東京證交所力挺！KKday等4家台灣新創入列「IPO輔導」，有望在日本上市|數位時代 BusinessNext

東京證券交易所（TSE）在9月27日公布正在接受上市前輔導訓練的海外新創。其中，KKday、廿一世紀數位科技（21st FinTech）、聯齊科技（NextDrive）、優必達（Ubitus）都在名單內，有望以台灣新創之姿進入日本資本市場。

註：據東京證交所聲明，「獲支持公司名單」並不保證或批准任何事項，包含公司未來是否在東京證券交易所上市，或者其提供的產品或服務。

四家台灣新創，有望登錄日本資本市場

1. KKday

作為旅遊體驗電商代表，KKday最近一次募資是在2022年完成C輪增資，由亞洲私募基金TGVest領投，也獲得多位既有投資人的續投支持，據了解增加2,000萬美元，讓整個C輪募資金額逼近1億美元大關（約新台幣31.58億元）。

借助該輪投資，KKday除了持續拓展全球業務版圖，藉由旗下「rezio預訂管理系統」推動旅遊產業數位轉型，將同步擴大海內外人才招募，向軟體工程、行銷、商務開發、全球運營、市場策略等菁英與潛力新血招手，目前全球員工數已近千人。

另根據KKday提供的最新數字，全球已有超過5,000家旅遊業者採用rezio，服務遍及在780個地點，並且提供3萬種體驗、服務超過800萬名旅客。

2. 廿一世紀數位科技（21st FinTech）

成立於2015年，是PChome網路家庭在2021年投資、2022年經雙方股東臨時會決議通過合併，如今PChome持股43.63%的子公司。

廿一世紀數位科技旗下分為3大業務：Merchant（客戶為企業商戶的線上與線下支付業務）、User（面對終端消費者的行動支付與電子支付）、Credit（無卡分期與訂閱制業務）。據2024年第二季財務報告書，廿一世紀數位科技在2024年前2季累積營收達新台幣9.81億元，獲利是1.5億元。

3. 聯齊科技（NextDrive）

成立於2013年，提供一站式的能源物聯網平台，包含感測裝置、閘道器與能源管理平台，協助客戶提升能源使用效率。

聯齊科技旗下明星產品是2016年推出、名為Cube的物聯網閘道器，可以連結智慧電表，即時掌握用電的情況，透過人工智慧（AI）提供用電分析與建議，並且已經通過日本多家大型電力公司的驗證。

近一輪為2021年12月完成的3,100萬美元C輪募資（約新台幣9.78億元），由Arm安謀控股所管理的Arm IoT基金、中美晶、鴻海、大亞、New Economy Ventures（新經濟資本）等機構出手。累計至今，聯齊科技的公開募資總額為3,840萬美元（約新台幣12.13億元）。

4. 優必達（Ubitus）

專注提供雲端串流服務（Cloud Streaming Services），主要瞄準遊戲產業，即協助開發商將遊戲「上雲」，再把這些遊戲內容串流至平台。最新消息是在今年3月宣布獲得晶片大廠輝達（NVIDIA）破億元投資。

優必達的主要客戶可分成2大類型：第一是跨國遊戲公司，包含任天堂、SEGA、索尼（Sony）等大廠。「舉例來說，現在在Switch Online（任天堂從2018年開始營運的線上服務）看到的所有雲端遊戲，都是由我們協助任天堂上架。」優必達執行長郭榮昌表示，光是收下任天堂這一筆訂單，就能讓優必達間接觸及8千萬至1億的玩家用戶，這些玩家遍布在北美、日本、韓國、台灣、澳洲、西歐等地。

第二是電信公司，譬如中嘉、中國移動、韓國最大電信KT、印度最大電信Reliance JIO等，這些企業都期待拋出更多的「加值服務」來吸引更多潛在顧客。「優必達在合作過程中扮演的角色，正是根據內部長期累積的know-how，為不同家電信業者量身打造合適的遊戲節目單、上架雲端遊戲，最後再從訂閱用戶（一般大眾）繳交的費用裡分潤。」郭榮昌說明。

除了遊戲產業，優必達也已經將事業版圖拓展至線上虛擬購物、線上虛擬看房等領域，目標拿下更多營收。

吸引跨境上市，日本成立「TSE亞洲創業中心」

以上新創，是在「TSE亞洲創業中心」（TSE Asia Startup Hub）的計畫下獲得支持。

為了進一步吸引跨境上市，東京證交所在今年3月25日宣布推出「TSE亞洲創業中心」，鼓勵具潛力的亞洲企業在日本進行首次公開募股（IPO）。

東京證交所表示，已經從新加坡、台灣、韓國、馬來西亞、印尼和越南等6國選出14家新創企業作為支持對象，而這些新創分布在無人機、醫療保健、人工智慧（AI）、物聯網（IoT）、軟體即服務（SaaS）、金融科技、入境旅遊與內容提供等創新產業，共同目標都是通過擴大與日本客戶的合作來推動業務增長。

「目前，共有52家來自日本及海外的機構簽署成為合作夥伴，另有4家成為觀察員，我們已經為亞洲公司建立了一個全面的支持系統。」東京證交所指出：「展望未來，將與我們的合作夥伴共同為被支持公司提供量身定制的輔導，包括在日本的商業和募資協助，以及支持IPO。」

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資料來源：東京證券交易所

責任編輯：李先泰

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

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