我思索中的電子商務未來
我思索中的電子商務未來
2000.01.01 | 人物

思索1
「聯邦快遞》UPS》7-Eleven》中國時報》郵局」進化論

第一階段的電子商務,選擇的都是些不會臭不會爛的商品,像書、CD等,對溝通和抵達時間的準確性要求不高;但現在在網路上買東西,已經可以進展到生鮮食品,我們會要求企業的商品必須要在短時間內、某一個時間點到達,去年年底的網路求生大賽中,我們看到參賽者需要買便當、生活用品,我們也看到了這樣定時定點的渴求。
舉美國聯邦快遞(Federal Express)的例子,過去二十年來,在效益上、獲利上,聯邦快遞都把UPS打得很慘,因為它業務的主力是BtoB的快遞,而UPS是BtoC或CtoC的服務。聯邦快遞是第一個把「中央倉庫」(Hub)這個「集中式」概念運作到極致的企業。它一個車隊出去,到一棟大樓中收取非常多企業的商務文件,集中到Hub分配,再集中地送給另一棟大樓的一群企業,運作非常有效率。可是現在的電子商務要求的是「分散式」的配送,有更多東西要送到家裡,這樣的轉變反而讓它過去賺錢的商業模式開始賠錢。過去因應集中式管理所投資的車隊與倉庫物流系統,現在完全沒有力量。而UPS則顛倒過來,本來做的生意就是送信到家,原先每天在賠錢,現在反多了一堆業務,反過來會賺錢。
再說聯強的例子,它的整個物流系統是企業對企業(BtoB),送到各零售店面;假如現在要變成BtoC,它的運籌管理有沒有優勢?假如東西要送到家,聯強和7-11哪一個比較近?7-11中國和中國時報哪一個比較近?
再看香港蘋果日報和At Mart的例子。At Mart並不是要做電子商務,它是為電子商務而服務的一個「石器時代」的電子商務,它把每天的雜貨訂單訂在報紙上,跟著報紙送到你家勾選,當你傳真過來,車隊早上送報紙,下午就開始送衛生紙等雜貨,用古老的架構來做EC的概念。
所以中國時報、聯合報其實比7-11還近,那郵局可能更近,郵局是一個快被淘汰的行業,可是Internet出來,力量好像都被改寫。如果東西物流發送稍微起一些變化,送到家的比例如果又高起來的話,我們明顯看到的趨勢就是「傳統中間人之死」(the death of middleman),接下來則是「商店之死」(the death of the shop),大部份商店未來可能要消失。

**思索2
面目全非的企業容貌、 步入終極的交易模式

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下一世紀企業面臨的挑戰,不是什麼樣企業會存活、什麼企業會消失,應該說所有的企業都會變得「面目全非」。例如我的職業是媒體,很長一段時間我們對媒體有很清楚的定義,可是我現在感覺媒體這個概念會面目全非:當一個企業做了企業網站,它是廣告還是媒體?原來那種對企業的界分會有點困難,一定要有種新的界分方法,我們才知道我們在做什麼事。
過去媒介本身會發展出一個紀律,受眾發展出一個公眾的要求,記者寫的版面有他的客觀紀律,而讀者也接納報導外版面的廣告,他不會認為有了廣告,記者寫的就不客觀,這個要求甚至會演進成一種規範、法律。
但Internet上,可能裕隆汽車做的網站,最後發展出一個裕隆線上雜誌出來,之後又產生裕隆雜誌的讀者跟它的社群黏度(stickness),網友開始問裕隆的東西哪裡可以買。你就發現網站販賣的是服務,它既是媒體又是廣告,今天連一向強調客觀中立的紐約時報、華爾街日報網站都開始賣東西做電子商務。從前用來描述企業的字眼會發生困難,企業可以同時是商店、生產者或媒介。
如果我們細究人類做生意的模式,看起來電子商務是一個終極模式(ultimate model),未來不會再有一個革命性的商業型態出來,而其他現在我們所熟悉的原來種種商業型態都會改變。這個變化一路不停,將來社會分工會變成什麼樣子,我還看不太出來。電子商務一定是成為人類經濟的主流,只是未來的電子商務可能不是我們今天看到的那樣,它會化身為每一種商務活動都會有E的成份,而不都是Amazon. com那樣子。

**思索3
台積電成為高科技農民、 小廣告文案成為高價中介者

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電子商務時代,如果我們粗分價值鍊,大概有四種企業──原料提供者、生產者、配送者以及解釋、描述商品的中介人。現在是生產者佔據最大發言權,不管是華碩、廣達或台積電,但未來的產品生產者可能會完全沒有價值。明天的代工製造者會像是今天的農民一樣,有標準化的利潤,但絕不會有暴利。超額價值將歸屬中間擔任界面(interface)、做價值傳遞的那一群人。
例如生產電腦,以前因為電腦是賣的,所以有價值,現在連電腦都不是賣的,我是賣你某種服務,而電腦是「送」給你的。在價值鍊裡,硬體愈來愈不重要。以前是買電腦送你一年保固,現在是你買我一年保固,我送你一台電腦。這是價值中心的逆轉。所以整個價值鍊裡中間的資訊服務(information service)才是未來的價值中心。最前端的原材料,看的是正常商品供需價格,沒有超額利潤,再過來的生產電腦跟養雞養鴨沒有兩樣,毛利很低,後半段則是搬運工人,執行服務(imple-ment service)的人。
所以未來只有一種身份的工作者,會獲得最多的價值──各式各樣有創意的人,還有各式各樣了解溝通的人。例如以前廣告公司的經營,寫文案好像是一個廣告生產裡的局部勞動力,只有局部利潤;但未來,寫文案就是銷售的主體,因為你有能力描述一個東西,而使消費者動心,使產品有可消費的價值,你變成價值中心了。因為在訊息完成時,交易已經完成。在電子商務的網頁上,我從你的描述中明白、感覺到產品對我的價值,我按個鍵,買下我要的,從販賣來講已經結束了,底下只剩執行而已──有人來收你的錢,有人會把東西送來。
我們可以再看台積電的例子,它是台灣最知名的生產者,但是它未來不能再創造更多的價值。
台積電現在有40%的毛利,那表示它是全世界晶圓製造生產效率最高的。但這些價值是很標準的。服務兩端的生產者與銷售者的差價很小,中介人創造的便是所有東西,擁有最高價值。
兩邊都變成標準化(standardize),生產者(做imple-mentation的人)的利潤是固定的,大家一齊競爭,每個人都會想出更便宜的生產方法,使它們都沒有超額利潤,只有中間那群人使得利潤變得不可預測,差異化全在中間。
假如台積電做100元生意拿到40元,意思是生產這部份最多只能拿到40元,新加入者很難產生更大的差價。但是在生意與銷售中間,提供資訊服務的這一群人,有的人會拿2%,有的人拿200%。因為在生產與銷售兩端全部是基本的競爭,會產生價值差異的都在中間。

**思索4
Amazon厲害的不是技術, 而是它對320萬本書的描述;美國領先台灣靠的 不是郵購傳統, 而是豐富的Third Party
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電子商務在不同的國家、地區,是不是有不同的落差?我不相信有不同。我相當確定「美國地廣人稀,台灣沒有做電子商務條件」的說法,90%是錯的。舉個比喻,台灣一年有600億圖書市場,150億是郵購,280億是店銷。大台北都會區與中南部的郵購比例和店銷比例相同,同樣都是50:50,大台北的人買的比較多,不是他們靠書店較近,而是購買力的不同。二種通路反應的是購買力和行為的分佈,店銷和郵購反映的是兩種採購的行為?? 一種用身體,一種用訊息的方式,有的人能用這種方式,有的人不能,這和人口密度與否沒有關係。
假如有機會看到美國電子商務的城鄉販賣比例圖,我相信數字也會跟實體書店銷售的比例一樣。方便的地方,商店越密集的地方,本來就反映了購買力,電子商務上大概也是同樣的情形。
電子商務有外部條件和內部條件。外部條件中,第一個是社會的網路環境,整個網路使用者是不是到了夠規模的數量,使用者對網路的態度和信心,整個社會對網路的存在是否心理上已較安定,而網路的基本架構運作是否在一個社會已經發展成熟。
第二,有沒有合適的金融環境,因為他涉及到遠端的付款機制、信用制度、金融訊息的連結,是否可靠網路連線完成交易。如果要談更進一步的電子商務,有沒有小額付款的條件。譬如說,用信用卡買2塊錢的商品,而轉一次帳手續費是5.5元,怎麼辦?現在用預付的方式解決。另外一種情況,交易5元,寄實體發票郵資要12元,也不可能,有沒有電子發票可以解決?如果不能數位化解決發票的事,電子商務也不可能完成。
另外,電子商務會改變現在物流的分配狀態,重心會不一樣。例如宅配的概念就比以前重要很多。以前的運籌體系是滿足BtoB的需求,所以現在可以看出統一做宅配是為了電子商務而來的。他已經有了7-11,剩下50公尺到家,就差一個電子商務機制。
電子商務的成熟,主觀上至少有三個條件:做電子交易第一個難度是「促成技術」(enabling technology),必須創造一個交易平台。台灣去年、前年面臨的難度都在這裡,以後顯然不是。現在已經有很多人提供準套裝的解決方案,以後電子商務何必需要開發套裝平台?平台是現成的,有各式各樣電子商店的套裝軟件,打開來就有。促成技術是電子商務初階的階段性現象。Amazon當初就建立這樣一個平台,它的「1-click through」機制,按下去就給你訂單,當初被認為很神奇。
現在看Amazon的難度已無關技術,而是那320萬本書的描述。這些書評、相關訊息能促動你去買一本書,我稱為「促成內容」(enabling contents),比技術更重要。這是目前台灣難度最高的條件。
第三個是「編成條件」。你商品要從哪裡來,賣東西要有採購貨源、配送要有物流體系,企業不可能全自己作,你必須用別人現有的,問題是怎麼把別人現有的組起來。社會上是否有足夠的條件可以把它全湊起來,例如在網路上訂便當,是把很多店、按照地區拼起來,再加上物流。所有力量用一個中心把它集合起來,這個力量是編成條件。
用這個角度看,我覺得美國原來領先其他社會的是促成技術,但這件事現在已經不是議題,它目前領先的是促成內容(enabling contents)和可供編成的「第三團體」(third party)的力量。美國本來分工就細,但在台灣做電子商務,可能很多事都要從頭自己來,社會上沒有某些行業,所以經營起來代價很高。
中國大陸做電子商務就更遙遠,它的二、三項條件都很嚴重欠缺。但為什麼Nasdaq如此高估大陸網路公司?因為那個遠景未來雖然遙遠,但正因為市場太大了,只要有千萬分之一成功的機會都值得,期望值夠大,回饋也很大,完全是個賭博的概念。再加上這幾年中國大陸跳躍式的成長速度,讓人覺得好像沒有遙遠到那個地步。

**思索5
等待年輕人挑戰的 兩塊新大陸-Internet與中國

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幾年前我在某些場合和年輕人談生涯規劃時,經常勸剛畢業的年輕人到中國大陸發展。第一個原因是,台灣對年輕人的機會有限,而大陸正在經歷轉變,年輕人充滿機會。第二個原因,你是大學剛畢業,生活水準還沒決定,從台灣看,40歲的工作水準跟大陸有距離,所以他們去會很痛苦,但是22歲沒有距離,大學生的生活水準也跟一個大陸城市同胞差不多。40歲的人已功成名就,到大陸去發展新事業,住在旅館,不會融入當地社會、變成當地人;但如果22歲去,什麼都沒有,只好加入他們,反而是機會。
我當年就業的歷史,就是一個例子。二十年前,工商企業活動起來,一個社會被迫由封閉到開放。我大學沒畢業就到聯合報上班,那時像今天20歲作主編、25歲做總編輯,是不可能的事。後來中國時報出現,晉用一堆年輕人,聯合報壓力很大,下定決心要啟用我這個年輕人,高層把我全部所有的升級考績一起簽報,以便讓我過一年之後變成一個編輯。結果社內輿論大伐,所有人都憤憤不平-幾十年制度下來,大家都覺得你這個毛頭小伙子應該按照次序來排隊等,他們不習慣看到為一個年輕人,第一次做這個破壞。我那時去開報社的幹部會議,四十歲以下的只有二個人。大家議論紛紛,我在那樣的環境下很難作人,痛苦不堪。
可是我後來到工商時報、中國時報去,在那裡待了五、六年。有時間回頭一看聯合報,才發現當年我們開會的那一群人全換了,不到十年,聯合報主管全部是新面孔,因為組織與業務的發展,就是需要思維年輕的新人,而這批年輕人來,就把中間的四十歲那批人整個世代一筆跳過去。那是一個大改組的時代,,每個人只是幸或不幸去撞到那個東西,一改組完,結構穩定了,所有的位置就又卡住十年不動。
他們為什麼有這個機會?因為新舊學問交替,新的學問一來,不懂也沒辦法,這時候社會秩序重建,18歲從軍,20歲已經當團長了,更可能22歲當將軍。
在Internet沒來之前,我原以為台灣社會的結晶塊不會再變動,但現在因為Internet,整個社會結構又動了起來,全部重來一次。你不覺得Internet和中國一樣,都是「新大陸」嗎。
會有成長力的地方,一定是大家比較陌生的,而過去我們原來熟悉的,現在幾乎全身無處不是缺點,譬如金融風暴中的那些產業和企業。所以現在看起來,或者去大陸,或者去Internet,對年輕人的機會是相同的。
而當這樣的時代來臨時,最重要的精神是什麼?因為變化這麼大,我懷疑「學習」,會是這個時代最有用的態度,和最有力量的精神。

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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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