新變種病毒Omicron可怕嗎?你該知道的5件事
新變種病毒Omicron可怕嗎?你該知道的5件事
2021.11.27 |

COVID-19新變種病毒Omicron引起國際關注,科學家憂心其傳播力可能造成疫情雪上加霜,適逢歲末跨國人潮移動高峰,各國紛紛祭出入境限制防堵。究竟Omicron有什麼特性?對疫苗效力有何衝擊?

● Omicron何時出現

「華爾街日報」報導,世衛(WHO)稱初步證據顯示Omicron變種應是11月9日首度被測得,有鑑南非過去兩週確診暴增,新變種很可能比現有其他COVID-19各株更易傳染。南非上週的新增確診較前一週翻倍。

「紐約時報」指出,世衛在南非科學家揭露消息僅兩天後,就把最新變種歸類為最高等級的「亟需關注變異」,前一個被列為最高等級的正是目前肆虐全球的Delta變異株。

COVID-19
疫苗能對應新變種病毒株嗎?
圖/ 數位時代

世衛召開緊急會議後發聲明警告,初步證據顯示COVID-19痊癒者再次感染這株最新變種的風險不低,並延續之前用希臘字母為各變異株取名的做法,將這株最新變種命名為Omicron。

● 為何可怕

南非科學家稱最新變種是COVID-19病毒的「演化大躍進」。Omicron變種有異常多的約50項突變,包含棘蛋白的30多種變異。冠狀病毒藉棘蛋白附著人類細胞,當前的各種COVID-19疫苗也是鎖定病毒的棘蛋白。

紐時指出棘蛋白突變尤令人擔憂,因為無論痊癒後或是接種疫苗所產生的抗體,抵抗病毒時主要是識別和鎖定棘蛋白。

「華盛頓郵報」報導,賀勤森癌症研究中心(Fred Hutchinson Cancer Research Center)病毒學家布倫(Jesse Bloom)做過掃描試驗後覺得,Omicron的其中3項突變,恐讓它能躲過痊癒或打疫苗產生的抗體。

科學家們擔心這恐意味Omicron更易傳播、更能躲過人體的免疫系統,並拉低疫苗效果。

● 全球股市顫慄 各國紛祭出新旅禁

紐時指出,在英國昨晚暫停近日到過南非及其周邊幾個鄰國的人士入境後,以色列、新加坡、美、加乃至整個歐盟紛紛跟進。與先前的旅禁相同,各國只允許本國公民和有永久居留權者在病毒篩檢陰性才能返國,有些國家在人員抵達後還需做額外篩檢與隔離。

隨著出現最新變種與旅禁的消息傳出,全球股市與油價大受震動,對疫情恐再次重創經濟的擔憂浮現。標普500指數(S&P 500 Index)今下跌2.3%,是今年2月以來最大跌幅,歐股則出現3%到5%不等的跌勢,美國的指標油品與期貨重挫13%,歐洲也跌11%。

● 唯一好消息:特定PCR即能測出

世衛和各國科學家仍審慎以待,畢竟目前對Omicron變異株所知甚少,也不確定屆時的危害會否如目前所擔心的嚴重。南非科學家是24日才向外界宣布Omicron株的存在,相關確診都是最近3週才出現,數目相對仍少。

向外界揭露這次最新變種的南非病毒學家德奧里維拉(Tulio de Oliveira)說:「若非得找好消息,應該就是這株變種可透過一種特定PCR測得。」這代表負責診斷的實驗室能很快確認檢體是否為Omicron,不用去分析整個病毒基因序列。

此外,南非科學家與衛生官員表示,目前看不出Omicron確診患者有出現與感染其他病毒株不同的症狀,目前也沒有跡象顯示Omicron會導致身體出現更嚴重的病變。

● 疫苗效果不致歸零 戴好口罩仍是上策

華郵指出,專家認為即便Omicron會削弱疫苗效果,但疫苗提供的保護力不可能歸零。

布倫說:「我的預期是Omicron株的突變,並不會完全躲過或抵消痊癒或打疫苗所產生的中和抗體。但無論這株新變種會否擴散,我都建議人們還是要竭盡所能避免染疫機會。能做的事很多,打疫苗、戴好口罩都是。」

口罩、工作.jpg
口罩仍是防疫最基本有效作法。
圖/ xframe

紐時引述不具名的政府官員透露,美國政府已在與疫苗製造商就可能不得不重新配製疫苗以應對最新變種病毒展開協商。但首先科學家們得確定現有疫苗對 Omicron的效果確實較差,這個過程預計需費時數週以上。

輝瑞(Pfizer)/BioNTech方面表示,如果確認最新變種能躲過疫苗,預計約100天內就能研發出針對Omicron的疫苗改良版,但另需時間獲得藥政機關核准。

莫德納(Moderna)今天表示,他們會盡速推出針對Omicron的加強針,也會從正參與研發改良版疫苗的臨床受試者抽血檢測,看看目前針對另兩款變異株所研發的改良版對Omicron株有無效果,因為彼此之間的突變相似。

傳播力強,但重症風險低

南非出現最新COVID-19變種病毒Omicron受關注,國內專家說,變異株看似傳播力強,但感染後不見得會增加重症風險,但一切仍待觀察,呼籲未接種疫苗民眾應盡快打疫苗。

世界衛生組織(WHO)26日宣布,近期發現的COVID-19(2019冠狀病毒疾病)新病毒株B.1.1.529為一種令人關注的變異體,將它命名為Omicron。可能需數週時間完成對Omicron研究,以查明在傳染、嚴重性,以及對疫苗、檢測和治療上是否帶來任何改變。

中研院生醫所兼任研究員何美鄉今天告訴中央社記者,Omicron是11月才發現的新型變異株,目前資訊還不夠完整,但透過國際間的病例大致可看出幾項特徵。

何美鄉說,Omicron出現短短數週已在南非造成一波流行,其中一個省份確診個案中更有75%都染此變異株,但卻沒有報導指出重症個案大增,顯示此變異株看似傳播力強,但感染後不見得會增加重症風險。

林口長庚醫院病毒室主任施信如表示,Omicron變種病毒確實已經出現擴散,且可看得出來COVID-19病毒更適應人群傳播,但近期非洲流行病學觀察據點增加,早期發現Omicron變種病毒,疫情可控性隨之提高。

施信如說,面對Omicron變種病毒,需多加注意其傳播力、免疫逃脫及毒性,尤其重症及死亡值得繼續觀察。但她也提到,即使後續更完整的資料能證明Omicron變種病毒免疫逃脫強,也不一定會取代現有的主要流行株最早在印度發現的Delta,成為全球主流病毒。

施信如舉例說明,最早在哥倫比亞發現的Mu變異株,在今年11月終於有正式文獻證實其免疫逃脫超過以前普遍認為免疫逃脫最強的最早在南非發現的Beta變異株,但由於全球即刻執行完善邊境圍堵政策,Mu變異株僅在哥倫比亞造成大規模疫情,沒有成為新的全球主流病毒。

施信如重申,還不至於急於將Omicron變種病毒冠上大魔王稱號;但值得注意的是,何美鄉指出,此變異株感染的對象大多是25歲以下年輕族群,也是國內疫苗完整接種率最低的族群。

何美鄉說,隨COVID-19病毒持續變異,抗體也隨之改變,民眾即便接種疫苗,仍可能感染最早在印度發現的Delta變異株,顯示避免感染的保護效果降低,但感染後大多是輕症,重症率大幅下降,顯示疫苗對於重症保護效果相當顯著。

迎戰Omicron變異株,何美鄉說,目前邊境管理已相當嚴格,呼籲還沒接種疫苗的民眾應盡快打疫苗,因為打過疫苗的人還是可能在無症狀、輕症的狀況下持續傳播病毒,恐讓沒打過疫苗的人身處染疫險境。

何美鄉也提到,新的變異株Omicron一定是先前某個變異株的後裔,國內病毒專家應儘速,有助於制定疫苗及防疫對策;施信如則表示,以過去國內防疫經驗,難免可能會出現零星社區疫情,呼籲民眾參與大型聚會或搭乘大眾交通工具應落實防疫規範。

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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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