1個典範同仁的IBM人生
1個典範同仁的IBM人生
2002.01.01 |

由2000年起,台灣IBM每年都會選出名為「Role Model」的典範同仁。那年當選名單中有一位笑容可掬的女生,所有IBM員工都笑稱她是電視節目女主持人的翻版。
別看她清秀佳人模樣,她可是拼勁十足的銷售高手。薛淑菁,一個「中古IBM」人,59年次的她,已經在IBM工作超過10年。在這10年中,她換過IBM無數的職務跑道,從她身上你可以看見IBM的轉變與實力。
「若非一念之差,我可能唸政戰學校新聞系,也許可能成為你們的同業,」薛淑菁這麼說。因為父親是職業軍人的關係,所以她從小立志當軍人,但是周遭的人並不贊成,所以決定唸一般大學,考上輔大資管系就讀。她記得大三下有一門課必須採訪一家公司的團隊,她印象中IBM是家優秀的企業,當下決定採訪它,沒想到IBM居然答應了,「採訪過後更覺得這是家好公司,心裡暗想,畢業後有機會一定要進IBM。」採訪哪些內容現在已不復記憶,但她卻因此機緣,成了當年IBM少數的女同仁。
薛淑菁回憶初到IBM,就像現在回頭看10幾年前的連續劇一樣,真是尷尬,「上班的第一天真是糗死了,我穿了一條過膝的褲裙。老闆很婉轉告訴我說:要多看看別人的穿著,」她指出:這讓她警覺到IBM人對外代表公司形象,要求穿著的正式體面。的確,當年大部份人對於IBM員工的印象都是:筆挺深藍西裝皮鞋,一副中產階級和不可一世。

**打從心底和客戶站在一線

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現在IBM人不再講究如此正式的穿著,有時還刻意穿上與客戶雷同的裝扮。薛淑菁第一次去拜訪遊戲橘子(到2001年底已購買99部IBM大型伺服器),只是一般Office Lady的裝扮,客戶卻把她當外星人看,所以她再次去拜訪時,刻意裝扮的和遊戲橘子同事一樣,縮短彼此距離,體驗連線遊戲的魅力。
IBM的改變不只換了衣妝,也開始推動員工輪調,再也沒有一個IBM人可以像公務員一樣,養老終身。「滾石不生苔,」薛淑菁說,1993年之後的IBM有計畫的對員工進行再教育,轉調部門、工作內容頓成家常便飯,一般每隔2、3年,就會以員工個人意願與表現績效,來個大風吹的遊戲,薛淑菁現在的頭銜是企業主機暨週邊系統事業群業務經理,可是她一開始是在業務部擔任助理,一心想做業務的薛淑菁在主管建議下,1993年接受公司再教育與訓練,換到IBM.Com部門做電話行銷;然後1995年到以中小企業為主的工商事業群,開始業務的生涯;2001年轉到企業主機暨週邊系統事業群。「我換過的部門與工作內容,10根手指也數不完,」她笑著說。
IBM強大的技術傳統,能夠給每一個人員深耕式的訓練,這是薛淑菁覺得最有成長收穫的一環。一開始她是業務的門外漢,因此必須先上IBM企業內的solution school、business school、sales school等等課程,上課地點不只在台灣,香港、北京和新加坡也都有課程;她初次擔任主管時,也必須上中階主管管理課程,例如professional、manager、leadership等,「IBM training是最值得對人誇口的事,」她指出。

**強烈的不服輸性格

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能在大改革後的IBM組織內成長,強韌的抗壓力是必要條件。薛淑菁覺得做業務最重要的是意志力,只有意志堅定、目標明確才能爭取顧客的訂單,她覺得自己是個很有discipline(原則紀律)的人,當年考軍校因為近視無法通過體檢,她為了通過視力檢查,從早到晚共排隊了8次做檢查,第8次才合格。「工作上,就是只要顧客還沒決定向哪一家買產品,我一定爭取到最後一刻,」她回想自己能成為典範同仁的主因,還是強烈不服輸的性格。
1993年IBM面臨危機,總公司獲利很不理想,「就像敗選後的國民黨,整個士氣都很低落,」薛淑菁回憶道:那時總經理沈安石為了鼓勵大家,公司內部流行一句標語「大家作夥來打拼」,而且沈安石也創了一個「英雄鼓」的獎勵方式,只要有人談妥生意,他就在公司大廳擊鼓,昭告天下。「包括我在內,很多人都受到感動與鼓舞,」她自己暗自立誓,有一天也要上台擊鼓。這樣的激勵方式,讓台灣IBM同仁彷彿打了強心針,每個人都生龍活虎起來,每天都加班到很晚,「不是故意要每天睡一個小時和蕭薔媲美,而是不知不覺就工作到了深夜。」
10年走來,薛淑菁對IBM由當年的自以為是轉向到今天的「以客為尊」感同身受。她常對部門員工提出忠告:「你要當自己是客戶,當你想到了IBM用什麼方式與你互動才最合適,你才有可能真正爭取到客戶。」平常她的家裡訂了好幾本雜誌,其中一半是用來增加知識的;另一半則是用來增加與人溝通話題的,薛淑菁坦承不希望一接觸客戶就「談產品」或「賣弄知識」;「會先閒話家常,等有一些互信再來談後續,做業務也是一種『搏感情』的工作,」她這麼認為。
IBM是個擁有眾多產品的公司,一個部門就足以開一家大型公司。薛淑菁覺得自己尚未成功,只是達成作業務人的使命,未來她希望繼續「攻進」到其他部門多學習。由當年女同事的零落稀疏,到今日IBM已有1/3事業群總經理是女性的兵團,IBM和整個時代,真的都變了!

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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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