eVerticalNet矢做專業社群保姆
eVerticalNet矢做專業社群保姆
2000.04.01 |

網路爭霸第一回合,B2C攫奪了大部分目光;但當第二回合鈴聲響起,以VerticalNet為首的B2B陣營,相信他們比較會做生意,將是這回的勝出者。
從網際網路開始發展,網路公司就深信社群遲早會成為一種無價之寶,Yahoo!和Geocities都建立了龐大帝國。但是VerticalNet真正做到了由社群來產生收入。去年二月,它在NASDAQ以每股16美元上市,六十天後,股價就突破140。
「我們做的,是Internet上最不性感(sexy)的事業,」執行長華許(Mark Walsh)指出。
賓州VerticalNet竭力建構的企業經營模式,西岸矽谷人稱它是「垂直社群」(Verticl Community)(或稱之為「深度社群」)。也就是由同質性高的人所形成的網路虛擬社群-這群人做上下游延伸的生意,說同樣的語言,但因為地域與時間的限制,彼此的買賣商務往來,總缺著那麼一點效率-VerticalNet相信其間商機無限。
考慮到未來電子商務的遠景,VerticalNet選擇了以職業別為導向的所形成的專業社群(Vertical Trade Community),作為它的市集主角。截至今天,Vertical Net旗下共有55個專業社群網站,同樣職業的一群人,可以在網站上和同業交談,購買所需要的專業資料,在專屬的交易市集(marketplace)買賣,到求職中心找工作或進行生涯規劃。
相對於其他以技術背景出發、提供交易買賣場機制為主的市集公司,VerticalNet早在1995年開始,就以提供各行業的「專業內容」來凝聚社群。它雖然不是最早提出垂直B2B電子商務的一員,卻是以產業別為市場區隔的水平B2B先驅者(First Mover)。選擇以產業為目標,VerticalNet其實有深遠考量:在網際網路出現前,個別產業中資訊的傳播流通,大概是時間落差(Time Lag)最大的;產業中人,往往要透過專業雜誌(trade magazine)或是商展(trade show)來獲得買賣情報或打廣告。但是專業雜誌昂貴的價格,以及稀疏的出刊頻率,始終是商賈社群的困擾。麻煩不僅於此,專業的商展不但一年才有一次,更是一位難求,某些太過專業的產業,甚至沒有商展這類活動。

**最大收入來源是店面租金與廣告

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VerticalNet的切入點,就在滿足專業人士的需求,在網路上時時有專業資訊的提供,網站中「店頭」(Storefronts)專區,就等於是虛擬的商展,想要行銷新產品的廠商,只要每年支付七千美元,任何一家公司就能一年三百六十五天,天天二十四小時舉辦商展。但是VerticalNet也有其門檻:它選的產業必須至少有100億美元國內產值,有1000萬美金廣告預算,有3000家以上廠家;而這3000家又必須至少有4000家的買主,「就是要夠『破碎』,它們才有找到彼此的需求,」創辦人之一的副總裁麥諾提(Michael McNulty)解釋。
有了成千上萬的商家流連忘返,廣告自然登門。由於專業的人士視廣告為吸收資訊的機會,線上廣告效益容易衡量,也能追蹤真名真姓的聽眾。因此長久下來,往往是廣告主主動要求,希望能擠上VerticalNet,而不像一般網站,需要四出處拉廣告。
因此,VerticalNet目前最大的收入來源是店面租金與廣告(一度高達90%),同時還在穩定成長中,同時VerticalNet在其他電子商務的領域如拍賣網站等,也因為社群緊密,同質性極高,收入成直線成長。
VerticalNet選擇的領域,多半是實務走在學術研究之前的專業領域,教科書和學術網路無法滿足專業工作者的需求,因此建立起來的社群「黏度」夠,幾年下來,透過自行發展和購併,地球上最大的虛擬社群工程師VerticalNet已拓荒了55個電子商務潛力的專業社群網站,主要集中在通訊、環境工程、醫藥、航太和電子等領域。去年VerticalNet最大的盛事之一,就是旗下的一個電力社群網站,在市集中「拍賣」三座發電廠,總價3800萬美金。
歷史經驗顯示,經營垂直社群的最大困擾,在於無法達成經濟規模。再加上垂直社群的經營者,多半都是設群內的專業人士,缺乏「商業化」的謀略,因此大半提供資訊流專業網站,最後都入不敷出,無疾而終。前車之鑑帶給VerticalNet的啟示,表現在兼顧網站深度及廣度的發展策略,藉由積極式擴張屯田,將經營的社群網站數目不斷衝高,藉以降低成本;同時在購併策略上,鎖定以具有電子商務契機的社群為主要考慮,1999年底,VerticalNet買下NECX Exchange,著眼點就在NECX已擁有18000個全球貿易夥伴。

**不坐等生意從天而降

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為了兼顧深度,加強網站的集客力,VerticalNet旗下網站都延攬產業內最具知名度的人物來管理網站,擔任「版主」的角色。VerticalNet強調,在任何社群中,網路3C-內容(Contents)、社群(Community)以及商務(Commerce),一個都不能少。同時為了鼓舞「版主」有商業化的思考,VerticalNet將55個社群視為不同的利潤中心,各負盈虧之責。
VerticalNet的執行長華許指出,VerticalNet不像其他的社群經營者,僅以經營社群為目標,坐等生意從天而降;而是以經營垂直B2B電子商務為天職,不斷試探實體世界與網路交會的新生意機會。擁有哈佛MBA學位,加上與Steve Case共同創辦AOL的經歷,Mark Walsh原本就是AOL的B2B電子商務部門AOL Enterprises的主管,對於B2B電子商務十分嫻熟。
當VerticalNet的二位創辦人海根(Michael Hagan)和麥諾提(Michael McNulty)為了公司的成長,四處尋訪人才,華許成為理所當然的最佳人選。
創辦人能夠放棄「本位主義」的作風,不斷引進人才,被視為是VerticalNet成功因素之一。
有趣的是兩位Michael即使原先分別在投資銀行以及出版等領域工作,但是所經營的社群,並沒有投資銀行等領域。同時從創業伊始,他們就只擔任尋找商機以及管理的工作,而將尋求資金的繁雜的工作,交給有名的網路事業育成者(Incubator)ICG Capital來負責。因此VerticalNet的創業團隊,有更多的時間深耕網路,許多華爾街的分析師指出,VerticalNet的的專業資訊,往往是競爭網站中最豐富的,投資公司Robertson Stephens的分析師巫賓(Eric Upin)指出,VerticalNet在過去幾年中的發展,將成為網路學習(e-Learning)的「一支奇兵」,原因在於建立網路學習的技術平台並不困難,困難的是如何填補內容, VerticalNet長期累積各行業產品與商情的內容,使得VerticalNet成為網路學習領域的第一號候選人。

**搶占10%的B2B電子商務市場

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即使到現在,專業社群網站的經營,還是遭到質疑,持懷疑論者,認為產業公會,或許比VerticalNet更適合經營這一類專業的社群網站。對於這樣的看法,執行長華許一笑置之,重申VerticalNet不是一般的社群網站,而是垂直B2B電子商務公司,同業公會的確有許多資訊,但是資訊流本身並不足以創造市場,只有結合電子交易,才能永續經營。
VerticalNet最近也大幅邁向國際市場,除了在南非和英國等英語系國家先行測試網站平台,同時也在今年1月27日和日本軟體銀行合作,宣佈將把VerticalNet在美國的成功經驗,帶進日本。因為日本是世界第二大經濟體,也是世界上對英文障礙最大的國家之一,對於單獨的日語社群,有迫切的需要。VerticalNet新跨入交易金流領域而成立的E-Finance公司,業務正好面對面撞上水平B2B領域的巨人Commerce One,兩家當年從不同角度切入B2B的公司,分別因網路公司大者恆大的生存邏輯狹路相逢,說明電子商務世界幾近殘酷的競爭現實。
不管VerticalNet搶地盤的戰略是否成功,但是以目前在美國垂直社群三成以上的佔有率來看,要搶占10%的B2B電子商務市場,應該並非難事。根據Forrest顧問公司的研究,10%的B2B電子商務收入,將超過所有B2C電子商務的收入。難怪華許執行長總是以興奮的語氣表示:「B2B is the right place 2B!」
雖然今年手頭現金吃緊,VerticalNet仍相信明年就會獲利,成為B2B常青樹,「我們在NASDAQ的股票代號叫『VERT』,你說巧不巧,它法文的意思就是『綠色』,」華許補上一句。

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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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