另類ViewSonic,要給全世界好看!
另類ViewSonic,要給全世界好看!
2003.03.15 | 科技

2003年,全世界看好中國資訊市場復甦的一年。二月底,北京冰雪還未消融,刺骨冷風中混著燒煤的氣味,離市場旺季還早得很,優派(ViewSonic)便搶著推出兩款「世界第一」新產品。
在北京五星級飯店的新聞發佈會上,電影「星際大戰」配樂響起,乾冰、雷射的襯托下,全世界第一部920萬畫素液晶顯示器,緩緩升起,同時出場的,還有世界第一部第四代16:9寬螢幕數位LCD電視。
主角是產品,然而,中國記者們更關心的卻是策略:「ViewSonic要在2004年成為中國LCD顯示器的第一名,但2002年顯示器市場排名還在十名之外,排名在前的廠商,例如三星和明基,都有自己生產基地為後盾,你們要怎麼辦到?」
不只明年要做到「中國第一」,向來只賣顯示器的優派還有大志向。去年一口氣推出Tablet PC平板電腦、無線顯示器Smart Display、PDA,現在是液晶螢幕電視,接下來還有Next TV(連接所有數位影音周邊與遊戲機),以及和微軟合作的手機Smart Phone。那個架勢,就是要一統「螢幕概念商品」的江山,口袋裡裝的、家裡擺的、工作用的,只要在趨勢浪頭上、「有螢幕」的產品,優派都想掛上ViewSonic三隻豔麗胡錦鳥的標誌。
「當大家都還在討論、爭取掌握last mile(最後一哩),ViewSonic要掌握的,已經是last meter(最後一公尺),」優派總裁朱家良沒有慷慨激昂的宣示、只帶著慣有平靜的微笑:「Display(顯示裝置)就是last meter時代中的核心,從3吋到300吋,都是我們的天下。」

**ViewSonic=Display

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如果你喜歡研究企業管理,一定不能錯過優派這個特別的個案。
做為一個資訊周邊廠商,優派的成長模式,迥異於台灣廠商。它不像以電腦連接裝置起家的鴻海,追求多元資訊產品的大規模代工,優派從出生的那一天(1987年成立於美國加州胡桃木市),就「不事生產」,專注於掌握品牌與行銷的核心能力,將所有能外包的,全都外包出去。
優派也不像同以顯示器起家、自創品牌的明基,用多元的產品線一起拱出一個品牌的綜效──從顯示器、電腦、數位相機到手機,在去年以前,ViewSonic就是顯示器,甚至直到現在,ViewSonic也僅只等於Display。
優派更不像大多數靠行銷起家的企業,有了品牌、行銷能力和規模,便上下左右延伸,從製造、代理到物流,不放過價值鏈上每一段附加價值的商機。仔細研究起來,優派更像戴爾電腦一些(麥可‧戴爾正是朱家良最推崇的企業經營者),雖然沒有創出獨步全球的營運模式,但對於領域的專注程度、品牌維持的高度,卻有幾分相似。

**從PC Central到Display Central

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維持這樣的專注並不容易。
3年前,全球PC產業從10年高成長開始陷入停滯,另一方面,液晶螢幕逐漸取代映像管螢幕,而LCD面板價格漲跌劇烈,帶來不穩定的變數,「很長一段時間心裡也很迷惑,」朱家良回憶。
他仔細思索整個PC產業技術與人們應用的發展過程,發現:過去PC主要的機能集中在主機,但未來主機性能的差異日漸縮小,決定產品差異的關鍵,將是螢幕;過去人們的生活中,電視提供娛樂、而電腦用來工作,未來,工作與娛樂的機能將會整合在一起,而這個整合趨勢中的核心,也將是螢幕。
簡單地說,過去是一個主機配上一個螢幕,使用者得遷就電腦的位置;未來,一個主機加上幾個螢幕,使用者可以自由移動位置,每個角落都能看到、用到、享受到。「整個資訊產品應用,會從過去的PC Central,變成Display Central,」朱家良找到優派未來的出路:「消費者會透過我們,看到全世界!」
這個發現,讓優派得以繼續過去專注發展顯示裝置的路線。優派開始投資視覺影像技術研發中心(設於矽谷、台灣與上海),密切和英特爾與微軟合作,推出Tablet PC、無線顯示器、Smart Phone、數位影音中心(Digital Media Center)等新產品。過去以行銷見長的優派,開始擁有技術的領先,例如將顯示器畫素拉高到920萬(在此之前最高為230萬畫素),「過程中吃了很多苦頭,也累積很多技術。」朱家良說。

**「高水位」品牌策略

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在朱家良「專注」的經營哲學中,有兩個核心的思維,一個是「高水位」品牌策略,另一個則是合作的經營架構。
在發展出「Display Center」的核心策略之前,優派其實早已具有一定的品牌位置,在北美、歐洲許多國家都是顯示器的第一品牌,這個品牌資產可以輕易延伸到許多具市場規模的產品,但朱家良堅持只做新的高端產品,例如,他願意做Tablet PC而不願做筆記型電腦,做Smart Phone而不做一般手機,做數位影音中心而不做普通PC。
「經營品牌就像蓋水庫,水位要高,能量才會大,」朱家良舉起右手比畫著:「如果水庫蓋得不高,又讓水到處亂流(品牌應用於太龐雜的產品線),品牌不會產生力量。」
站定高位的品牌位置,優派以合作引進資源,為自己在價值鏈中創造一個巧妙而獨特的角色。
在技術這端,微軟、英特爾缺乏硬體終端產品,在生產這端,又有許多代工廠缺乏行銷通路,優派擁有通路與行銷的專長,讓它可以選擇並結合最佳的技術與製造夥伴,將這個高位品牌模式持續發展下去。
「其實,資訊產業製造的風險相當高。一個面板廠投資幾百億,一個規格切下去,市場反應不好,想改都來不及,」在回答中國媒體質疑優派沒有製造實力,何以能夠奪冠的問題時,朱家良分析:「但因為優派專注在行銷,沒有這個包袱,各種規格我們都可以試,也可以立刻修改,速度快、彈性大、庫存小,成功機率更高。」
朱家良曾經形容自己對市場的敏銳程度「像兔子一樣」,而這種快速掌握市場的彈性與速度,則源自優派始終讓自己放在一個「合作」的架構上。「生而合作」,優派這10多年來的經營邏輯始終沒有改變,從14年前朱家良帶著跟姊姊借來的10萬美元赴美創業開始,合作,讓朱家良將有限的資源用在刀口上,然後,合作讓他專注在自己最擅長的領域中,不斷地提升價值。

**專注帶來速度

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但對優派來說,「從Monitor到Display」的策略轉變,像是一場將籌碼押在未可知的生活形態變遷的豪賭。當家電和電腦的整合在一起,一方是產品生命週期長、高毛利的經營模式,一邊是產品汰換速度快、低毛利的經營模式,沒有人知道會撞擊出什麼新規則,
「答案也許每一年都變,贏家將是最先弄清楚的人,」朱家良自己也沒有答案,但他卻並不擔憂:「優派一向的business model就是追求limitation(限制)最少,因此,我們可以每一種可能性都賭,任何新規則都可以很快進入。」
還是同樣的哲學:專注,可以帶來速度。

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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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