3G代表的是3成,不是3倍
3G代表的是3成,不是3倍
2002.08.15 | 科技

Q:最近美國的WorldCom因為假帳事件可能導致破產,歐洲的3G事業也持續縮減,亞洲的電信業反而受影響最小,機會也相對看好?
A:亞洲的電信業者目前體質最健康,也最有能力繼續投資。歐美電信業的泡沫化,對我的啟示是:經營事業要有定見,不能隨著華爾街的分析師和投資銀行起舞。
過去兩年,華爾街始終在製造持續高成長的神話,一個接著一個,使得執行長的壓力很大,如果不能讓業務繼續成長,股價就會被修理。以電信業來看,它是階段性成長,不是一路向上的。但華爾街只注重營收成長,不管獲利,忽略基本面,因而走偏。我給它的評語是:「大命看它會當皇帝,批它流年會夭折。」
經營事業,最重要的是獲利,其次才是成長性。每股盈餘5塊和5毛的兩家公司,當然是5塊的那一家對得起投資人。電信業不是晶圓代工,我很清楚我們不是台積電或聯電,不會一座山馬上變成兩座,但也不會突然削成一半,所以在股價上我不要去追台積電,要把自己的成長性表現出來。
日本的NTT就是太在意華爾街的意見,把價值高的行動電話業務切出來成立DoCoMo,本身只留下固網,也註定股價一路向下,永無翻身的機會。

Q:華爾街的投資銀行也來找過你做同樣建議?
A:沒錯,每一家投資銀行的代表來,都建議我把行動電話業務切出來賣,至於這會對中華電信產生什麼後果,他們可不care,那不是他們的事,他們幫你把值錢的事業賣掉就走人,留下來的可是我們要去面對。中華電信目前有完整的固網、行動通訊和數據三塊事業,光是透過固網來銷售另外兩塊事業的價值,就已超過固網本身,證明當時的堅持是對的。

Q:許多人說3G是泡沫,但也有不少人對它寄予厚望。談談你的看法?
A:下一階段的行動通訊服務市場,重點不在於擴大顧客群,而是增加非語音部份的收入,這件工作很辛苦,卻是電信業的未來所寄。以歐洲電信業為例,有85%的收入來自語音,15%來自非語音,而簡訊就佔14.5%。在日本方面,i-mode的非語音收入只佔12%,J-Phone更只有9%。
至於台灣,非語音收入更低,不到5%,一定要再往上衝,如果台灣用手機上網的比例還是這麼低,3G也不用推了。今天,3G已不是技術問題,而是商業模式的問題。比方說用手機對準販賣機一按,一罐20塊的可樂就掉下來,把帳記在電話帳單上,這不是難事,難處在於販賣機業者不願意和我拆帳。3G即使敲鑼打鼓弄得熱熱鬧鬧,So what?今天推出,就只能產生5%的收入。
不過,台灣在兩三年內拉上來是有機會的。
歐洲的3G執照費用約是建置系統的3倍,意思是從提供3G所產生的非語音收入,必須是語音的3倍,整個投資才能回本,這肯定是沒有機會。但是台灣的3G執照費用,是建置系統的3成,代表我從提供3G服務所產生的收入,達到語音的3成就可以回收,這倒是值得一拼。當你想的是3倍,那就是泡沫,如果是3成,是可以努力的目標。
可是,你不能等到3G佈建好了,才去收那3成,而是以現有的2G和2.5G為基礎,就想辦法往上拉,這是每一家行動通訊業者都在想的問題,但目前看來加速度不夠,有些地方按紐沒按對,按下去只出來5燭光而不是500燭光。

Q:手機方面跟不上也是問題?
A:手機會是最大的瓶頸。手機業者很早就宣傳,說「看的比聽的重要」,我們也一直被他們洗腦,但是講了兩年,反應在手機的設計上,落差還是很大。你要推非語音服務,手機一定要大螢幕、要有彩色、要能聽音樂,現在市場上能滿足這些需求的手機卻很少,連傳簡訊都要按兩下,對使用者而言實在太麻煩,使得我們想推加值服務也受限。

Q:有規劃請手機業者設計符合中華電信需求的手機嗎?
A:日本業者習慣找手機廠商開發手機,因為日本不用SIM卡,你用了DoCoMo的手機,就不可能轉到J-Phone。台灣採用SIM卡,轉換手機沒有問題,所以不需要專屬搭配的手機,但我們也不排除找手機廠商合作的可能。

Q:國外最近很流行MVNO(Mobile Virtual Network Operator,本身不擁有通訊網路,但擁有經營執照,可向其他網路業者租用系統而經營行動通訊業務)的概念,電信總局也在研擬中。你認為在台灣的可行性如何?
A:MVNO會是另一個大泡沫。這個想法很有創意,要落實很難,全世界僅有一個成功的例子,就是英國的維珍(Virgin)公司,其他地方都失敗,新加坡原本要和維珍合作的案子,最近也撤消了。
MVNO的概念,類似固網通訊的「國際語音轉售」(ISR,向電話公司批發大量的通話時間,再轉賣給一般民眾),在市場還未充份自由化之下,有差價可賺,等到市場充份競爭後,就無利可圖,台灣就是例子。幾家固網業者彼此競爭激烈,ISR在當中已無生存空間,而行動通訊的市場也是一樣。
MVNO要成功,必需符合兩個條件。第一,有業者的頻道有多餘空間可出租。第二,即使頻道有空間,其中有特定市場是既有業者打不進去的,才會找MVNO合作。這兩個條件要同時滿足,幾乎是不可能的。

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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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