如何販賣台北
如何販賣台北
2002.09.01 |

有很多文化界的朋友都抱怨台北很醜陋而沒有特色,這樣的批評當然也經常出現在專家與名人在媒體上的發言,特別當他們指出他們去過的美麗城市如巴黎、羅馬、京都、雪梨之類,我大部分時候也覺得他們說的很有道理,台北(當然不只是台北)長期以來的規劃不善和管理不良,交出來低落的美學成績,的確應該自慚形穢,做為一個台灣的「入口城市」(Portal City),我們的確沒有什麼好賣給人家。但是,在這些自我批判與自我沮喪的同時,我有時候又會看到一些反逆的別種現象……。
在我認識的香港文化界朋友裡,不乏一群可以稱之為「哈台族」的人,他們通常是教育程度很高、文化品味比較挑剔的人,他們對台北別有一種特殊的欣賞與認同,常常利用週末或假日飛到台北,享受一兩天的台北生活,他們顯然見人所未見(包括我們也視而不見),究竟他們在我們不自覺的忽略中,看到了什麼?
他們當中有的人說,因為台北有諴品書店,那是一種香港難以擁有的文化空間奢華(真的,晚上到台北的誠品敦南店逛逛,你很難不聽到應答手機的廣東話飄過來);有的人則說,來看台北的小劇場,表演又多內容又勁爆,那是罕見的創造活力;有人說,台北有紫籐蘆的茶香,還有貓空喝茶的雅趣;也有人說,台北有熱鬧的夜市、有數不盡的各色小吃;或者乾脆說,來台北是為了吃一碗香港吃不到的牛肉麵;也有人來台北觀看如火如荼、歇斯底里的選舉(這幾乎現代台灣獨有的民主與香腸齊飛的「廟會」了);當然也有真正文化愛好者是每次都要造訪故宮博物院,或者虔誠前往朱銘美術館的;還有一些內行人是專程來台灣買電腦相關產品的,這幾乎和他們專程跑到日本秋葉原買電器是一樣的意思……。

**台北「生活」有魅力

**
歸納起來,在這些香港朋友(其實「哈台族」不只有香港人,日本人也不乏這種族群,他們心目中,台北還是「侯孝賢的城市」)的眼中,台北構成一種魅力,是因為:
它是誠品的城市,或者買書的城市;
它是小劇場的城市,或者前衛藝術勃發的城市;
它是喝茶品茶的城市;它是小吃的城市;它是牛肉麵的城市;
它是選舉的城市,當然也就是民主的城市(不要嫌它煩,別人想要這種麻煩還得不到呢); 它是故宮的城市,文物的城市,擁有世界一級博物館的城市;
它是買電腦的城市;
每一件都無比真實,因為,這的確是我們已經擁有的,而且自然而然是生活的一部分,在這些生活內容中,不知不覺構成了魅力。
也許像胡志強市長那樣,風塵僕僕前往美國為台中市「採買」古根漢現代美術館(Guggenheim Museum)的努力是值得尊敬的,但盤點一下家中的寶貝,也許也是一條不應錯過的途徑,我們也許不知道我們已經擁有很多資產,只要稍微加以發展利用,吸引力就能夠大得不得了。
我們習以為常的攤販小吃,為什麼在他們心目中構成一種文化魅力?因為旅行的意義之一,就是一種替代的文化與替代的生活,每個人都在尋求另一種可能的生活。我記得我自己第一次去越南胡志明市的時候,就曾想盡辦法要坐到路邊牆角的攤販上,用怪腔怪調的越南話點東西,希望能吃一碗地道的Pho(越南麵),或喝一杯他們的正統咖啡;在那個充滿公園綠地,處處橙瓦黃牆的城市裡,我幾乎無視於它的貧窮髒亂,衷心感受到它的魅力。事實上,一樣的,我們最能吸引別人的,正是我們的生活本身。

**如果台北是……

**如果台北是「誠品的城市」,我們就應該珍惜這個意象,把它變成最豐富、最友善的買書城市;重慶南路曾經是令人流連的書街,台灣大學周邊也是,而已經飄零的牯嶺街舊書街,都是值得經營的地方(譬如街道景觀,或者創造節慶,舊書街如果沒有了,也許在七號公園辦一些舊書市集,也會是一種特色)。也許再編一本介紹台北各書店的地圖指南,熱情介紹它們的老闆以及選書的特色(別管它們有沒有那麼好,我們這麼看重它們,它們一定會變得很好)。台灣當然應該變成買中文書最大的聖地,如果是這樣,我們為什麼要阻止簡體字書的進口與流通呢?它最好也能成為很多英文書、日文書流通的地方,有一兩家像樣的英文書店和日文書店,應該是有條件的;在適當的經營下,有一兩家小小的書店賣法文書或少數語言的圖書,恐怕也是可行的。
如果台北是「故宮的城市」,為什麼我們生活在台北市反而不曾感覺到它的存在?它的特展為什麼只見媒體的抽象報導,而不是城市裡盛大的喜事和驕傲?從中正機場進台北市時,路上就應該充滿故宮的訊息和符號,遊客應該開始感到興奮,因為他們看到他們正逼近一個收藏舉世無雙的故宮博物院。進了台北市,他們會看到飄揚的布旗,會看到捷運裡的燈箱與海報,告訴人們故宮正展出某一件國寶或某一種特展,故宮,應該充斥在台北的空氣中。
如果台北是「牛肉麵的城市」,文化菁英們不要嫌它不雅馴。要知道,牛肉麵是純正的台灣發明(台灣的「四川牛肉麵」是四川所沒有的),它是1949年以後流亡的外省老兵對家鄉的懷念(四川味、山東味)、以及對富足的嚮往(大塊牛肉)所創造的,一碗麵中,有故事,有戲劇,有流離,有感情,它有一切可以販賣的元素。如果這樣,我們為什麼不像日本建「拉麵博物館」那樣來建「牛肉麵博物館」?為什麼不票選最好吃的牛肉麵?為什麼不開牛肉麵學校?為什麼不辦嘉年華會式的牛肉麵節(北海道的旭川就有一個熱鬧的拉麵節,所有當地的拉麵名店都參加了)?如果牛肉麵是我們的文化資產,我們應該為它編牛肉麵地圖導覽,並且理直氣壯向全世界推廣自己說:"Taipei: the World Capital of Beef Noodle."(台北:世界的牛肉麵之都)。
仔細想想,我們有許多販賣台北(當然其他城市也一樣)的可能性呢。

往下滑看下一篇文章
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。

qnap2.jpg
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。

qnap3.png
「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

登入數位時代會員

開啟專屬自己的主題內容,

每日推播重點文章

閱讀會員專屬文章

請先登入數位時代會員

看更多獨享內容

請先登入數位時代會員

開啟收藏文章功能,

請先登入數位時代會員

開啟訂閱文章分類功能,

請先登入數位時代會員

我還不是會員, 註冊去!
追蹤我們
台達電全解讀
© 2026 Business Next Media Corp. All Rights Reserved. 本網站內容未經允許,不得轉載。
106 台北市大安區光復南路102號9樓