用勤快+效率,帶領甲骨文逆勢成長
用勤快+效率,帶領甲骨文逆勢成長
2003.03.01 | 人物

甲骨文比IBM、BEA更快更便宜!」今年開春以來,包括《時代》、《經濟學人》、美國《商業週刊》等全球各大雜誌,都可看到甲骨文斗大的廣告標題。白底加上紅色醒目的logo,再加上一個簡單、清楚的效能比較表格,甲骨文近2年來,就不斷用同樣的廣告版型,告訴市場大眾︰甲骨文的產品線,已成功從資料庫延伸到ERP與應用軟體平台的開發。
「應用軟體發展至今,又將回到大者恆大的基本邏輯,」台灣甲骨文總經理李紹唐分析。由於各種Internet應用軟體發展普遍,企業目前最需要的,是將原本各式的應用軟體整合在一起,他指出,甲骨文近年來產品線不斷拓展,就是希望在企業e化的浪潮中,提供客戶整套的服務,而不是讓客戶自己一個個買軟體、寫程式,在這趨勢下,「有能力主導市場的。將只剩能提供整合型服務的前兩大廠商。」
去年在台灣企業e化市場中,逆勢成長的甲骨文,除了產品線完整外,李紹唐更是其中關鍵。
在這兩年大環境不景氣,企業IT支出大幅縮水,一套動輒上千萬台幣的ERP,在成本的考量下,整體市場面臨萎縮。但2001年甲骨文在台灣總共賣出52套ERP,去年則成長至70套,「平均不到一星期賣出一套,」李紹唐驕傲地指出。

**帶來團體作戰的文化

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「設定目標、全力衝刺、追求突破,這是成功的不二法門,」李紹唐一語道破他的工作哲學。
這幾句看來再簡單不過的道理,卻是李紹唐跨入職場20年來,對自己、員工及客戶的唯一原則,而「設定目標、渴望成功」,則成了他外顯而出的人格特質。
2000年5月,李紹唐離開待了17年半的IBM,在眾人不甚看好下,出任台灣甲骨文總經理,但3年來,卻繳出一張漂亮的成績單。1999年.com風潮正盛,不少甲骨文的員工離職創業,當時的總經理何經華,也轉任宏道資訊亞太區總裁,幾個重要幹部跟著出走,台灣總經理並因此懸缺半年,「David(李紹唐的英文名字)當時是空降部隊,不少同業都等著看笑話,」一位台灣甲骨文的資深員工回憶。
李紹唐帶領甲骨文逆勢成長的故事,得要從他在IBM開始說起。
IBM是李紹唐大學畢業後的第一份工作,一待就是17年半,離開則是因為無法滿足當上大型外商總經理的自我目標。在IBM期間,李紹唐分別負責了製造、教育、中小企業、醫院、航空等領域的業務,並是台灣IBM第一位連續10年成為「百分俱樂部」的業務人員。優異的業務表現,讓李紹唐興起出任台灣IBM總經理的目標,但當他主動詢問當時總經理沈安石(後來出任IBM亞太區工商事業群副總裁),得知自己並不是接任人選的前三名,因而決定離開IBM,另闖一片天。
儘管離開,但他指出,IBM注重員工個人成長、凝聚向心力的企業文化,深深影響了他,並將此文化帶進甲骨文。結合他的業務專長,使得他特別重視團隊合作與員工自我成長,另一方面,對於客戶的反應,則用心傾聽。
在就任第一年,他就組織「用戶俱樂部」,並且每年召開一次,針對客戶的反應不斷改進;在每個專案中期,李紹唐就開始參與,針對導入內容及甲骨文可提供的支援,與客戶討論,「跑業務沒有天才,說穿了就是團隊作戰,並且讓客戶感覺我『業勤心誠』,」他說道。「最怕和David一起出差跑客戶,晚上都不用睡覺,」甲骨文的協力廠商艾爾法科技董事長桑梓強開玩笑說道,有一次和李紹唐去客戶位於中國的工廠,結果晚上兩人談到如何幫客戶順利導入,一聊就是晚上兩、三點。

**利用最有效率的方法

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這樣的誠意,客戶的感受最直接。由於ERP導入的關鍵,是將企業內部的流程再造,並藉由e化提高效率,但根據統計,ERP的案例中,約有一半最後以失敗收場,原因就在於ERP系統並無法滿足實際流程所需。所以,去年導入甲骨文ERP系統的建興,在導入前,將流程細節出成考題,要甲骨文的顧問做簡報,建興大中華區製造中心營運協理李勇陽指出,在李紹唐帶頭下,整個甲骨文團隊完全投入,很快就能進入狀況,「就像小學生般認真,是真心真意投入。」
帶領業務團隊最快了解客戶,與他找尋最有效率方法的個性有關。近2年來,李紹唐開始練習打高爾夫球,如今約有90桿實力,他的做法是先找教練,再練習揮桿,但真正上場次數不多。主要是在練習場自己練習,一次最多練習2盒,在每一次揮桿前,都仔細檢討、回想上一球打偏的原因,「打球不是靠蠻力,怎麼會有人一晚打個6、7盒,鐵定亂打,」他左手摀嘴,做了一個偷笑的表情指出,當他聽到身後有人這樣打高爾夫球的反應。
找尋有效率的方法達成目標,也應用在帶領甲骨文的員工上。李紹唐每個月會送一本經營管理方面的書給幹部,例如《A到A+》、《下一個社會》、《大象與跳蚤》等,另一方面針對員工個人的需要,鼓勵員工去上卡內基或EMBA,而針對中國熱潮,李紹唐目前也派了5名員工,前往中國協助當地的台商企業,目的都是希望員工自我成長,進而在工作上發揮。他指出,最令他自豪的一件事,就是這3年來,相較於競爭對手撤出台灣、裁員縮編,甲骨文始終維持在250名員工左右,流動率不到2%,「讓對的人在對的位置上盡情發揮。」
從不被看好到逆勢成長,李紹唐這一套設定目標、全力衝刺的哲學,帶領甲骨文在企業e化市場畫出一道亮眼的成長曲線,「在我的字典裡,就是『執行力』這三個字,」他清楚說出這3年身為外商總經理的關鍵。

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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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