悼紐約靈魂與我流逝的青春
悼紐約靈魂與我流逝的青春
2001.10.01 |

五年前的夏天,熱浪在我初履紐約時,形同一股黏膩的愁緒;白日將盡,不太有餘裕的異鄉客全在廊下納涼聊天,廚房湯湯水水和著老鼠嬉遊的聲息。我記得那黃昏時,我和來自大陸山西的娣娣邊煮著麵條,邊說著話。我向她說出門逛逛吧,總比窩在皇后區的貧窮巷弄好。
我心生的一念是想要登上107層高的世貿大樓看夜景,當時的我極需高處不勝寒的意境來支撐我即將要展開的異鄉歲月,這座紐約大都會將會啟發我什麼樣的未來與鑿開生命的力道為何,對我當時都充滿了期待。
說來,紐約世貿雙子星大樓深埋了我紐約生活一個無可被取代的角落,是我往後生命不可抹滅的一片絕美與華麗的風景。
時值8月,我和娣娣各花了美金6元後,擠在一堆人中隨著高速電梯往上,身軀明顯被拉拔升高,竟有一種身體要變形之感。玻璃帷幕環繞著整個圓形視野,曼哈頓燈火在風中迷濛飄搖,宛如天使點著仙女棒,向我們揮灑著絢麗。我覺得自己在登上高處後,恍然有極上之夢,似乎自己也長了翅膀般,俯瞰整個城市。
人如蟻,心如織。萬家燈火成了無數流動的光譜,似千萬條撒著金片的河流在舞動著。整個曼哈頓下城的夜景是由這兩棟雙子星所主導的舞台。
「啊,怎麼美成這個德性呢!」娣娣和我搖頭讚歎著,似鄉巴佬。
我和娣娣互照了來紐約的第一張照片。身後的夜景其實拍出來就像電影的藍螢幕般,僅餘一點點似螢火蟲的火光在畫面上零星閃爍著。
隨著高速電梯下降,心臟陡然緊縮了好幾回。那晚搭R車回到皇后區後,我開始喜歡上曼哈頓,然後等著9月學校的開學。
未料的是,往後世貿大樓會是我最重要的接駁站。隔年年初我搬到和曼哈頓隔著哈得遜河的紐澤西市,每天上學逛街必搭PATH地鐵,而我大都是在世貿站換車。通常在尖峰時間我會在世貿大樓的一樓店家區先逛逛,可能是去買GAP 9.99元的打折品,或是買NINE WEST的鞋子,或是去吃個披薩充飢。而最常待的地方是一樓的Borders書店,拿一堆雜誌然後點杯咖啡,我愛坐在窗前,窗前的風景除了教堂和墳塚外,就是打著領帶走路特快的上班族,這讓我感覺非常紐約,一方是死亡,一方是新生;滄涼總是伴著華麗而至。就這樣地幾乎如此地度過每天的下課時間,總是耗到地鐵人潮漸散才返窩。
我記憶憑弔這兩棟雙子星大樓是靠著這些雜蕪的人事。
紐約生活的小小悲歡,原就是那樣地扣著我的心。
這座城市總是多種氣味雜陳在我的生活四周。流浪漢、被拋棄的人、厭世者、醉漢、失意者、做夢者、移民人……充斥著,光亮與陰暗並置。但也有一些紙醉金迷者、名門之後、得志的政客、貴婦人、名歌手、演員……居住在這個光影繁華的紐約城。
紐約,這個由4個區域組成的蕞爾小島,卻是許許多多人的靈魂寄居所,紐約讓人暈眩,神迷。沒有曼哈頓,人們就像失去了什麼心愛物品似地失落著。
每天這座城市總上演著無數的邂逅戲碼與人生離合。每天所有城市的櫥窗總以最時尚的時髦呼喚著愛美的女人前來。前方可以是華麗之最的場域,轉個彎卻可能是跳蚤二手市場的流浪況味,在這裡生活不必太有原則,與人交往要帶點遊戲的心情。
甚至最好在狂歡後要有心理準備,因為可能接著是大幻滅。周五的酒吧即是如此,酒氣煙塵,慾望流動,眼神穿梭,若即若離,原慾沸騰。
沒課的時間,我喜歡流連的幾個區域是蘇活區、中國城、跳蚤市場、百老匯、大都會等。有時從57街的畫室離開時,心情為了擺脫畫室的陰鬱,我通常會刻意去逛逛上中誠,有時還會繞去百貨公司像是SAKES或是川普大樓等名店如廁。當我穿著沾些畫彩顏料的衣服和名流仕女錯身而過時,我會有一種隨性的快樂,在這座城市只要當你自己就好了,沒有人管你,甚至愈有個性愈好。
有半年的時間當我住在曼哈頓上西城的72街時,林肯中心周圍一帶幾乎被我踏遍了。
有時會去買張便宜的票甚至站票,只為了嗅一嗅大都會歌劇院的氣氛。在林肯中心看戲看舞蹈時,總會想起葛蘭姆,20世紀紐約孕育出幾個最具現代舞精神的知名舞者,並影響到整個世界現代舞的發展。
鄧肯、鄧尼斯和葛蘭姆可說是在紐約奠定了舞蹈藝術生涯,其中只有葛蘭姆長期定居紐約,且其對芭蕾舞蹈的創新和教學藝術影響最具深遠。
葛蘭姆熱愛紐約,她曾在1926年的獨舞表演之後說:「我的舞蹈是屬於城市的,不是那種田園情調的。」
葛蘭姆熱愛城市,當然會愛紐約,再也沒有一個城市像紐約這麼多元與複雜了,那種譟動不安和光華之最交織的城市氛圍給了葛蘭姆極多的想像與刺激。
許多舞蹈者曾為了追隨葛蘭姆而來到了紐約。然後又拜倒在紐約下,眷戀難歸。
上城西區的中央公園是我發呆的地方,從中央公園還可眺望一棟約翰藍儂魂歸處的著名景點,也是上城西區最著名的建築地標:達科塔(THE DAKOTA)。不過起初這棟由亨利(Henry Hardenbergh)所設計的大樓可沒有什麼名氣,後人之所以到紐約上城必然至西區欣賞這棟建築,實則帶著瞻仰的心情,這可說是完全拜藍儂之賜。
藍儂和小野洋子住在此,還在此處大門被刺殺身亡,新聞照片透過美聯社全球的發布後,藍儂倒在這棟建築的照片被藍儂迷深刻記住了,使得每個旅人至此都要見一見達科塔。
小野洋子在紐約至今依然受到紐約客的喜愛,記憶深刻的是有一回有個紐約客朋友知悉小野洋子要在紐約中央公園的夏日演唱會演唱,那日正巧碰上他的好友結婚,他竟考慮捨好友婚宴就小野洋子,足見小野的魅力了。
約翰藍儂的紀念地就在中央公園的草莓園,那個草莓園終年都有遊客在那兒喃喃自語悼念著不朽的藍儂。拿著筆記本在公園待上一陣,這座城市給我靈感,讓我的生活思維時時充滿著靈光一現的熱情之感。
有時心情處在百般無聊時,逛逛時代廣場會讓觀望別人而忘了自己。許多的巨幅看板高度說明了紐約的消費性格,其中有一面大看板寫著大大的「CK」,模特兒酷酷的臉龐上穿著CK的白汗衫,很簡單卻也很性感,吸引許多遊客的目光。
如今除了時代廣場的廣告看板讓人注意到卡文克萊外,上城之貴的第五大道卡文克萊旗艦店光鮮亮眼,讓人忍不住想要走進去參拜一番。  
  在紐約我很喜愛走路,步行是觀看於曼哈頓最好的方法。上東城第五大道是黃金哩路,許多名人都在此棲息。像是賈桂琳歐那西斯,她一生的最後30年都在紐約度過,足見她獨鍾這個大都會。從她的公寓所望出的視野正是中央公園的蓄水噴泉池,紐約市為了回饋她,在她過世後,便將這個賈妃終年累月倚窗對望的水池,以她的名命之,一如約翰藍儂的草莓園般。
紐約市的可愛就在這裡,不過是賈妃的窗戶正好對出去是個水池罷了,紐約市卻自己往這個城市貼金,硬說賈妃終日深情地俯看著這座水池。
我的步履就在曼哈頓和其他幾座小島間徘徊,好幾百個日子過去了,異鄉女子的韌性也增厚了。在這裡我度過美東和紐約大風暴,1996年冬天,曼哈頓也是空蕩蕩的氛圍,市長下令車子不得駛進市區。於是整個原本忙碌的街道竟宛如封鎖區般寂靜。我和好友忙跑至大街上遊走,街道只有人與人,白雪覆蓋著車頂、行道樹……,人們捧著熱咖啡說著話,熱氣在雪中如霧。
一樣的封鎖,卻是美麗的停格。那日我們玩瘋了,在大街上跑跳也不會被車撞到,簡直如童話之境。 
這座城市幫我記憶著我的青春,與學畫的經歷。
如今傾城就在一瞬,如煙花夢幻般。
事件後,忙問候著紐約客友人與幾個還遲遲眷顧著紐約城的華人朋友可安然否,所幸皆安。
住在蘇活區的說近來每天都得關著窗,大量落塵散在四周,他覺得呼吸似都可聞到人的骨灰,如死城般的寂靜,寂靜中卻透著沈重的不安。這裡已是廢墟了,有如重返古代的龐貝城般,朋友形容著。紐約客美國人說,這場事故將改變他們的生活與價值觀了。而這事故,卻加深了我對曼哈頓的感情。
我住在72街時,租處曾被西班牙人闖入偷了兩張支票且兌現了八百多美元,對個窮學生來說簡直是大事一樁。為了辦理銀行的理賠,我首次走入曼哈頓警察局,那也是個獨特的經歷。如今在電視上看到警消人員的忙碌,那穿著藍色上衣的警察人員身影又再次搗入我的記憶深處。
真希望可以快速回到紐約看看,以憑弔我那流逝的記憶與青春年華,當然這歷史場景永遠都少不了世貿大樓的,只是再也無法登頂遙望了。
曼哈頓的天際線少了這兩棟雙子星大樓後,遠觀城市面容就宛如少了兩顆大門牙般。 而我們人類所缺少的又是什麼呢?
哎……想百年前,紐約百老匯大道竟然是侵入的白人向印第安人以一條琉璃項鍊所換來的地產,這是歷史的虛妄與殘暴不堪啊。
這時我不免想起義大利文豪卡爾維諾在《看不見的城市》所描寫的:「有一種空虛的感覺,在夜間朝我們欺身而上,帶著雨後大象的氣味,以及火盆中漸漸冷卻的檀香餘燼的味道。一陣暈眩,使得繪在平面球型圖上的江河與山陵,在黃褐色的曲線上震顫不已……終究,我們會發覺,這個在我們看來是奇蹟之總和的帝國,其實是無盡的,不成形的廢墟,腐敗的壞疽已經蔓延太廣,連我們的王權也無法治療,戰勝敵國只不過讓我們繼承了他們長久以來的百廢待舉,此後,絕望沮喪的時刻便降臨了。」

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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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