通路為王
通路為王
2002.12.01 | 科技

通路稱王的時代,真的來了!看統一超商,如何以3000個門市串聯網路、郵購、宅配和大哥大,滲入餐飲、銀行、旅遊、與教科書市場。看富邦集團,加快投資台哥大、遊戲橘子,完成「百萬用戶級通路」布局。過去,我們說:生活的改變引發通路革命,從現在起,我們將看到:通路霸主帶來巨大的生活革命。
回顧今年的排行榜,「通路」似乎是最耀眼的明星。
今年7月,美國《財星》雜誌依據年營收排行全球500大企業。排名第一的不是英特爾,不是微軟,是美國最大的零售通路業者威名百貨(Wal-Mart)。自2000年擠下艾克森美孚石油(Exxon Mobil)後,這已是連續第二年威名百貨蟬聯冠軍寶座。
今年3月《富比士》雜誌出爐的全美400大富豪排行榜,前10名得主中,威名百貨創辦人山姆‧華頓(Sam Walton)後裔共五人,均以188億美元並列第四。
而上月25日出刊的美國《商業週刊》,以收入、銷售成長率、利潤、股東報酬等為指標,公布全球今年上半年的IT百強排名,結果可能更令你大吃一驚。
台灣排名最前者,不是台積電,不是鴻海,而是資訊通路廠商——聯強國際。從去年的排名113,今年年中的排名60,到現在的全球第四名,聯強的黑馬姿態,讓「通路」成了台灣第一。

**最貼近消費者的末稍神經

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十年河東十年河西,風水真是輪流轉。當科技股身上的亮麗袍子,因景氣下滑而蒙塵時,就開在你家附近轉角的通路商,鈔票卻穩穩地進了他們口袋。特別是在供給大於需求的年代,由於通路商是與消費者第一線面對面接觸的末稍神經,製造商為了去化過剩產能,倚賴通路程度更甚以往。
不止聯強、威名百貨,看看今年台灣上市櫃中幾檔廣義的「通路概念股」,在不景氣時節,成績同樣亮眼無比。還記得數月前引爆的油價大戰嗎?其中有兩家油品通路商前3季營收成長率都相當驚人,全國加油站為31.3%,北基加油站則是29.1%,成長率都約3成左右。
而展店數逼近1300家的全家便利商店,規模雖居於老二,成長卻明顯高過龍頭,前3季營收成長為21.2%,上半年由於營收與獲利都超越原訂目標,今年已正式調高財測。此外,居房地產通路商角色的信義房屋,前3季營收成長率則有42.2%,每股稅前盈餘為3.92;而另一家以經營醫療器材等專業市場為導向的通路商博登,每股稅前盈餘為3.42元,前3季營收成長率更高達62.1%。

**角色多元,以複合刺激成長

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羅格斯(Rutgers)管理學院教授班奈德特‧緹南(Bernadette Tiernan),曾以「任何擁有多種來源,由多種元素組成」的Hybrid這個字,說明實體通路朝虛擬進軍成為多通路企業(Hybrid Comapny)時,將產生極大力量。緹南認為,由實體出發的企業,由於擁有高知名度以及與顧客實質接觸的經驗,朝多通路進軍時,遠比由虛擬轉進實體店面勝算更高。同時,佛斯特(Forrest)研究中心在一份「結合實體虛擬(Mixing Bricks with Clicks)」的報告中也指出,有8成的零售商,計畫在店內加裝如Kiosk類型的公共數位資訊設備。
開始發光發熱的通路商,為什麼能在不景氣年代獨占鰲頭?他們的經營方式又帶給其他產業什麼啟示?
這裡,我們就不能不提到總店數已超過3千家,把超商角色經營得爐火純青的通路王7-ELEVEN,以及念茲在茲於擴展實體通路,但卻同時也透過投資,進入電信與線上遊戲產業試水溫的富邦金控。
對已是通路的7-ELEVEN來說,「複合」概念早已成為刺激成長的重要元素。別以為它只是賺買進賣出的轉手錢,「我們要做社區服務中心,」總經理徐重仁說,在銷售中融入家庭與歡樂因子,是他們長遠的目標。既要做好「好鄰居」的服務角色,瓦斯費、電話費?他們代收;想替孩子買參考書?7-ELEVEN將貴子弟學校用什麼版本課本調查得清清楚楚,你只要到店取書即可;想吃新鮮的帝王蟹?他們代訂並送貨到府;更別提他們還在店裡放台自動櫃員機,搖身一變當起無人小銀行,以及與中華電信合作,直接傳手機簡訊賣減肥餐的多通路行銷策略。

**從實體分行到直接上門

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資策會資深產業分析師童啟晟,以國外發展情況指出,其實許多金融業者已隱隱察覺,未來他們的競爭對手,不再只限於傳統金融同業,更大的潛在競爭者,可能會出現在超商、電信領域。如國內的超商代收服務是其一,而在韓國,電信公司與網咖業者合作,電信業者提供加值服務,以扣點方式介入金流是其二。
由此觀察,即使國內已有不少銀行與電信產業合作,共同發行電信聯名卡,但「既競爭又合作,可說是未來金融業與電信業的態勢,」童啟晟說。
當便利超商可成為小銀行,電信業也可能搶奪金流大餅時,銀行業者的思維又如何?這裡,富邦金控對「通路」的思考,似乎也同樣朝「最後一哩(the last mile)」精髓推進。
目前各家金控業者均戮力爭取分行通路,但富邦即使將台北銀行納入旗下,實體通路點也不過179家,再加上自動化設備250台,影響力畢竟還是不如數以千計的連鎖便利超商。但很早就在集團內力行交叉行銷的富邦,除了透過直效行銷公司做資源整合,同時以實體、電話等各種通路提高金融商品銷售力外,透過轉投資台灣大哥大與遊戲橘子,一腳踩入另外兩個同樣以「百萬人次」計算的電信與線上遊戲產業。這三種均以個人消費者為對象的產業中,一旦靠著資料採礦(Data Mining)累積對消費者習性的瞭解,可激發的能量恐怕更為深遠。
套句富邦直效行銷總經理林啟峰所說:「現在的銷售通路愈來愈Blending(混合),」再對照7-ELEVEN總經理徐重仁對店內銷售產品的「複合」概念——混合與多元,或許是讓通路業者大放異彩的重要元素吧!

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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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