奇異電器21世紀舵手出爐
奇異電器21世紀舵手出爐
2001.01.01 | 科技

在11月27日,傑克.威爾許(Jack Welch)終於揭開全公司最難窺伺的秘密,向眾人引介他選定的接班人傑佛瑞.殷梅特(Jeffery R. Immelt);當時,不管從哪個角度看,兩人都像一個模子打出的父子檔。
奇異這兩位最高管理人,於NBC《週六夜直播秀》的現場,宣佈這個萬眾矚目的消息時,身上穿著一式的藍襯衫,同樣留著領口的那顆釦子不扣,加上不分軒輊的深藍色休閒外套——連腳上結了穗子的皮鞋,都是同一個款式。這並非刻意造成的結果。奇異醫療事業部門首腦、現年44歲的殷梅特,是前一天下午五點半、在南卡羅來納州的海邊渡假時,意外地接到65歲的威爾許打來的電話。殷梅特的太太在收拾行李時,隨便找了件外套塞進去,結果正好跟他老闆的衣服暗合。

**要接棒先當室友

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這種熟悉的感覺,殷梅特得趕快習慣。接下來這一年,他跟威爾許的關係,說是室友也不為過。身為董事長的威爾許,無論走到奇異的哪一個角落,必定有殷梅特陪著,而殷梅特的駐地,就設在威爾許辦公室附近。至於投資者們則會睜大眼睛,尋覓有否任何徵兆,顯示出殷梅特具有追隨威爾許的本錢。
然而,殷梅特要承繼的事業,與當年威爾許所承繼的事業,已經大不相同。1981年,威爾許是從偶像級人物雷奇諾.瓊斯(Reginald H. Jones)的手中接下棒子;這一點,殷梅特跟威爾許大同小異。但是殷梅特所受到的壓力,遠比他的前任大得多,這是因為威爾許非常成功,而且奇異股票的價值不斷上揚。奇異的市值從1981年以來,增加了近5000億美元。尤有甚者,殷梅特是在高階管理人最大起大伏的時期中,把奇異的家業接手過來——近來從可口可樂到寶鹼(Procter & Gamble)到全錄(Xerox)等企業,他們的首席執行長,往往是犯了過去尚可原諒的錯誤之後,便黯然下台。一位資深企管顧問觀察:「首席主管的蜜月期越來越短;現在的投資人社群是一觸即發的。」
不過,至少在一開始,有人會幫殷梅特擋掉一些壓力。威爾許原定於2001年4月去職,但是他將日期延後8個月,以便監管他以450億美元購入的漢尼威爾(Honeywell International Inc.)。據分析師的預估,不計併購的漢尼威爾,奇異從現在起到2002年為止,獲利成長都將達到15%或更高於此;而在購入漢尼威爾之前,奇異今年的獲利成長便已經達到18%。

**經濟環境考驗

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威爾許雖然象徵性地把權柄移交給殷梅特,但是這兩個人要如何分享決策過程、殷梅特在引領奇異前進時會有多少自由度?關於這點,NBC電視台(奇異的事業體之一)總裁萊特(Robert C. Wright)也承認,這一定要「邊做邊看」(work in progress)才會知道。萊特是威爾許指定來協助殷梅特接棒的兩名導師之一;另一位導師,則是奇異資本服務公司(GE Capital Services)董事長兼任集團副董事長的丹莫曼(Dennis D. Dammerman)。
殷梅特一旦身居要津,就得承受龐大壓力,因旁人會拿威爾許近來的獲利紀錄跟他比較;如果他應聲倒地,投資人便會迅速施壓,要求將這個複雜的巨大企業集團解體。在威爾許帶領下,奇異年收入從279億美元,勁飆到1300億美元;然而在華爾街偏好純粹企業的風潮下,奇異其實是個異數。奇異併購了漢尼威爾這個航太與工業的複合企業後,將變得更加龐大、且愈形複雜;2001年奇異的收入,估計為1760億美元,員工總數達45萬人——目前的員工數為34萬人。要把這些企業體聚合在一起,是個夢魘般的任務,恐怕除威爾許外,無人能夠勝任。

**對奇異尚未熟悉

**如果殷梅特打算來一場變革,就像威爾許在20年前接手時一樣,那麼殷梅特是不會講出來的。他在宣佈會上初試啼聲,以廣泛的字眼表示他將鞏固現有的企業、繼續拓展中國與印度的業務,並更徹底地把奇異的每個動作,都與網際網路連結起來。
事實上,對殷梅特而言,奇異帝國裡泰半以上,都是未知的領域。他從無海外的工作經驗,而且僅在奇異的10個主要部門中的3個部門任職過。他跟威爾許一樣,職業生涯大半都在塑膠部門歷練;殷梅特在此擔任過兩個職位,最後升為奇異塑膠美國部副總裁兼總經理。1989年,殷梅特通過重要職場試煉:殷梅特所在的應用材料部門,正因展開奇異史上少見龐大的回收計劃而弄得一團糟;身為顧客服務處副總裁的他,既要能帶領眾人渡過難關,又得籌集足夠人力,為好幾百萬台冰箱換上新壓縮機。等到殷梅特在1997年就任醫療系統的首席執行長的時候,他早已被視為繼任威爾許的熱門人選了。
移交的這一年,應該可以幫助殷梅特熟悉奇異的其他事業,包括收益佔整體41%的奇異資本部門。但是有幾個因素,會使這個學習過程更加複雜。其中最棘手的,就是漢尼威爾的購併案;這個購併案大大拓展了奇異飛機引擎與奇異動力系統的版圖,而這兩個事業部門的領導班子都可能變動;飛機部門以及引擎製造部門的兩位負責人,在輸掉繼承人之爭後,應該也會另覓良機。
由於這幾個事業部門非比尋常,所以殷梅特接任之後,打算多花些時間與其主要客戶見面,向他們保證接下來這幾個月會很順利。「這跟我之前做的工作沒什麼不同,」殷梅特說:「首要的任務,就是穩住市場。」
在這方面,殷梅特可能會做得很出色。身高193公分、從俄亥俄州芬尼鎮的高中棒球隊,一路打到達特矛斯學院橄欖球校隊的殷梅特,渾身散發著個人魅力。他在達特矛斯學院主修經濟與應用數學,同時還擔任兄弟會主席;同學們都說他是天生的領袖,看到他過去為達特矛斯校友雜誌寫的幽默小品時,依然令人捧腹不已。
高超的領導技巧,造就了殷梅特今日地位。「人們會跟著他走,」威爾許說。麻州總醫院是奇異醫療系統的大客戶;而醫院放射科的首席,索爾醫師(James H. Thrall),親眼看過幾次殷梅特與部屬間的坦誠交談:「我印象最深刻的是,人們對他很有信心,所以問他很難的問題。」更重要的是,殷梅特也拿得出結果。殷梅特接任醫療系統的職務後不久,索爾便與殷梅特談起一個長久以來不堪其擾的問題:每次醫院向奇異採購,就得針對每一項儀器,進行冗長乏味的合約協商。索爾希望,只要以一個多年合約來規範儀器定價與其他條件即可。「長久以來,我不斷跟奇異上上下下的人促銷這個做法,」索爾憶道:「所以我第一次碰到殷梅爾,就跟他講這事。結果他一分鐘之內就做出決定。他對我說:『這不管從哪個角度看都合理。我們就這麼做吧。』」

**快槍掃射大購併

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醫療系統部門的大逆轉,使殷梅特鼓勵創新的名聲傳了出去。1977年殷梅特就任之前,該部門營收連3年持平不振;殷梅特到職後便耳目一新,1999年時,營收成長率達到23%。奇異的傳統路線是醫療用掃描設備,但殷梅特認為,客戶要的不止於此,所以他快速出擊,一連串購併了60家公司,引進新產品路線,如超音波和X光科技等。
華爾街分析師推測,殷梅特可能得放棄正在掙扎求生的應用材料部門,這個部門的業績雖稍有起色,卻欲振乏力;此外,在這個媒體越來越多、個人製作公司不斷與電視網結合的大環境裡,NBC的地位似乎也很不利;至於併購前被績效太差部門所拖累的漢尼威爾,到底該推出何種賣點、該製造何種產品,都是迫切的問題。
在殷梅特眼前的,將是非常詭譎的等待年。他將協助超大購併案的進行,努力配合仍然非常活躍的威爾許;在此同時,華爾街也會慎密地檢視殷梅特一舉一動,以便嗅出他未來策略的徵兆。奇異的下一任首席執行長,在贏得選美大賽之後,還得正襟危坐地等上一年,才能戴上后冠。

關鍵字: #綠能環保
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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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