AI TAIWAN未來商務展來了！250家企業曝AI落地心法，蕭美琴：台灣有實力站上世界山頭|數位時代 BusinessNext

2025 AI TAIWAN未來商務展，於6月26日至28日在台北圓山花博爭艷館盛大登場，今年以「AI in Action 賦能新商業」為主題，集結超過250家企業參展、來自10國近80組國際解方，展現台灣最大規模AI應用與數位轉型生態系。

《數位時代》也將直擊現場，帶來第一手觀察。

AI TAIWAN未來商務展正式開展，展期3天預計吸引逾5萬名觀展人，副總統蕭美琴也撥冗出席參展，展現對產業AI化的重視，蕭副總統指出，AI發展速度之快令人振奮，但同時又讓產業擔心自己趕不上，「這幾天的未來商務展不只是展現技術實力的場域，更是串聯更多夥伴的平台，共同為台灣創造更智慧的未來。」

展會主題強調讓AI從想像走向落地，因此延續歷年實戰導向的精神，策劃「營運解決方案」、「產業應用」、「企業 AI 導入與學習」、「AI 關鍵技術」等核心展區，參展廠商橫跨電信、雲端、行銷、製造、零售等領域。

同時，展會打造「AI in Action 主題館」、「未來新媒體中心」、「智慧交通與機器人應用區」等沉浸式主題館，讓觀展者實地體驗AI帶來的產業革新。現場也設有國際創新展區與職涯媒合專區，串聯海內外創新團隊與 AI 人才，打造技術交流、人才鏈結與跨域合作的實驗場。

蕭美琴：要讓台灣成為新科技領航者

蕭美琴副總統開場致詞時點出，連續兩年參與未來商務展的感觸很深，能感受到AI已經走出實驗室進到現場，接軌每個人的日常生活，現在更要讓台灣「AI產業化、產業AI化」，在軟體應用面成為參與者、規則制定者，甚至是新科技的領航者，「我們的企業絕對有實力，在AI時代擁有更主動的地位，站在山頭上與世界接軌。」

開幕致詞後，蕭美琴副總統參觀展區並親自體驗多項AI 應用。首先來到「AI 智慧應用館」，觀賞由研華攜手飆機器人打造的安防機械狗。當大型機器狗遞上瓶裝水、並以語音打招呼時，吸引了大批觀展民眾圍觀拍照。蕭美琴也主動與小型機器狗互動「握手」，笑稱：「它的穩定性很高，又比想像中更靈活！」

2025 AI TAIWAN 未來商務展全場集結超過250家企業參展、來自10國近80組國際解方，中華電信也特別在會場展出「AI綠能機房」、「智慧客服」、「AI防詐守衛與xTrust零信任」及「放心接」隱碼平台服務等四大創新應用，擁抱AI創新。

開幕典禮嘉賓齊聚，政產學研共啟 AI 新時代

本次開幕活動由《數位時代》總經理王志仁開場致詞，數位發展部政務次長林宜敬、國家發展委員會副主委詹方冠亦親蒞，與副總統一同為展會揭幕。巨思文化執行長陳素蘭亦出席典禮，展現主辦團隊長期推動AI轉型議題的承諾與實力。

隨後登場的論壇，聚焦AI應用在不同產業的真實落地與策略實踐，從政府政策、企業導入經驗到平台治理挑戰，勾勒出台灣邁向AI產業化的多面向路徑。

政策五力佈局，政府打造AI應用生態系

論壇中，數位發展部政務次長林宜敬以「五力」佈局說明政府推動產業AI化的策略，包括提供公共 GPU算力資源、推動資料法規鬆綁、強化 AI 教育訓練、扶植新創行銷國際，以及透過國發會投入新台幣100億元資金支持具前景的AI新創團隊。「我們要建立以主權資料為基礎的訓練語料庫，由政府帶頭釋出資料，帶動民間加入，打造 AI 應用生態系。」

簡立峰：產業邁入推理與代理時代，組織結構須升級

Appier獨立董事暨前Google台灣總經理簡立峰簡立峰則指出，生成式AI的發展是人類史上最快，目前全球應用也已進入「代理與協作」階段。「人機之間開始建立信任與陪伴關係，不只是工具，而是參與者。」他觀察，台灣企業正在提升至推理（L3）階段，接下來需要往創造（L4）甚至管理（L5）等高階應用層次移動，而到這個階段，AI將開始自動處理大量白領層級工作，流程自動化與決策輔助將全面普及，企業需要升級組織結構與人力策略，避免在競爭中逐步落後。

中信內部導入AI實例，打擊詐騙、提升效率雙收穫

中信金控資訊最高主管賈景光則分享金融產業實例，以中信內部經驗來說，以雙軌並行，首先先挑選可跨部門複用的通用工具，快速導入行銷報告、簡報製作等流程，帶動員工數位轉型文化。接著同時自建模型，把 Know-how 與知識導入，讓AI員工與人力無縫協作。他表示，生成式AI為中信營運帶來高達 60%-70% 的效率提升，更以AI工具成功阻擋高達8.4億元詐騙資金，展現AI對客戶體驗、風控與營運效率的實質價值。

AI代理人商業化成趨勢，Google Cloud點出五大應用方向

Google Cloud台灣副總經理王譔博分享調查指出，目前僅10%大型企業已實際部署AI agents，但有82%在未來3年內有部署計畫。「AI agents是生成式AI商業化最關鍵的一步，能串聯不同系統、主動協助任務完成，不再只是單一回應。」他也點出企業目前應關注的五大趨勢，包括多模態AI、輔助式搜尋、無感顧客服務、AI安全，以及從單一chatbot走向多代理人系統的「AI agents轉型」。

來賓陣容堅強，250家跨產業企業共襄盛舉

現場來賓陣容堅強，包括中華電信董事長簡志誠、中信金控最高資訊主管賈景光、Appier獨立董事暨前Google 台灣總經理簡立峰、Taboola資深產品總監Roei Turgeman，以及Google Cloud台灣副總經理王譔博等。

來自各產業的企業代表也共襄盛舉，如永聯物流開發亞太區執行副總裁周仁鉞、威朋大數據台灣總經理劉又瑜LINE台灣企業解決方案事業群總經理王俞蓉等人，體現台灣科技產業的多元能量，以及與全球接軌的實力。

今年AI TAIWAN未來商務展不僅是一場技術與產品的展示盛會，更是一個聚焦實戰、強調轉型行動的產業對話平台。從政府政策推動、企業實作經驗到場域落地應用，皆可看見台灣正積極走向AI應用主流化，實現產業升級與國際競爭力的跨越。隨著生成式AI加速進化、企業導入愈趨深入，這場為期三天的展會，也正是觀察「AI如何真正改變商業」的最佳時機。

延伸閱讀：2025創新商務，評審團大獎｜LINE禮物「送禮送到心坎裡」，讓每個連結都美好

責任編輯：李先泰

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。

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。

「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