工程師也要「逢低買進」?台灣大iOS訓練班「結訓送15萬」,藏轉骨契機?
工程師也要「逢低買進」?台灣大iOS訓練班「結訓送15萬」,藏轉骨契機?
2023.02.13 | 5G通訊

錄取率僅5%、完全免費,還送新台幣15萬獎金的工程師訓練班,怎麼成為台灣大哥大資訊長蔡祈岩眼中的「人才金礦」?

國外科技巨頭大舉裁員的當下,台灣軟體工程師人才市場仍供不應求。104人力銀行調查,台灣企業一年對工程師的需求介於2.2萬人~2.8萬人之間,「處於永遠補不齊的狀態。」104人力銀行人資長鍾文雄說。

坊間因此出現大量的工程師訓練班,講求短期、精準、學以致用。2016年開始運作的AppWorks School享有極高的知名度,不僅完全免費,更因為嚴格的資格審查錄取率不到10%。

台灣大重金投入訓練課程,培訓後發15萬就職簽約金

在AppWorks School共同創辦人林之晨成為台灣大哥大總經理將滿4年的關頭,台灣大哥大與AppWorks School合作,推出iOS課程「攻城精英就業保證班」,學員通過培訓後即成為富邦集團的一員,依職缺進入台灣大、富邦金控等單位,至活動起跑已有百餘人報名。

值得注意的是,此計畫除了提供為期4個月、免費的訓練課程,台灣大甚至祭出了新台幣15萬元的就職簽約金,在學員通過培訓後發放。如此大動作、重金投入課程規劃,僅獲得10名iOS工程師,且可能大多來自非資訊背景的轉職者,台灣大希望得到什麼?

「工程師人才的藍海市場,就在尚未轉職的人群中。」蔡祈岩說。此外,這項計畫也是台灣大「轉骨」的契機。

工程師人才貴鬆鬆,「逢低買進」潛力股

在蔡祈岩眼中,培育有意願轉職為工程師的人,其實是一筆「逢低買進」的生意。

在現有人才市場上,優質的軟體工程師多以頂級外商、矽谷公司為目標前進。從最實際的薪資來說,國外知名求職社群Glassdoor的數據顯示,截至去年9月,海外軟體工程師的年薪中位數約為10.6萬美元,相當於新台幣318萬元。

台灣企業也渴望這些人才,現實是多數公司無法給出相同的薪資。但如果從有轉職意願,卻還不是工程師的人才中培育,就是逢低買進的機會。AppWorks School校長黃琇琳也提到:「工程師市場供不應求,企業不得不把戰線再往前移,尋找來自不同背景、不具備技能,但具備潛力的人才。」

而對轉職者來說,停止工作4~5個月、投入學習新技術,需要很大的決心。所以台灣大才祭出15萬元的就職簽約金,希望降低轉職者的風險,並強調「錄取即就業」的保障,希望從中挖掘潛力股。

由企業推動轉職課程也非台灣大創舉,像是去年6月微軟便與104人力銀行共同推出「旭日計畫」,推出一系列免費的數位課程,包括人工智慧、資安、雲端、流程自動化等主題。鍾文雄指出,台灣人力市場正不可逆地走向少子化,「企業如果延續過往的徵才模式,絕對找不到人。」企業必須提高任用人才的彈性,這也是「企業包班」將越來越普及的原因。鍾文雄形容,以前的徵才模式是,「要你(求職者)在進來之前就會(技能),但現在能讓你進來再學。」

根據台灣大內部統計,「攻城計畫」自1月起跑後,已經陸續收到來自行銷、醫藥、化工、餐飲等背景迥異的申請人履歷。但要吸收這群跨域人才的價值,企業本身也須經過一番「轉型」。而蔡祈岩自去年2月加入台灣大至今,投入最多心力的就是橫向打通台灣大的資訊架構。

轉骨台灣大資訊架構,為吸收跨域人才做準備

蔡祈岩比喻,每家醫院都會有眼科、兒科、胸腔、急診等科室,雖然招聘是由醫院主導,但是「教育訓練」是由學會推動,如眼科學會舉辦眼科的學術研討會、實作工作坊,讓醫生不斷學習最新的眼科醫學知識。

如果要公司內的資訊人才要持續精進技能,也需有類似的架構。所以蔡祈岩在台灣大內部建立了9大「組織」,依照iOS、Android、雲端、大數據、前後端等不同的技術領域劃分。 組織的第一要務為統一技術架構、建立支援制度;進一步辦理研討會、學習最新的軟體技術,並規劃參與外部論壇、對外發表研發成果。

這樣做的好處是什麼?蔡祈岩實際舉例,早期某部門申購一套搜尋引擎,一經盤點才發現公司中已經有6套類似的工具。台灣大便陸續修改與多個軟體供應商的合約,並由不同部門間同職能的工程師共同建立一套通用的搜尋引擎,達到減少資源浪費,應需求打造解決方案、對症下藥的效果。

除此之外,蔡祈岩也一改過往以部門缺額進行招聘的方式,改以「學會」的橫向架構來進行招募,持續擴充公司在不同技能工程師的兵力。有這樣的橫向架構,已有的員工或新進者不會輕易被困在單一的事業中,「這對轉職而來的軟體工程師來說,也才是友善的職涯起點。」

因為他們能夠透過橫向的架構,在不同的部門中流動,除了更了解公司的事業方向之外,在投入實驗性的新計畫、突發狀況支援時,都會比過往更具彈性與敏捷。建立橫向組織,除了助於維持內部工程師的競爭力之外,也降低了部門之間穀倉效應(指企業內部因缺少溝通,部門間各自為政)帶來的負面影響。

此次台灣大推出「就業保證班」的成效,仍待時間驗證。但更期待的是,由蔡祈岩主導,台灣大軟體工程師的人才新架構與轉型之路,全新篇章將如何展開?

延伸閱讀:[一段頻譜,埋下「台台併」破局未爆彈!台灣大不滿什麼?一文看懂超頻爭議][1]

責任編輯:林美欣 [1]: https://www.bnext.com.tw/article/73828/ncc-approved-two-mergers-taiwanmobile-fareastone-2023q1

關鍵字: #台灣大哥大
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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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