一個月6000萬生意,讓你想不到
一個月6000萬生意,讓你想不到
2003.01.15 | 人物

要說網路回春,網路家庭(PC home Online)是台灣.com中最戲劇性的轉折例子。
在1999年,它和奇摩站(Kimo,已於2000年併入Yahoo!)是台灣「身價」最高的入口網站(portal),會員數雖成長飛快,但營收卻只有「橫幅廣告」(banner)帶來的區區一年3000萬,如果沒有經過上市來驅動經營模式的轉變,營收根本無法支持愈來愈多免費用戶的服務(免費郵箱、硬碟、相簿、聊天室都需要花成本再投資)。美國網路股崩盤後,Nasdaq上市大門關閉,總經理李宏麟開始思考:「要用什麼方法讓公司營運下去?」
幸運的是,網路家庭最早放棄對橫幅廣告的依賴,跨向改良式電子商務。「每天有幾百萬雙眼球在這經過,但得要想個方法讓他們付錢,」李宏麟指出:「最好的方法就是EC,但是我們得做一種沒有後台倉庫的電子商務,因為物流不是我們專長。」他所謂的改良式,也就是和策略供貨商做「資訊流+金流」與「物流」的分工,網路家庭充分運用網路傳遞豐富資訊的本事,挑選最流行的商品來販售,一方面商品去化快、一方面銷售毛利也較高。而為了將自由懶散的portal組織轉向到嚴謹紀律的電子商務,李宏麟由筆記型電腦大廠廣達找來了後勤高手謝振豊擔任副總經理,把公司徹底改頭換面。

做最有效的通路

雖然起步的2000年營收只有2.4億元新台幣,但到了2002年底PC home Online整體營收已達到6億元,平均每年成長55%,其中的電子商務部門最是銳不可當,由2000年的7千萬到2002年的4億,整整成長4.8倍。照這個數字成長下去,網路家庭除了在去年首度獲利,明年的營收還可望再翻一倍(2003年每月電子商務營收目標一億元)。
兩年下來,由賣雜誌到賣PC,由賣手機到時尚圍巾,電子商務的轉向過程可不是一帆風順,網路家庭可是透過各種商品的揣摩嘗試,才慢慢練出了勝利方程式。
「我們試著做『最有效』的通路,」2年前升任營運長的謝振豊解釋,以前製造生產商跟消費者間有大盤、中盤等中界商,而每一個角色會轉嫁成本到消費者身上,「售價往往變成生產報價的2倍,」謝振豊以過去在廣達賣筆記型電腦的經驗說,「我們讓銷售鏈縮短,使生產、消費雙方都得到合理利潤或售價。」而要真能互惠,關鍵則是能在最流行的熱頭上,辨別哪些是潛在暢銷商品,而且還能夠找到第一手的生產者供貨。
以最近在網路家庭上熱賣的Burberry圍巾為例,就是產品經理石榮瀅直接跟英國Burberry工廠接洽取貨,省去盤商代理商等流程,一條台灣百貨公司專櫃要賣1萬元的圍巾,網路家庭要價只要3500元,一上線的3星期內便賣出500條。「企業永遠要記住一件事情:物美價廉,」網路家庭營運長謝振豊說:「即使是.com也一樣。」他不諱言從《王永慶奮鬥史》一書得到很多啟發,並以此作為經營電子商務的大原則。

**找對敏感的採買者

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從「物美」角度來看,說來容易做來難,關鍵是找對「敏感的採買者」。網路家庭編制有5位產品經理,分別負責資訊商品、女性生活用品、流行精品及書籍等產品開發,務求讓消費者永遠能獲得「新鮮事」。資策會分析師林世懿就說,網路家庭賣的產品都很「炫」,連她自己都忍不住下單購買,像是美容保養品牌Burt's Bee、檜木桶等等。「產品開發能力,是網路家庭強項之一,」網路家庭行銷總監林文欽說,公司要求網站上每月都得推出新產品,甚至可以星期一主打保養品,星期三推新款數位相機。以美容保養品Dr.Sha為例,這個曾在台灣毫無名氣的保養品牌,就在同事們的慧眼下,成為網路家庭的明星產品——半年內賣最好的前5名產品,帶進5000萬台幣的營收,而去年熱銷數量第一名的「電氣面膜」產品就賣掉5000瓶(單價2400元),消費者的回購率(第一次買完後又再續買)還達到83%。
那麼,產品經理如何在眾多品牌中發掘Dr.Sha?美容生活類產品經理石榮瀅原本想賣大眾熟知品牌,但四處拜訪得到反應卻是冷淡的拒絕:「PC home不是做電腦的嗎,怎麼也來賣化妝品?」石榮瀅便把主意轉向台灣尚未引進的品牌,多方探訪下,她在雜誌上看到一篇關於Dr.Sha(原是日本皮膚科專用產品,後來被香港某家美容沙龍採購引進香港,並在網站上提供下單訂貨服務)報導,發現許多藝人如日本松雪泰子、香港張曼玉等都使用過。「女性可能不知道『活膚酵母精華』(Pitera)是什麼,如果訴求張曼玉也用過,自然受到注意,」林文欽解釋,找到產品後,石榮瀅再以e-mail、banner等自家資源大打廣告,後來趁著《壹週刊》報導Dr.Sha產品,順勢將產品知名度推到高點(像是把新聞頭條換成「壹週刊推薦明星美容保養品」等字樣)。有了Dr.Sha成功經驗,現在各大女性保養品牌也回頭找網路家庭做生意。

**直達工廠取得最低進貨價

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至於「價廉」部份,網路家庭採取「直達工廠」策略,取得最低進貨價。而這個策略果真讓資訊產品單月營收從300萬跳到2000萬。「資訊產品是標準規格,到最後只能跟同業拼價錢,」資訊類產品經理洪千琇以「小藍鯨」(結合錄音筆、MP3、及128MB隨身碟等複合功能產品)為例,就是由蒙華科技直接供貨,以3890元的價格賣掉2000支(佔蒙華出貨量的10%)。「產品要賣得好,還要有千奇百變的行銷作為,激發市場動感,」林文欽說,「預購」、「限量」、「清倉」等動作,都能挑動消費者心理,但只有網路家庭用得恰到好處。連上PChome網路家庭購物網頁,一連串如「全國最低誰人甲我比」、「年關難過賠錢賣」等激情字眼跳入眼裡,充分刺激購物慾望,也令人會心一笑。「標語很棒,才會吸引人來看,」曾在廣告公司工作的林文欽要求:文案要新奇,最好能跟時事結合,還要有「俗」味才行,「網路是大眾化媒體,如果寫太高深,誰看得懂?最好還能取悅到消費者,」林文欽解釋。
2000年網路泡沫時,離開廣達加入網路家庭的謝振豊,曾以《jack》一書做為制度建立的標竿(包括規定上班時間,設立考績審核),讓網路家庭保持體力捱過黑暗,現在他則是要主管寫《天下第一店》(美國Wal-Mart百貨老闆Sam Walton的創業自傳)讀後心得,為日後發展綜合性商場打地基。
一向只抓大方向的總經理李宏麟,只要偶爾走過看看謝振豊的書架,心情應該放鬆不少,兩個創業家不灰心的故事,拯救了一家.com,以及台灣.com的無限潛能……。

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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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