2008年微型趨勢100 -科技
2008年微型趨勢100 -科技
2008.01.01 |

家裡就是健身房 Wii推出健身遊戲

「它」尚未問世之前,坐在客廳的家人各個面無表情盯著電視,或者乾脆躲在自己的房間,客廳顯得毫無生氣;一直到「它」出現,讓客廳重新匯集人氣,大家搶著感應操控桿,歡笑聲不絕於耳。因為「它」的出現,讓客廳重新奪回家庭重鎮的寶座,使客廳成為親朋好友的競技場兼交誼聽、健身房兼運動場。「它」,是任天堂(Nintendo)家庭遊戲機Wii。

Wii上市後一路暢銷,目前全球已銷售達一千三百萬台,軟體銷售更超過六千五百萬套。去年十二月,任天堂進一步推出新一代的軟體Wii Fit,趕上耶誕商機的歲末購物潮,推出之後,立刻造成缺貨。Wii Fit的最大賣點在於,可以透過名為Balance Wii Board的平衡感應塑身板,測量體重與平衡度,控管體重且能自動記憶,將每天的體重記錄成為圖表,清楚掌握體重變化,取代一般體重計無法自動記錄每天體重變化的缺點。

使用Wii Fit一點也不用擔心為了去健身中心報到,不僅要繳交一筆為數不少的會員費,還要擔心是否會因為業者經營不善而遭殃。Wii Fit有四十種健身遊戲,而且有私人的健身教練提供關於健身的各項建議。Wii Sports讓客廳變成運動場,Wii Fit的推出,進一步讓任天堂跨界到健身產業,讓客廳不僅只是交誼聽,也是運動場、滑雪跳台、健身房、瑜珈教室,而任天堂也成為不局限於遊戲產業,而是與通訊、網路、健康有關的多角化遊戲產業。

任天堂的目標,是希望在少子高齡化的大環境中,挽救不斷下滑的遊戲人口,讓長久以來被遊戲產業忽略的銀髮族與已婚女性,以容易上手的玩法,接觸掌上型遊樂器與家庭遊戲機,讓他們也成為遊戲人口。為強化服務,去年十二月,任天堂在Wii Channel(只要連上網就能使用的Wii同好平台)新增了服務,就是讓同好間可以於購物頻道中挑選禮物,透過WiiConnect24送禮物給Wii同好。

今年春天,Wii Channel也將會推出電視節目表G-guide服務。表面看來,電視機與Wii是競爭對手,但任天堂社長岩田聰認為,兩者同樣放在客廳,因此讓習慣看電視的消費者,只要打開Wii的電源,透過G-guide看看Wii的介面,提供潛在消費者另一個接觸Wii的機會,岩田聰希望因此能讓電視與Wii都能雙贏。

任天堂的下一步,將會在今年推出Wii版的音樂相關軟體。另外,旗下另一個主流產品DS掌上型遊樂器也將擴大不同的使用場景,例如在公共設施與美術館可以使用、提升Wi-Fi傳輸功能以能上網、不用看說明書人人都能輕鬆使用。未來,DS有望與手機一樣,成為帶著走的網路平台。

IP技術進化 遙控生活大小事

你能想像未來只要打電話就可以開啟家裡的電燈嗎?透過IP技術的進化,數位家庭的美夢馬上就要實現了。

有網路門牌號碼之稱的IP位址,目前運行的是網際網路協定第四版,稱為IPv4,使用三十二個位元定址,目前未使用位址只剩一七%,預測將於二○一一年配發完畢。因此國際組織IETF(Internet Engineering Task Force,網際網路工程小組)制定第六版協定稱為IPv6,定址數量高達二的一百二十八次方,預估地球上每個人最多可分到一百萬個IP位址,所以未來從電腦到手機,甚至隨身聽、手錶、電風扇等電子商品都將會有一個獨一無二的IP,可以透過網路取得更新資訊或進行遠端遙控等。

Amazon電子書閱讀器 顛覆你的閱讀習慣

最大網路書商亞馬遜書店(Amazon)近期推出電子書商品Kindle,這項消息公布後引起出版社廣大迴響。之前電子書推行已久,卻遲遲不見消費者接受,很多原因在於硬體設備操作不佳、使用者閱讀習慣還未改變、數位內容不足等。不過,隨著數位化與網路時代的蓬勃發展,在音樂、影片、雜誌都逐漸數位化的同時,將一本本的書變成電子書已不再是夢想。況且Kindle還具有Wi-Fi無線連網功能,使用者可以直接上網購買下載電子書,未來不用再帶著厚重的書本上學,電子書讓你要看多少就有多少。

Device 2.0網路裝置革命興起

網路誕生之始,似乎只被當作是個人電腦的附加功能,寄生在個人電腦之下。當網路勢力抬頭,網路獲得了從個人電腦中解放至其他媒體的機會,新一波網路裝置革命興起。黑莓機就是將電子郵件從個人電腦中解放的例子。另外,網路電話如Skype也開始擁有自己的硬體通話裝置,包含家用電腦和手機。蘋果推出的iTouch,讓使用者可以透過音樂播放器的Wi-Fi功能直接下載音樂。網路還能夠以什麼面貌呈現在使用者面前,就是創意與市場之所在。

開放平台勝!零合遊戲機制退場

緊抓著智財權與專利權不放的公司,都向開放平台概念靠攏了。抓盜版不遺餘力的微軟,開放了網路版辦公室軟體。將iPhone手機與門號綁在一起販售的蘋果,也宣布銷售不綁約的手機,並開放第三方開發手機平台相容程式。以資訊不對等為商業模式的企業,如今都在盤點出清,準備換個腦袋做生意。如Facebook一樣,將平台API(Application Programming Interface)開放,供第三方發展相容程式,是把餅做大的方法。而零合遊戲永遠只能在拔河比賽中競爭忠誠度極低的消費者,哪邊比較容易獲得市場青睞,似乎顯而易見。

無線大未來

根據英國《經濟學人》(The Economist)報導,二○○七年約有一百億台微處理器(CPU)售出,安裝在各式各樣的器材內部,包含電腦、咖啡機、慢跑鞋。這代表這些器具都具有運算能力,也就是能夠「思考」,但不一定能彼此聯繫,也就是不能夠「交談」。接下來這些具有思考能力的科技產品,開始彼此交談了,就是無線大未來的來臨。

無線科技的通訊成本、晶片尺寸以及能源需求都大幅下降,物件與物件間的聯繫門檻降低。目前的無線技術中,車用GPS逐漸普及,3G打入消費者市場,WiMAX也往應用端發展,RFID的應用更為普遍。例如RFID技術可追蹤農產品的產銷路線,監控運輸設備保持新鮮度。植入人體內的晶片是隨身醫療系統,可隨時將異常狀況回報醫院。安裝在橋樑建築體的晶片,可做安全性監測並發布警示。你的冰箱會自動通知超市(而不是你)牛奶少了,而帶著身分證的新鮮牛奶會自動宅配到府。

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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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