《星咒之絆》奪下金漫大獎！從「數位遊牧」中誕生的故事，有何魅力紅遍全美？|數位時代 BusinessNext

「我要一杯天鵝咖啡。」、「我要一杯仙后座咖啡。」
「你點的雙子星柑橘好囉！」

故事發生在濃厚地中海風的咖啡廳Kikiriki Cafe內，再過不久皇家顧問泰恩就會找上女主角魔女艾羅，並被隱藏人物變成一頭牛，展開一段魔女與牛的冒險故事。

這是漫畫《星咒之絆》的開場，讓作者Moonsia（首圖）接連斬獲第13屆金漫獎的「年度漫畫」與最大獎項「金漫大獎」。最特別的是，《星咒之絆》也是金漫獎設立以來，首度獲得金漫大獎的條漫。文化部也證實，過去條漫的確有零星的入圍，但本次是首次有條漫獲得獎項，甚至是奪下金漫大獎。

註：條漫指的是「長條漫畫」，以手機為主要的閱讀載體，過往台灣讀者熟悉的日本漫畫則大多是「頁漫」（翻頁漫畫）。

賦予條漫音樂元素，《星咒之絆》獲金漫獎最大獎項

「影響我最深的漫畫，大概是《庫洛魔法使》跟《鋼之鍊金術師》吧。」Moonsia說，從影響最深的漫畫跟2007年復興商工美術系畢業的年紀，她童年應該是看頁漫長大，為什麼會選擇條漫作為創作的格式？

「條漫是一種新的講故事的媒介，像是條漫大多是全彩內容，這是頁漫黑白2色表現不來的形式。」Moonsia說，但並不代表她認為條漫與頁漫有優劣之分，在創作《星咒之絆》等作品前，她也曾經投入頁漫的創作，「條漫跟頁漫，就像是聽演唱會或是聽黑膠，都有各自不同的魅力。只是這次我想創作的故事，希望是全彩的格式，再加上條漫的分鏡掌握上比頁漫簡單，可以把更多的精力集中在故事發想。」

而條漫原生於手機閱讀，也帶來更多不同的表現形式，也是《星咒之絆》拿下金漫大獎的關鍵。第13屆金漫大獎的評審紀錄中提到，《星咒之絆》「靈活運動數位載具的特性」是得獎的原因。

具體來說，就是Moonsia在作品中加入了音樂的元素。她與英國的作曲家合作，在連載的LINE WEBTOON平台中添加了各種不同的音樂，像是《星咒之絆》第15話「山脈」，女主角艾羅首度把「金牛座」召喚出來與敵人搏鬥時，就有充滿緊張感的背景音樂。

在條漫創作過程中，讓Moonsia唯一感到困擾的，是思考未來出版實體書時，條漫必須轉換成頁漫格式，可能還需要做一些調整。

本屆金漫獎評審委員召集人、代表作為《傾國怨伶》、《火王》的漫畫家游素蘭就向《數位時代》表示：「過去漫畫在各類型的創作中，都屬於靜態的作品。《星咒之絆》擁有跨域的元素，讓『沉默』的漫畫有了像是影片打入人心的能力。」

正是有各種不同表現形式的可能性，讓Moonsia持續投入條漫的創作，「我還在探索的過程中，探索這個東西（條漫）還能做到什麼地步。」就是這一句話，能知道Moonsia身上最不缺的大概就是冒險的特質。

一邊畫漫畫、一邊旅遊，Moonsia的數位遊牧生活

《星咒之絆》是她從克羅埃西亞到摩洛哥旅行中，獲得靈感創作的作品。Moonsia笑著說自己是「數位遊牧民族」，總是一邊工作、一邊旅行，同時也不忘遊說參與訪問的所有人，都應該要嘗試這樣的生活。

她在2009年赴溫哥華念遊戲專科學校、2011年進入紐約遊戲公司上班，在紐約工作居住8年之後，就決定走上居無定所的旅行生活，「我筆下有一個男主角就是到處旅行，我就在想，我為什麼不能跟他一樣。」

所以Moonsia一路走過斯里蘭卡、杜拜、西班牙、瑞士、俄羅斯等地，當漫畫情節變成現實，最大的不同之處是現實世界要工作才能活著。Moonsia就是在當時寫了一封信，內含《星咒之絆》的大綱與試畫到Webtoon網站（LINE WEBTOON的美國站），很快地通過審核開始連載，「我也曾經想過，我的英文不是母語，會不會被拒絕，但不試試怎麼知道呢？這也是Webtoon的魔力吧，是所有人都可以展現的平台。」

《星咒之絆》在2020年上線後就擠入排行榜Top5，並被轉譯成西班牙文、法文與中文，在不同國家的Webtoon平台上線。Moonsia沒有透露連載獲得的薪資，LINE WEBTOON表示，與作者的合作大多按話（漫畫的單位）計費，並有額外的分潤機制，「我只能說，還能維持我現在這樣數位遊牧的生活。」Moonsia強調，「但我也不是過得很奢華，還是得要非常注意支出才行。」

用數位改變漫畫形式，卻不被「數據」綁架

雖然善用數位平台加入音樂的元素，讓《星咒之絆》獲得了金漫大獎，但從「數據」層面來看，Moonsia卻選擇不同的面對方式。

過去日本漫畫以銷售量、讀者回函來統計漫畫的熱門程度，條漫則因為原生自網路，應該有更多、更即時可以參考的數據。「但是太過關注數字，就會很容易被影響、會被數字綁住，那樣就不能自由地伸縮變化了。在創作過程中覺得有趣，我就覺得最終的結果會是有趣的。 這一點，我是滿有自信的人。」Moonsia說，她也提到平常各項數據，她比較常觀看讀者的評論，「主要看看有沒有被抓到什麼錯字。」

不過，就算不看數據、遵從心之所向來創作，總有靈感枯竭的時候？

「當然有啊，美好的劇情不會自動連貫起來。有時候一整天都沒有好的進度，那就暫時不要想吧。去跟旁邊的人聊聊天，數位遊牧的時候會遇到很多有趣的人，他們可能來自法國、匈牙利、阿根廷、南美，他們給你的東西不一定是現在的答案，但是會影響你的未來。」Moonsia不忘再次宣揚數位遊牧附帶的好處。

她還沒有打算放棄這樣的生活，畢竟過去她曾想當廚師、歌星、演員、非洲草原攝影師、芭蕾舞者，但在13歲的時候決心要成為漫畫家，現在已經夢想成真，「只要敢踏出第一步，這個世界上沒有什麼事情是辦不到吧。」Moonsia說。

責任編輯：錢玉紘

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。

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。

「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

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