實虛並濟,小心開上Internet高速路
實虛並濟,小心開上Internet高速路

8月初,裕隆集團投資成立行冠企業,統籌規劃通路「行遍天下」連鎖店,提供汽車健檢快保、中古車買賣、旅遊服務、租車、汽車融資保險、代售票務、投遞站等「行的解決方案」,作為裕隆集團往水平周邊事業發展的先發部隊。預計10月底完成全省25個據點,3年後達到300家門市。
約莫同時,裕隆和中環兩大集團宣佈共同投資旅遊網站──行邦旅遊,結合「行遍天下」的實體通路資源,作為投身網路的熱身。

**結合虛擬與實體通路

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以汽車製造為本業的裕隆集團,過去40多年來,對集團多角化的發展一直採取比較謹慎的態度。家族第二代嚴凱泰上任,裕隆汽車經過轉虧為盈的體質大改造後,集團也開始注意高科技、高成長性的產業,裕隆集團旗下的新揚創投,就是透過投資,為裕隆集團的多角化做前導測試。
裕隆集團對網路事業的投注,並沒有如外界預期以「線上購車」為起點。相對地,裕隆同時開發新的實體通路與虛擬通路,要虛實並進地穩步發展。
裕隆汽車副總經理、同時也是行冠的總經理陳國榮分析,裕隆的優勢在於實體產品和實體通路,不專長於虛擬的產品和通路,要一下子走進虛擬事業的領域,裕隆沒有組織記憶,也沒有成功經驗。裕隆的經營團隊認為,虛擬通路的成功關鍵在於品牌,因此,裕隆採取的策略,是先透過實體通路的經營,建立與終端消費者的關係、建立大眾品牌,同時將虛擬通路與實體通路結合,透過試驗、觀察,從點的學習,再逐步擴張到面的投入。
裕隆與中環集團的「行邦達康」旅遊網站,結合裕隆「行遍天下」的實體通路,便是裕隆觀察學習的起點。
另一方面,e化的環境,也提供裕隆發展新事業的契機。

**企業內部e化

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陳國榮指出,過去汽車周邊事業如中古車、汽車保險、汽車百貨等,一年有將近4000億台幣的市場規模,但是業界卻沒有領導品牌,而是屬於眾多小規模廠商的零散型產業結構。如果要把「行的生活」相關事業系統化、大型化,譬如賣中古車或汽車百貨,在以前至少要好幾千坪的實體店面;但是現在有了Internet,可以把上萬部中古車的資料庫放在網站中,「行遍天下」的店頭只要60~70坪,在店面提供中古車資料庫給顧客查詢,再透過裕隆經銷商體系下的拖吊車拖車到點服務,節省成本又能創造價值。
規劃中,「行遍天下」還要和大榮貨運合作,做宅配物流的投遞站。裕隆集團在既有的汽車經銷商通路外,重新佈建新型態連鎖服務通路網,深具介入物流及宅配的企圖心。
裕隆對網路事業的投入,不只是投資一些小網站,或是設個網站把車子拿到線上拍賣,而是把網路當成企業再造的「促成工具」,從中發掘最適合裕隆做的商機。
陳國榮指出,裕隆不是為e化而e化,而是帶有企業再造的使命與目標。目前裕隆正推動「第三階段企業再造」,投資200億台幣加強研發實力,以亞洲研發中心為核心,發展三大策略範圍,包括產品線的完整化、加入國際品牌分工、以及發展汽車水平周邊事業。而企業e化的環境,不論是B2B或B2C ,都是這「大三元策略」下的「基礎建設」。

**汽車也要e化

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例如,為了加強裕隆產品和競爭者的差異化,裕隆除了三年內全面更新車型外,也開始在汽車內部提供「e化服務」。
6月剛推出的新車Sentra180,汽車方向盤上配備有數字按鍵,可以輸入記錄100組電話號碼,要一邊開車一邊打電話,不用低頭找大哥大,在方向盤上按鍵撥出,後視鏡可以顯示撥出撥入的電話號碼,直接用擴音器接收,避免邊開車邊打電話的危險。
另外,裕隆和倚天、中華電信、聯華等廠商合作,開發出「行動秘書PVA(Personal Vehicle Assistant)」,利用呼叫器頻道,即時接收路況、新聞、金融股市、停車場地點等動態資訊,為未來車用電腦的先驅。裕隆開發出的PVA衛星導航系統,有30萬筆台灣本土的電子地圖資料,便是進口車所無法企及的。
「未來買車考慮的要件,除了價格、舒適、安全之外,還多了一項:這部車是否夠e化,」陳國榮說。
未來裕隆會尋找更多策略夥伴,在硬體方面,開發適合汽車專用的資訊家電,同時也會開發通訊與網路技術的平台;在軟體應用方面,則和ICP合作,提供語音網站的服務。每個領域都有成為子公司和獨立新事業的可能。

**多角化經營

**裕隆集團也投資成立正源科技,將集團與周邊零件協力廠、經銷商等上下游的連結體系,從EDI(電子資料交換系統)的封閉系統轉到Internet的開放平台上。陳國榮強調,這套開發的know-how在台灣賺不到錢,未來正源想像的市場是在大陸。
因為過去汽車中心廠和上下游廠商是「生命共同體」,所有連結的系統都是中心廠協助周邊廠商建置,過去協力廠不需要花錢做,現在當然也不可能要他們付費使用。而台灣幾大汽車廠體系也都已有自己的平台,不容易重新改變,採用裕隆的平台。而大陸的汽車廠都還沒有建置與零件廠、經銷商的連結體系,正好是正源可以發揮的所在。
「任何多角化的計畫都要看本身的產業結構,找出自己最適合切入的所在,而非追逐浪潮,」陳國榮強調,裕隆對網路事業的投注,絕不會隨著外界的風向起舞,對裕隆來說,Internet是企業改造的工具,建造e化的環境可以加速、實踐新事業的發展。網路股的起伏,似乎沒有影響台灣汽車巨人的既定方向。

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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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