QB House
QB House
2002.11.15 | 科技

今年4月,日本連鎖理髮店QB House(Q是Quick,快速;B是Barber,理髮),在新加坡金融重鎮萊佛士坊(Raffles Place)開設了首家海外分店。怪的是,它要什麼沒什麼:不設計髮型、不染髮,連頭都不肯幫你洗。
因為,正如QB House的口號「Just Cut」所宣誓的,它只想專心做好一件事──理髮,而且標榜「只要10分鐘」。
「10分鐘」看來沒什麼了不起,但對於只想理髮,其他「什麼都不想要」的顧客而言,卻是再貼心不過。想想你上回理髮排了多久的隊?理完頭髮,你翻爛了幾本八卦雜誌?

**合理品質+合理價格

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一般理髮店的服務主要有4項:剪頭髮、洗頭、刮鬍子、打理髮型。
「一般理髮店這樣平均都得花上4000日圓。即使不排隊,少說也要40分鐘。我們省去其他非核心服務,10分鐘幫你理好頭髮,而且只收1000日圓,」母公司QBNet的高級主管守屋貴指出。
由於只要10分鐘,不但忙碌的上班族可以在回家時順路理個髮,就連原本不屬目標客群,只想剪個頭髮的粉領族、主婦與學生,也經常光顧。
一位媽媽開心的表示,讓3個孩子理髮,原本得花費上萬日圓,而且一理就是2、3個小時,現在「不但只要3000日圓,而且半小時內絕對搞定。」
有計程車司機表示,省下來的時間,他可以好好睡個午覺;一位快遞送貨員則說:「我可以趁送貨空檔溜班理個髮,不像以前還要動用寶貴的假日。」
「我們雖然便宜,但顧客週轉率很高。一家店每天只要來50到60人,損益就兩平了,」出身財務與企劃的現任社長荒木孝司指出。生意最好的是池袋車站裡的分店,每天有200人次,再度光顧的客人有8成。
自1996年11月在銀座開設1號店以來,由於品質與價格的合理搭配,6年來,QB House的直營與加盟店共計已達154家,年營業額逼近40億日圓。分店遍及車站、百貨公司、住宅區、超市、商務旅館等,未來還預計進駐機場、公家機關、高速公路休息站等地。
今年4月起,新加坡也開了3家「10元星幣,10分鐘理髮」的分店,價格不到其他業者的一半。
如果說顧客分為「想悠閒享受所有服務」與「極其忙碌,只想剪頭髮」兩大類,QB House無疑已成功區隔出後者的市場。這樣的想法在早趨成熟,只剩下「代修指甲」、「染髮」等少數還可以差異化競爭的理容業來說,深具顛覆性。

**理容業的生手革命家

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這也是因為現任會長小西國義在創辦該公司以前,是個「只碰過鼻毛剪」的門外漢,才能從典型理容業者想不到的角度思考。
「如果我趕時間,只想理完髮就走,他們錢還是照收,」原本從事醫療器材買賣的小西國義說起當時因為一點不滿,而決定自己開店的心路歷程,「我想到10分鐘理髮,只收1/4費用的點子,因為洗髮、修鬍子,都可以自己來,而理髮不行。」
市調結果獲得34%的接受度後,抱著「失敗也無妨」的心態,當年已經55歲的小西國義以生手革命家之姿一頭栽進理容業。
據他研判,除了椅子外,只要有電源、鏡子、剪刀,就能開店;而洗髮台、吹風機、熱水設備,到洗髮精、潤絲精、指甲剪與修鬍工具,全都不需要。只有6至10坪大小的店面,因而得以擺上3至6張理髮椅,提升坪效。
由於只管理髮,QB House的理髮椅改良自柏青哥店的座椅即可,成本不到10萬日圓,是業界傾斜式座椅的1成。更特別的是,店內不設電話與收銀機,「又接電話,又收錢找錢,時間與效率就浪費了,」守屋貴表示。
QB House以票卡代替收費,把「備妥千圓鈔票」的工作「外包」給顧客自己負責,請他們先在只收千圓鈔票的售票機購買票卡即可,快速又衛生。「不找零的機型,只要1成的成本,」守屋貴再次點出省錢秘訣。
顧客與營業管理系統也是一絕。等候椅都裝有感知器,只要有人坐下超過6秒,就會自動記錄,傳送到店門外的「3色號誌燈」,讓路過者掌握店內狀況。綠燈亮,表示馬上可剪;黃燈亮,表示最多需等5分鐘;紅燈亮,表示最多需等10分鐘,一目瞭然。

**既重e化,也講衛生

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理髮座椅內建的感知器與售票機與總部電腦連了線,前者記錄顧客人數,後者記錄營業額,店長可以上網連到總部,察看每天的營業狀況,相當e化。
QB House還自行開發了一種「空氣洗淨器」(Air Washer)。理髮師會在最後30秒拿起座位前方有如吸塵器的管狀器具,將客人頭皮、頸部與耳際的髮屑清除乾淨。「感覺上比洗頭還舒爽,」一位常客滿意的表示。
還有2項很衛生的作法:毛巾以寶特瓶回收的不織布製成,成本20日圓,每次用後即丟;成本2日圓的梳子則在理完髮後送顧客當禮物。地面上的頭髮一掃,就能收到座椅下方的收納空間裏,比掛滿毛巾、滿地髮屑的理髮店乾淨太多。
面對後起者的模仿,小西國義不以為意地說:「敵人多多益善。我們做了而有人模仿,總比只懂得一味模仿別人來得好。」
QB House預計在2004年公開上市,於2007年達成1000家分店的夢想,而且要進軍台灣、韓國、香港、中國與歐美市場。
如果哪天發現巷口的理髮店換上QB House的招牌,可別忘了一試「10分鐘理髮」的幸福感!

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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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