Upgrade的重要、需要和必要
Upgrade的重要、需要和必要
2002.10.15 | 人物

雖然台北機會較多,但他得重新學習「認路」,還「被迫」賃屋住在新店偏遠的山區,邊數落著「阿扁上台,逼得他中年離鄉背井」所付出的調整成本,他幾乎撞上前面的台北市公車。
運匠的處境確實堪憐,但問題是換了別人當總統,他就可以在高雄過著幸福快樂的日子嗎?日本在10年內換了10位首相的例子告訴我們:我們現在碰到的經濟難題,顯然已經超越政治的範疇,單憑一位國家領導人的政策和才智,已經難以左右國家的命運。
我們現在的難題,就是「40年台灣成長經驗vs.全球化新社會」產生的新徬徨,是一種歷史經驗面對新社會的進退維谷,過去的運匠一天賺2000,現在只能賺900,很可能的原因是有100萬人去了大陸,而留下來的人呢,他們所屬企業正急遽承受毛利降低的痛苦,企業再也沒有錢來編列搭計程車的預算;而員工開始恐懼所得無法增加,寧願選擇便宜的公共交通工具。一環扣一環,這纏繞式的衰退,正由高雄的街道席捲向全世界,台灣哪一個政治人物有能力解開呢?
這就是「數位時代」別具特色的痛苦,當Internet把全世界連在一起,所有東西因高效率的世界分工,都變得便宜無比,連帶所有公司的獲利、所有工作者的薪水要增加也變得困難無比。而過去國家或地區裡的領袖,個個變成了「做一事、錯一事」的跳樑小丑,因為他們奮鬥多年來的視野、能力、技術,從來沒料理過這種場面。

**販售全球獨一無二的巴黎歷史

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什麼是救贖之道?我當然沒有答案,但上個月我造訪了荷蘭和法國,那裡生活得還不錯的人們,提供了一些思考的線索。
到過巴黎的人都知道,巴黎美則美矣,提供的服務卻十分令人不敢領教,除了巴黎人不屑於和英語客交談,購物者往往得排隊結帳看收銀員漫不經心地聊天,Louis Vuitton的店員把客人趕出店門也是奇聞。即使是巴黎失業率最高的1992年,這樣的景況也沒多大改善(台灣的運匠看到這,肯定一肚子火吧)。但為什麼巴黎人可以用這麼差勁的產出,過這麼好的日子?因為巴黎有世界第一的觀光客客戶(每年3600萬人),巴黎人靠販售「全球獨一無二的巴黎歷史」(也包括Hermes和LV的「皮件傳奇」)而取得高所得,他們無畏經濟景氣循環的驕傲,即便法國其他地方努力得多的住民,也心有不平。
荷蘭阿姆斯特丹雖然風光也明媚,但觀光客數目比起巴黎可是天差地遠了,這兒的荷蘭人,是靠運作著許多國際品牌(例如賣「多芬」的Unilever)、跨國企業(例如Heineiken啤酒)和貨物轉運而活。除了市中心區一小塊運河地帶,阿城的經濟樞紐是在市郊一棟棟玻璃鋼架的新建築裡,和巴黎人比起來,荷蘭人的效率與服務都是首屈一指,有趣的是:他們服務的對象都在數千里之外。在台灣,你除了可以喝它的啤酒、買它的刮鬍刀、用它的多芬,還有它的壽險(ING安泰)與信用卡(ABN AMRO荷蘭銀行)。荷蘭人是靠它領先群倫的「運作全球事業」能力而活,和巴黎人比起來,荷蘭的這項資產並非世界獨一無二,所以荷蘭可是兢兢業業經營著他們的富裕,隨時保持改良和增益的動機,阿城工作者一般都會說德、法、英、荷四種語言,而他們也比巴黎人好相處得多了。
巴黎和荷蘭,都在新興的全球化網絡裡佔據了一個鮮明的位置,世界的經濟缺他們不可,巴黎和阿姆斯特丹市民理所當然擁有好日子。而台灣原本在全球化網絡的位子--「製造工廠」,正被中國大陸快速取代,我們當然也順理成章地狼狽不堪。如果由國家發展角度來看,台灣如何快速找到全球化社會中另一個不可或缺的位子,恐怕才是計程車司機能安身立命的唯一解決方案。

**人民自我upgrade的學習史

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但這個路子是什麼呢?巴黎的富庶是學不來的,台灣沒有它在地歷史的活資產,但看看荷蘭人民兢兢業業度過過去300年,我們應可找到若干啟發,那就是運用「什麼都沒有的缺憾感」(土地狹小、礦產掛零、農業貧脊),去增益自己在世界經濟中的獨特附加價值。由出海冒險開始,他們熟悉了造船、碼頭、貨運;接著由冒險而建立的貿易開始,他們學會了最早的證券金融(籌募資金)、保險(避險);從而由世界最早的貿易開始(東印度公司),他們學會了跨國品牌行銷。荷蘭的近代史,就是一部人民不斷自我能力upgrade的學習史,上述各產業,荷蘭人不是拿下世界第一,就是名列前茅,而他們人口還比台灣少800萬。
而擅長製造的台灣,下一步得增益的能力會是什麼?「工業設計」會是一個方向,因為它會增加MBT(Made By Taiwan)產品的附加價值;「區域金融」也會是個好主意,我們應該可以在中國大陸金融國際化或自由化的過程中,扮演某些角色;「媒體產業」更是好出路,雖然你未必喜歡台灣媒體的八卦和捕風捉影,但台灣的媒介在中國人社群中,還算是最好看的。當然,我們看、聽、說、寫英文的能力也不夠好,如果夠好,台灣人將會是歐美國家到中國最好的「代理人」。
台灣和世界一樣,都正由國家經濟邁向區域和全球化經濟,你可以比政府更早做好準備。如果台北和高雄都能在新全球地圖上嵌上新特色,即使國際化能力最低的計程車運匠,生活也可以大不同。關鍵就在「upgrade」這個字,你的自覺和努力,可以讓這社會裡大部分人的泛灰人生白回來!

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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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