拷貝MySpace模歐洲網路創業再起成功潮|數位時代 BusinessNext

三十五歲，對大多數人而言，正當人生的顛峰。然而對法國人巴提斯卡薩德（Patrice Cassard）來說，卻是「快樂退休」的年紀，因為他剛剛把兩年前所創辦的T-shirt網站LaFraise.com，以兩百五十萬歐元（超過台幣一億元）的價碼，賣給德國的競爭者Spreadshirt。

什麼樣的賣T-shirt概念，可以在兩年內帶來一億元的收益？

LaFraise.com讓顧客可以參與T-shirt的設計或提供設計圖。接著網友們投票選出最受歡迎的T-shirt，然後限量T-shirt就以每件二十二歐元（約九百元台幣），直接在網路上販售。根據網站的統計，人氣超過一萬五千票的款式，保證暢銷。

像卡薩德一樣的網路創業成功故事，最近在歐洲愈來愈多。歐洲企業界已完全擺脫二○○○年網路泡沫化的陰影。

網路創業公司募資順利
「我覺得創投公司，對網路業有重燃信心的趨勢！」經營投資仲介公司，專門為天使投資人（Angel investor）與網路公司牽線的夏桑（Christophe Chausson）說。

舉例來說，幫新歌手與音樂家打歌的免費音樂網站Jamendo.com，籌到了公司成立四年以來第一筆錢——四千萬元台幣。發展手機即時聊天系統Miyowa的羅內（Pascal Lorne），日前從創投公司籌到了一億三千多萬元台幣的資金。網路影片交流網站Dailymotion的創辦人Benjamin Bejbaum也籌到三億元。提供網友能無限次個性化個人網站首頁的Netvibes，更成功籌到五億元。

因為實際獲得資金的公司愈來愈多，因此申請資金補助的公司數量也激增。「一年前，我們一個星期才會收到一件申請案。現在每天都有公司寄申請文件來。」夏桑說。

分析這些成功的網站，都有一個共同點，即它們都是以部落格型式，建立一個讓網友能交流與分享照片、影音或文字的平台。這波新的網路創業風，靈感來自於近幾年紅透半邊天的美國網站MySpace。

與MySpace幾乎同時成立的Skyblog，被喻為法國版的MySpace。該網站成立於二○○二年，目前已是法國與歐洲的部落格平台領導品牌，尤其在歐洲青少年的市場占有率為第一名，每天平均有六百萬個部落客上線，受歡迎度遠超過MySpace。

法版MySpace廣告年收二．六億
由於每天有數百萬人上線，Skyblog也吸引了大型廣告主如蘋果電腦、可口可樂與迪士尼公司。去年Skyblog光是賣廣告，就帶進兩億六千萬元的營業額。

同樣是內容免費、以廣告收入為主要獲利模式、提供人人嗆聲管道的經營概念，為何二○○○年行不通，現在就行得通呢？

最大的原因，就是網路技術的成熟。「一九九五到二○○○年間的網路，雖打著給每個人平等發聲權的口號，但是網路技術火候還不到位。歐洲在三年前全部更換為高傳輸網路，以及資訊技術更新後，一切開始上軌道。而在服務品質提升之後，網友也激增。」線上免費下載新人創作音樂的網站Jamendo.com，創辦人卡茲（Laurent Kratz）表示。

其次是硬體與人力的成本較低。硬體與軟體價格的平民化，使網路創業成本一再降低。線上音樂平台Jamendo.com，投資金額只有兩百萬元台幣。然而每隔半年，會員人數就倍增。T-shirt網站LaFraise.com僅投資不到四十萬元台幣，卻能創造出價值一億元的公司。在全球化影響下，勞動力的來源也趨於全球化。發展手機即時聊天系統的Miyowa，公司雖設在巴黎，然而技術發展小組卻身在曼谷。

在技術、市場、使用者、投資環境都成熟的情況下，會不會形成另一波的網路公司泡沫化呢？投資專家夏桑說，網路泡沫化的狀況，目前發生的可能性極低，原因是絕大多數新一代的網路公司幾乎都不走前一波網路企業「上市」的老路。

創辦人與投資者最大的希望，是公司能被微軟或雅虎收購。然而究竟哪些公司會雀屏中選，權力仍然操縱在廣大的網路社群使用者手上！

近年歐洲網路創業成功案例
Skyblog
網址：skyblog.com 創辦人：皮耶貝藍傑（Pierre Belanger）創立時間：2002年　特色：Skyblog從今年夏天開始，讓網友自由下載、上傳影音檔，並讓廣告主能將廣告刊登在每個部落格上方，因而刺激該平台的廣告收入達到每年約台幣2億6千萬元。由於在歐洲經營時間較久，受歡迎程度大幅超越MySpace。

Jamendo.com
網址：www.jamendo.com 創辦人：卡茲（Laurent Kratz）創立時間：2005年特色：網站名稱jamendo來自兩個與音樂有關的單字──即興演奏（jam）和漸強（crescendo），這個線上音樂收聽網站是新進創作人的發聲平台。樂手根據創意授權公用條款上傳自己的作品，使用者可以選擇線上收聽，或連結到P2P軟體下載合法授權使用音樂。

LaFraise.com
網址：LaFraise.com 創辦人：卡薩德（Patrice Cassard）創立時間：2004年　特色：在這個網站，每個人都可以當設計師，DIY自己想要的T恤。網友提供設計款式，並且票選什麼設計比較好，票數高的設計才可以被製成T恤，網站上只販售「高票當選」的T恤。日前在Xbox法國官網推出和此網站合作的Xbox 360促銷活動，把最喜歡的遊戲機穿在身上。

Miyowa
網址：www.miyowa.fr 創辦人：羅內（Pascal Lorne）創立時間：2004年　特色：Miyowa來自日文，指的行動通訊的三個必備特質：病毒、親密、會上癮的。Miyowa是歐洲行動訊息社群的領導公司，提供行動電話通路商全世界的即時訊息，隨著手機2.0和Web 2.0的崛起，它們的服務也愈益成功，微軟的Windows Live Messenger等都是它的客戶。

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。

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。

「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

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