補教界的知識經濟春天
補教界的知識經濟春天
2001.02.01 | 科技

千禧年的聖誕節,早晨七點,新光三越站前店的大廣場滿地五彩色紙,一對情侶坐在幾層樓高的聖誕樹旁,三三兩兩的年輕人匆匆走過,臉上掩不住昨夜聖誕狂歡的亢奮情緒和略顯疲憊的神色。同一時間,住在中和的陳士杰吃完早餐正準備搭捷運前往南陽街補習班的自習教室唸書,18歲的他早已打定放手一搏,要趕在「末代聯考」的這一年考上大學。
台灣長大的孩子求學回憶裡,大部份人是和他一樣,從國中開始,過著沒有假日的求學歲月,放學趕往南陽街,隔天到學校和同學討論昨晚補習班老師的笑話,每年暑假來自四面八方的重考生,懷抱著升學夢想湧入南陽街,一部南陽街的歷史,其實是台灣教育政策的見證。

**補教業的e化工程

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傍晚五點,南陽街人潮洶湧,放眼望去都是學生模樣,十幾二十歲出頭的學生進出各大補習班,等電梯的學生延綿一列排到街口,在這片榮景的背後,大規模補教界e化改造工程卻早已開始進行。
補教戰線由實體延伸到虛擬,對南陽街業者而言,一開始其實是不得不的尷尬選擇。因為網路出現,讓一些跨行業競爭者也有機會爭食大餅,從早期題庫網的出現,利用網路提供各級考古題的虛擬服務,著實讓補教業者警覺保衛領土的重要性不只在實體的市場,虛擬也將是下一個急需鞏固的灘頭堡。
但要投入虛擬世界,又不知從何做起。於是早期的補教業者,都在這種「別人有,我也要有」的焦慮心境下開始踏出第一步。但如同所有傳統產業e化過程遭遇的困難一樣,在不了解新科技情況下,一開始只能一點一點嘗試,留個小平頭,說話簡潔的建如文理補習班班主任劉廣衡說明這個摸索過程:「一開始只放政令宣導上網,後來發現沒人看,才再增加網站的內容,現在連娛樂訊息都有了。」
另一方面,大多數業者將整體網站軟硬體規劃交由資訊業者處理,卻產生另一個問題。大碩文教機構董事長丘昌其談到過去業者的經驗時感慨的說,「資訊業者難免有私心,會留一手想賺版本升級,補教界因此花了很多冤枉錢。」失敗的經驗使業者了解,e化工程很難假外人之手完成,反而自己全心投入,成功的機會才會增加。
補習班的e化分幾個部份,首先是網站的建立,接著是將過去的服務利用網路做更便利呈現,過去補習班每年印製數量龐大講義和資訊,因為印刷有印製臨界量限制,印刷出的教材往往不能即時更新,但為了服務學生又不能不做,教材數位化不但可以隨時更新,更能降低印製成本和存貨。

**補習班線上教學

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另外補習班過去提供錄影帶讓學生補課、複習,未來也希望能轉變成影音型態的網路線上教學。
然而大環境還沒成熟,學生現階段對線上教學接受度低,網路軟硬體設備投資高,成為業者難以跨越的障礙。有鑑於此,與其所有人各自做一小塊,獨力承擔市場不成熟的所有壓力,不如集眾人之力來推動市場,劉廣衡說:「要長期經營,就得縱向合作,垂直整合。」
因此補教界一改過去各自發展的生態,聯合了各家補習班在2000年5月成立凱惠科技公司,初期成立台灣學習網(www.24school.com. tw),提供升大、四技二專、研究所、公職人員、證照考試、留學資訊,提供從高中到就業出國的所有服務,將學生留在學習價值鏈上,凱惠總經理馮子洵表示,各補習班本身就是最大學習通路,這是公司的競爭優勢。
合作的背後,其實隱藏補教界轉型的壓力。近幾年來,教育改革呼聲四方匯聚,教育政策將過去升學窄門一一放寬,造成各類補習班面臨市場萎縮窘境,例如高中聯招廢除後,大型重考班慢慢消失,被地區型中小型補習班取代。緊接著2001年是最後一屆大學聯招,再加上政府廣設大學,錄取率年年攀升,重考需求逐年萎縮,從4年前的12000人到現在不足8000人,市場萎縮1/3。

**如何度過寒冬?

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當到處都是大學生時,重點是唸什麼學校?到時候仍要補習,丘昌其說:「未來大家是為了就業壓力來補習。」但是學生會不會因為升學門檻消失而荒廢學業?補教業者對此私下表示,其實學生素質有下降的趨勢,但是站在補教業者的立場發言,又被認為是為既得利益者抗拒改革的說法,劉廣衡無奈表示,「我打電話給家長勸他們,小孩還是有補習的必要,結果被家長罵說聯考都廢除了,補習班還想賺他們的錢!」面對即將來臨的嚴冬,補教業者除了調整資源分配比例,另一個方式就是網站。
由於廢除大學聯考之後,五花八門的入學方案和錄取科目、標準皆有不同,另外目前高中二年級以下的教科書版本開放,不再統一使用國立編譯館版本,網站可以提供各式升學資料、扮演升學諮詢的角色,建立專業形象便成為度過寒冬的經營策略。
但是網路的出現,對補教界真正的價值是什麼?除了改善內部流程、降低經營成本外,網路是否會改變傳統的面授方式?關於這點,劉廣衡說:「網路的定位是跟傳統教學分工互補的角色,是補足以前做不到的服務。」大多數的業者不認為線上教學可以取代傳統的教學方式。
知識經濟的契機丘昌其則認為知識經濟時代來臨,知識永遠不足,日新月異的新科技使得知識只能形成一時優勢,隨時需要更新,因此學習的需求將延續到終生學習,但面對日益減少的時間和龐大的資訊量,將造成另一個學習市場的崛起,到時候知識的通路將是重要的關鍵。他解釋所謂的知識通路,在未來可能像網路咖啡一樣,只不過重心是學習而非娛樂,提供不受時間和地域限制的學習。
比起其他線上學習業者,補教業者的競爭優勢其實是傳統教育的盲點,一位台大研究生說:「其實和補習班老師比起來,學校教授和補習班老師的聰明才智是一樣的,可是學校裡的教授根本不肯花心思研究如何讓學生學懂,學生考不好,就認為學生不夠努力,因為不管怎麼樣,總會有人考的比較好。」因此補習教育的成功,是提供一個以學習者為中心的學習體系,未來如果能夠結合知識通路,補教業將在知識經濟時代扮演關鍵角色。
相較於大多數補教業者的悲觀,顯示的是既存商業模式解組的反應。然而面對傳統勢力範圍的消失,市場面臨量與質的轉變,丘昌其坦承:「要補教界用科技業心態經營,很難!最根本的問題是大家不相信知識經濟時代已經來了。」
雖然前途不見得樂觀,但教育改革號角已響,南陽街e化列車緩緩開出,啟程前行已是義無反顧,至於是否能帶領產業開疆闢土,迎向黎明,就只好留待時間來證明。

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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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