台灣CEO都在煩惱什麼?KPMG調查:供應鏈風險第一名
台灣CEO都在煩惱什麼?KPMG調查:供應鏈風險第一名

時序進入年底,一轉眼2021年到了尾聲,疫情、經濟、塞港都是全球需要共同面對的問題,身為企業的執行長(CEO),如何在危機下做出正確決策,以及看懂未來趨勢,是關鍵且重要的。

CEO們都在煩惱些什麼呢?

根據KPMG安侯建業聯合會計師事務所發表的《2021台灣CEO前瞻大調查》,影響台灣企業的風險共有五大類,分別是:供應鏈風險(28%)、數位網路安全(24%)、新興/顛覆性科技風險(14%)、環境氣候變遷 (10%)、企業營運風險 (10%)。

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圖/ KPMG

KPMG安侯建業執行長曾國禓認為,經歷一年半的疫情影響後,CEO在面對疫情的起伏,已經都能有所應對,高階管理者都知道,企業無法掌控新冠病毒能否完全根除,但可確定的是,企業必需調適其策略與營運方向,才能在變動當中穩住陣腳以保有市場地位。

CEO們最擔心供應鏈風險

值得注意的事,在上述的企業風險類別中,「供應鏈風險」更從去年的第三大風險中,躍升成為第一大。

KPMG安侯建業主席于紀隆分析,疫情爆發前,因中美貿易戰等地緣政治影響所驅動的短鍊化趨勢,在疫情爆發後,各國重視要產業面臨斷料的問題,再加上生產線因為疫情停工丶國際運輸塞港甚至邊境封鎖等影響,全球供應鏈遇到前所未有的挑戰。

而台灣在全球供應鏈具有舉足輕重的角色,策略布局也需因應這類的不確定性因素,來持續做調整,因此台灣CEO視供應鏈風險為其第一大風險。

遠距辦公,資安成關鍵議題

于紀隆也提到,過去五年來,數位網路安全風險一直都在前五大風險排行內,經歷疫情爆發後的影響,台灣CEO對於資訊安全更顯關注;特別在嚴峻的防疫時期,許多日常工作與活動,都轉到線上進行。

今年五月台灣疫情升三級,多數企業大規模採用遠距辦公模式,資安威脅增加。近年來,不只是台灣許多科技大廠、金融機構遭駭,全球企業隨著雲端運算、大數據、AI、5G等數位科技的導入與應用增加,資訊安全已成為眾所矚目的關鍵議題。

根據KPMG調查,高達82%台灣CEO表示面對資安攻擊已做好完善的準備,相較於全球 (58%)跟亞太區 (71%)的CEO來說,信心程度高出許多。

KPMG董事總經理謝昀澤表示,這顯示近年來台灣企業的數位化速度快,因此許多CEO已意識到網路安全的重要性,也即早布局內外部資安機制。

謝昀澤說,隨著疫情,企業實施遠距工作必須提前做好網路安全、資訊安全與營運持續的投資與規劃。經營者與管理者必須特別關注內、外網路之介接與縱深防禦管理,針對允許遠端連線的設備考量建置零信任(Zero Trust)的資安防護架構,強調異常存取行為的監控與告警,並且注重端點的安全使用與違規通報。

極端氣候影響經濟,ESG風險成主流

新冠疫情持續於各地延燒,加上氣候變化造成的災難也很多,進一步影響全球經濟成長動能,ESG無疑成為關鍵主流。

在調查報告中,台灣(82%)、全球(68%)及亞太區(71%)CEO認為,ESG風險正對企業的長期成長與價值構成極大的威脅。世界經濟論壇(WEF)2021年1月公布最新全球風險排名,傳染性疾病傳播風險從去年排名第十更竄升全球風險之首,種種ESG風險皆可能造成資產損失,甚至面臨全球供應鏈斷鏈危機。

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圖/ KPMG

KPMG永續發展顧問董事總經理黃正忠說,對企業來說圖「利」,在商言商天經地義。但利變了,必須從自私的小利到永續的大利才能人人可活。世界經濟論壇的新報告給商界圖大利的建言,從企業使命、董事會ESG永續策略與真實價值、利害關係人議合、ESG KPIs到誠信透明。因此從調查結果,更是反映出未來必須更向低碳永續靠攏的門道。

未來十年:數位敏捷力是關鍵

數位化,是近年來企業在競爭激烈市場中,搶得一席之地的重要關鍵因素。92%的台灣CEO認為,他們應主動發展應用顛覆性科技技術,以先發制人之姿,避免被競爭者顛覆。

面對顛覆性科技,82%台灣CEO都以正面待之,認為是機會而非威脅,全球(76%)與亞太區 (81%)CEO,也以積極的態度來面對新興科技所帶來的商機。

KPMG數位創新營運長賴偉晏表示,儘管Covid-19 戰役尚未結束,但從這次的CEO大調查,看到了全球高階管理者人定勝天的信心。

有超過60% CEO對未來景氣感到樂觀。同時,多數經理人也表示數位優先(Digital First)將是未來企業發展重點,賴偉晏認為,未來企業推動數位的重要關鍵將會是以人為本,型塑未來工作模式、加速投入創新科技,協助員工數位賦能以及尋求新的生態圈夥伴等三大敏捷力。

他說,過去儘管許多企業都有提出Digital First的策略方向,邁向2022,以人為本(People first)的數位敏捷力(Digital Agility),將是企業未來十年成長的關鍵能力。

責任編輯:高敬原

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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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