奧運機會vs.奧運風險
奧運機會vs.奧運風險
2008.07.01 |

北京奧運是一次國家級的現代化運動,更是百年強國夢的檢驗。古代奧運是希臘文明的產物,現代奧運則是西方文明的延伸。包含北京奧運在內的二十九屆奧運,扣掉三屆因戰爭停辦,共有二十屆在西半球舉行,在東半球的只有六屆。其中,曾舉辦過兩次奧運的四個城市:巴黎、倫敦、洛杉磯和希臘,全部位於西半球。

這說明了東西兩邊的發展快慢和差距,也讓舉辦奧運成為進步的象徵。如今,天秤正向東邊傾斜。二十一世紀是亞洲的世紀,由東亞三強率先譜寫序曲。舉辦奧運會,是中日韓回應這種全球格局變動,向世界證明實力的成年禮。

東亞三強爭先後

一九六四年的東京奧運,是日本於二戰後重新站起的分水嶺。東洋魔女演繹了新版的大和民族永不言敗精神,跟進的則是日本各項現代化建設,像是快如子彈的新幹線列車,以及日本企業的全面國際化,如新力、
豐田和松下等,為二十年後哈佛大學教授傅高義(Ezra Vogel)筆下的《日本第一》時代打下基礎。

率先國際化並搬到美國打拚的新力創辦人盛田昭夫,將日本為東京奧運所做的努力和準備,比喻為一次「國家級的現代化運動」,重要性直追當年讓日本脫胎換骨的明治維新運動。之後,一九八○年代日本全面爆發,震撼遠高於當年在廣島和長崎的原子彈。東京一躍為新的亞洲權力重心,掌握主導亞洲資源分配的發言權。

一九八八年的漢城奧運,則是大韓民族結束歷史上糾葛不清的悲情,走上富國強民道路的開始。這個被稱為「太陽升起之處」的太極文化,掙脫夾雜在中日兩強之間的宿命,成為二十世紀結束前最後一個完成向現代社會轉變的國家。漢城奧運給了韓國最欠缺的自信,讓它敢於由內而外,循著日本經驗在二十年後強力爆發。

身為東亞三強最後一個辦奧運的國家,中國不會照單全收日本和韓國經驗,它需要創造自己的模式,爭取在快速變化的亞洲格局裡,屬於北京的發言位置。它正在挑戰東京,競爭東亞甚至全亞洲的中心城市定位,從政治、文化、經濟等方面,改變自己與其他國際一流城市的相對位置,從而改變中國在亞洲和全球的位置。

奧運競賽來自運動員和運動員之間,背後則是城市和城市之間的較量。一個能舉辦奧運的城市,從生態、建築、交通、旅遊、接待能力、政府效率、市民素質、調度與管理等方面,都達到高度水準,因此除了體育,它必然也是適合商業和生活的城市。

自一八九六年現代奧運首辦以來,包含北京在內,共有二十二個城市辦過奧運。每一屆的主辦城市都在思索「如何藉規劃奧運場館和相關設施的機會,進行一次城市改造和新建」,向國人和世界展現新的概念和作品。對中國而言,辦奧運是參與全球化的畢業考,藉由奧運,中國要向世界展示什麼?北京站在什麼位置上?它的概念和行動方案是什麼?

作為明清兩朝六百年來的古都,以及中華人民共和國的首都,北京是中國達到農業文明鼎盛的證明,也是過去三十年改革開放以來,促成工業文明在中國社會大範圍普及的推手。

這個以中軸線左右對稱開展的古都,由於原有布局加上到處都是古蹟,因而不利於做大改動。一九四九年建國初期,梁思成曾建議採用類似日本保留京都,遷都東京的作法,保存北京的城市和文化,但未被採納。

作為新中國首都,北京有過三次總體城市規劃和蛻變建設。因紫禁城座落於北京市中心點上,使得東西向和南北向的交通無法直達,必須繞過這裡,導致北京市區和交通規劃是以環狀來進行,類似石頭丟到水裡後一圈一圈漣漪向外展開。針對奧運而來的規劃,北京形成「兩軸兩帶多中心」格局,以長安街為東西貫通的軸,加上南北貫通的傳統中軸線,兩軸交匯處是故宮。兩帶是東側的經濟發展帶,以及西部的生態發展帶。

此外,還將形成多個城市職能中心,包括中關村高科技園區核心區、奧林匹克中心區、中央商務區(CBD)等中心。

**一場賽事改變一座城市
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「Welcome to Beijing」,在市容煥然一新的同時,北京各地樹起英文標示,市民熱烈學習英語,為接待奧運會的八十萬外國遊客做準備。市區也增加無障礙設施,讓北京成為更方便通行和友善的城市。奧運對北京城市規劃非常重要,最吃緊的交通阻塞問題,正在動手術減壓。北京的地鐵到二○二○年將增加十五條到二十條,輕軌的條線也將增加。沙塵暴嚴重、空氣品質差的北京,是中國汽車擁有量最多的城市,交通公共化和地下化是合理解答。沒有奧運機會,這些改變不會來得這麼果斷。

大規模的拆遷和重建,幾年來爭議不斷,從原有住戶沒有得到合理賠償,到北京特色建築蕩然無存等。但北京告別歷史的速度,顯然比創造歷史要快得多。老外來到北京,想探訪的傳統中國風逐漸消失,老北京們住的胡同也拆得差不多,但北京的國際能見度跟著提高。

位於紫禁城旁的太廟,以前是皇帝祭祀祖先的地方,前幾年普契尼(Giacomo Puccini)的歌劇《杜蘭朵公主》在這裡上演,目前則是國際一線品牌辦文化活動的首選。去年底設計大師卡爾.拉格斐爾(Karl Lagerfeld)幫Fendi規劃的走秀活動,伸展台就選擇在長城上。

擴建完成的首都機場三號航站樓,是新的國家門面。這個施工期間造成旅客諸多抱怨的機場,完工後商業區每百萬旅客的平均商業面積為一千一百平方公尺,與香港赤鱲角機場、新加坡樟宜機場鼎立,能接待各國旅客和運輸大型國際活動人潮。

奧運使中國成為全球焦點,很大程度將改變世界對它的印象;同一時間,也讓中國成為靶子,各種反中國勢力和存心給中國下馬威的行動,自然不會錯過這個機會。今年三月以來的西藏要求獨立聲浪,以及稍早前新疆東突份子在廣東的劫機,都是伴隨奧運而來的風險,中國無法避免。西方國家趁此落井下石,多少也反應他們對於和中國之間龐大貿易逆差的不滿,以及對中國崛起的擔憂。

中國社會怎麼思考這件事?「以前落後要挨打,現在崛起要挨罵,到底要中國怎麼樣?」這是普遍存在中國的「西方陰謀論」看法。許多平日不關心政治和國家大事的大陸朋友,都對這次聖火在倫敦、巴黎和舊金山的傳遞過程中,遭遇到抗議份子干擾,感到氣憤。奧運不只是中國政府的事,更是中國民眾的事。這一次,西方政府和輿論想把兩者切割開,但顯然撥錯算盤。北京奧運會前的聖火全球傳遞,是歷屆經過範圍最廣的一次。在聖火所經過的每一站,都有中國留學生和僑民在搖旗吶喊。

當中國越全球化,台灣就越邊緣化。這個自一九七一年對岸取代台灣,進入聯合國以來就無解的零和遊戲,隨著中國創造出更大的空間,屬於台灣的空間就被擠壓得越小。有無可能產生新的遊戲規則?這是更值得台灣思考的問題,而不只是去計算中華棒球隊在北京奪得金牌的機率。

台灣空間在哪裡?

台灣對北京奧運比較嚴肅的思考,僅有聖火能不能入境台灣,以及跟著西方後面再加碼喊出不排除抵制北京奧運。但美國總統小布希(George Walker Bush)、英國首相布朗(Gordon Brown)和法國總統薩科吉(Nicolas Sarkozy),可沒有人說要抵制。他們各國的企業在中國都有龐大投資,利潤的一大部分來自中國市場,讓中國難堪他們很擅長,逼中國下不了台則不至於。

面對北京奧運,台灣似乎不知該想什麼、該說什麼,只能見招拆招,就像長期以來的新台幣匯率政策,始終搞不清,究竟是繼續盯住美元,跟著貶值,還是與美元脫鉤盯緊人民幣,即便中國已超越美國成為台灣最大出口國多年。

為了辦好奧運,中國投入六十億美元興建場館,外加三百億美元做市區改造重建,手筆之大再創歷屆奧運紀錄。不要懷疑中國政府有能力賺回來,那不是重點。這個大國已等得太久,終於等到向國內和世界證明自己的這一刻。 

「同一個世界,同一個夢想」是北京奧運的口號,這更像講給內部自己聽的,雖然它的英文翻譯「One World, One Dream」更為出名。骨子裡,這是一場將「中國威脅論」扭轉為「中國崛起論」的競賽,而且是中國在自己家裡辦的這一屆奧運裡,唯一不能輸的一場。

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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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