電腦無縫管理周遭大小事!從開發者大會,看Google擘畫三年「環境運算」野心
電腦無縫管理周遭大小事!從開發者大會,看Google擘畫三年「環境運算」野心

Google在今年的開發者大會Google I/O即將落幕時,秀出了下一代AR眼鏡的演示影片,一副整合Google地圖、Google鏡頭等多樣技術,並能夠即時為使用者雙向翻譯的智慧眼鏡,便是對Google未來願景「環境運算」(ambient computing)的最好呈現。

Google硬體業務負責人里克.歐斯特洛(Rick Osterloh)表示,Google已經將未來願景押注在環境運算上,「電腦能夠在你需要時無縫地幫助你完成事情,並且就在你身邊。」這是Google對環境運算的解釋。

好比說,你身邊的各項家電、電子產品都支援語音助理,不必特意拿出手機,或者對著智慧音箱發號施令,這便是一種環境運算的基礎呈現。《The Verge》指出,Google想像中的環境運算就像是個如影隨形的管家電腦,可以協助用戶解決從婚禮到關燈的各種大小問題,無論時間、地點或方法。

電腦消弭於無形,Google想讓運算無所不在

攤開今年Google發表的各項產品,全新Pixel系列手機、能夠支付、整合Google地圖的Pixel Watch,揉合影像及文字的多重搜尋技術、省略「OK,Google」即可和語音助理互動的技術……種種新產品,都是為讓使用者以手機為中心,更直覺、無縫地利用服務。

google search
Google新發表的多重搜尋功能,讓用戶可以結合圖片影像與文字進行搜尋。
圖/ Google

環境運算的概念,最早可以追溯至1980年代,時任全錄帕羅奧圖研究中心首席科學家的馬克.維瑟(Mark Weiser)首次提出了普及運算(ubiquitous computing),想像有一天電腦消弭於無形,隨時隨地與任何裝置互動,都能利用電腦的運算能力。

假如普及運算實現,使用運算能力不必再侷限於電腦等少數3C產品上,人們可以將更多時間花在與人互動,維瑟認為這將是打破電腦成癮、解決資訊超載的方法。

發展環境運算的願景,Google已經擘畫了三年之久。2019年,Google在開發者大會上描繪了對未來運算的想像,電腦不只是桌機或者手機,而是用戶身邊的一切,「你的設備將能與AI協同工作,隨時隨地給予你幫助,當你不需要時就會消失在後台。」這就是Google首次提出環境運算的願景。

歐斯特洛提到,環境運算讓用戶脫離了科技的束縛,在享受到科技輔助的同時,也能繼續自己的生活,「不管你是打字、說話還是點擊都無所謂,你生活中的科技應該要能夠無縫共同運作。」

為了實現這樣的理想,Google也持續打造更自然的互動模式,例如多重搜尋便是讓用戶可以利用照片,加上文字簡述,便能更直覺尋找附近是否有販售類似的產品或提供該餐點的餐廳。

另外Google也不斷加強與AI交流的便利性,這次除發表與Google助理互動時,可省略說「OK, Google」必要性的新功能外,還揭露全新LaMDA 2 AI對話模型,以及相應的AI Test Kitchen應用程式,展現如何與AI圍繞特定主題輕鬆交談。

手機成為第一站,打造跨設備、跨場景生態

手機、平板等行動裝置,是Google發展環境運算的第一站。去年10月登場的Pixel 6,搭載了Google第一款自研的Tensor行動晶片,出發點就是為了提昇AI運算能力,進而強化語音辨識等功能。預告將在2023年現身的Google平板電腦,也將搭載Tensor晶片。

與Pixel 6a同台亮相的智慧手錶Pixel Watch、藍牙耳機Pixel Buds Pro,都是Google圍繞手機打造,運算能力的延伸。「靠近你的耳朵,讓你可以與電腦即時通訊的設備,絕對是環境運算的重要組成部份。」歐斯特洛指出。

Google Pixel Buds Pro
Google認為,能夠幫助用戶與電腦溝通的Pixel Buds Pro,也是實現環境運算的重要基礎。
圖/ Google

不過,環境運算的一個終極願景,便是幫助人們擺脫大大小小的螢幕,不必再死盯著電腦或手機,才能有辦法利用運算能力。歐斯特洛也透露,長久來看裝置本身其實並不重要,用戶只需要看到運算能力的提昇。

邁入2022以來,Google一直在跨平台、跨裝置上著墨,1月才推出「官方模擬器」,讓用戶能在電腦上遊玩Google Play中下載的遊戲。4月還推出「Switch to Android」功能,開放iOS用戶輕鬆將各種資料轉移至Android系統上。

這次揭露的Android 13作業系統,主打特點便是跨設備的應用,能在手機、平板到智慧汽車等不同裝置間切換應用程式。這次登場的Google Wallet,可以收納從車鑰匙、身份證到門票等各式數位化的東西,也突顯對跨裝置、跨場景使用的想像。

android 13
Android 13作業系統的重點放在跨設備應用上,成為用戶身邊無處不在的存在,同樣是Google實現環境運算的重要一步。
圖/ Google

實現環境運算的願景充滿層層挑戰,除了進駐用戶身邊大大小小各種裝置、服務外,也必須將這些設備整合成一個龐大的生態系統,同時Google助理也需要比現在更人性化、能夠輕鬆互動,這些都是Google正在著手的面向。

從軟體到硬體、網路到現實,Google正一步步滲入你我生活之中,在環境運算的願景下,或許終有一天,他們將如空氣般無所不在,卻時時刻刻為用戶提供運算能力。這次的Google I/O正是他們邁出的第一步。

資料來源:The VergeFast CompanyBloomberg

責任編輯:錢玉紘

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關鍵字: #Google I/O
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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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