競爭力第一門課  管理創意
競爭力第一門課 管理創意
1999.12.01 | 科技

創意是所有產業之母」這句20世紀初愛迪生時代的名言,在20世紀末的新產業競賽場上,回音更為嘹亮。
有了「它」,IC設計工程師在設計晶片電路時,可以減少邏輯閘數(開關)、使IC成品跑得更快更有效率,讓「新奇」的資訊家電(手機、數位隨身助理)更快普及;軟體工程師有了「它」,可以寫出精彩的邏輯程式語言,幫助硬梆梆、冰冷的產品擁有人性,更容易親近消費者;而「它」幾乎是廣告人的陽光、空氣、水,公司不靠它推出幾支代表作,就很難為今天已響噹噹的產品打開市場。
「它」,就是智識工作者的創意。平時幾乎很少被相提並論的IC設計、軟體及廣告公司,在腦力密集及對員工激發創意的共同期望下,三者出現了交集。
如何在眾多點子中,找到能成功的創意,並且管理創意,使它成為企業的核心價值,業已成為「智價時代」
新企業最關心的話題。
「創意絕非乍現的靈光,而是有規則的流程,」曾於史丹佛大學教授經營管理的高健在《Jamming》(即興創意)一書中指出。因為企業資源有限,只有在資源範圍內可以執行的創意,才能帶來最大效益。資深廣告人,現任李奧貝納廣告執行創意總監王懿行則以「放風箏」來比喻創意人的特殊生態:廣告扮演產品與消費者溝通的橋樑,因此創意越新奇越好,創意人就好比天空中的風箏,可以飛向各方,但是也別忘了,飛得再高再遠的風箏,也有一條細細的線牽在放風箏人的手上,這條細線就是「管理」。而如何讓風箏飛得狂野,細線又不會脫手而去,也就考驗創意人與管理者的智慧。

**將市場意見具體化

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管理創意的第一個方法是判斷與聆聽。創意人與管理者應該多運用過去的經驗與客戶的叮嚀,預先過濾不可行的創意,使創意人得以集中火力,生產出「一桿進洞」的創意。以消費性IC知名的義隆電子市場企劃部專員邱淑慧,原本是IC設計工程師,過去工作上的實際設計經驗,幫助她在企劃產品時,很快知道理想中的產品是否可行,及需要克服的障礙是什麼。
在廣告執行的領域,廣告主決定產品的特性時往往決定了廣告創意人與消費者的溝通策略,一個綁著細線的好廣告,能在這條細線上發揮最佳說服力,卻不會背離產品能提供與消費者的承諾,這樣的創意才是成功的創意。能「熟悉所有的廣告製作流程,快速將客戶需求具體化,並將創意團隊的創意包裝成誘人的商品,」是智威湯遜負責市場行銷的客務執行(Account Executive, AE)張桂娟眼中,「廣告公司行銷企劃生涯中的最高境界。」因為許多廣告主無法清楚的傳達什麼廣告是自己想要的廣告,或根本不知道什麼是有效的行銷策略,而一位經驗豐富的AE, 可以為客戶找出廣告策略,並勾勒出廣告雛型,同時拋出想法讓創意團隊開發創意。
在瞬息萬變的軟體業界,許多公司都運用「專案經理」的介面,幫助開發工程師找出創意的邊界。「專案經理」是軟體設計公司中經常面對客戶的一群,藉由拜訪客戶,或分析客戶問卷,從中找出消費者需求的蛛絲馬跡,再向工程師提出客戶需求的功能,只要工程師創意夠,想得出破解問題的演算方法,或將已開發的功能重組,就有可能因產品比競爭者的性能強,拿下另一個市場。
趨勢科技目前相當受企業客戶歡迎的網上掃毒服務e-Doctor, 就是專案經理針對客戶管理資訊系統人員(Management Information Systom, MIS)進行問卷調查,結果發現受訪者對過去每隔一段時間,必需自行檢測掃毒程式是否過期,甚至需要固定進行升級感到厭煩。了解以後,專案經理即提出需求,由工程師進行產品開發。
因此能與客戶保持密切關係,培養出市場眼光的行銷部門,是IC、軟體設計工程師及廣告創意人的創意觸媒,沒有了市場意見,天馬行空的創意很有可能只是靈光一現。

**知識是創意的來源

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管理創意的第二個方法,是培養同仁獨立思考的能力。在產品即時上市(time-to-market)的壓力下,解決問題經驗愈豐富的員工,愈能勝任創意開發的角色。義隆電子的邱淑慧認為激發創意、設計IC的祕訣是「多看、多學」,工程師應該視「知其然,更知其所以然,」為自我訓練,因為「有根基才能胡思亂想,」如果腦中沒有資料庫,根本沒有設計時組合應用的材料。
「設計IC的各個環節裡,需要不同程度的『創意』,」威盛電子設計課長黃大修表示,功能確定後的「電路佈局」是最需要創意的步驟,工程師在解決電路中訊號一致、加上某個設計可以補償溫度,使電路運行不致過熱,或避免靜電干擾等問題時,各有巧妙不同。工程師佈完局,必須通過輔助軟硬體的模擬(simulation),測試這顆仍在紙上的IC一旦變成真的產品不會有問題,否則做出來的晶片很可能失敗,無法出貨,華矽半導體應用部副理何金松表示,「最高段的工程師,是第一次測試就能ok,」這也是為什麼工程師在平時需要多看、多思考。
而如何讓一個剛冒出頭的小創意,變成驚動市場的大發明,更需要建立組織的碰撞文化。

**良性競爭活化心靈

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李奧貝納執行創意總監王懿行認為,「創意是公平的,」每個人都有創意,但「如何磨光創意才是功力,」所以廣告公司裡,經驗豐富的執行創意總監或創意總監即負責「磨光」創意。
李奧貝納副創意總監侯佩雯以膾炙人口的女性保養品SKⅡ電視影片舉例,影片開拍前,創意團隊提出各種表現方式相互碰撞,但當時的李奧貝納執行創意總監范可欽卻認為保持構圖簡單,最能凸顯商品想要傳達的訊息,於是建議以zoom in的效果,強化廣告創意。此外,廣告創意人還可以應用一些特定的測試方法來幫助激發創意。連續播放已兩年的SKⅡ「你可以再靠近一點」,李奧貝納廣告即是採「熱按鍵(hot bottom)法」,以不同的廣告文案,測試消費者對哪個版本的認同度最高。當時侯珮雯的創意在「熱按鍵法」篩選下定案,因為她留意到消費者在臉上膚質較差時,最無法忍受他人近看,於是寫下「你可以再靠近一點」,讓廣告一炮而紅。
成功作品就像是廣告創意人的履歷表,影響著他們在廣告圈的信譽。奧美廣告創意總監吳佳蓉表示,在講求「自我表現」的廣告圈裡,彼此不斷「良性競爭」,創意人願意「苦其心志,勞其筋骨」,只求自己的創意能對成品有所貢獻,打動消費者的心。
二十一世紀不動產公司聯合創辦人馬許‧費雪(Marsh Fisher)曾說,任何公司真正的力量來源是創造力,其他都不過是例行作業,簡言之,「創意是一切有價事物的DNA。」
在過去,軟體設計、IC設計、廣告業,都只是眾多產業中的一小部份,但在智識價值越來越重要的未來,它們經營管理事業的模式,將影響大部分的企業與產業。如何應用、管理同仁的創意,實踐奧美廣告創辦人奧格威的名言-「在人潮洶湧的教堂中,救贖市場的靈魂」,絕對是下世紀的第一堂課題。

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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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