「不能繼續當坐在金山上的乞丐⋯」投資3千萬AI新創,公視華視為何引發質疑?
「不能繼續當坐在金山上的乞丐⋯」投資3千萬AI新創,公視華視為何引發質疑?

AI、網路等新興科技浪潮帶來挑戰,公視與華視共同投資3000萬元的一家新創公司,三大領域業務包含數據分析、社群行銷及AI應用,預計在第3年可轉虧為盈,但有多名在野黨立委質疑華視持續虧損,竟還要投資「新創公司」。

對此,身兼公視與華視董事長的公廣集團董事長胡元輝親上火線,接受《今周刊》專訪,回應各界問題,包括經營團隊推動新創公司的起心動念、如何看待華視面對的財務與經營、新創公司業務方向為何與如何達成預期目標,以及如何回應各界看法,本文以摘要問答方式呈現。

問:推動新創公司的起心動念?

答: 公廣集團推動新創公司並非即興之舉,而是基於2年前我競選董事長時就制定的藍圖,擔任董事長後,我立即推動創新創業、資產活化及數位轉型三大策略小組,經過2年努力發現,公廣集團數位轉型進展未達期待,華視即便內容傑出仍無法止損,此時自然得尋求突破經營瓶頸、解決經營痛點。

本屆董事會已有多項成果,如推動修法取消政府捐贈上限、推出兒少平台「小公視(PTX XS)」、創設英語頻道「TaiwanPlus」 並主辦2023世界公視大展(INPUT)等,國內外影響力大幅提升,但作為負責任的經營者,不能對華視虧損及數位轉型瓶頸視若無睹,更不能忽視AI時代挑戰,唯有積極創新才能帶來改變。

問:華視面臨何種經營問題?開源節流遇到何種挑戰?

答: 華視面臨的經營問題,是整體電視產業共同的挑戰。電視產業的傳統廣告收入大幅下滑,從10年前246億元下滑至去年178億元,反觀網路廣告則從162億元陡升至610億元,升幅達277%。

儘管華視等電視台可運用自身優勢,做保健食品等「業外」投資為生財之道,但政治廣告甚至於新聞置入性行銷等儘管「收入可觀」,但都是以專業倫理自我要求的華視所不能從事的業務,種種限制下,必須走「正路」的華視收入來源自然更受限。

華視固定支出逐年增長,短期貸款已達41億元,加上升息壓力,使利息去年較前年增加2600多萬元,其餘水電、人事等也都逐年增加,董事會及經管團隊豈能夠坐視不顧,繼續當「坐在金山上的乞丐」?

此外,華視有20多年未調薪,為吸引人才並改善勞工權益,董事會決議今年7月起全面調薪,每年會增約1700多萬元支出,但董事會一致認為,透過數位創新與新營收模式是未來發展關鍵,盼社會各界理解其必要性與投入合理性。

**問:華視即使強化內容仍無法解決虧損問題? **

答: 經過這2年強化內容製作與管理制度後後,華視廣告收入大幅增長,從過去約2億到3億餘元,到今年可望突破5.5億元,然華視加入公廣集團以來,年均虧損達2.5億至3億元,傳統營運模式已難以持續。

因此,「華視正是因為虧損,所以要找出路」,近幾年即使成本累增,仍可透過適當的經營策略,讓虧損都降到平均值以下,但顯見繼續走傳桶營運模式,將是死路一條。

華視正是因為虧損,所以要找出路,更何況「向數位𨍭」已是不可逆趨勢,電視產業的數位轉型或AI轉型是「本業」、是「正業」,不是「業外」。

公廣集團董事長胡元輝_公視提供2.jpg
圖/ 公視提供

問:公廣集團新創公司業務方向?能達預期目標?

答: 公廣集團計劃成立的新創公司,聚焦數據分析、社群行銷及AI應用三大領域,這些都是公廣集團自身數位轉型所需能力,也盼藉此新創公司協助並協力開發集團外的業務。且公廣集團擁有製作優質內容能力及完整資料庫,但需透過有效處理轉化為有用資訊,以發展成AI應用模型來服務媒體產業。

新創公司聚焦AI應用,目標並非自力發展先進AI技術,而是積極尋找及導入公廣集團可用AI技術,結合公廣集團優勢,打造適合台灣傳播領域的AI解決方案,也藉此達到公共服務及增加營收兩大目標。

舉例來說,這些AI應用可用在新聞資料核實、影像臉部辨識、摘要生成及客製化多平台內容等,增強內容效率與價值,同時透過整理與利用現有中文資料庫,確保技術符合台灣的本地需求與語境,促成技術應用落地與推廣。

新創公司初始資本額為3000萬元,由公視與華視共同投資,分別占股49%與51%,坦白說這投資額並不大,比一部戲劇投資還不如,但就實際業務需求及財務預估來說,應已夠作為新公司起始資金。

沒有任何一家新創敢保證穩賺不賠,或保證創新業務不須承擔風險,但經內部盤點市場需求後,我們有相當程度信心能找到立足點,並規劃在前2年的有限虧損況下,有機會再第三年轉虧為盈。

問:為何不在公廣集團內建置新單位?如何消弭外界安插酬庸人士質疑?

答: 以目前公廣集團體質而言,追求創新的傳播科技人才,不易在現行組織內存活及發展,這2年公廣集團也期望招聘資訊科技人才,但不是因薪資與現行制度不合,就是對個人組織內發展有疑慮。

此外,電視產業都會設立一至多個子公司或關係企業,以靈活應付不同業務需求,且公視與華視都設有關係法人監理辦法,不可能不按規定處理公司業務或人事,所謂安插酬庸人士說法,「請看我到公廣集團服務後的人事任用」,「事實就是最好的檢驗」,請一起來監督我們的人事。

問:面對各界質疑與爭議,會如何回應?

答: 「公視法」規定「公共電視係獨立經營,不受干涉」,但國民全體都是我們「利益關係人」,經費來自納稅人,營運方式自然須接受社會與國會檢視,我們會在平衡透明與自主間盡力溝通、解釋,減少誤解。公共媒體核心價值不在規避爭議,而是面對挑戰並尋求解決之道,也為數位轉型與營收開拓努力。

到公廣集團服務前,我就知道必定會面對不少誤解、爭議或質疑,我會誠意面對、誠心處理。不過我也深知「進廚房就不能怕廚房熟」,這兩年我得罪的人可多了!這2年來惡意流言無所不在,但因我無所求,所以明知山有虎,偏向虎山行,我只求「凡事盡其所能、盡其在我」。

本文授權轉載自《今周刊》

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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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