掌握技術  緊扣客戶需求
掌握技術 緊扣客戶需求
2007.07.01 | 人物

在今年的科技一百強排行榜中,關鍵性零組件相關業者,包括群創、新普、大立光、台達電等表現亮麗。這些零組件業者,與過去最大的不同就是突破過去與客戶被動合作的營運模式,主動根據自己的需求,分析產業鏈上下游的關係,掌握關鍵的技術。 液晶螢幕與電視,單一關鍵零件占整體成本的七○%到八○%,而其中的關鍵零件就是模組。三年多來,群創以創新的營運模式,整合面板、導光板及液晶顯示器,一舉成為全球最大的液晶螢幕供應商。 六月十四日群創股東會,群創總經理段行建表示,考量觸控面板自用的需求及市場商機,群創預計斥資十億元興建一座新廠,同步跨入電阻式、電容式觸控面板產業,採自用、外購並行的經營策略。有別於過去上下游各自獨立合作的單打獨鬥,群創的經營模式為台灣關鍵零組件業創造了技術、速度及深度的新里程。 段行建指出,群創過去的觸控面板都是一○○%對外採購,但是由於需求數量很大,為了避免採購的過程中出現供貨不穩定的狀況,加上群創在中小尺寸面板的經營規模愈來愈龐大,因此對觸控面板的策略才會由自己單純的採購需求,走向自建觸控面板廠的規劃。

**掌握核心價值創造競爭優勢

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群創在二○○三年成立時,就是整合面板、導光板及液晶顯示器三項產業的大廠,同時也扮演鴻海集團液晶顯示器的供貨商,「群創不是單純的面板廠,這是一種全新的經營模式,」鴻海董事長郭台銘這樣說明群創的經營模式。事實上,被郭台銘稱為「靈猴」的群創,走的就是「系統整合商的路線」,段行建特別說明。 郭台銘說,以台灣目前上市公司的營運模式來看,面板、導光板和顯示器是三家不同的公司,但是群創把三家公司整合為一家垂直整合的廠商,這是前所未有的經營模式。原本三家公司如果每一家的獲利是五%,那麼三家加起來獲利就有一五%。群創藉由內部整合,每一個產業如果只賺二%,加總的獲利雖然只有六%,但相較於同業的五%,還是占有優勢。經由整合達到最大縱效,是群創的優勢。 電池組大廠新普則以應變能力見長。回顧過去,新普是先從二軍做起,開發自己的產品設計,提供大眾、藍天、倫飛等筆記型電腦廠商,「這些公司日本要做不做的,切進去就是我們的,」新普科技董事長宋福祥說,接急單的本事讓新普在過去八、九年,從五、六家二線客戶,晉升到今天手上擁有二、三十家系統廠商,打著低價、交期快速的大旗,新普陸續攻下惠普(HP)、戴爾(Dell)、宏等全球筆記型品牌三大客戶。 二○○六年八月,戴爾電腦發生筆記型電腦電池過熱起火召回四百一十萬顆電池的事件,這讓新普科技接到戴爾四十多萬顆急單,它也是台灣唯一接到這張大單的電池組廠商。新普平常平均一個月出貨約一百二十五萬顆,四十萬顆等於是要在一個月之內調高三成的產量,緊急應變的運籌能力,凸顯新普備貨的能力。 宋福祥表示,新普可以比同業更快拿到貨源,甚至拿的貨也比別人多,主要原因就是以前和客戶合作時,假設客戶有產能過剩的問題,再多的電池芯訂單,他也都能吃下來,寧願自己吃點虧,也要幫助上游拉抬業績,甚至有一次比平常多拿了二五%的貨。 比起同業,新普在業界的應對,顯得特別具有人情味。有一次上游晶片廠在品質上有問題,新普也願意多等兩周,不會因此換掉供應商。表面上看新普自己吃了虧,但是與供應商站在一線的態度,就成為新普最大的優勢。

**技術好品質優執行力強

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一九八七年成立的大立光電,是目前全球最大的塑膠鏡片廠,在營運上保守,在技術上卻很先進。在掃描器的全盛時期,全球六五%的掃瞄器鏡頭,都是由大立光電提供。數位相機及照像手機盛行的今日,大立光也順勢調整產品線,集中火力在手機相機產品,全球出貨超過一千一百萬套,挑戰全球市占二○%。 被法人稱之為「光學三雄」之一的大立光電,二○○四年登上台灣科技一百強第三十二名時,獲利率就超過五成,堪稱台灣「最會賺錢」的科技金雞母。連續五年都大賺一個資本額,獲利的背後,大立光電董事長林耀英始終堅持自有技術、自有資金的「不外求」策略,就是大立光電的核心價值。 林耀英帶領的大立光,不同於其他業者做生意要應酬的方式,「我做生意的方法其實很差,但我們有一個長處,就是要技術好,我們是靠品質來彌補我們笨的地方,」林耀英自豪地道出技術是大立光電的競爭優勢。 另一個強調執行力的公司是,台灣電源供應器大廠台達電。台達電近十年全球合併營收年複合成長率仍有一八%,股東權益報酬率近二○%,在全球個人電腦電源相關零組件的市占率逼近五成。「多做少說」就是公司營運的核心價值,台達電子董事長鄭崇華曾這樣表示。太陽能電池、冷陰極管(CCFL)和無汞背光源等新產品,則是台達電布局全球的下一個關鍵。 隨著台灣在全球筆記型電腦代工市場中占有率不斷提升,台灣筆記型電腦相關的零組件市占率也將持續提升,透過整合服務、流程、提升自有技術能力及經濟規模,對相關零組件成本減縮的能力也持續提升,正是這些零組件廠商今年在台灣科技一百強排名中顯得耀眼的主因。 過去關鍵零組件由於體積小、單價不高,但是在經濟規模的數量支撐下,如同夏蟬蟄伏在地下七年才爬上枝頭大鳴大放。關鍵零組件在今年台灣科技一百強排名中,明顯成為高價股的族群,正是背後支撐的需求及成長力道,愈小愈重要。

關鍵字: #智慧家電
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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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