打工仔?創業者?
打工仔?創業者?
2002.07.15 |

2000年,台灣開始吹起西進熱、大陸風,移居上海、前進中關村、開發大西部,成為台灣白領菁英琅琅上口的名詞,但是過去人人稱羨的台籍幹部,角色定位也在這幾年間悄悄轉變,從過去的台幹,變成另一個自嘲性的謔稱「台勞」,更時時擔心自己就是下一個「台流」。
「現在愈來愈多人說要來大陸卡位,我真不懂,來這裡當一個普通員工,有什麼資格談卡位?」1998年就移居大陸,目前擔任網星艾尼克斯副總的陳朝勛表示。
過去幾年,大陸台籍幹部的總數量的確增加了,但增加的原因在於,有愈來愈多台灣公司到大陸設立分公司,不過,最近單一公司裡台籍幹部比例遞減,大量拔擢大陸當地人才進入管理階層,是愈來愈明顯的事實。

**不甘做小兵,就要做皇后

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中國最大的人力資源網站,中華英才網高級經理葉慧,分析兩岸三地人才流動的狀況發現,從1999年起,大陸對港台人力需求已經開始往走下,現在大陸的外商公司,除了總裁及副總裁層級,仍有任用港台人士的空間外,其他職務多半直接聘用當地人才。
薪資的差異,已不是企業決定任用台籍幹部或聘用當地人才的考量因素,事實上,在唯才是用、論功行賞的企業裡,有著綿密人脈網路的大陸人才,薪資不見得低於台籍幹部,但是任用台籍幹部除了薪資成本之外,還有差旅費、駐外津貼等潛藏成本,讓企業終究必須淘汰這群當初倚為左右手的傭兵。
以傭兵來形容台幹的心情,一點不為過,研華科技去年調任大中國地區的某業務經理便自嘲地說,「反正幹業務的就是來開拓市場,市場開拓完之後,也就沒我們存在的必要。」
被台灣公司派駐到大陸分公司工作的台幹,除了有基本薪資之外,還有駐外加給、房屋津貼,每3個月還有往返機票可報銷,表面上看似風光,事實上壓力不小。後有本地人才的追趕,上有老闆動刀裁併的壓力,總部有台灣同儕的競爭,這個人人稱羨的台幹職位能撐多久,自己也不確定。
每個台幹心中都明白,自己只是西洋棋中的小兵,前進的每一步,都是為戰略上需要被調動,除非衝到底線成為皇后,不管自願或非自願當這小兵,台幹最終都認清,「要嘛就是任人擺放的小兵,要麼就是在棋盤上自在縱橫的皇后。」

**善用內部創業的機會

**北京華義國際總經理林永青,是台商之中相當突出的成功例子,華義的〈石器時代〉是最早進入中國的線上遊戲,用戶在12萬人上下,北京華義國際不僅早已損益平衡,營收更超越台灣母公司華義國際,替公司提前達成今年的財務預測。
華義初來北京設點時,母公司對大陸市場也不怎麼有信心,但是林永青認定這裡就是他要的舞台,開始跳脫「員工」的思考框框,轉以一個企業經營者的角色,向台北總公司爭取北京公司的經營。
回憶這段內部創業過程,林永青說,從公司營運企畫書的撰稿,到軟體包裝,每件事情他都親自動手做過,現在北京華義的台籍幹部就他一個人,雖然公司仍是華義的子公司,但是創造的卻是自己的事業。
互慧科技科技中國首席代表謝慈平,幾乎是在無預警的狀況下,被指派到中國地區開發新業務,在全新的市場裡,如何將這最不具體、最難以用言語形容的掌上型電腦作業系統,推廣到市場上,謝慈平光是摸熟中國PDA市場,就足足花了半年的時間。
沒有客戶願意率先採用互慧的掌天作業系統,謝慈平就回台灣找代工廠商,設計、開模具、製造雛形產品,將完整的東西帶到客戶面前展示,沒有代工廠願意替掌天作業系統站台,謝慈平就去敲定海爾、聯想的訂單,帶回台灣,讓代工廠放心投入研發製造,從無形作業系統起步,到撮合兩岸業者合作,謝慈平站穩了在中國的事業。
北京遊戲橘子業務經理成忠悌,來大陸之前,曾是日盛證券的產業分析師,相較於其他遊戲業者的低調行事,遊戲橘子一舉派遣7位台籍幹部,進駐北京最頂級的辦公大樓。成忠悌也承認,這樣的確給台籍幹部更大的壓力,「畢竟投資是要看到回收的,」但是他賭的不是北京一個點,而是能有機會從北京分支出去,在各地區建立自己獨當一面的事業。
從台幹到台勞到台流,大陸產業環境的快速變化,讓台灣白領菁英在大陸的角色,被賦予新的意涵。立足大陸,把自己單純定位成一個幹部的時代已經過去,台幹要思考的是,如何在這片機會的荒原中,善用自己的優勢,尋找適當的立足點,創造自己的事業,而不是沈溺在過去的榮景中,否則便真如老台商所言,「來中國當個打工仔,需要卡什麼位?」

轉戰大陸本土企業的台灣人
相較於在台商公司內部創業,有人選擇更具挑戰的一條路,轉向大陸本土企業發展。
最知名的例子,是先前遠傳電信行銷副總陳素貞轉任網易營運長(現任Swatch中國區總經理),最近的新聞則是前任美商宏道亞太及日本區總裁何經華轉戰用友軟件,還有數年前,曾任職法商Alcatel的鄭中威,便獲邀加入中國網通,目前擔任總經理職務。
而中國大陸規模最大的平安保險公司,更在4年前啟動挖角潮,國泰、南山和新光等都有數位年資超過15年以上的區、處經理提早退休,轉戰中國。
從外商公司轉戰大陸本土公司,對這群專業經理人來說,無疑是職場生涯的一大挑戰,面臨的不僅是全新的制度與文化,更有甚者,薪資、福利可能都必須歸零重新計算。他們選擇這條不易之路,無非是因為在外商公司業績再好,所有的政策制度都是由總公司指派,下面的分公司只是負責執行,唯有進入企業的核心,才能夠經營屬於自己的事業。

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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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