開放標準vs.獨佔霸權
開放標準vs.獨佔霸權
2000.01.01 | 人物

一九九九年十一月五日,美國聯邦法官傑克森(Thomas P. Jackson)針對微軟在個人電腦作業系統的「壟斷」行為調查,發表事實認定(finding of fact),第二天,微軟股價應聲下跌;相隔不久,一家專門販售安裝「開放原始碼(open-source)」Linux作業系統電腦的VA Linux,上市第一天,股價飆漲七倍,創下美國股票上市首日漲幅的最高記錄。

**開放的浪潮/ 大到讓微軟踢到鐵板

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長江後浪推前浪,市場「獨佔」者總難逃被挑戰的宿命。20年前,藍色巨人IBM稱雄的時代裡,微軟也曾是英雄出少年的挑戰者;但今日卻以作業系統武林霸主的身分,接受開放式作業系統Linux的挑戰;這樣的歷史更替,正說明數位時代的市場演化正一步步從電腦崛起、軟體主宰電腦,到現在「主宰權」全面解放的「開放」系統時代。
主宰權壟斷的不光是技術,還包括進入市場的通行證。微軟所以成為眾矢之的,並讓美國聯邦政府祭以反托辣斯法(Antitrust Act),不是因為今天微軟在個人電腦作業系統95%的市場佔有率,而是微軟利用市場普及的優勢,主宰其他軟體業者進入市場的機會。
一旦市場被壟斷,就很難有公平的遊戲規則。即使有人可以寫出比微軟Word更好的文書處理程式,但若不受微軟青睞、被放到Windows作業系統平台上,根本毫無機會發揮。這也是為什麼微軟會被美國司法部冠以「阻遏產業創新」的大帽子。
國際知名市場調查機構IDC統計,目前電腦伺服器作業系統市場中,Linux有17%的佔有率,使用者達1500萬人,令微軟備感威脅。

**開放的力量/ 讓最終價值可以無限成長

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Linux的熱門,呼應了一個新經濟時代的來臨,也就是「普及比稀有重要」;一項產品能越快吸引更多使用者,產生的價值就越大。
數位經濟專家凱利(Kevin Kelley),在他的著作《Net & Ten》(New rules for the new economy)一書中以傳真機的「網路效應」說明:一九六五年售價1000美金的第一台傳真機,實際價值是0,因為沒有任何傳送對象,也接收不到任何訊息;但一九九七年一台200美元的傳真機,價值效益卻是全球1800萬台傳真機所構成30億美金的傳真網路。
台灣在行動電話市場開放前後,大哥大的使用率只有7%,短短三年提升到45%;中華電信的市場佔有率雖然從100%降到只有三成,但客戶數卻增加三倍。消費者在民間業者加入後,也因為市場競爭,享受到品質更好、價格更便宜的行動電話服務;現在非常流行的一元手機,市場開放前,消費者恐怕連作夢都想不到。
在傳統經濟中,產品價值就和骨董一樣,越稀少越珍貴;而且一旦產品數量增加,產品價值就隨之減少。你必須嚴格控制產品在市場上的數量和售價,以免自食惡果,許多名牌商品就面臨價格制定和市場發行量平衡的挑戰。
「網路效應」讓傳統封閉的「骨董定律」失效,強調最終價值可以無限成長。在網路式的開放系統中,遵循的是梅特卡夫價值定律(Metcalfe's Law)︰最終價值是數量(使用人口、產品數量)的平方倍。免費電腦的目的就是讓更多人使用電腦上網,當越多人在網路上彼此互動,不但資訊交流量因此增加,透過電子商務,產生的商業效益也因此越大。
網際網路打開了封閉系統深鎖的市場大門。在網際網路上,「普及」變成一件容易的事;藉由免費的「複製」和「下載」,天生就少了說服大眾的「行銷」困難,不管好不好用、有無瑕疵(甚至歡迎你來修改瑕疵),既然免費,試試又何妨;對一個新產品來說,盡快打入市場是第一優先。
網路上的電子郵件是一個開放系統,透過電子郵件傳送的PC Home電子報,內容的豐富程度不見得比得上中時、聯合,但因為免費,推出不過短短三年,發行量早已凌駕兩大報。跟兩大報一樣,電子報的營收來源,主要來自廣告,不一樣的是,廣告的價值,來自「普及」的程度所帶動的價值,這就難怪PC Home網路家庭的股票還沒上市,行情就已居高不下。

**開放的本質/ 藉公開標準,整合眾人力量

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開放系統的本質,在於集合眾人之力,達到快速成長。家喻戶曉的瀏覽器公司Netscape在一九九八年夏天推出一項《開放目錄》(Open Directory)網站服務,使用者可以自由推薦一些網站,並定期對這些資料作更新;透過上千名自願者的努力,一年之後,這個目錄已經收集了19萬個目錄分類以及120萬網站資料;這個成績遠超過當初所預期。
開放系統本身所代表的標準或架構,不見得是最優秀的,但卻是在廣大基礎上表現最好的。
開放系統需要眾人合作和異業整合,它的標準或架構必須滿足最大多數人的利益;由國際產業界組成的12吋晶圓技術研發聯盟I300I,整合了設備、製程和原料廠商,它所提出的製程技術,自然會受到所有廠商的配合,將來因為設備或原料供應發生困難的風險相對降低,失敗的機會自然也小。
開放系統藉「公開標準」整合眾人力量,讓後續更多的資源可以凝聚,產生滾雪球效應。不論網際網路上的全球資訊網標準格式HTML,或是電子郵件所依歸的POP通訊協定,這些任何人都可以免費獲得的公開標準,是所有試圖在開放系統中牟利的廠商必須依循的「準則」;任何人可以利用這些基本準則揮灑自己的創意(開發方便使用的電子郵件軟體、編輯動人的網頁內容等……);分散式的發展,使一個標準下產物能夠迅速蓬勃;網際網路本身就是最佳例證。

**開放的韌性/ 不問身分、不論地域,全都相容

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開放系統在發展過程中具有「相容性」的韌性,讓使用者有中途選擇轉換的自由。這種促成普及的相容性,來自開放系統天生就是公共財產的特性。致力推廣「開放原始碼」的程式迷雷蒙(Eric S. Raymond)接受美國《商業周刊》(Business Week)訪問時表示:「Linux不屬於任何私人所有,所以不會有人試圖推出與其他Linux版本不相容的作業系統,那只會自掘墳墓,讓你的版本很快消失在市場中。」
任何參與VISA或MasterCard國際信用卡組織的發卡銀行,絕不會限制消費者的消費區域範圍(例如拒絕來自某個國家商店的信用卡簽單),因為如此做的結果必然是引起會員反彈,拂袖而去。
開放系統中,每家公司或個人的價值來自他能「貢獻」多少,而非壟斷多少。網路上,成功的電子商務業者都知道,在沒有通路壟斷的優勢下,「服務客戶」的重要性遠大於提供低廉售價;因為開放系統是在來自四面八方的競爭壓力下,吸引顧客,而非在封閉系統有限的敵人面前搶奪顧客。
博客來書店總經理張天立就強調:「在網際網路開放世界中,所有行業都是服務業,折扣是服務項目之一;但絕不是萬靈丹;」面對金石堂、誠品紛紛投入電子商務的威脅,重新出發的博客來開始成立物流倉庫,使書籍的寄送,作到準時、貼心。

**開放的遠景/ 獨霸將成歷史,成功機會無限

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網際網路興起所帶動的開放系統力量,創造了更多機會和進入市場的通行證。如凱利在《Net & Ten》所言:「開放系統已帶領我們繞過封閉系統,」剩下的問題是如何創造別人所無法提供的價值給消費者。Linux未來能否席捲天下,沒有人知道,但網際網路確實帶領VA Linux或生產Linux作業系統的小紅帽(Red Hat),穿越叢林進入微軟的後花園。
管理學大師杜拉克(Peter Drucker),曾在接受《財星》雜誌(Fortune)採訪時表示:「廿一世紀是所有獨佔巨人傾頹的時代,第一個要倒下的,恐怕就是微軟。」微軟面臨的危機,不是後起之秀與武林盟主的挑戰;而是網際網路帶來難以逆轉的典範轉換——開放標準取代獨佔霸權。
開放系統的觀念,反應人類對於一個完美境界的追求途徑,回歸到系統成員的個體本身,拒絕外在獨裁力量。倫敦政經學院(LSE)知名科學哲學家巴柏(Karl Popper)在其《開放社會與其敵人》(Open society and its enemies)一書中提出;現實生活中,最後真理的不可及,一如人類社會邁向完美境界的遙遠,唯有能夠不斷進步的開放社會,不斷藉由自身的反省能力,才能一直帶領人類邁向美好,極權與獨裁,是進步的最大阻礙。
面對e世紀,橫掃武林的獨佔霸主不再令人期待;何不捲起袖子,趕緊加步擁抱屬於所有人的開放標準,創造自己的一片天。

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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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