公益、創意能並行嗎?DtM做到了
公益、創意能並行嗎?DtM做到了
2008.01.01 |

Design that Matters(以下簡稱DtM),最初在二○○一年由一群MIT Media Lab的研究生,搭配研究所課程推出的一個設計工作坊,目的是為了讓學生把他們所學和貧窮國家的需求搭上線。創辦人暨CEO提墨西‧普萊斯塔羅(Timothy Prestero)相信大學的環境能夠激發一些創意,解決發展中國家的基本需求,並希望學生能夠將設計實際應用,來幫助社會。推出之後,這個課程大受歡迎。

二○○三年開始,普萊斯塔羅進一步把DtM變成專門為開發中國家服務的非營利、低成本設計公司,專門設計創造出新的產品,讓發展中國家的社會企業可以提供更好的服務。到目前為止,DtM已經與三百名工程和商業學生一起開發了多種產品和原型。

從造福第三世界來思考
據世界銀行估計,世界上有三分之二的人口,每天的生活費不到兩美元,這些社區居民缺乏基本的需求,如乾淨的水、可以負擔的健保、基本的教育、穩固的住所以及工作機會等。生活資源匱乏,並且持續惡性的循環,讓他們喪失許多改善生活品質的工作與機會。正因為如此,促使DtM跟學術界、企業一同合作,發展一套獨特的設計程序。

DtM本身有三個主要附加價值的設計程序。第一是機會認證,組織會先篩選它想要的客戶(clients),在查核之後立下合約。之後再研究首要的技術研發、需求評估,發展出一個設計挑戰組合(design challenge portfolio)。

第二是設計創新,這些以義工身分協助的教授及學生,會針對合作的設計程序,發展設計的概念和產品原型。而這些設計和產品原型都會被發展中國家當地的社會企業專家和成員評估,並進入市場,讓當地民眾測試。

第三是產品的完成,DtM追求的是用最快速的方式將產品完成。對於客戶本身就是製造者的社會企業,DtM不會干涉產品的量產。對於只需要少量產品的客戶,DtM會透過合約訂定製造量。對於需要大量產品的客戶,DtM會將計劃的智慧財產權授權給第三者來量產。

挑選企業一起合作
通常社會企業本身就會針對不同區域援助,但單單援助資金是不符合需求的。有些地方需要的是建設,包含能夠增加建設效率的工具。而DtM就是針對此點,篩選出合作的社會企業,跟他們一同做需求評估以及技術研究後,再擬定出一套具有挑戰的設計組合。由於DtM是從學術界以及產業界來招募志工,因此可以減少DtM在設計上的市場成本。

DtM所開發出來的產品,具有公益色彩,不同於著名的設計公司IDEO,他們的產品是以開發中國家的人民為主要訴求。

例如特定為非洲地區的嬰孩們打造的育嬰箱(Low-Cost Infant Incubator and Isolation Unit.),是鑑於開發中國家嬰兒死亡率極高,而大部分原因是因為水分和熱量的流失,再加上得不到良好的照顧。於是在南亞尼泊爾的孩童醫院︵Medicine Mondiale and the Kanti Children's Hospital︶決定與DtM合作,配合當地的環境,設計出一款可以幫助早產、呼吸困難以及體重不足嬰兒的育嬰箱。

DtM的資源開發經理魯伯娜‧奈比(Lubna Maria Nabi)表示,計畫進行當時,她實地探訪當地醫院,發現其實已有許多慈善機構捐贈的育嬰箱,可是這些育嬰箱來自世界各地不同的地方,上面的使用說明語言都不同,當地人完全不知如何使用,最後這些育嬰箱也只能堆在廢棄的一角,完全發揮不了作用。

這個案例最大的困難是,DtM不能像一般設計公司設計昂貴時髦的產品,必須讓這個育嬰箱便宜,而且能利用當地的材料製造。

在開始設計這個育嬰箱時,DtM招募許多大學生擔任志工,進行產品設計及市場調查,最後成功設計出一款低價的育嬰箱。

設計實用器具幫助世人
另外,為了讓西非高達七五%不識字的人口有學習機會,DtM也設計了一款堅固耐用且輕便、耗電率低的投影機,利用微縮膠片暗盒的播放,可以儲存書中一萬頁的資料,方便當地的人民認識文字。

現場奈比也示範操作了這台投影機,讓大家看看實際使用的效果。投射出來的光源雖然不像一般市面的投影機那麼亮,可是投影在牆面上的文字,其實已經清楚地可以讓眼睛辨識了。更讓人感到佩服的是,至今在非洲地區已經有高達三千個成人,利用這個投影機學習識字與閱讀。

DtM在醫療和教育上投注了許多心力,除了上述兩項主要的產品,DtM也設計了一些非常實用的器具去幫助當地的人民,像是靜脈注射的調控器,讓沒受過專業醫療訓練的人員,也可以幫助當地受傷的病患;自我學習的教材,可以讓沒有完成初級教育的落後地區學童,能在家繼續進修。

DtM為第三世界人民而設計,一改設計純商業的風貌,賦予更多意義。 

YEF超豪華不血拚
旅行團in DtM
 
本刊161期報導從YEF計畫脫穎而出的15位國內菁英學子造訪美國。這一站他們抵達DtM,感受設計與創意如何改變世界。到目前為止,DtM已與300名工程和商業學生,開發出增加嬰兒存活率的育嬰箱、改善生產流程的小工具等造福數開發中國家的產品。 

DtM令人最深刻的是他們的真誠態度。
在這個愈來愈傾向M型的社會中,
這個非營利組織所支持的設計公司,
正以一種感人且實際的方法去改變世界。 

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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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