台灣思科
台灣思科
2001.07.01 |

不管景氣不景氣,「人才」永遠是企業最珍貴的資本,值得公司不間斷地投資時間、金錢好好栽培。但在全球市場成長遲緩、春天不知何時到來的時刻,企業勢必要思考更靈活的方式,讓員工持續成長,蓄積能量,等到景氣翻轉時才有本錢大展身手,不致平白錯失良機。
一度是全球最有身價企業、擁有5500億美元市值的思科系統,雖然也被這股寒流嚴重波及,但思科並沒有忘記持續培植員工的初衷,以一套功能完備的線上學習(e-learning)系統,達到「花最少錢,做最多事」的效果。透過這套系統,台灣思科工程師原本一年要花4到5個月在海外受訓,現在只需要花1個月;業務員原本一年有25天在海外,現在降到5天。台灣思科總經理孫永祥指出,一年下來,工程師教育訓練花費平均降低80%,業務員降低60%,上一個會計年度合計共省下2000萬元。

**思科遠距教學由來已久

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海外員工訓練對台灣思科來說原本是相當頻繁的活動。孫永祥表示,平均每位思科工程師一年教育訓練經費要耗去160萬元,經理人要花80萬元。但是,參加一次為期2天的訓練課程,前後舟車往返又需要時間,經常一周都不見蹤影,再加上不小的旅費支出,公司開始思考規劃一套更有效率的訓練方式。
其實思科的遠距教學系統由來已久。孫永祥回憶,以前公司會事先郵寄磁片,內附教學內容,員工配合越洋電話(conference call)進行課程。網際網路發達之後,公司改用電子郵件寄簡報軟體(PowerPoint)檔案給員工,配合電話進行教學。
但這種教學方式卻不適用於新進員工,也不容易追蹤學習效果。孫永祥說,電話教學適合已經有底子的員工加強訓練,例如一次為時20到30分鐘的產品功能更新。新進員工無法在其中得到助益,員工學習成效也不能有效評估。
考量以上種種因素,思科開始重新規劃員工教育訓練課程,推動一套線上學習系統。
這套線上學習系統分二部份。第一部份屬於傳統的教室訓練,但還是需要透過網路安排課程,從填問卷、報名、主管核可、訂機票、安排旅館等步驟,一一整合在系統中,並經由線上作業完成。

**選課到效果評估都上線完成

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第二部份是真正的線上學習課程。剛開始功能比較陽春,員工在網站上登入後,利用隨選視訊(Video on Demand)或是隨選播音(Audio on Demand),配合簡報軟體輔助,進行單向學習。後來演進成選定一個時間,報名的員工同時登入網站上課,對內容有問題,可以用電子郵件反映。
人力資源與財務系統隨後也整合到這套系統之中。包括管理系統、員工預算計畫、支出報告等子系統,逐漸整合在一起,功能更完備。接下來,思科由以往講師導向為主的學習課程,改從學習者的角度出發,思考員工到底需要哪些課程,規劃建置一個線上學習入門網站,放在「思科員工線上查詢網站」(Cisco Employee Connection, CEC)之內。
孫永祥舉例,一位思科新進員工來到線上學習網站,會有一張個人注意事項清單,協助定義工作內容,接著系統會自動建議需要上哪些課程。不論是參加傳統教室上課或是線上學習,都會出現一份預算報告,經由管理系統以電子郵件傳到管理階層,主管則視實際需要批准或駁回。
以傳統教室訓練而言,一旦申請核可,系統會發出一份問卷,評估員工對課程的了解程度,填好問卷才算完成報名手續。接著就是籌劃旅行,員工在網站上可以直接選擇各地和公司有合作關係的飯店,機票部份思科則外包給美國運通卡。線上學習系統更整合旅費報告應用程式Metro,花費一目了然。員工使用美國運通卡買機票、住宿飯店,Metro系統會顯示信用卡簽單複本,隨後員工可以將出差開銷轉移到支出報告,2到3天內收到退款,線上完成原本繁瑣冗長的出差費用申報。
選擇線上學習課程的員工,在入門網站可以視個人需求,點選隨選視訊或是隨選播音加簡報軟體,自行完成課程。思科企業事業群技術支援部經理鈕因任強調,在網站上的「虛擬教室」,學員和講師可以利用聊天方式互動;在「虛擬實驗室」裡還可以下指令,模擬上機實習操作。
課程結束之後,員工需要再填一份「課後心得」問卷,詳細評估個人上課收穫與感想。這分報告也會自動傳送到管理系統,供主管參考。
從第一次上課開始,每位員工就會在網站上建立一份「我的學習計畫」(My Training Plan),其中詳細載有員工每一次參加教育訓練的時間與效果。主管看到員工的訓練過程,也可以視需要建議參加其他課程。
由於線上學習系統「anytime, anywhere」的特性,思科員工在家中也可以上課。孫永祥表示,目前台灣思科有80條ISDN、10條ADSL專線拉到員工家中,員工可以利用虛擬私有網路(VPN)進入學習系統,不受辦公時間限制。一年至少花15天參加線上學習課程的鈕因任,也認為線上學習對思科員工來說「不只是工具,更是一種文化」,成為工作中很自然的一部份。

**代理商也可線上學習

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節省教育訓練經費之餘,線上學習系統也讓思科的管理更有效率。孫永祥指出,雖然訓練成本降低,但是線上學習的效益不但沒有打折扣,反而做得更好,因為員工在上課前後都必須完成「網路作業」,主管看得到成果,更能掌握追蹤員工學習成效。而員工減少出差旅行時間,公司在人力應用調配更為彈性,空出來的時間可以面對更多客戶,一舉數得。
人力資源部門也可以避免行政瑣事,從事更有建設性的工作。「台灣思科沒有人力資源主管,」孫永祥得意地表示,因為所有人力資源的基本功能都放到網站上,例如薪給、休假、保險等。人力資源部門可以把重心放在激勵員工士氣、留住人才、維持向心力等積極課題。
對思科而言,線上學習系統也扮演「知識仲介者」(knowledge broker)的角色。鈕因任指出,過去幾年思科平均每2周購併一家新公司,產品細項多達1萬5000種,只有靠著這套系統,快速累積知識庫內容,全球工程師與業務員才能即時吸收產品資訊,達到資訊流通零時差的目標。
代理商也可以參加思科的線上學習課程。鈕因任表示,思科為代理商設置Cisco Partner Connection,有600多種線上學習課程,代理商依據不同等級,分別可以獲得線上學習課程的服務。
不過鈕因任也坦承,提供代理商的線上學習課程都是以英文為授課語言,對思科在台灣的大部分廠商來說並不實用。未來增加中文課程後,代理商應用線上學習的機會應該可以更多。
未來思科會持續將各種可能e化的課程搬上網路,盡力降低教室訓練的比例。不過孫永祥也指出,線上學習效果再好,教室訓練還是有無可取代之處,例如需要面對面溝通的業務銷售技巧指導,或是複雜的網路設備操作。每年全球各地分公司總經理的「get together」聚會,大家分享一年來的營運管理經驗,互相腦力激盪,這也不是線上學習系統可以代勞的地方。

**絞盡腦汁少花錢

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孫永祥強調,當初規劃線上學習的目的絕非只為了「省錢」,而是希望以更有效率的方式提昇公司競爭力。不過,成本降低卻是實施線上學習後隨之而來的重大效益。在景氣持續不振的時刻,企業即使無法積極「開源」,至少也要做到消極「節流」。除了線上學習,思科也大刀闊斧在各方面做出節省成本的動作。
思科亞洲區營運副總裁蓋瑞.傑克森(Gary Jackson)就表示,思科上上下下無不絞盡腦汁,希望想出更多辦法達到少花錢的目的。例如,思科位於新加坡的亞太地區總部,以往會在普吉島等度假名勝舉辦年會,但現在一律就地留在新加坡舉行。一向移師蒙特瑞(Monterey)舉辦的思科年度全球副總聚會,今年也首度留在矽谷。
員工出差花費也是能省則省。包括思科總裁約翰錢伯斯(John Chambers)在內,思科不論職級一律搭乘經濟艙;旅館選擇更是簡單,只要符合「有電話設備、房間清潔」原則即可。
思科更善用自己的核心競爭力:科技。傑克森表示,思科擁有全世界頂尖的路由技術,利用這個優勢,公司在通訊上面得以改進設備節省成本,全球各分公司之間,不論是互相聯繫或是對外通訊,都可以達到最經濟的目標。
思科也花心思與電信業者談判,爭取更彈性的價格。孫永祥透露,目前台灣思科的通訊設備選定與中華電信獨家合作,公司在數據專線上獲得優惠,員工在大哥大通話與網內戶打費率上,也比一般用戶享有更低折扣。
「思科只要下定決心,就會貫徹到底,」傑克森笑言,思科本來就是一個很「簡約」(frugal)的公司,現在更把這個精神發揮的淋漓盡致,況且對一個全球擁有4萬員工的跨國企業來說,一聲令下全體動員,的確可以發揮驚人力量。
大環境再惡劣,企業龐大複雜如思科者,都能夠迅速調整步伐,以積極靈活的策略,用力對抗不景氣。你準備好了嗎?

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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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