全球大解封,旅遊網站為何向超級App靠攏?Agoda執行長直指2大挑戰
全球大解封,旅遊網站為何向超級App靠攏?Agoda執行長直指2大挑戰

「(旅遊業)如果要有競爭力,科技就是最重要的核心。」這句話由線上旅遊網站(OTA)平台Agoda執行長Omri Morgenshtern來說,最貼切不過。

Omri Morgenshtern是以色列MarTech(行銷科技)公司Qlika的創辦人暨執行長,主要瞄準的是線上行銷的優化,在2014年被Agoda的母公司Booking Holdings收購,Qlika團隊也順勢併入Agoda負責行銷系統。Omri Morgenshtern則一路從資深產品負責人做到營運長,最終在今年7月被指派為Agoda執行長,是極少數科技背景出身的旅遊產業高層。

從價格到退費,OTA的核心骨幹:科技力

Omri Morgenshtern_Agoda執行長_齊彥喆_Agoda台灣副總經理_2022_12
Agoda執行長Omri Morgenshtern在12月初快閃台灣2日,這是他第3次來台。
圖/ 蔡仁譯攝影

撇除旅遊的美景、美食、人情味與一切美好,OTA(線上旅行社)建立在數據與轉換率之上,特別像是Agoda這類跨國營運的企業,計較的是個位數甚至是小數點後幾位的轉換率差距。另外,全球已經逐漸邁入完全解封,被動地迎接旅客等同於一種衰退,讓OTA的科技創新只會愈來愈快。

儘管無法細部指出每一項Agoda技術應用與發展,Omri Morgenshtern仍強調大量數據與AI支援的科技力是Agoda的骨幹,「舉例來說,對Agoda最重要的事情是『價格』,以前就是靠人力去看,甚至手動計算定價。但是現在消費者可以訂房的通路廣泛、旅行目的地也很多元,比的就是誰演算法寫得比較好。」

他提到,光是「知道Agoda之外的所有平台的房間價格」,就是一件非常困難的事情。當量體大到一定程度,就不是單用爬蟲或是人力可以完成的事情。

更不用說要是發現對手提出更低的房間價格時,要馬上決定是調價、給優惠券還是回饋;但如果要調價又牽涉到平台與供應商(飯店)之間的協調溝通——這些決定要在幾秒內完成,否則消費者會馬上轉頭離開。

Omri Morgenshtern又舉了一個例子:「退款」。預訂後可以退款,是許多消費者在選擇房間時的考量之一,但並不是所有的飯店都提供退款。Agoda透過後台的數據與龐大的用戶量,如果可以預測消費者取消的房間,會立刻被另一位消費者訂走,那就算飯店不提供退款,Agoda還是能提供消費者退款的選項,「所以我們有超過1,000名工程師,都在做這些消費者看不到的事情。」

而Omri Morgenshtern也提出他對於東南亞科技人才的觀察——有很好的天份,但是經驗不足。解決方法就是用50%的在地人才、50%的海外人才,藉此互相學習、碰撞出更多的火花,「當把不同的人才放在一起,魔法就發生了。」Agoda除了在大本營曼谷之外,也在印度、新加坡、特拉維夫設有研發中心。

Booking.com與Agoda隸屬同一集團,如何避免惡性競爭?

Booking Holdings版圖
圖/ Booking Holdings 2021年財報

Agoda隸屬於Booking Holdings,是年營收約110億美元的龐大巨獸,旗下還擁有Booking.com、旅遊元件搜尋引擎KAYAK、餐廳與訂位網站OpenTable與租車公司Rentalcars.com等服務,雖然界線逐漸模糊,像是Agoda也逐漸開始提供交通、機票、活動等服務,但是Booking.com與Agoda之間的主力商品「飯店」算是完全重複,在同步擴張全球市場時,兩者如何做出差異?

「我以前寄信給Booking.com的人,他們都不回信。」Omri Morgenshtern笑著說,等於間接證實了2家公司曾存在的緊張關係,「但現在他們會馬上回我訊息了。」最主要的差別是2017年Glenn Fogel上任Booking Holdings執行長,要旗下的事業部門有更多的整合與合作。

據了解,Agoda與Booking.com已經完全做到房源共享,並有明確的分工。Agoda主要著眼於亞洲市場,並相當強調「價格」敏感度;Booking.com的強項則是在歐美地區。另外,就是Agoda做了相當多在地化調整,不同地區看到的介面會有些許不同,Booking.com則較是全球統一的規格。

「但從公司規模來看,Booking.com遠大於Agoda(Booking Holdings財報並未揭露個別營收),光是開始互相合作、對話,對於Agoda就是一種很好的學習。」Omri Morgenshtern說。

OTA往「一條龍」服務前進,會造成壟斷現象?

由於OTA紛紛開始「跨界」,Booking.com提出了「connected trip」,不只賣飯店還要賣機票與旅遊體驗;又或者賣體驗的Klook,也開始往賣飯店與機票。當OTA都開始包山包海,未來的發展會走向哪裡?

Agoda
Agoda也不再只有訂飯店的功能,機票、活動體驗也都包含其中。
圖/ Agoda

Omri Morgenshtern認為,OTA的確有往「超級App」前進的趨勢,在單一平台就能包辦消費者旅遊的大小事,但主要會面臨2大挑戰:

  1. 價格:希望消費者一站購足,也要提供價格誘因,考驗平台與供應商的訂價能力。
  2. 服務:提供的商品鏈變長,仍要確保服務品質一致;假設飛機延誤了,其他同時預訂的商品也要能同步修正。

而既然愈來愈有一站式消費的趨勢,是否代表OTA會走向巨頭壟斷,像Booking Holdings這樣的巨獸只會透過併購變得更加龐大?

Omri Morgenshtern的答案是否定的,「現在併購受到的檢視比過往嚴格很多,監管機構也都在看有沒有壟斷的可能性。」像是Booking Holdings在2021年以近20億美元,收購歐洲機票OTA集團Etraveli Group,雖然英國反壟斷機構在今年9月批准過關,但歐盟的反壟斷監管機構卻仍在深度調查中。

另外,就是合作有時比併購更具有彈性,「當你把公司買下來,就要對他的營運虧損負責,不如採用多家合作的方式,選擇上也更有彈性。」Omri Morgenshtern說。現在打開Agoda頁面中的「活動體驗」頁面,也能看到商品是由KKday等供應商提供,「大家都想提供全面性的服務,反而是個別廠商在單一垂直領域做好的最好時機。」言下之意,就是垂直領域做得深、做得好,就不怕沒人找上門來合作。

不管如何,在全球旅遊產業逐漸回復到以往甚至超越過去水準的同時,同時也是版圖發生變化的時刻,包含南美洲的航空公司整併、飯店集團向度假村拓張、OTA之間的競合關係,旅遊產業的型態還在持續進化當中。

責任編輯:林美欣

關鍵字: #旅遊網站
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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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