迪士尼CEO：考慮脫手電視業務！剪線潮來襲，衛視中文台等11頻道也收攤|數位時代 BusinessNext

串流平台與有線電視的競爭之戰中，勝負似乎越來越明顯。迪士尼CEO艾格（Bob Iger）近期在接受美國財經媒體CNBC採訪時指出，自從他回鍋之後，發現公司面臨很多挑戰，接下來有很多工作要做，最主要的一項就是評估傳統電視資產的未來。他提到，迪士尼目前正在「廣泛思考」各種可能，包括出售也是一種選項。

艾格更直指，目前傳統電視也許已經不是迪士尼的「核心業務」。他提到，自己在離開公司時，就曾預測過有線電視的未來會非常悲觀，回來後發現自己的想法是對的，而且情況比想像中更糟。

不過艾格也補充，過去確實有很多創意是來自這個有線電視體制。

在美國，迪士尼擁有非常多電視網路，從傳統三大廣播電視公司之一的美國廣播公司（American Broadcasting Company，ABC）到有線電視的ESPN頻道，都隸屬在這個巨頭旗下。

而艾格的發言也跟先前迪士尼在台灣的策略不謀而合。迪士尼集團6月份時就傳出，將在年底前下架11個在台灣的所有頻道，當中包括廣受台灣觀眾喜愛的國家地理頻道、衛視中文台和衛視電影台。

迪士尼首回應：串流六大品牌不會消失

迪士尼也在6月13日晚間回應《數位時代》詢問表示，這是公司全球性的策略決定，目迪士尼目前僅停止電視頻道業務，仍會持續在台灣發行院線電影、Disney+串流和迪士尼周邊消費產品，作為串流品牌之一的國家地理也不會消失。

迪士尼回應全文如下：

作為迪士尼為達成長期且穩健成長而進行相關策略調整一部分，迪士尼開始執行台灣終止頻道業務服務相關事宜。2023年12月之前，台灣將陸續終止頻道營運，包括國家地理國際頻道、國家地理高畫質野生頻道、Baby TV、國家地理頻道、衛視中文台、衛視電影台、星衛娛樂台、星衛HD電影台、Star Movies Gold、Star Movies HD以及Star World。

觀眾與消費者仍可以在迪士尼的影音串流平台Disney+上觀賞來自迪士尼、皮克斯、漫威、星際大戰、國家地理與Star等六大標誌性品牌電影以及節目。台灣持續耕耘的業務有：院線電影、Disney+跟消費商品。我們會持續專注發展核心品牌，並繼續為消費者帶來歷久彌新的故事。

NCC證實！國家地理頻道、衛視中文台、衛視電影台等11頻道下架

NCC（國家通訊傳播委員會）在13日證實，已接獲香港商迪士尼傳媒有限公司台灣分公司（以下簡稱迪士尼）及美商國家地理頻道有限公司台灣分公司（以下簡稱國家地理）依衛星廣播電視法（以下簡稱衛廣法）規定，書面報請備查終止經營，NCC後續將依法定程序辦理。也就是說，迪士尼集團將停止所有在台灣的電視頻道。

其中，「國家地理國際頻道」、「國家地理高畫質野生頻道」、「Baby TV」等3個頻道將於112年10月1日起終止經營。

剩下的「衛視中文台」、「衛視電影台」、「STAR Movies Gold」、「STAR World」、「星衛娛樂台」及「星衛HD電影台」、「國家地理頻道」、「Star Movies HD」等8個頻道，將於113年1月1日起終止經營。

NCC補充，據了解，迪士尼及國家地理兩家公司基於集團經營策略及全球布局考量，規劃陸續退出臺灣及其他區域之電視市場，原有頻道部分節目，未來將轉至串流平台（OTT TV）播出。

有線電視生存越來越困難！裁員潮醞釀中？

媒體報導指出，目前「衛視中文台」的綜藝節目只剩下「一袋女王」、「歡樂智多星」以及新節目「神秘五金行」。而迪士尼集團早在4月就已經先裁掉衛視中文台版權部。

根據NCC的資料，迪士尼集團目前在台灣經營的11個衛星頻道主要分屬於「美商國家地理頻道有限公司台灣分公司」以及「香港商迪士尼傳媒有限公司台灣分公司」，在有線電視、中華電信MOD都有播出。

美商國家地理頻道有限公司台灣分公司頻道如下：

Baby TV、Star Movies HD、國家地理高畫質野生頻道、國家地理國際頻道、國家地理頻道

香港商迪士尼傳媒有限公司台灣分公司頻道如下：

STAR Movies Gold、STAR World、星衛HD電影台、星衛娛樂台、衛視中文台、衛視電影台

NCC表示，該會尊重業者的經營規劃，業者已依衛廣法規定，於3個月前以書面報請主管機關備查，後續該會將請業者於頻道終止前1個月前通知用戶；另外，有線電視系統經營者則須依有線廣播電視法第29條規定提出營運計畫變更申請或報請備查，經NCC許可或備查後，於頻道異動5日前以書面或連續5日於該頻道及頻道總表專用頻道中通知訂戶，始可進行頻道下架作業。如該等頻道屬於有線電視系統經營者所提供之基本頻道，NCC將盡速要求有線電視系統經營者以提出替補之基本頻道或其他消費者補償措施等方式以確保有線電視訂戶權益。

而由於影響頻道眾多，預估接下來集團內也將會有一波裁員潮。NCC在聲明中指出，對於因頻道終止而停止僱用的我國員工，也須依照我國勞動基準法及勞動主管機關相關規定，保障員工應有的權益。

針對迪士尼集團本次11個頻道退出臺灣市場，NCC表達遺憾，但同時強調，在數位匯流時代，影音媒體不斷演進，影音內容得以露出的平臺也日益多元，該會將與文化部、數位部等部會密切合作，順應媒體環境的發展，鼓勵產業繼續製播優質影音內容，以保障消費者權益。

迪士尼頻道下架一年，Disney+補空缺

回顧過去，陪著與多觀眾長大的台灣迪士尼頻道於2021年8月時，在社群平台上宣布，2022年1月1日停止在台灣營運。

台灣迪士尼頻道當時提到：「該變動是根據公司在評估業務及營運後所作的決定。迪士尼頻道終止營運後，迪士尼將繼續透過其影音串流平台Disney+為廣大台灣消費者提供精彩的兒童節目。」

接著2021年11月，迪士尼近年的野心之作、串流平台Disney+就登陸台灣，由台灣大哥大成為獨家合作電信營運商，宣示新時代的開始。

Disney+趕上疫情的熱潮，又帶著漫威、迪士尼、星際大戰等強勢IP，全球的用戶數一度超車串流龍頭Netflix。

不過，根據迪士尼公佈的2023年第一季的盈利情况，Disney+全球用戶比上一季減少240萬，顯示疫情紅利已經吃完，回鍋的CEO鮑伯．艾格（Bob Iger）更在電話會議中透露，會將焦點從串流服務移向其他業務。

延伸閱讀：串流平台好難做！Netflix、Disney+都大虧損，2023年會怎麼走？

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。

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。

「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