日本式求生--打造人、物、金錢的魅力競爭時代
日本式求生--打造人、物、金錢的魅力競爭時代
2000.08.01 | 科技

日本經濟的停滯,固然跟泡沫經濟的破滅密不可分。但更根本的原因是,世界上的市場經濟,已發生了重大的質變,可是在這變化當中,日本卻完全失去調適的能力。
大概在十年前,也就是東西冷戰的末期,地球上生活在自由市場經濟(market economy)體系中的人,大約有27億;但冷戰架構崩潰,前蘇聯、東歐、中國,甚至越南等社會主義國家陸續進入市場經濟之中,稍一計算,這個世界上,市場經濟人口,竟超過55億人。僅僅十年,市場規模變成兩倍,這樣的經驗,的確是前所未有的。
這個世界市場中的人們,莫不活力蓬勃地掌握機會投入這場競爭之中。市場規模既然增加兩倍,你的競爭對手的數目也會增加兩倍。而日本說什麼都不可能在這場大競爭中置身於事外。
日本所要面對的問題是:在這場全球規模的競爭中,日本到底吸引世界人們注意的力量是什麼?我自認為,魅力之所在,就是資本、人才的匯集。能產生這種魅力的場所,自然能夠在情報交流當中,進一步得到發展經濟的機會。現在的經濟社會,是建立在吸引世界的人、物、錢的魅力競爭上。舉例而言,根據日本國際觀光振興會的統計,比較亞洲五個主要都市舉辦國際會議的次數,會發現日本的首都東京,只有排名第一的新加坡的三分之一,排名第二的香港的二分之一,更在四、五年前被漢城超越,現在的東京,在亞洲五個主要城市中,只領先曼谷。
日本的電話與旅館費用價格高昂,機場交通離都會太遠,通曉英文的人也不多;這樣的國家,怎麼會是你舉辦國際會議的主要選擇呢?因為市場開放得太遲緩,造成高成本、低水準的服務,再者,教育上也未重視培養具有國際視野的人才,終究出現了這樣的結果。新的市場經濟中,創造有魅力的經濟社會,跟創造21世紀日本經濟這兩個課題,事實上已是一體的兩面。

**資訊科技開創新機

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美國是一個由完備的社會基礎架構(infrastructure)、徹底實行市場競爭所組成的國家。19世紀橫越美洲大陸的太平洋鐵路(Trans-Pacific),促進了西部的開拓與建設,拓荒者式的開發模式與經濟發展,是促進美國社會競爭體質的一種特色。20世紀汽車社會的到來,跨州的高速公路網(interstate highway)引爆了另一波經濟的發展。現在的美國,又提出了以網際網路高速公路(Internet highway),作為21世紀的經濟基礎架構,而且對於通信與情報網路的確立,有著強烈決心。
社會基礎建設的效用在於:第一,基礎建設會喚起直接的整體需求,活化經濟發展,不過效果未必在短期內呈現出來;第二,建設完善的社會基礎架構,提高了民間部門的生產力,結果造成整體生產力的提高,強化了經濟的供給面。但是21世紀的資訊社會基礎架構,與過去有所不同,因為投資的主體,已從公共的部門轉移到民間的部門,網際網路高速公路並不是只靠政府力量建設就可以達成,這種資訊社會基礎架構的建設,將是以民間為投資的主體,政府的作為,只是為了誘發民間投資,能夠刺激並保證企業家投資意願。
美國經濟現在勢如破竹地成長,其中有35%,是直接由資訊科技的影響所帶來,如果考慮間接效果,那麼影響力應該會更大。同時,今後的數年,大概將有50%以上的勞動人口,進入資訊產業。

**速度取勝的時代

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在全球化的新經濟探索中,迎向21世紀的新經濟,會呈現什麼樣的風貌?當然,21世紀有一百年之久,不太可能一眼看遍這一百年可能的變化。不過為了要在21世紀初,就能建造起真正富足的時代,不得不好好想一想,我們現在到底需要做什麼?
每年元月底時,瑞士的Davos小鎮,都會舉辦5天左右的世界性經濟會議。這個世界經濟論壇,本來不過是民間所舉辦的經濟會議,現在卻成了世界政治領袖、經濟領袖和知識領袖出席的大型聚會。1999年的會議,我也出席了兩天,埃及穆巴拉克總統、印度與墨西哥兩國財政部長、比爾‧蓋茲、亨利‧季辛吉等超級VIP 陸續登場,進行了非常熱烈的討論。
論壇創始人舒瓦柏博士致詞時表示:「現在的時代,是『』(fast eat slow),以前的經濟社會,是『以大吃小』(big eat small)。」過去的時代,大者恆強,是因為體型地位很難改變,不過現在科技時代,只要能快速地適應變化,組織大小都不再是問題。這個時代所追求的是速度,所以「以快吃慢」 這樣的用語,一下子就引起了各方的注意。
美國經濟的再度起飛,部分原因是高科技新創公司推動,這些公司快速研發產品,快速把產品送到市場上,快速佔有大部分市場,並造成快速業績成長。除了「以快吃慢」之外,另外一個關鍵是「贏家通吃」(winner takes all)。
簡單來說,在競爭上,只要你快人一步,就對你有利,像早期微軟推出視窗作業系統時,在市場上那樣全面迅速佔有市場。日本麥當勞的藤田田社長也曾說過一句話:「一強百弱!」這句話不但包括了「贏家通吃」,背後也隱含著「以快吃慢」 的意義。
以微軟為例,我們總認為微軟大量地推出視窗作業系統佔有市場,是一種規模經濟(scale merit)的結果,但正確地來說,它應該是一種網路的經濟,只要你的基本操作軟體(OS)是一致的,那麼你的應用軟體就可以在巨大的網路中銷售不盡。而且一旦你熟悉、習慣了微軟最基本的操作軟體,你就會繼續地使用下去。這種現象,我們也稱之為技術上的鎖住
(locked-in)效應。
那麼日本的問題是什麼呢?日本的成功經驗中,向來不重視速度;因為日本的經濟發展,總是採用一種「後發先至」的手段,大多數的情形,是等歐美將產業技術發展成熟時,再從某一個最新技術的時間點切入,藉著「不斷改善」的管理,提高生產效率與競爭能力。可是當世界已進入了一切追求速度的時代,這個方法有必要深刻反省。

**柔性力量經濟的三項建議

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自古以來,一個社會或國家中的主體力量是什麼?大家都深感興趣。特別是在政治學或國際關係學的領域裡,關於力量的泉源,總是有幾個有趣的議題在進行討論。21世紀,經濟型態所指的柔性經濟力量是「智慧與魅力」、「不用武力去制服對手,而是用魅力去吸引對手」、「知識的力量與情報的力量,以及人與社會的力量的總稱」。
為了提昇日本的柔性經濟力量,有三種柔性力量是日本應該努力追求的,第一是知識的柔性力量;簡單地來說,就是使用英語的能力。第二是情報的柔性力量;舉例而言,像是CNN 這樣的民間新聞機構,一種可以將美國的價值觀和看法,在世界210個國家播送新聞的這種即時情報能力。第三是要擁有一群熟知資本主義運作及民主政治運作的專業人士;好比說,具有國際競爭力的會計師、律師。
21世紀日本的柔性經濟力量,應該是什麼樣子呢?世界上擁有高度柔性經濟的國家,其實都是小國,好比舉辦世界經濟論壇的瑞士。瑞士這樣的國家,就是擁有柔性經濟力量的國家,瑞士與其他國家進行國際交流,也設立很多國際合作組織,所以世界上其他的國家都會很清楚地感覺到瑞士的存在。瑞士處在歐陸各大國之間,所靠的並不是經濟與軍事力量,而是用吸引世界各國領袖的注意,來促進資訊的交流。對他們而言,這是不可或缺的生存手段。
同樣地,亞洲中的新加坡或香港,由於都使用英語,而擁有比較高的柔性魅力,很成功的成為國際金融市場要角。這兩個國家,也吸引了來自世界各地的觀光客,創造了很高的外匯收入,新加坡的觀光收入,便佔國內生產毛額的近10%。
經濟規模大、人口又多的國家,大多不需要像瑞士或新加坡這樣子,非提高自己的柔性經濟力量不可;所以像日本這般擁有龐大經濟規模的國家,要提高柔性經濟力量,先天會比較困難。不過,大國之中,擁有強勢柔性經濟力量的例外也不是沒有,美國就是一個例子;美國擁有大規模的國內經濟,又有很高的柔性經濟力量,並行不悖。就這點而言,日本要跟美國學習的地方還很多。為了提高日本智慧與魅力的柔性經濟力量,我認為,基本的對策是: 1.市場的角色與政府的角色必須作戰略上的重組。
2.積極地投入資訊科技建設,以建立資訊科技社會基礎架構。
3.高等教育必須從根本上改革。
這三點相互關聯。如果能夠確實地執行,我相信日本成為柔性經濟國家的機會將大大增加。

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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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