Notion AI 教學｜免費版、Plus 版、商業版、企業版差在哪？Notion AI 會議記錄怎麼用？一表看懂|數位時代 BusinessNext

身處數位化的時代，多數工作者對於在工作流程中使用 Word、PowerPoint、Excel、Gmail、雲端…等軟體已習以為常。這些工具雖都其各自強大的地方，但當工作者需要在不同的介面來回切換，並整合內容時，繁冗的過程便會使效率大打折扣。因此，Notion 這款整合式筆記軟體誕生了，除了用來記錄文字，圖片、影片、網頁連結也可整合在其中。近年更導入 AI 功能（稱其為 Notion AI），使之從單純的數位工作空間，升級為更全能的智慧夥伴。

Notion 起初以其「積木」般的客製化彈性，深受多數使用者的青睞。其高彈性及高自由度供使用者可隨心所欲製作客製化頁面，如：專案管理、財務規劃、任務追蹤、資料庫建置等頁面皆可打造。本次《未來商務》將帶讀者快速了解 Notion AI 的核心功能、收費模式，並解析其備受矚目的 AI 會議記錄（AI Meeting Notes）應用。

Notion AI 是什麼？

Notion AI 就像是使用者的超級數位助理，使用者可向它提出各種指令，讓它執行自動生成、摘要、翻譯和編輯內容…等任務。加入 AI 的 Notion，已跳脫原先內容編輯器的角色，而是躍升為每位工作者的智慧工作助理，幫助使用者跳脫過往各種繁瑣的文書工作中，使整體應用效率大幅提升。

打開 Notion 介面後，在空白文本或是選取有文字的段落，便會出現「Ask AI」的選項。點選後，系統便會提供各種指令供使用者選擇。

Notion AI 模型與運作原理

Notion 採用混合式 AI 模型策略，會依情境決定使用哪個 AI 模型，利用的大型語言模型（LLM）包括：Notion AI、OpenAI 的 GPT、Anthropic 的 Claude 和 Google 的 Gemini。目前，免費版用戶可從前三者中選擇偏好模型，而商業版及企業版用戶則無限制，可自由選擇。此外，Notion 也將所有處理使用者資料的「第三方廠商名單」公告於官方網站中，以確保資訊透明。

Notion AI 方案比較：免費版、Plus 版、商業版、企業版差在哪？

Notion 依據個人、團隊到企業等不同需求，提供多種方案，以下為各方案的費用及Notion AI 功能差異整理：

免費版本與付費版本比較

	免費版	Plus 版	商業版	企業版
費用	免費	$12 美元，每位會員/月繳 $120 美元，每位會員/年繳	$24 美元，每位會員/月繳 $240 美元，每位會員/年繳	依據團隊規模及所需功能客製
適用對象	適合個人	適合小型團隊和專業人士一起工作	適合成長中的企業	適合具一定人數規模的企業
選擇回應的 AI 模型	有限使用，僅可選擇： Notion AI、OpenAI 的 GPT、Anthropic 的 Claude	有限使用，僅可選擇： Notion AI、OpenAI 的 GPT、Anthropic 的 Claude	可選擇：Notion AI、OpenAI 的 GPT、Anthropic 的 Claude 和 Google 的 Gemini	可選擇：Notion AI、OpenAI 的 GPT、Anthropic 的 Claude 和 Google 的 Gemini

Notion AI 功能

功能	免費版	Plus 版	商業版	企業版
Notion AI Core（聊天、生成、自動填充、翻譯）	有限使用	有限使用	V	V
Agent	有限使用	有限使用	V	V
企業搜尋（Enterprise search，可搜尋串接的應用程式，如 Slack、Github 等）	X	X	V	V
AI 會議記錄-測試版（自動化會議記錄並協助後續追蹤）	有限使用	有限使用	V	V
研究模式-測試版（協助分析資料來源，建立詳盡檔案與報告）	有限使用	有限使用	V	V
提供者的零資料保留（Zero data retention with LLM providers）	X	X	X	V

可連線的應用程式（Connected apps）

功能	免費版	Plus 版	商業版	企業版
Notion 日曆（Notion Calendar）	V	V	V	V
Notion 信箱（Notion Mail）	V	V	V	V
Notion 信箱 AI（Notion Mail AI）	有限使用	有限使用	V	V

Notion AI 免費版有哪些功能？

對於輕度使用者或想先體驗 Notion AI 功能的用戶來說，免費版已提供試用性質的 AI 功能，主要分為四大類：

一、編輯功能

● 潤飾內容

● 修正拼字及文法

● 翻譯內容，可翻譯成英文、韓文、簡體中文、日文…等共 15 種不同國家的語言。

● 縮短內容

● 改寫內容語氣，選擇包括：專業、輕鬆、直白、自信、友善，以上 5 種口吻。

● 使用更簡單的語言改寫內容

● 擴寫內容

● 編輯內容

二、寫作功能

● 撰寫內容

三、思考功能

● 取得程式碼相關協助

四、搜尋功能

● 提問

● 詢問關於此頁面的問題

Notion AI 會議記錄AI Meeting Notes怎麼用？

AI 會議記錄可讓使用者更專注在當下參與的會議以及討論事項上，減少作會議紀錄的時間。在 AI 的輔助下，它可以協助做及時的會議錄音，並在會議結束當下轉錄會議內容及整理重點，並統整後續的決策與行動項目，方便使用者追蹤及跟進。使用步驟有以下 4 個：

步驟 1：新增區塊

打開 Notion 介面後，在任一頁面的空白處輸入「/meeting」或「/ai meeting notes」，便會出現「AI Meeting Notes」區塊

步驟 2：開始記錄/錄音

點選「開始」錄音。桌面版可同時擷取系統音訊與麥克風音訊，適合 Zoom、Google Meet、Teams 等視訊會議；瀏覽器版本僅能擷取麥克風音訊。使用耳機時，會議軟體的聲音通常不會被收錄。除了錄音外，使用者也可使用在介面中記錄下自己的筆記。

步驟 3：自動整理

會議結束後，AI 會自動產出逐字稿，結合使用者的筆記，統整出會議後的重點摘要、決策事項、行動項目。使用者也可針對 AI 紀錄的筆記進行搜尋與再次提問。

步驟 4：自動化與整合（非必要）

可搭配 Notion Calendar 對日曆事件自動建立與啟動筆記，並把會議產出的待辦、狀態更新帶入你的資料庫與專案流中。

Notion AI 的出現呼應了 AI 發展的腳步，而筆記軟體與人工智慧的相結合，代表個人及企業團隊的生產力都可被加速，其也被視為是一種解決方案。當 AI 可自動化處理具有高重複性的文書工作後，使用者便可將更多精力投注在策略思考、決策與創意發想上。

本文授權轉載自FC未來商務

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