中國科技新勢力崛起
中國科技新勢力崛起
2008.07.01 | 科技

在今年六月初的台北國際電腦展上,來自深圳地區的廠商,組了一支一百五十人隊伍,到台灣參展。他們最有興趣的,不僅是在展場上能碰到多少客戶,還想第一手了解,台灣在二十年前是如何化解新台幣急速升值的壓力。
三年來人民幣已升值二○%,加上中國政府去年提高基本工資、調降出口退稅,並在今年施行勞動合同法,以及國際油價持續上漲帶動成本增加,幾個因素加總之下,被稱為世界工廠的第一線製造業者,正面臨比今年初華南雪災更冷的寒冬。

家電業從榜單消失

走一趟廣東,到深圳、東菅、中山和珠海等製造業密集的城市,不難聽到關廠或縮編的消息,甚至老闆丟下工廠不管就跑路。在這些依靠低成本賺取微薄差價的製造業者中,有相當比例屬於電子業者。反應在今年的中國科技一百強榜單上,就是家電業幾乎整塊消失。
曾經組裝電視機、微波爐、洗衣機、空調和冰箱,是二十年前中國業者跨入電子業的敲門磚,並把這幾項產品數量做到全球第一,從中產生長虹、海信、科龍、創維、TCL、春蘭和格蘭仕等知名品牌,與電腦以及通訊業在榜單上鼎足而三。但如今接近全軍覆沒,進榜的只剩海爾一家,外加做通路的國美電器。這是中國科技一百強過去九年來,第二個消失的行業,前一個是中國國產手機業。
家電是高度標準化的行業,中國業者做的又多是中低端產品,很容易因成本上升而被替代。以台灣經驗來看,這些業者或者外移到人工成本更便宜的地方,或者進行升級,往價值更高的方向走。 這種轉型和調整,勢必伴隨著陣痛,甚至劇痛,但也是發展過程中不可避免的。尤其中國近兩年檢討環境嚴重污染,加強取締排放廢水和廢氣,讓原本在中國享受環保假期的業者,開始要算入這些成本。去年中國排放二氧化碳的總量,首次超過美國排第一。
不過,中國經濟學家謝國忠對轉型相當樂觀。他認為,中國的成本雖然比越南和印尼高,但是工人的平均經驗和技術能力也更強,在把低成本製造交出去的同時,有機會從德日韓等擁有龐大製造基礎的國家手上,移轉一部分工業過來,因為中國的成本只有這三國的七分之一不到。

關鍵零組件崛起

在家電業失落的這一年,關鍵零組件業卻異軍突起,在榜單上占了二十家,迅速成長為最大的一塊。這也預告了中國科技業藉由低成本製造,累積龐大經驗和基礎後,開始往供應鏈上游最有價值的一塊前進。目前要說這一塊有多少機會還太早,因為其中有不少是屬於貿易商,本身並不投資參與開發研究,純粹只是代理銷售關鍵零組件。但是許多努力正在進行中,像京東方大膽投入生產液晶面板,做電池的比亞迪跨入車用電子。他們最終未必能成功,但至少為中國跨出重要一步。
今年是改革開放三十年,先前引進外資投資,以市場換技術的策略,正在大幅修正,殘酷汰換掉那些技術過時的企業和行業,特別是技術含量低的。勞力密集的電子加工業正逐步退出中國,取而代之的是科技服務業。不包含電信服務業,把網路、遊戲、軟體以及通路業加起來,共有二十七家進榜。其中網路業者是大贏家,榜首百度和第二名騰訊,都來自這個行業,共有十二家進榜。
其中,百度的搜尋引擎在中國市場打敗Google,騰訊的線上即時通訊服務QQ大勝微軟的MSN,阿里巴巴旗下的淘寶將eBay趕出市場。更早之前則是本土的網易、新浪和搜狐,各自贏過雅虎。每一個對戰組合都像是當年的國共內戰重演,結果一面倒都是土八路打贏配備精良的國軍。
為什麼會是這樣?特別是在網路產業如此明顯?首先,這是內需行業,與加工電子產品出口完全不同,涉及使用者文化,很難靠移植外來強勢產品,比的是誰能抓住本地使用者胃口。其次,中國目前雖已是網民人數最多的國家,但未上網的人口仍遠遠超過上網人口,要贏得市場一定要靠虛實結合,將線上線下一起考慮,而且往往線下的動員能力才是決定勝負的關鍵。

中國模式的網路發展

百度、阿里巴巴和代訂機票、飯店的攜程,都依靠龐大的客服人員打電話、接電話完成訂單,各自擁有龐大的客服中心。攜程有超過七成的業務,是由客戶打電話詢問而完成,它的網站更多是做查詢用途,而非交易。這種「三分線上、七分線下」的方式,是中國特色,也是網路產業現階段在中國要面對的現實。 與Google大多數業務放在網路上,由客戶上網自行填表完成不同,百度絕大多數客戶都是銷售人員一通電話一通電話打出來的。Google的客戶可以直接在線上用信用卡付款,但中國很多中小企業老闆還沒有信用卡,他們最熟悉的付款方式,是叫會計到銀行轉帳,而百度對此毫無問題。
在國共內戰中,共產黨只有地面部隊,沒有空軍和海軍,靠的是步兵身上帶著小米加步槍,以兩條腿行軍。但他們很清楚訴求的對象是誰,這群人要的是什麼,並且將訴求包裝成易讀易懂的口號,更具力量。像阿里巴巴的口號是「其實你離成功只差一點,關鍵是馬上就點」,百度的口號是「簡單,可依賴」,但很少人記得他們競爭對手的口號是什麼。
對比之下,國軍雖有空軍和海軍優勢,但內部指揮系統極其混亂,決策前後不一又耗時費日,不斷為敵人製造見縫插針的機會,最終以大敗收場。在中國市場,光有資金和好的想法並不夠,能不能結合龐大的地面部隊,將資金和想法轉為行動,落實到市場上,才是造成差異的主因。 如今,中國多數的網路公司,都已建立起自己的地面部隊,能打虛實整合的仗,也把他們的外國同行一個一個逼出去。甚至原本在辦公樓電梯外放置液晶螢幕做廣告的分眾傳媒,透過一連串收購多家網路廣告和手機廣告公司,從線下整合回線上,提供客戶一站式購買廣告服務,使得國外廣告公司也難與其競爭。
通路也是一樣,不斷招兵買馬,要在放開的市場中抓緊時間跑馬圈地。近年快速壯大的國美電器,藉由不斷開分店以及辦特賣促銷,並大手筆購併上海的永樂和北京的大中,奠定自己的老大位置。這不但給同行的蘇寧電器很大壓力,也使得去年才在上海開幕,走服務路線的美國百思買(Best Buy)更為尷尬。
電信業的鬆綁與重組,是今年的另一項重點。中國移動、中國電信、中國聯通和中國網通這四家國營電信公司,一如往常出現在今年的榜單上。過去,他們的競爭力來自政府給予的寡占地位。在這個全世界最大的電信市場裡,並沒有太多競爭,但接下來形勢將產生根本性轉變。

電信業鬆綁與再重組

原本中國政府將電信業務簡單分為固網和行動電話兩塊,行動電話分為歐規的GSM和美規的CDMA兩種系統,各由中國移動和中國聯通經營;固網則以長江為界南北拆分,各為中國電信和中國網通經營。這種劃分方式沒有太多道理,被認為是過度時期作法。在今年奧運前,隨著3G牌照發放,謎底終於揭曉,確定原有四家業者改為三家的格局,其中將中國聯通拆分出售,中國移動、中國電信和中國網通則順勢發展為完整的固網和行動電話業務業者,且無南北地域限制,正式進入三國演義時代。
二次拆分雖然讓市場的遊戲規則趨於公平,但三家業者仍是國營背景,要走上民營化還有很長的路,市場競爭能開放到什麼程度仍是疑問。最起碼多數業者期待的,是這三家業者專心扮演好營運商的角色,別再撈過界搶加值服務商的生意。
中國目前手機上網的比例不到一成,一方面來自費用仍然很高,一方面來自服務並不多。許多業者都反應,中國移動抓住這一塊不放,其他人根本沒法做。
提供手機網上服務的空中網和靈通網,受衝擊最直接,目前股價各自跌到四塊和不到兩塊美元,只有最高峰時的三成不到。如果無線加值服務這一塊能放開,未來幾年將創造出中國科技業新的一塊版圖和一大群上市公司,成為科技百強的新勢力。
儘管政策和政府勢力仍牽動著中國科技業的競爭格局和版圖,但這種影響很難去除。 在「穩定壓倒一切」、「轉大彎不轉急彎」的大方針之下,為了維持市場順利運作,政府出面干預是必然的事,不管是從匯率、基本工資到重組電信業,都是其中一部分。中國市場在很大程度上仍不完善,借政府之手維持遊戲的相對公平性,並進行行業結構調整轉型,是所有參賽者得適應並從中思考機會之處。

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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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