老衙門挑戰 數位新未來
老衙門挑戰 數位新未來
2000.03.01 | 科技

台視、中視、華視三家早期成立的無線電視台,印象中,不是所謂的省營、黨營、軍系機構,就是制度僵化的大衙門,很難想像會有什麼驚天動的企業改造發生。
年初,美國線上(AOL)與時代華納(Time Warner)合併的消息還在被熱烈討論,此地卻傳來中視與最近在NASDAQ掛牌的和信超媒體合作的消息。當大家把注意力從太平洋彼岸拉回台灣,這才發現,「中國電視公司」現在可是「中視媒體集團」,當年的衙門形象,早已開始積極變身,成為當紅的「通訊網路媒體概念股」,近兩年來,中視轉投資的事業,包括華彩軟體、固網團隊「新世紀資通」,加上做寬頻多媒體及加密技術等相關公司,無不是眼前炙手可熱的當紅炸子雞。相對其他仍在舊世界中蝸步的無線電視台,中視顯然有在數位新世界中奪標的企圖心。
「中視有成功的機會,是因為他們有個太激進的董事長,因為她的激進,在網路時代的前進速度中,才有成功可能,」與中視關係密切的華彩軟體總經理賴毓敏說。許多業內人士認為,中視能把腳步放快,和中視董事長鄭淑敏有絕對的關係。

**中視轉型的關鍵人物

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鄭淑敏廣泛接觸各種新媒體、新技術可能帶來的機會,除了成立九家子公司外,轉投資的十家公司,多是有助於中視轉型,跨入通訊、軟體、網路產業的新助力。如投資華彩軟體,是希望未來中視的「內容」,可以在遊戲軟體、電影、電視、網路等各種通路有不同的呈現方式,同時華彩網路集團也是中視跨入網際網路領域的重要媒婆。
鄭淑敏對跨業轉型的積極,令許多人瞠目。很多投資案都是她向這些相對的「小公司」毛遂自薦,使對方相信中視可以帶來的貢獻和誠意──包括廣告的曝光、跨媒體的合作、技術和頻寬的優勢等等,許多公司聽了她的分析,竟願意在增資即將結案時,還特地挪出股份給她。
為了改變中視黨營事業及公務員的體質,鄭淑敏採取「地方包圍中央」的策略,上任三年多,從中視獨立出九個子公司,並把原來中視的員工調到子公司,採盈虧自負制,讓他們直接接受市場利潤的考驗。

**舊瓶裝新酒

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要把中視母公司脫胎換骨並不容易,年輕人領導人一旦浸淫在傳統電視台的文化中,改革企圖心的夭折機會很大。鄭淑敏以轉投資和成立子公司的方式,一方面加快集團轉型速度,一方面也讓母公司漸漸萎縮,成為控股公司形態,在不造成「革命式的破壞」下,迅速達到體質轉換的目的。
中視走出傳統媒體的格局,首先是利用電視台不可或缺的技術人力,作為開拓新事業的切入點。網路通訊時代,電視台的範疇不必局限於做節目、賣廣告,過去用無線微波傳送電視節目到每個家庭,現在也可以利用新技術,用同樣管道傳送各式各樣的資訊。
目睹科技改變許多事物原本的可能性,鄭淑敏強調:「網路時代,工程部和新聞部與節目部一樣重要;不只是個支援單位。」鄭淑敏找了位副理把部門帶出中視,成為研發新媒體通訊技術的子公司——中視資訊科技,不但運作可以靈活,技術人才募集也容易;中視資訊科技去年就與精業公司合作,利用無線傳輸股市即時資訊。
中視投資處理電腦動畫的「太極影音」,又與和信超媒體合資,成立轉換電視節目內容成為網路互動寬頻內容的飆網科技;一個接一個的動作,從開始討論到決定,幾乎都是一、兩個月內完成;中視延伸觸角的方式是「講求速度、講求廣度」。

**上市,讓中視動起來

**去年八月於股市掛牌,成為台灣第一家上市媒體,也是中視轉型的重要里程碑。鄭淑敏就明白表示,中視缺的不是錢,是企業前進的動力,上市後,資本市場的反應與壓力,恰是解決中視內部滯礙的最佳良方,讓中視能夠動起來、走出去。
中視內員工的平均教育水準都在專科以上,三分之一以上更是受過大學教育的專業人才,但平均年齡高達四十五歲,如何讓這些人才願意踏出中視,在外為中視打天下,鄭淑敏說:「我可是費盡喉舌,使勁說服他們:『你辦得到的,試試看吧!』。」
跨業經營雖走出現有格局,但「媒體製作」仍是從傳統媒體出身的中視最大的利基與核心能力。能夠推出像《非常男女》《還珠格格》這類廣受男女老少歡迎的節目,電視台表現了她對大眾好惡的精確掌握能力,這也是傳統媒體與新興網路企業的合流中,最具優勢的利基。
中視將華文影音的內容製作視為企業未來的核心事業。同時提出數位化、跨業化及國際化的前進標竿。在中國的佈局,除了銷售節目外,也利用中國當地人才與研究團隊創造「合製」華文內容的模式。

**瞄準華文影音市場

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中視成立的「衛星」公司包括中時和木喬合組成立的雙中傳播,除了從事節目製作發行,也打算作為影視人才的培育機構;和大陸尋奇節目製作公司合資的大中國際多媒體,不僅是未來錄製中國大陸記錄影片的傳播公司,更預備將這些報導素材轉化成大陸旅遊網站的重要內容;至於中視現有的新聞部和節目部,也將成為獨立運作的內容製作子公司。
網路出現,對已經三○歲的中視來說,是危機,也是轉機。霸菱亞太通訊媒體基金董事雷倩分析,網路從專業使用者邁向大眾化、商業化的過程中,原本最熟悉大眾消費市場的傳統媒體,有其優勢與利基,他們最懂得如何經營「大眾」,但卻缺乏網路的「另一半」專業。美國三大電視網紛紛成立創投,與網路搭上線,便是最明顯的例子。雷倩也認為,鄭淑敏帶領下的中視有其優勢,但未來能不能快速吸取網際網路的專業經驗,轉化為新時代所需的新形式,將是最大的挑戰。

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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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