快閃 後PC的天空
快閃 後PC的天空
2000.05.01 | 科技

一直在台灣半導體界不為人注意的旺宏,今年卻攫奪了大多數人的目光。
美國NASDAQ大跌,外資基金經理人大幅拋出晶圓代工股票,對於旺宏卻是賣力敲進。
在半信半疑中,旺宏股價悄悄漲到一百元,是一年前的四倍。
「由去年到今年,旺宏不只是翻身,而是重生,」在旺宏艱辛的近幾年中,每天總要抽掉二包白長壽的營運長游敦行,三月終於戒掉了煙癮。
否極泰來,要靠自己,也要靠時代。
創業十年,旺宏始終是新竹科學園區的「另類」半導體公司。由於堅持「系統單晶片」(System-on-Chip-把好幾顆IC的功能必須整合到一顆IC)的發展信念,旺宏一開始就沒有進入PC的兩大半導體主流-晶圓代工與DRAM,孤獨奮戰冷門的非揮發性記憶體領域(NVM,Non-Volatile Memory)。

**青蛙王子大翻身

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當年帶著二十幾位創業團隊由矽谷舉家遷回台灣,總經理吳敏求相信:未來電子設備必將比PC輕薄短小。而當產品機殼變小,性能更強,好幾顆IC的功能就必須整合到一顆IC上,才能裝進比電腦小上一大截的機殼;而不管任何功能,這些未來家電都需要「記憶」-而且必須在關機時仍能記住程式指令、儲存資料,這時低耗電(用電池),而且沒電時也會記住資料的非揮發性記憶體-MaskROM、EPROM與Flash(快閃記憶體),就會成為市場主流。
相比園區其他公司,旺宏的「遠見」,也真的夠遠。PC當道時代,DRAM與代工陸續大發利市,旺宏似乎與成長股永遠沾不上邊,前年開始的亞洲金融風暴,更讓旺宏嚐到了第一次賠錢的滋味,公司3000位同仁中有700人先後離職。然而就在去年,無線通訊市場興起,手機供不應求,連帶使其中的Flash大缺貨,國內最大Flash生產者的旺宏,一夕間成為天之驕子。「每天都有黑頭車載著日本大企業社長,排隊來買Flash,」營運長游敦行指出。
改變旺宏未來命運的,不只是手機。當後PC時代來臨,各色「資訊家電」(IA)-PDA、MP3 Player、Game、數位相機、錄音筆……,都需要利用到NVM,而「系統單晶片」更是蓄勢待發。
「我們過去投資的,今年起開始準備豐收,」總經理吳敏求指出。過去旺宏每年投資營業額的15%作為研發費用,在NVM應用稀少的時代,公司經營得很辛苦,而一旦應用開始起飛,旺宏即可苦盡甘來。去年旺宏一年營業額167億,獲利10.6億,今年則是兩頭都大成長,預估營業額成長65%到277億,獲利則跳增七倍到70億。

**根據市場研發創新

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外資持續買進旺宏股票的理由,則是看好「長線的續航力」。「Flash對後PC時代,就好像DRAM對當年的PC,黎明才剛開始,」一份外商研究報告指出。
「Flash不同於DRAM,它需要更長的學習曲線,」當年由矽谷返國,專供Flash的旺宏記憶體策略事業部協理熊福嘉分析,任何一位競爭者,不下過五年十年的苦工與投資,沒有辦法進入這個技術困難度高的產品。當年的旺宏,就是利用幫任天堂作遊戲機晶片所賺的錢,一步步由設計線路到晶圓製程,自立研發出Flash的專利技術。目前旺宏Flash產量居世界第8位,已具有舉足輕重的影響力。
有了Flash這個明星產品,加上輕薄短小的資訊家電漸成主流,全世界的大型電子系統客戶陸都續找上旺宏,進行多顆IC變一顆的「系統單晶片」合作開發案。而這種生意,被旺宏人認為才是未來事業的「金牛」。繼先前與飛利浦開發的二合一的「微控制器+Flash」的開發案後,旺宏今年將與日立、東芝、三菱、山葉陸續開發新產品,其中與三菱的手機記憶體晶片合作案,被視為是今年手機市場中最看好的獲利方案。
撇開Flash與新興的系統單晶片,旺宏當年成名的MaskROM,也在後PC時代的新應用中,重尋龐大商機。相較最熱門的Flash(IC做好後,其中記憶的內容可以更改讀寫近十萬次),MaskROM中的程式一經燒錄後就不能更改,因此價格較為便宜。過去因為供應大客戶任天堂遊戲機的程式卡匣,旺宏練就了業界最先進的製程技術與龐大產能,今年旺宏打算與德商西門子Infineon合作,要把MaskROM作成音樂晶片卡,方便消費者插上大哥大或MP3隨身聽。
由於這種新應用比CD成本更低,既能帶著走,而又沒有MP3無法確保版權的缺點,早已被許多客戶視為明日之星的產品。

**日久見人心,路遙知馬力

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企業的成長,並非一蹴可幾,尤其是投資龐大的半導體廠,管理這關尤難度過, 旺宏同樣經歷了這段苦澀歲月。
營運長游敦行回憶:十年走來,許多同仁等不及、或者不了解旺宏遠景,紛紛跳槽到台積電與聯電,是他最痛苦的經驗。由於半導體是技術密集與智慧密集的產業,人才的流失也意味著機會的錯失。為此,旺宏在總經理吳敏求的主導下,於公司最艱困的1998下半年,進行了最大規模的企業再造,把原先碩大但不相聞問的鬆散組織劃歸為記憶體、多媒體、系統單晶片三個策略事業部,各部門主管就是利潤中心負責人;兩座晶圓廠也變成利潤中心-把自己人產品的成本和效率當成目標來管理,而不是被動的生產線。「幸好作了變革,讓我們把創業時的『手感』找了回來,」游敦行指出:當Flash價格還沒起漲的99年初,旺宏的新團隊就決定投片生產新製程的Flash,而終能完全趕上下半年漲價十倍的風潮。今年鑒於Flash供不應求,旺宏不能滿足全部客戶需求,新組織也明快決定全力支持國內的單一客戶明碁,這也是由利潤中心盱衡未來大局所作出的決定。
走出市場與管理的洗禮,旺宏的前景透明度也愈來愈高。離開DRAM開發生涯的前世界先進總經理盧志遠,去年底加入旺宏出任顧問與技術長。他以PC時代與後PC時代的分析,比喻旺宏的時代位置:PC時代來臨前,百花齊放,但是Intel找出了最佳應用方案,逐退了比X86還先開發出CPU的Zilog與摩托羅拉;後PC時代,同樣百花齊放,旺宏希望能如Intel般,「有志氣的在五到十年中,achieve一個宗主的位置!」
總公司後的山坡上,由旺宏認養的公園正移植第一批的大樹,前面三廠的空地上,預計投資410億元興建第三座晶圓廠,許多去年離開的同仁,又陸續回到旺宏新的工作崗位。成功不僅靠時代,也要自己能跟時代握上手!

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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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