惠普從車庫傳奇到網際網路第二章
惠普從車庫傳奇到網際網路第二章
1999.07.01 | 科技

這是惠普斥資1.5億美元,勾勒的「電子服務」(E-Services)形象廣告。包括競爭對手在內的所有閱聽群眾,在感動之餘,都把惠普描繪的美好願景視為遙不可及的夢幻,然而惠普企業集團事業群總經理余振忠卻胸有成竹,「Vision(願景)是看得見的。」
「惠普提出的概念,是『網際網路第二章』(Internet Chapter 2),」余振忠指出。
在惠普的詮釋裏,所謂的「網際網路第一章」 (Internet Chapter 1),是指現有的網路交易模式,以建立企業電子商務環境為主,包括eBay、E*Trade、Yahoo等響叮噹的網路服務公司所投注的業務。
惠普認為,要在網路時代領先,不能一味的複製既有的成功經驗,應該向舊有的模式挑戰;而繼電子商務、電子商業之後興起的,惠普相信會是電子服務,也就是所謂「網際網路第二章」的概念。
透過策略聯盟推動的電子服務,首先要鎖定三大指標市場。一是應用環境「租易通」(apps-on-top)。一般中小企業可透過應用軟體伺服廠商,立即租到應用系統,透過網際網路展開業務,降低企業資訊科技投資成本。
第二大訴求是「新一代入口網站」(Next Generation Portals)。比方說,原本只提供存款功能的銀行網站,在結合入口網站之後,可能多了帳單付款、會計節稅等功能。
為此惠普推出「20200計畫」,將在全球尋找200家可提供整合性服務的參考網站,從中選出20個深具潛力的新式入口網站參與實驗計畫,進行投資,其中將包括兩家台灣網站。

**在網際網路時代,愈focus的,愈容易贏

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另一方面,惠普在今年三月宣布有史以來最大規模的企業改造,將組織切割為電腦與量測儀器兩家公司。不到兩個月,惠普又擴編該公司的線上購物網站,組成獨立子公司HPDirect,拓展網際網路業務。「這麼做的原因,是為了focus(鎖定目標);在網際網路時代,愈focus的,愈容易贏。」惠普企業集團事業群副總經理廖仁祥說。
惠普的第三大主張,是「機動撮合」(dynamically brokering)的電子服務市場。顧客不必到各個網站一一查尋,只要設定選擇標準及優先次序,如價格、品質等條件,由服務提供者自動上網搜尋、招標、比價,再將結果回報顧客。網路將從自助(Do-it-yourself, DIY)模式演化為「為我服務」(Do-it-for-me)。余振忠說:「如果能為顧客設想整個套餐,顧客便能在單一窗口完成所有流程。」
惠普科技台灣區營運總部總經理黃河明指出:「單一窗口在技術上是重大突破,必須進入營運系統,做到『先來的先服務』。」惠普為此研發進軍網際網路的E-Speak技術,連結所有相關的電子服務,撮合出最能呼應顧客要求的答案。惠普開放服務事業部總經理Rajiv Gupta表示,這項技術讓網際網路走向消費者,為消費者工作。

**跳蛙哲學

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黃河明認為,電子商務在台灣發展速度落後美國,是因為消費者對網路商家缺乏信賴。於是台灣惠普與微軟、NOVA、夢想家、博客來、飛行音樂站等30家公司在台籌組「消費者電子商務聯盟」,希望共同支持一種有信用的電子商務模式,強調商家自我規範、保護客戶隱私、準時交貨、退貨服務等,提供消費者一個安全的網路環境。
為因應電子商務無限商機背後的龐大資訊,惠普購併了一家在資料儲存區域網路(Storage Area Network, SAN)管理技術馳名業界的科技公司-Transoft Networks。同時惠普又推出一項命名為「輕鬆存」(HP SureStore E)的企業資訊儲存解決方案以及HP Equation智慧型資料儲存架構,提供防災復原、高連續運轉、全天候資料備份等功能。
惠普前執行長普烈特(Lewis E. Platt)表示,惠普將會提供更多以網路為基礎的服務。惠普企業運算事業部總裁Ann Livermore也指出,未來三年內,電子服務所創造的營收,將占惠普整體營收的五成。惠普同時預估在二○○二年以前,該公司在歐美地區的電子商務市場營收,將達15億美元。而亞太地區將是惠普下半年重心市場,對象涵蓋當地頂尖的電信、金融與軟體公司。
主導電子服務的靈魂人物Livermore表示,企業在網際網路上的策略重點,已由工程設計轉為創新與巧思,如何跳出單純網站的呆板模式?如何做到客戶不用上網就能獲得服務?這些新思維和新機會,都因為電子服務的出現,大量呈現眼前。
「沒有一家公司可以永遠領先。就好像跳蛙,一隻青蛙向前跳,總要停個片刻,再往前跳,這個時候很可能有另一隻青蛙後來居上,暫時領先,」轉戰電子商務,余振忠自信中不無憂慮,「過去,地域也許可以保護我,未來則不會。一不成功,就不見了。」
這群以「惠普風範」自豪的科技人認為,IBM的電子商業是將企業推向網際網路經營,而惠普要做的,是建立一個開放性網路平台協定,同時致力於網路時代的差異化。「網路無國界,我們必須努力be the best(做到最好)。」余振忠如此自我期許。

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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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