有共識,就有力量
有共識,就有力量
2008.03.01 | 科技

 關於彼得聖吉(Peter Senge)
出生於1947年,1970年取得史丹佛大學(Stanford University)航太工程學士學位,後進入麻省理工學院,取得社會系統模型塑造碩士學位及管理學博士學位。目前是麻省理工學院組織學習中心主持人,也是波士頓創新顧問公司創辦人之一。他的著作《第五項修練:學習型組織的藝術與實務》(The Fifth Discipline: The Art and Practice of the Learning Organization),曾於1997年獲《哈佛商業評論》(Harvard Business Review)評選為20年來最具影響力的5本管理書籍之一。

一九九○年,知名管理學者彼得聖吉(Peter Senge)提出「第五項修練」一詞,強調透過深度會談(Dialogue),建立靈活、有彈性的學習性組織,才能替企業創造持久的競爭優勢。為了讓更多人了解群體智慧的力量,彼得聖吉近幾年在全球推廣「世界咖啡館」(World Café)的活動,邀請來自不同領域階層的人士,運用分組討論、交互輪替模式,讓不同觀點得到最大激盪,產生集體智慧。

應趨勢科技兼若水公司創辦人張明正邀請,彼得聖吉最近在台北中山堂與來自政治、企業、媒體及社會團體的兩百多位專業人士,針對「如何用企業策略創新公益」的議題,進行意見交流。在為時近三小時的過程中,除了讓在場人士進行了三次成員輪替的討論外,彼得聖吉也全程參與觀察,並發表簡短的演說。以下為此次演講的摘要整理:

就像入住飯店一樣,我想要請大家在交流前,先做一個Check in的動作:我要去哪裡?我是誰?為什麼我會在這裡?然後跟你碰到的小組成員進行分享。在這過程中,要做的事就是傾聽別人說的話。

我在不少地方辦過所謂的「世界咖啡館」活動,在這過程中,我發現不同的國家社會都有類似的問題,許多人都希望能夠幫助社會中弱勢的團體,這也是在座許多人正在努力做的事,他們貢獻智慧、熱情,試圖找出新的方法來做這些事。然而,在談創新的時候,大部分都會碰到錢的問題;也就是說,錢往往會扼殺創新的機會,但也許我們可以有更好的方法來解決這樣的問題。

二十年前,彼得杜拉克(Peter Drucker)就曾經開始運作非營利的組織,他成立了彼得杜拉克基金會(Peter Drucker Foundation),希望藉由這個組織,將企業管理的概念及技巧帶入公益事業之中。但這樣還不夠,我們需要更多更廣的思維來推動新型態的企業組織。我想要提兩個重點:第一,如何將不同領域的人集合在一起,共同去思考同樣的問題,然後再發展出企業與公益的創新合作模式。

五年前,我曾經在沙烏地阿拉伯辦過一次世界咖啡館的活動,一開始是當地政府及一些石油公司、組織邀請我去主持,對我來說那是非常豐富(colorful)的一個體驗,大家都知道他們是很有名的產油國家。然而,石油產業也造成不少社會問題,比如財富過度集中、勞力集中、污染集中等。國家靠石油賺了不少錢,但受益的人少。很多人不曉得,在當地有三○%的人民是乞丐,為了改善這種資源過度集中的問題,當地石油組織就舉辦了一場世界咖啡館的活動,邀請百位來自政府單位、企業及一些基金會公益團體,參與這次的討論。
前所未見!男女平等對話

這次活動很特別的意義在於,這是第一次在回教國家中,男女兩性可以平等地坐在一起對談,討論關於經濟、公共事務等議題,比如高失業率、國民所得只有一九七三年時的一半等。其中有一位我的好朋友,在他簡報一開始就秀出他孫子的照片說:「如果我們的世界有一些變化,我的孫子未來每天生活可能只能靠兩塊美元度日。」他的言論自然引起現場的一陣驚訝,在後面兩天中,他們就針對這事做了很多的交流,為什麼這個國家有可能會發生這樣的事?

很多與會者穿著傳統的回教服裝,但看得出現場很多人很激動,因為這是他們第一次可以跟女性一起談論自己的下一代及下下代,應該要生活在怎樣的環境中。例如青少年把他們一半的時間花在閱讀《可蘭經》上,而沒有時間去閱讀關於現代化的東西,這樣的現象似乎不利國家未來的發展。

此外,很多年輕人想創業,但目前在沙烏地阿拉伯也沒有相關的機制可以幫助他們。他們也討論了如何讓年輕人可以順利學習技能,順利到職場工作等問題。

有位女士就說,她很希望可以幫助自己的學校跟企業做更多交流。當然,在沙烏地阿拉伯那樣的國家中,事情的改變需要花很多時間,但透過這樣的活動,至少開啟了交流的管道,讓大家都可以分享自己的看法,讓大家體認到現在是必須要改變的時刻。我印象很深的是,除了經濟,現場也討論很多文化的問題,最重要的就是傳統的伊斯蘭文化要如何跟現代化接軌。他們知道,如果不跟上現代化,將來就會被世界淘汰,變成相對落後的國家。但如何不違背既有的信仰,這中間的確需要解決很多問題。

回到台灣這邊的活動,同樣也希望達到更多的了解,整合很多的創意,因為大家有共同的想法,就可以產生改變的能量。

**能實踐才是最大的意義
**針對今天現場的情況,讓我想到共識(Consensus)。共識跟完全一致的意見是不一樣的,完全一致是指每個人都同意這個想法,但共識意味著不是單一的結論,而是找一個共鳴,因為不是每個人都需要一致的答案,而是需要找到可以一起貢獻的地方。就像我在沙烏地阿拉伯一樣,當他們希望訓練創業家、企業家時,他們還不清楚該怎麼做,但可以確定的是,大家都知道這件事的重要性,這就是我希望大家去尋找的方向及動力,如果缺乏這個東西,是沒辦法走到下一步的。

這不表示其他意見不重要,只是沒有那麼多人可以參與實現,一段有意義的談話,是一群人聚在一起後,還能產生實踐的行動。比如談到請執行長來做顧問團,或是強化公益團體的核心能力,這些都是非常有價值的,接下來的關鍵就是誰來做這件事,如何追蹤、連繫,這些都需要人們花時間來思考做決定。

我不確定最好的方法是什麼,但我希望鼓勵各位思考,怎樣在公司內做更好的服務。舉個例子,有個石油公司,主要專長是在探勘方面的技術,其中一個高階女主管,她覺得已經完成事業的成就,所以想要辭職幫助社會,但公司執行長跟她說,要服務社會的最好方式,反而是留在企業。後來他們開始推動一項種子計畫,每年花四百萬美元,透過網路,並請二千名員工,每人花一天的時間來當老師,幫助落後國家的學童學習物理這方面的知識。這個計畫在執行確有它的複雜性,但之所以能產生效果,重點是他們找到一個發揮善心的方法,讓人們真心去做一些事。分享這個故事,是因為我發現許多企業界低估真誠與慷慨的心是有力量的,這樣當然就不可能去成就事業。

不是每個人都需要一致的答案,
而是需要找到可以一起貢獻的地方。
一段有意義的談話,是一群人聚在一起後,
還能產生實踐的行動。──彼得聖吉

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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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