邊境開放、人來了!KLOOK新台灣總經理搶「玩」商機,2大武器解密
邊境開放、人來了!KLOOK新台灣總經理搶「玩」商機,2大武器解密
2022.11.22 |

「我希望年底可以去北海道玩,很想體驗一下破冰船。」隨著邊境逐漸放寬,不只你我在討論下一次要去哪裡玩,旅遊體驗電商平台Klook台灣總經理李雅寧也早就心有所屬。

出國旅遊是新冠狀病毒(COVID-19)肆虐時不敢有的妄想,但根據旅遊媒體《Skift》所發布的「2022旅遊現況研究」,全球旅遊市場已逐漸回到2019年的水準,只剩下亞太區有較大的落後。但長遠來看,撇除中國的特殊情況,亞太區旅遊市場的回復也只是時間問題。

對於今年9月甫上任台灣總經理的李雅寧來說,雖然因此獲得了一些緩衝時間,但她卻沒有閒下來的本錢,要不斷催動Klook的「3大成長引擎」——國內旅遊、出境旅遊、入境旅遊。

Skift Stateof Travel 2022
旅遊媒體《Skift》所發布的「2022旅遊現況研究」中顯示,亞太區(藍線)的旅遊市場回復狀況較大程度落後其他地區。
圖/ Skift

邊境開放,Klook啟動「3大成長引擎」

首先是國內旅遊, 除了因為過去2年大環境所逼,不斷開發的國內旅遊市場,Klook希望可以成為更深度的「本地生活玩樂供應商」。

具體來說,不只販售宜蘭、花蓮等熱門景點的旅遊商品,也提供華山藝文中心、藝術展覽、音樂祭的票券。再加上積極搶進的美食與按摩票券領域,Klook逐漸往都會生活娛樂前進,「目標是成為台灣人週末娛樂的首選平台。」李雅寧說。

在出境旅遊方面, 雖然台灣人已經蠢蠢欲動不斷往日本、韓國、美國等旅遊目的地移動,Klook將朝重拾過往深耕的市場持續努力,加大人力投資,同步推廣國旅與出境。

最後則是海外旅客入境台灣的旅遊市場 ,目前海外旅客來台灣最主要在Klook購買的商品還是交通與知名景點的票券、行程(如101大樓、九份一日遊),也初見海外旅客被壓抑已久的旅遊慾望。

10月份Klook海外旅客來台的預訂量較9月成長4倍、業績成長5.5倍。Klook台灣也準備了「來台必玩10大景點」、「遊故宮10大路線」等內容,翻譯成不同的文章,提供給海外超過20個市場辦公室翻譯取用,藉此吸引更多的海外旅客來台。

秋out
各種音樂祭也成為Klook平台上的熱門商品。
圖/ Klook

更進一步來說,李雅寧希望可以把海外旅客往往中南部帶,擴大體驗與景點的銷售,不過如果要往中南部走,最重要的就是先解決交通問題,「高鐵、巴士、租車都可以在Klook預訂了,這也是我們為中南部城市旅遊的鋪路。」

不怕台灣人瘋出國不國旅,Klook看見什麼?

當Klook的3大成長引擎轉動起來,同時代表台灣旅客有更多的選擇,可以選擇國內旅遊、也可以出國玩,會不會發生「為了存錢出國玩,國旅市場萎縮」的狀況?

「對我來說,這不會是一個憂慮。旅遊是剛需,每一個人都會自主分配支出,只是分配的比例在我們不同的成長引擎中流動。」李雅寧說,根據Klook內部的數據,10月份台灣國旅的預訂量下滑8%,參考觀光局2018年公布台灣人國旅次數為8.09次、2019年達7.99次,Klook並不擔心有明顯的下滑。

而且近期Klook才對外宣布,截至今年9月的數據顯示,過去4個月的營收季增300%,是解封後的旅遊市場清晰可見的一道曙光。針對台灣市場的營收表現,李雅寧僅透露2022年的目標是預訂量年度成長2~3倍,「到現在的成績,我們還算滿意。」想必2023年起逐漸回復的亞太旅遊市場,會有更高的KPI等著她。

旅遊市場再下一城,Klook沒說出口的2個策略

不過,國內旅遊、出境旅遊、入境旅遊也幾乎等同於Klook所有營運的範疇,所以當前進方向一字排開,看點就在於背後沒有說出口的策略。

第一,是愈來愈「即時」的Klook。

安排跨縣市、跨國旅行與週末旅遊的模式不同,後者更講求即時性與說走就走。李雅寧也分享內部觀察到的數據,「如果可以做到當天預訂,甚至是在門口預訂後直接走進去,的確更容易把商品銷售出去。」

目前Klook尚未做到真正的即時訂位,主要也跟供應商的能力有關,不是所有供應商都能有系統可以即時串接,或是有控位系統。所以短期內Klook不會做到都會娛樂App FunNow那樣「15分鐘前預訂」,但逐漸縮短可預訂的時間是絕對可預見的未來。

Klook商務長范偉能就曾向《數位時代》透露,平台上的大多數產品都可以即刻獲得確認,「以後沒有lead time(交貨時間),只有real time(即時)。」如果把「規劃旅程」當作開始,「到目的地」則是尾端。通常旅客在規劃旅程時,會先決定「要住哪、要怎麼去、要去哪裡玩」,這是Klook第一個與旅客的接觸點。到了目的地之後,如果能夠即時預訂,Klook就有更多與旅客接觸的機會。

第二,是邁向旅遊超級App的Klook。

沒有大張旗鼓地宣布,Klook悄悄在預訂頁面的「交通」類別放上了機票,據了解是串接了亞瑪迪斯(AMADEUS)等機票分銷系統。

如果說「即時」是為了更頻繁地跟旅客接觸,機票就是更完善了旅遊一條龍的需求。除此之外,Klook也在2020年收購中國成立的全球租車平台惠租車、在2022年參與投資住宿平台AsiaYo,補足產品線與商務開發上的缺漏,逐步涵蓋交通、住宿、租車等範疇,往超級旅遊App之路前進。

Klook機票
Klook站上的「機票」區塊,在沒有大張旗鼓地狀態下悄悄開啟。
圖/ Klook

商研院創模所副所長李世珍就提到,當所有旅遊產業的玩家都朝超級App前進——如與Klook有串接關係的Booking.com,也早就不只有住宿,也提供機票、租車等服務——「到時候就有機會發生整併,消費者心中只會有第一名、第二名的位置,第三名就等著被併購。」

此外,李世珍也提到了2大挑戰,第一是平台必須找到自身的特色,才不會淪於比較價格、流量的資本競爭;第二則是多品線的未來管理,「住宿、機票、租車、體驗什麼都有的時候,如果發生嚴重的客訴或是事件,是有可能連帶其他產品線一夕崩盤的。」

不管如何,旅遊產業本身就存在非常活躍的併購事件,Klook自2014年成立以來手握7.2億元募資(約為新台幣220億元),在未來是否會發動更多的併購案,讓超級App的版圖更加完整,或者是有任何其他意想不到的發展,都足夠令人期待。

責任編輯:林美欣

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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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