照料網路廣告的超級奶媽
照料網路廣告的超級奶媽
1999.11.01 | 行銷

全球最大的網路廣告代理公司《DoubleClick》,剛購併了台灣第一個廣告聯播公司亞洲網,而光是今年上半年,就相繼有《HiAD》(亞太網路廣告聯播中心)、《CiAd》(全球華文網路廣告)兩家本土網路廣告聯播中心成立,緊接著美國24/7互動傳媒、中時電子報也加入戰局,對台灣網路廣告市場躍躍欲試。

**網路上負責「拉廣告」的聯播網,真的有用嗎?

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相較於百年歷史的傳統廣告,網路廣告興起的時間並不算長,規模也只有傳統廣告的千分之一,市場的成熟度相對不足,大部分廣告主或廣告代理商對網路廣告的了解及接受程度仍然十分有限。而中小型網站由於規模不大,普遍缺乏專業的廣告人力,及公正客觀的廣告分析報表,往往不容易爭取到網路廣告。
網路廣告聯播網便是因應雙方需求所衍生出的新商機,它扮演居中協調的角色,一方面透過簽約的方式集結中小型網站,另一方面作為廣告主購買網路廣告的媒介。24/7互動傳媒總經理張志弘指出,廣告聯播網的機制在於集合中小型網站的「量」,結合而成一個大規模的媒體,才能夠與大型的入口網站如Yahoo或Excite匹敵。
根據美國Forrester市場研究公司去年的調查顯示,目前有59%的網路廣告集中在入口網站,但這些大型入口網站所創造的網頁瀏覽人次(pageview)卻只有15%。換句話說,其他數以百萬計的中小型網站,累計了85%的網頁瀏覽次數,卻必須爭奪剩餘的41%的廣告預算。
再以網站的到達率(reach)來看,Media Metrix調查發現,像AOL(美國線上)、Yahoo及Excite等大型網站,接觸網友的到達率為美國網路人口的30%至50%,顯示入口網站多半以到達率取勝,但在接觸率(frequency)方面,具特色的中小型網站反而比較能掌握住網友,形成強烈的社群意識,不論是網友的忠誠度或網站接觸率都高於大型入口網站。
對中小型網站經營者而言,聯播網提供的不僅是業務上的銷售團隊,還有廣告管理系統及相關技術。光是購買一套一般網站常常採用的廣告管理軟體如NetGravity,就得花費上千萬的成本,還不包括後續的技術人力及維護開銷,對中小型網站無疑是沈重的負擔,而聯播網適足以作為這些網站的外部資源。

**把「拉廣告」的事全交給聯播網,對網站划算嗎?

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不過,在較大規模的網站業者眼中,聯播網並不適合他們的營運模式。數位聯合(SEEDNet)資訊內容事業部總監葉綠君表示,大型網站本身已經有高知名度及pageview,可以吸引到相當多的廣告量;加入聯播網,反而像是幫中小型網站帶進廣告量,自己常被犧牲,分到的往往是和網站pageview不成比例的廣告量。
「縱然聯播網是個符合網路經濟的機制,但目前台灣的聯播網多半只掌握到較小型的網站,加上品質好的網站還是不太多,聯播網的效力就不像美國那麼大。」網路家庭(PC home Online)總經理李宏麟指出。
面對聯播網爭取不到大型網站的質疑,及大型網站擔心資源外流的顧慮,網站廣告代理商並不認同。Double Click Asia區域事業發展總監陳潔瑾表示,網路能不能趨向於專業分工,端看大型網站能不能換個角度,拋開「什麼都想自己做」的觀念,網站可以專心於內容上的經營,將廣告業務交給專業的網路聯播中心處理,例如國外的搜尋網站Alta Vista,就把廣告業務全盤交由《DoubleClick》負責。
「大型網站除了可以藉由聯播網,增加自身的業務實力外,還可以跨入台灣以外的海外市場。」
獨家代理聯合新聞網的張志弘說。

**把「登廣告」的事全交給聯播網,對廣告主划算嗎?

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對廣告主來說,聯播網提供的是方便而簡捷的運作模式。廣告主若是一一和各個網站談廣告業務,再監播及分析報表,必須花費大量的人力、時間與金錢,每洽談一個網站就得重複相似的流程,更麻煩的是,每個網站可能採行不同的廣告管理軟體,或有不同的計算基準,產生各式各樣的報表,廣告主在效果評估上執行困難。張志弘表示,聯播網只給廣告主一份統合後的報表(one report),廣告主可以輕易地瞭解網路廣告效果。
以台灣網路廣告目前的市場規模,相繼出現的廣告聯播中心雖說代表市場逐漸成熟,但是否等同於足夠的胃納量?甚至有業者預言,以台灣的市場,最多只能容納兩家聯播網生存。但負責《HiAD》業務的多寶格行銷經理蔡明哲認為,愈多競爭者投入,帶來的正面影響多過於負面,大家可以共同分擔教育市場的辛苦,擴張網路廣告的大餅;但他也不諱言,企業間競爭的壓力會變得比較大,而原本就不足的網路廣告人才可能會因此更為搶手。
儘管台灣的網站數量還不夠多,也無法像國外網站的分類層次分明,而較晚進入市場的聯播網可能簽不到品質較佳或較大型的網站,然而網路業者心裡也都明白,等到市場成熟或是商機明顯,投入成本會是現在的好幾倍,甚至失去掌握市場的先機,進而全盤皆墨。

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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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