【觀點】新創不只有白手起家!二、三代接班創業家冒出筍,如何為傳產續命?
【觀點】新創不只有白手起家!二、三代接班創業家冒出筍,如何為傳產續命?

每一年夏天對我們來說都是特別的,因為「AAMA台北搖籃計畫」即將迎接新一批創業夥伴加入。

我也待過創業型公司、當過共同創辦人,所以能感同身受創業家的處境,那是生活極度透支且高速運轉的狀態,隨時要接受市場嚴格考驗。而創業家必須一直顛覆與挑戰自己,創造新的成就。畢竟「創業」2個字聽起來真的很熱血理想,等到親自投入後就會發現「哇!好多苦是外人不知道的。」那創業家們要如何面對隨之而來的種種挑戰?這就是「AAMA台北搖籃計畫」成立的初衷,我們的目標是陪伴這群創業家找到成長方向,協助他們成為更好的企業領導者。

今年AAMA台北搖籃計畫第13期招募剛剛截止,來報名的創業家產業領域來自生活服務組的數量多於數位科技組,這和過去幾年大多是數位科技為大宗的狀態很不一樣。

我想這是一個很有趣的現象。這樣的轉變也可能跟後疫情時代來臨有關係。延續2、3年的新冠疫情讓許多人停下來,並重新思考:「我這輩子追求的生命意義是什麼?」「我能為世界帶來什麼改變?」進而更加關注周遭生活環境,並將自己的實際需求轉化為創業題目,讓創業主題變得更軟性也更多元化。

第 12 期學員參與「成長策略與商業模式」主題式工作坊_IMG_7917.jpg
AAMA 學員參與「成長策略與商業模式」主題式工作坊。
圖/ AAMA提供

靠學長姊「引路」減少碰壁

AAMA台北搖籃計畫自 2012 年啟動,每年固定徵選20多位成長期創業者加入,並邀請10多位成功創業家與高階經理人擔任導師,進行為期2年的創業輔導。累積到現在,我們已經成長為274名創業家、100多名導師凝聚而成的新創社群。學員之間的日常互動有著信任與默契,而學員與導師之間也亦師亦友,有些導生甚至產生了革命情感,跨世代的經驗交流都深化在整個社群裡。

而我們在與創業家交流的過程中,需要時時確認的是這群夥伴「真正需要什麼樣的協助」,以此規畫相關內容來協助他們成長。在AAMA,我們每年都會進行內部調查和討論,從中觀察創業家們遇到的真實挑戰。成長期的創業家主要面臨以下幾個議題:商業模式與成長策略、海外市場拓展,以及人才招募等,這都是一連串環環相扣的經營管理難題。

AAMA能做的,是連結許多資深前輩的經驗在這裡,提供創業家們請益學習、降低試錯成本,幫助他們在創業路上少走彎路。

所有人是因為各自的「創業夢」而聚集在這個地方,我們互相分享一路上所有甘苦、淚水許多焦慮不安的心路歷程。但創業夥伴之間若只停留在情感上的陪伴,支持的力量難免較為薄弱。除了在你跌倒的時候陪你哭、扶你一把,頂多聽你發牢騷抱怨,但然後呢?這樣的協助對創業家而言真的遠遠不足。

因此,我們希望扮演更積極的角色——成為引路人。既然AAMA有幸聚集了這麼多寶貴的創業經驗,我們希望給予更多實質的智慧傳承,除了透過課程工作坊,或邀請導師一對一協助鑑定商業模式或產品、業務、資金和組織拓展的可行性,或以創業導師的角色傳授個人化建議和提醒,甚至導入個案輔導的模式,來協助創業家找到下一個目的地或新賽道。

當然,每一位創業家都很聰明,也都很有個性,再加上AAMA的核心精神是「成功不可複製,智慧可以傳承」,所以我們所扮演的角色更趨近於陪伴、並提供前進的參考方向,但最終選擇及決定權永遠掌握在創業家自己手中。

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位於華山文創園區的 AAMA 共學共創基地,成為 AAMA 社群成員共同學習、分享交流的重要場域。
圖/ AAMA提供

地方創生、永續轉型都是考題

以台灣新創圈的發展趨勢來看,創業題目乃至創業家身分,都正在發生變化。

還有另外一個觀察,過去我們對於創業家的想像大多是白手起家,並以技術型創業為主,但台灣現在出現一股新力量:傳統家族企業的二代、三代陸續接班,他們背負著家庭期望與使命,同時也面臨創新轉型的挑戰,以及追求自我實現的理想存在。如果我們把「創業」的定義放寬,這群人其實也可以被視為創業家,他們可能在花東地區推動地方創生,在桃園的重工業廠房做永續轉型,或在中南部默默當起隱形冠軍。他們也正在積極創新轉型。所有的創業家都面臨著各自的經營課題,看起來相似但實際上卻又不盡然相同。我們也常常在思考並內部討論,AAMA 能給予的幫助和支持是資源連結或串接嗎?又或是有更深層的待解問題必須抽絲剝繭地去探索。

過去很多人都認為AAMA是一個加速器,加入以後就能迅速鏈結各種創業資源,但更準確地說,我們認為自己是一個學習型平台,我們想要找尋的創業家不一定要是最知名、最會賺錢的,而是非常清楚自己的創業動機,並擁有「這是一輩子的事業,要堅持往前走下去」的信念,同時也願意不斷突破自我,肩負起台灣下一個世代責任的領導人。

當所有人齊聚在AAMA的時候,相互是學習對象,交流不同觀點,這是非常棒的火花。這裡的學習不僅僅涵蓋公司營運策略,也關注創業家個人的心理素質提升,例如如何處理輿論壓力、公關危機,甚至是跟身邊的人好好相處溝通,乃至與創業夥伴「好好說再見」,我們都希望建構出相應的支持和解方。

這會是一條很長遠的路要走,希望,我們能給予力量,更能幫助彼此找到前進的方向。

責任編輯:蘇柔瑋

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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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