立陶宛不只送台灣疫苗,人口280萬的它還是FinTech強國!前IBM總經理如何卡位布局?
立陶宛不只送台灣疫苗,人口280萬的它還是FinTech強國!前IBM總經理如何卡位布局?
2021.11.25 | 區塊鏈

波羅的海三國之一的立陶宛,除了送台灣新冠疫苗,也在國際上力挺台灣,今年11月,外交部宣布設立「駐立陶宛台灣代表處」,讓台立之間的關係來到歷年最佳。

多數台灣人不曾去過立陶宛,對這個人口只有280萬的小國,認識並不多。其實,立陶宛經濟表現相當出色,在金融科技領域表現更是傑出。

根據國際貨幣基金(IMF)數據,在受疫情肆虐的2020年,立陶宛經濟成長率,僅小幅衰減0.8%,相較於其他歐盟國家平均下降了6.7%,所受到的影響非常細微。今年的經濟成長率,若達到預估的4.4%,將是歐洲地區的前段班。

人口僅280萬,立陶宛為何是金融科技強國?

立陶宛跟台灣很像,國土面積小、缺乏天然資源,但由於地理位置靠海,並擁有不凍港克萊佩達港(Klaipėda),成為中東歐交通樞紐,許多貨物都會經過這裡轉運,有60%的GDP(國內生產毛額)來自貿易。

曾任IBM大中華區技術支援部總經理的葉緯,四年前到香港IBS Holding任職時,因為工作需要,開始跟立陶宛的金融科技產業有接觸。他觀察,由於近年電商的普及,帶動國際貿易的蓬勃發展,立陶宛政府透過國家政策,大力發展金融科技(FinTech)產業,無路是政策、法規,近年都大幅開放,產業環境相當友善。

2016年,歐洲央行(ECB)推出EMI金融牌照(Electronic Money Institution)政策,這是一個類似於網路銀行的牌照,不過不能從事貸款(放款)業務。取得這張牌照後,就等於拿到進入歐洲大門的門票,可以在歐盟市場提供服務,在當時,英國、立陶宛是兩個最積極推動的國家,發出數量最多的EMI牌照。

根據立陶宛投資署的數據,目前境內有多達230家金融科技公司,涵蓋領域括:電子支付、網路銀行、保險科技及區塊鏈等等,已經成為歐盟內,頗具規模的金融科技重鎮。

陌生國度立陶宛,背後有哪些機會和難題?

葉緯就曾在立陶宛申請過EMI牌照,因此,對當地的產業生態相當熟悉。他認為,立陶宛所位處的中東歐地區,未來10年將成為下一個新興市場,這次跟立陶宛互設辦事處,立陶宛企業局就看好跟台灣在雷射、生物科技、資訊科技、人工智慧、資訊安全、綠色能源、食品產業等領域的合作,加上中東歐內陸國家的貿易產品,都需要透過立陶宛當轉口站,若能夠卡位,將成為在美國、中國外,台灣外銷的另一大出海口。

葉緯
曾任IBM大中華區技術支援部總經理的葉緯,去年在立陶宛,成立金融科技新創Fortress Factoring。
圖/ 葉緯

「但(中東歐市場)台灣是非常陌生的」,葉緯表示,一直以來台商在中東歐的數量非常少,「99%的台灣人跟立陶宛是互不認識的,要做生意會非常辛苦」,像是沒有台灣的金融機構,在立陶宛設立分支機構,貿易過程中的金流處理,或是台商要到立陶宛找尋銀行擔保,都會是難題。

搭起台立之間「信任」橋梁

嗅到機會的葉緯,2020年開始燃起了創業的念頭,在立陶宛創立Fortress Factoring,提供台灣與中東歐市場的應收帳款承銷(Factoring)服務。

「信任」是國際貿易非常重要的基石,舉例來說,台灣A公司,想跟立陶宛當地的木材商B購買一批原木進口到台灣。A公司會擔心收不到貨、B公司則會擔心收不到錢。

一般情況下,雙方會找金融機構協助擔保金流,但立陶宛沒有台灣金融機構設分行,Fortress Factoring提供的服務,是替中小企業應收帳款做擔保。簡單來說,就是當B出貨給A時,Fortress Factoring會向B擔保A會付錢,好處是,B的債權獲得擔保,之後若A要取得融資也會更容易。

也就是說,Fortress Factoring的服務,可以提供兩國貿易之間「信任」的橋樑;同時,也能幫中小企業累積信用,讓他們之後跟當地的銀行貸款更容易。

同時也導入區塊鏈技術,將雙方貿易的單據、買賣合約、貨運單等資料,全部都儲存在區塊鏈上,增加使用Fortress Factoring服務的雙方,彼此間的信任度,日後若不幸有商有糾紛,也可以使用區塊鏈上的資料,作為仲裁的證據。

兩大優勢,放眼歐洲市場

葉緯表示,Fortress Factoring想要服務的客戶包括在台灣、立陶宛之間貿易的進出口商、買家與賣家等,他認為背後有兩項優勢,是其他競爭者所沒有的。首先,是葉緯自己對台灣、立陶宛兩地之間的金融、產業狀況都很熟悉,可以跟台灣的銀行取得合作;第二,是導入區塊鏈技術的應用。

即便未來有一天,台立之間經貿往來更緊密,葉緯認為Fortress Factoring也不會被銀行完全取代掉,而是可以跟銀行成為合作夥伴,在區塊鏈基礎上,扮演「強化信任」的角色。

金融科技、電動車,是未來10年極具發展潛力的兩大產業,台灣都有機會參與其中。葉緯認為,金融科技很棒的一件事,就是具備網路原生的特性,發展不受國界限制。

以歐洲市場來說,看的是整個歐盟,「除了市場大,看的東西也比較國際化。」此外,歐盟的法規以嚴謹著稱,如果能夠在歐盟達到牌照、通過最嚴酷的考驗,那麼,往後去到任何市場發展,都會容易許多。

未來的目標,Fortress Factoring會以立陶宛為基礎,朝服務中東歐貿易門戶的規模發展,「先到歐洲拿牌照,再走到全世界去,是我最正確的選擇。」回顧四年創業路,這是葉緯最深刻的感想。

責任編輯:錢玉紘

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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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