HP採購總司令陳秋銘,要投效本土公司做CEO
HP採購總司令陳秋銘,要投效本土公司做CEO
2002.10.15 | 人物

10月11日,位於中壢的惠普台灣「國際採購辦公室」(International Procurement Office;簡稱IPO),離情依依的氣氛洋溢在空氣之中,因為一位跟他們工作超過十年的大家長,在這一天度過自己在惠普的最後一天。
這位曾經經手超過350億美金(1.2兆台幣)採購生殺大權,等同台灣政府一年總預算的大人物,就是台灣惠普對台採購的最高總司令,叫做陳秋銘。

**角色一直在改變

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剛滿51歲、獅子座、血型B型的陳秋銘,20年前加入台灣惠普後,就跟台灣資訊業結下不解之緣。從前十年賣惠普的設備給高科技台商,到後十年把台灣設計生產資訊產品賣給惠普,陳秋銘親身經歷了惠普對台採購的黃金年代,也見證了眾多高科技台商們崛起的光榮歷史。「『躬逢其盛』是我在惠普IPO十年工作的最佳註腳」,陳秋銘謙虛地說。
在這黃金十年中,諸多高科技外商漸次將生產設計的工作交給台商,從早期的「委託製造代工」(OEM)、轉入「委託設計代工」(ODM),進一步連「全球運籌」(Logistics)、「售後服務」(After Services)等工作都轉到台商手上,讓台灣由過去的製造基地,升級為全球科技業的設計和運籌中心。
陳秋銘在其中所扮演的角色,正是把台商優秀的設計、製造與服務能力,推銷給惠普總部的採購大老闆,讓他們了解台商對惠普的重要性。1992年,陳秋銘接手時,惠普對台年採購金額是5000萬美金,到他卸任為止,惠普一年對台採購金額已超過70億美金(不含合併後的康柏採購金額),在陳秋銘主政十年內,惠普對台採購成長140倍,包括大同、大眾、仁寶、光寶、廣達、華碩等台灣高科技大廠,都是直接受益者。
「其實IPO所扮演的角色一直在改變,」經歷了十年國際採購生涯,陳秋銘觀察。以往IPO所扮演的角色,就是橋樑,負責把總部採購的規格帶到台灣來,尋求合格的代工夥伴,再把總部的訂單下給這些代工廠商。

**推銷新的商業模式

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隨著台商的生產製造能力不斷提升,在彈性、價格與品質都愈來愈符合外商的需求下,讓這些代工廠跟外商採購總部的關係更形密切,再加上資訊化工具的推波助瀾下,各種訊息都可以透過網路查詢,使得IPO的價值開始出現變化。
IPO不再是單純監督與蒐集資訊的橋樑,進一步地,它要替總部跟台商間找到更新的合作模式。也就是說,以前是賣產品,現在是要把新的商業模式推銷給總部。
過去十年來,外商對外採購的模式,已從買零件後自行組裝,漸次地改變為整機委託製造代工(OEM),再轉變成為今日的委託設計代工,就是在IPO推動下改變的。「這就是價值鏈的轉變」,陳秋銘解釋說。
在資訊產業的發展歷史中,一開始都是垂直整合的,幾乎所有的廠商從研發、設計產品開始,到製造、運籌、服務與品牌都是一手包。

**專挑設計和開發能力

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在過去的高毛利時代,這樣的做法,並沒有太大的問題,但隨著電腦愈來愈標準化、競爭差異性愈來愈少引起的微利時代來臨,廠商必須選擇最擅長的環節來經營,把自己專業領域外的工作委外給有專長的廠商來做。「以前一台PC可以賣到上萬美金,現在的低價電腦已經廉價到只要399美金,再沒有一家廠商可以自己從頭做到尾,」資策會市場情報中心主任詹文男指出。
今日台灣高科技廠商們的成功,就是抓準整個產業價值鏈的改變契機,先從自己擅長的製造開始著手,逐漸地向價值鏈的兩端,也就是產品設計與運籌、服務兩個方向發展,讓外商能夠專注於經營品牌與客戶。
不管是廣達的林百里、還是鴻海的郭台銘,他們一直專注於委託代工業務,從上游的零組件,一直到下游的組裝、運送,在全世界建立完整的運籌與服務體系,使得所有交給廣達、鴻海生產製造產品的成本都是最低,外商只要下單,他們都能在第一時間交出最佳品質的產品。「彈性、速度,就是台商現階段的優勢」,陳秋銘認為。
9月23日,在遠東飯店二樓宴會廳,在經濟部長林義夫見證下,惠普在亞太的第一個「產品發展中心」(Product Development Center;簡稱PDC)正式成立,讓惠普與台灣高科技產業的關係更上一層樓。這個產品中心的成員,來自惠普上海、美國、新加坡等地的產品開發部門,「過去惠普從未將產品開發中心放在美國以外的地方,這次將PDC設立在台灣,就是看準了台商的設計、開發能力」,台灣惠普董事長何薇玲說。
過去,台灣只是單純接單、代工OEM的角色,現在已經在產業的價值鏈上,更上一層樓,成為外商的設計、開發夥伴,陳秋銘進一步解釋。
就以目前外商對外採購的生態來看,不管是惠普、IBM,還是戴爾,正加快釋放ODM的訂單,尤其在標準化、低價的桌上型電腦與筆記型電腦方面,幾乎有超過70%以上的訂單都集中到台商手上;接下來,一些過去比較高技術層次的產品,諸如伺服器、網路儲存設備等也都將移轉到台商手上。「這些訂單能否入袋的關鍵,就在於廠商有沒有足夠的設計開發能力」,陳秋銘說。
其實,外商OEM訂單的比例會逐漸減少,光有製造能力的台商必須要趕緊建立產品開發的團隊,或者是跟一些具有產品開發實力的公司結盟,一起來爭取這些一線大廠的ODM訂單,詹文男表示。

**外商靠制度,不因人設事

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從去年開始,包括了廣達、神達、仁寶、英業達等高科技台商,陸續宣佈要在國內設立研發中心,每家都要招募數百位的軟硬體工程師,建立堅實的研發團隊,以獲得外商的青睞。
但實際上,不管是那一家廠商,至今為止所招募的研發團隊數量,都顯著地跟不上訂單的進度,除了台灣擁有的高科技人才不足之外,台商吸引外籍高科技人士的條件不如國際大廠,也是重要的原因。
在台商企業追求全球化的過程中,對於在公司治理能力的提升上,依舊不如國際大廠,尤其是「一人公司」(One Man Company)的管理風格,常常是影響許多歐美優秀人才加入台商的障礙。「台商應該要好好學習外商靠制度,不因人設事的作風」,陳秋銘中肯地建議說。
在惠普20年時光中,陳秋銘接受完整專業經理人訓練,也幫助公司建立跟台商間緊密的夥伴關係;接下來,陳秋銘要把自己這20年來,在惠普所學的東西貢獻回台灣,並替自己打出一片媲美大學同學施崇棠、李焜耀一樣的閃亮天空。10月14日,國內印刷電路板(PCB)製造商金像電子的辦公室內,即將出現一位新總經理,他就是陳秋銘。

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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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