1本總統必讀的財經書
1本總統必讀的財經書
2002.03.01 | 科技

作者索托(Hernando de Soto)是南美祕魯的經濟學家,曾擔任總統藤森的經濟顧問,他一輩子都在找一個答案:「為什麼資本主義在西方世界成功,但在第三世界國家卻失敗?」《資本的祕密》就是他提出答案的心血之作。

**缺少活化的資本

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他的答案是:第三世界沒辦法富有,不是缺少資產(asset),而是缺少資本(capital)。資產是你實際擁有的貨物、土地、房屋……,資本則是隱藏在資產背後可被評估、交易、抵押、借貸、期約交換的可能性,它是「活性化」了的資產。有了活性化的法律或紀錄規範,1塊錢資產,可創造出好幾倍的資本,帶動經濟的成長。依據索托的調查,第三世界窮人擁有的資產超過9.3兆美元,相當於整個歐洲的GDP,數字看來可一點都不窮;它們窮的原因是資產不能轉化為資本,其間關鍵就是「所有權」不能成為人人可親近利用的法律系統,國家運用大量的管制性法令,限制人們擁有、經營資產,結果是保障了少數的特權,卻讓絕大多數窮人生活在違章建築、非法公司、漏稅交易等地下經濟中(雖然這些地下經濟擁有更佳創新力),當9.3兆美元的資產不能根據比較利益法則來任意的交換、買賣、信用貸款、證券化,就等於是「死去的資本」。
索托以要在祕魯首都利馬「開一家小公司」舉例,由領表格到公司登記證發下來,總共費時289天,而要聘一個工人,註冊登記費要花掉這工人的31個月月薪,如果要在國有土地上蓋一棟房子,他們由申請開始,總共跑了52個政府辦公室、207道手續,在6年11個月後才辦下來。祕魯還算好的了,在菲律賓買地蓋房子要花13到25年、埃及5到14年、海地(是我們稀有的邦交國之一)要19年。

**管制太多潤滑的法令太少

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在大部份先進國家,法律確定、幫助也「潤滑」所有權的誕生、登記、鑑價、交易,政府任務是促進資本形成與移動;但第三世界國家卻保護既得利益者,讓新創業者或新移民難以取得公司或土地房屋所有權與他們競爭,最終結局就是國家的貧困。由這個角度來看台灣與中國,可得到有趣的省思。
台灣當然不是第三世界國家,但台灣內需產業、金融業的不振和地下金融、地下經濟卻是有名的。為什麼?因為大部份內需產業和金融業務都是管制的,譬如投信發行基金、新金融商品困難重重(例如為什麼只能發作多的「認購權證」,不能發作空的「認售權證」),就使得這產業中的創意難以發揮,相對而言,外銷產業受限少,反而開創出電子與機械組裝壯大的產業樹。戒急用忍政策更是一例,許多公司繞道百慕達、開曼群島去中國投資,造成中國、台灣兩邊官方統計投資落差達1000億美金,這些經濟活動都變成地下經濟,他們既不繳稅,也不能創造資本的剩餘價值(譬如大陸資產就不能向台灣銀行融資),難怪台灣經濟的成長得停滯。
現在更多人看好中國,但是中國「所有權管制」、特權宰制的資本停滯現象,更是嚴重。你能想像因外人直接投資(FDI)帶動的高成長,在入資停止後,會出現何種局面嗎?
雖然不好讀,但《資本的祕密》仍是一本非常有意思的書。它指出民進黨、親民黨、中國共產黨,都不那麼值得你投票支持。

《新競爭時代》-耶魯大教授與頂尖CEO的40堂課
經歷橫跨政、學、商三界,曾參與WTO成立,現任耶魯大學管院院長的作者,訪談了威爾許、葛洛夫、戴爾等40位頂尖CEO,重點並不在探討一般企業側寫所著墨的,過去以來的成功軌跡,而是以這些出色CEO的真知灼見為佐證,配合作者的觀察與見地,試圖勾勒出未來企業的成功要因。全書架構並不以受訪者為撰述中心,而是以議題的統整觀點為主軸。舉凡「全球化與在地化的兼顧」、「獲利與社會責任的並重」、「傳統實體企業與.com如何在捉對廝殺後又相互為用」等重要課題,都在字裡行間一一清晰起來。「在勁道不一的各內外力量牽扯下運籌帷幄,求取最佳平衡」,相信會是對這本發人深省之作的最佳詮釋。

《注意力經濟》-Focus!這本書教你怎麼作
你正在看這篇書介嗎?很好,請繼續運用你的注意力好好看完它。專研知識管理的大師級學者戴文波特,這回要教企業人士兩大絕招:一是如何把得之不易的注意力,在重要性不同的事物上,做最妥善的管理與分配,擺脫資訊焦慮、游出資訊匯集的洪流,對準焦距,一舉擊中靶心;而針對員工、消費者以及股東等不同層次的利害關係人,企業應如何吸引他們的目光,讓他們自願貢獻出注意力,亦為本書大幅著墨的另一重要課題。除了解說「注意力」這種令人缺之萬萬不可,有之又想要更多,可用於買賣與交易,堪稱「新式貨幣」的珍貴資源外,本書也提供實際評估注意力的機制,檢查你注意力的分佈情形與比重大小,及時把你與你所屬的組織從注意力渙散的懸崖邊,拉回正道。知識經濟時代需要新資源的挹注,注意力正是你必須好好愛惜使用的瑰寶。

《活力》-台灣科技產業史,完整蒐集版
同樣是東方人,同樣是華人,台灣人就是有一種與眾不同,誰也學不來的獨特氣質。你說它是台積電董事長張忠謀在推薦序中所稱的「機車精神、刻苦耐勞」的工作倫理與超高儲蓄率也好,說它是中研院院長李遠哲所指的「勤奮、積極、有彈性、勇於創新」也罷,在IC與PC產業中,你我都看到台灣人特有的活力所創造出來的世界級卓越地位。由業界專家及研究者共17人分別根據實證資料撰寫,再由交大校長張俊彥與傑出學者游伯龍聯手編著的這本書,一方面從產、官、學、研等不同角度剖析包括IC封裝、晶圓專製、筆記型電腦等半導體與個人電腦的產業奇蹟幾十年來之所以能從無到有的長短期因素與內外環境的發展條件,另一方面也探討了專利權的角力、人力資源的用心豢養等塑造更有利於提昇高科技競爭力的應有策略。缺乏活力、充滿活力,或是活力過剩的台灣人,都值得看看這本書。

《價值連城》-如何把顧客搶回來,看這邊……
顧客對你滿意,並不表示他不會對你的競爭者更滿意,唯有為顧客帶來比競爭者更好的價值,他們才會對你死心塌地。「價值」二字貫穿了本書內容,也點出這本書的核心:如何在知道顧客價值的重要性後,還能更進一步找出能有所依循的藍圖,實際擘畫出看得見、摸得著,貨真價實的顧客價值。作者認為顧客的價值場域(value space)有3個依序必須聚焦的「P」:先求效能(performance)上的滿足與高品質,再求價格(price)上的公道或超值,最後致力於實現親切、便利、易互動等個人化(personalization)要素。本書主旨便在細數如何擴大這3個P所包含的8個不同要素,提升顧客的價值場域。連書中所舉的履帶車公司(Caterpillar)都能學會「以顧客的成功為成功」,眾多與顧客更息息相關的消費性商品企業,還有什麼不能從這本書中學到的?

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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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