傳,凸顯這類音樂在台灣的稀缺。而她夾雜英、台、華三種語言的創作,不僅補足華語市場的Lo-Fi Hip-Hop空白,也一舉奪下金曲獎第32屆最佳新人獎。

歌是紅了,但外界對這位連藝名都難念的創作歌手一無所知,因為人稱「神祕歌姬」的?te壞特,總以一頂大帽子半掩面,不願揭露真實姓名。直到今年初,她的真面目才因狗仔跟拍而曝光;而她沒有氣急敗壞,反倒大方在社群網站上秀出正臉生活照示人。

懷特
圖/ ?te懷特 instagram

Lo-Fi、Chillhop : 前者為low fidelity(低傳音),以較低階的錄音設備製作音樂,產生一種隨興而自由的音樂風格。後者為融合爵士(jazz)與嘻哈(hip hop),加入電子與古典元素,而衍伸出的一種新音樂概念。

乖乖牌的唯一叛逆:大3休學「找自己」意外獲音樂救贖

帽簷底下,?te壞特是今年剛從醫學系畢業的新鮮人,清秀臉龐還留著學生的青澀。取名「?te壞特」,是刻意以顏色為名,向她的偶像、同樣入圍本屆新人獎的YELLOW黃宣致敬;選擇white,也呼應她曾身穿白袍擔任外科實習醫師的身分。

提到與黃宣的競爭中勝出,?te壞特謙虛地說:「評審可能覺得我比較菜才頒給我,黃宣已經超過新人,是男歌手等級。」

?te懷特
圖/ ?te懷特 Instagram

從醫院走進歌壇,?te壞特其實還沒完全適應,就像頒獎典禮上穿了不合腳的鞋,雖然光鮮亮麗,卻讓她隱隱作痛。一度隱姓埋名、用誇張帽子遮住面容,就是希望能將私生活與演藝圈活動劃分開來,在現實生活裡繼續當個平凡的實習醫師。

「醫院的圈子很小,我希望可以保有原本的自由。在醫院,我就是小妹,醫師要我幹嘛就去,但做音樂是會被看見、要當焦點的,我才希望身分能分開。」她認份低調,不想惹人注目

但完成實習醫師訓練、取得醫學士學位後,她決定不再身兼二職,先給自己幾年時間,全力投入創作。「可以的話,我希望未來都可以用音樂過生活,只要可以滿足基本開銷就好。」她說。

從小成績就好的?te壞特,高中讀的是第一志願新竹女中。父母要她做什麼,她從不反抗,連申請大學的志願卡都是由爸爸代填,「我對未來沒有任何想像,我根本不知道他最後幫我報名了哪些科系。」標準乖乖牌的她,也因父親協助下,「自然而然」進入國防醫學院醫學系。

這樣的成長經歷,在一般人眼中或許是人生勝利組,但她總是為了不知道自己喜歡什麼、想要什麼而迷惘焦慮,連去圖書館借書,都只是為了把考試作文寫好,才選人文小說來讀。「我就是超乖的那種學生,什麼事都只是照著大人說的去做。」

雖然一路朝著「當醫師」這個象徵成功的人生目標順利前進,但長期以來的無條件配合,像在她體內慢慢長大的毒瘤,終於在升大3那年爆發。

「我不開心、不快樂,我覺得被什麼東西困住,沒有辦法繼續了。」 醫學系大3的課業負擔比前兩年更重、考試特別多,而日復一日困在同樣的課程裡、卻缺乏興趣支撐的她,再也無法扛著他人的期待前進,做出人生第一次叛逆的決定:主動休學。 「綁住我的就是自己的心態,我只好先停下來,去找自己。」 她回憶。

父母對她休學的態度是: 「要找自己?可以,但要自己想辦法養活自己。」 而她也沒有退縮,利用這個機會,把從小就想嘗試但沒機會接觸的工作,全都做一輪。她早上在咖啡廳泡飲料,下午去蛋糕店切甜點,晚上到錄音室幫人跑腿買便當,一天兼作3份工,負擔起生活。

停下來找自己的那1年,她找到了音樂。精確來說,應該是音樂重新找上她。

把音樂當出口唱出生活無奈、現實與理想的拉扯

「我從小對聽的東西就比較敏感,音樂的能量很吸引我。」?te壞特回憶,小學時,每天一放學回家,她就把耳朵貼在CD播放器上,跟著爸媽聽張學友、周華健的唱片,感受每個音符的顫動。「那時我很小,但每個音都可以記起來、唱出來,我不敢說自己有天賦,但就是非常喜歡。」她回憶自己與音樂的淵源。

當年,她就曾央求父母讓她學鋼琴,但家中3個孩子的經濟壓力,讓父母無力供她上鋼琴課,只能到賣場買一台電子琴,讓她自己照著附贈的範例歌單與琴上的動態螢幕,自行摸索。她每天跟著一個個跳動的指令按琴鍵,竟也練成了《卡農》與《小步舞曲》。

這段與音樂的邂逅,隨著父母期待她專注課業而消逝;但休學那年,20歲的她除了打工,也想起那段美好記憶,主動報名吉他課,一圓兒時懷抱的音樂夢。

「吉他老師從原理開始教,帶我聽音樂、抓歌、練習耳朵與手指技巧。」那是她第一次真正接觸樂理,像是在弦與弦之間終於找到自己;加上在錄音室打工時,她把握機會觀察其他人配唱,開啟對演唱的好奇。有了基礎音樂知識、一把吉他與一副好歌喉,就是現在的?te壞特雛形。

懷特
圖/ ?te懷特 Instagram

休學1年後,她認份回到學校完成學業,試著在音樂與學業之間取得平衡,「但我沒有平衡好,所以延畢了。原本兩年的實習,因為我沒去跟診,花了3年才完成,醫學系總共念了9年。」

為?te壞特開啟音樂之門的吉他老師李琪賢一路看著她成長,坦言復學後,?te壞特經歷一段低潮,在專輯籌備與醫院實習的雙重壓力下,一度懷疑自己的能力。「她很喜歡音樂,但終究是體制內的學生,回到學校實習很累,也不知道專輯會不會成功,那時的她很徬徨。」李琪賢回憶,?te壞特甚至洩氣地傳訊息問他,「人活著到底要幹嘛?」

現在終於被金曲獎肯定,李琪賢替她開心,更翻出當時對話,吐露:「還好妳那時沒有想不開,不然現在就沒有壞特了,人生很好玩啦!」陪伴?te壞特度過低潮、與她亦師亦友的李琪賢,也期許她之後能向偶像黃宣看齊,朝編曲目標前進。

如今的她很慶幸有音樂當出口,過去在醫院值班,能量混沌,她靠寫歌把這些情緒排掉。在金曲頒獎典禮上表演的《Seh Ah Seh》,也是她在醫院實習時,漫無目的地做著同樣工作,百無聊賴下寫出的創作,正好唱出現代人對生活的無奈、現實與理想的拉扯,引來回響。

曾對未來毫不關心,雙手交出志願卡的女孩不在了,因為她已經藉由音樂,獨力撐起日子。?te壞特不排除未來繼續行醫的可能,但眼下決定先擱下穩定的收入,靠興趣過活,就算有夢殞的恐懼或穿錯鞋的不適,但就是這些真實感受,讓每個日子不再只是月曆上得過且過的空白方格,真的稱得上是生活。

本文授權轉載自:今周刊

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責任編輯:傅珮晴、蕭閔云

關鍵字: #文化創意產業
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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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