奇摩站下一個china.com?
奇摩站下一個china.com?
1999.08.01 | 科技

七月十三日,中國第一個網際網路公司中華網(china.com)成功地在美國那斯達克(Nasdaq)上市,一夜之間股價由掛牌的20美元漲至67美元,足足上揚了235%,美國網路股傳奇第一次在東方上演,就造就了一批全新的億萬富豪。
china.com的首度出擊,只是中國網路熱的第一個浪頭而已,攤開李曼兄弟(Lehman Brothers)、美林證券(Merrill Lynch)、摩根史坦利添惠(Morgan Stanley Dean Witter & Co.)等投資銀行的長串承銷名單,起碼還有50家以上的中文網站,排著長龍準備踏上舖滿金磚的Nasdaq紅地毯。

**兩岸三地網路公司的破天荒結合

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誰是下一個china.com?
相信所有人都不會反對,七月十二日宣布兩岸三地策略聯盟的台灣奇摩站(Kimo)、香港網上行(Netvigator)、以及中國的網易(Netease)是最有希望的夢幻組合,他們有china.com成功上市的同樣戲碼──多家經營有成網路公司的破天荒結合──奇摩與網上行分別是台灣及香港最大的入口網站(Portal),每天總瀏覽人數(Page viewer)分別達到700萬與300萬人次,而網易是中國第一大的虛擬社群網站,一天也有200萬的瀏覽人次。
他們有比china.com更吸引人的經營模式,當china.com仍只有稀薄流量與少許內容時,他們已在三地的網路市場發展出高度互動、具經濟規模流量的各種服務,如果說Internet是一項以「燒錢」預約「賺大錢」的事業,這個組合被認為是可以在短時間脫離虧損隊伍的網際網路事業。而打造「華網聯盟」這個夢幻組合,居間穿針引線的就是台灣奇摩的負責人──精誠資訊總經理盧大為。

**11年前的一個決定

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3年前才創辦,一年後就準備上市,今天全台灣每天有700萬人次,到奇摩看氣象、股市、搜尋資料及聊天,這一切都來自於盧大為11年前的一個決定。
一九八八年六月六日,二次大戰的諾曼地登陸紀念日,廿三歲的盧大為進入精業公司出任程式設計師,大學讀東海化學系的他,為一心朝資訊業發展的志向邁出了第一步。在精業近9年,他當過軟體設計師,也做行銷,直到接觸了Internet,讓他拐進了另一條十字路。
辦公桌後方擺著一張與網頁瀏覽器領航員(Netscape Navigator)發明人Marc Andreessen合照的盧大為,在網景(Netscape)一問世後,就急著躍入Internet大浪。兩年多前,當美國網路股紛紛上市,精業打算開辦一家「輕薄短小」的網際網路相關公司,卅二歲的盧大為理所當然被選定為精誠資訊的總經理,統籌這個只有十幾個人,左眼看軟體代理,右眼看網路起家的公司。
勢不可擋的Internet帶來了人潮和錢潮,建置網站似乎變成必須和必然要走的一條路,精誠自然也不會置身事外,在公司設立後的第七個月,也就是一九九七年的八月五日,盧大為催生了奇摩站──台灣第一個商業化的搜索引擎。

**用事件行銷的方式打開知名度

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井然有序的佈建攻堅計畫,加上神奇般精準的策略與戰術,使奇摩在短時間內就追上了搜索引擎的老大哥「蕃薯藤」,及最早投身新聞入口網站的「中時電子報」。為了敲開台灣的網路市場大門,奇摩在成立初期曾舉辦網路登錄大賽,用事件(Event)行銷的方式打開知名度,也讓奇摩所登錄的網站數迅速地增加,在月底時就達到5萬人的首頁到訪人次。
而為使網站名稱本土化又好記,新奇(What's new)、摩登(What's cool)兩個名詞構成的奇摩站,發音聽來像是日語加台語的「心情讚」。營運近一年後,去年七月,奇摩喊出「上網第一站」的口號,同時推出聊天室、新聞及健康三項服務,可說是定位上的一大提升。
今年度,奇摩站再提出「網路生活,盡在奇摩」,預計在第三季提供社群及免費電子郵件服務。
每一階段的定位,都為奇摩帶來了新人潮,今年六月資策會市場情報中心(MIC)的統計資料中,奇摩已經在今年一月到三月網友最常使用及曾使用過的網站中名列第一。
對於奇摩站的經營,盧大為有著與眾不同的固執。儘管奇摩目前主要內容參考美國雅虎(Yahoo!)及美國線上(America Online),但在建置時,他覺得雅虎的分類太過繁複,而蕃薯藤又偏向學術用途,因此他採直覺及多軌式的邏輯,來設計搜尋分類系統。

**建站過程特別強調「穩定度」

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舉例來說,《中國時報》在傳統搜尋引擎中,只會被放在「新聞」的欄目下,但在奇摩站中,它可能會同時被歸納在網路和新聞媒體兩個類別中,因為《中國時報》除了有平面出版物如報紙外,也有電子報。「寫軟體的人,總會先設想使用者會怎麼去用這個程式,網站也是一樣。」
他說。
也因為軟體工作者對使用者的感受特別敏銳,盧大為在設置奇摩時,分外強調「穩定度」。他堅持採用軟體巨人Net Gravity的網路管理軟體及甲骨文(Oracle)的資料庫,甚至將來推出免費電子郵件時,也會使用與Excite相同的技術。「別人花大錢在行銷上面,我們則是花最多錢在技術上,」盧大為說:「我們寫軟體比不過矽谷,為什麼不就買矽谷的高科技?」
奇摩的品牌從無到有,盧大為備感辛苦,也坦承這是經營最困難的一部分。虛擬世界的奇摩站不像PC Home或中時電子報,先建立起實體世界的品牌,才著手網路事業,因此儘管流量第一,廣告量上卻仍落後。

**跨出揮軍華文市場的第一步

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至於未來的發展方向,盧大為認為人潮仍是經營網站最重要的條件,首要目標放在提高市場占有率上,期望能從34%提升到50%。「Portal就像是忠孝東路一樣,或可說是資產股,可以出租地皮給其他業者。」盧大為對入口網站有自己的看法及獨到的經營模式,他表示奇摩不會從事自製內容,而是傾向以策略聯盟的方式尋求合作夥伴。譬如這次的「華網聯盟」,就是奇摩藉由策略聯盟,進行媒體調查、行銷及內容交換,跨出揮軍華文市場的第一步。
回憶考上大學,捧著母親送他的第一部Apple II相容個人電腦「Orange II」登上大度山,到精業的程式設計師,再到今日的奇摩站總經理,盧大為自承對網路事業看得愈來愈清楚,相較於創辦奇摩「摸著石頭過河」的惶恐焦慮,他現在已經可以將計畫的長度,由一個月拉長到半年,甚至於9個月後。而在盧大為的構想中,去年營收超過2100多萬元的奇摩,準備於後年申請上市,奇摩能否寫下台灣網路股的新頁?且讓我們拭目以待。

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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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