面對多元AI 應用快速落地所帶來的效能挑戰、資料主權與營運成本壓力，企業正積極尋求更穩定、可控且具經濟效益的地端部署方案。

QNAP 威聯通推出推出 Edge AI 存儲解決方案，打造一站式邊緣運算平臺，整合資料儲存、虛擬化、GPU 加速與系統資源管理，協助企業建構支持AI 數據儲存、模型推論、智慧制造與影像分析等多元應用場景的地端AI 運算架構，同時降低傳統云端部署常見的資安風險與授權成本。

QNAP Edge AI 存儲服務器支持靈活運行虛擬機與容器化應用，可部署私有大型語言模型（LLM）與各類AI解決方案，廣泛應用于智慧辦公、智能制造、零售與安防監控等領域。

人工智能時代企業面臨的挑戰

隨著 GenAI、LLM 與邊緣計算需求激增，傳統 IT 架構正面臨五大瓶頸：

1. 云端風險高

超九成企業將數據安全列為 AI 部署首要考量。云部署易受數據泄露與合規風險威脅。

2. 成本壓力大

模型調用、令牌計費、GPU 資源、存儲與虛擬化平臺等堆疊授權費用不斷推高總體擁有成本（TCO）。

3. 系統架構分散

計算與存儲脫節，導致集成復雜、維護繁瑣，降低整體效能。

4. 性能不穩定

共享資源環境下，AI 模型與虛擬應用競爭算力，引發延遲與性能波動。

5. 數據爆炸增長

AI 與數據密集型應用持續產生海量數據，挑戰傳統存儲的擴展性與管理能力。

QNAP Edge AI 的好處

QNAP Edge AI 存儲服務器提供統一的邊緣計算平臺，整合數據存儲、虛擬化、GPU/I/O 加速與 CPU 資源管理，助力企業高效部署本地 AI 應用與邊緣設備。

支持多樣化的邊緣 AI 應用場景，包括：

·  小型語言模型（SLM）推理

·  大型語言模型（LLM）推理

·  生成式 AI 應用（GenAI）

·  AI 模型的推理與微調

·  智能制造與工業自動化

·  智能零售與客戶行為分析

·  智能監控與視頻內容識別

QNAP Edge AI 核心優勢

QNAP Edge AI 存儲服務器提供靈活的系統資源分配、先進的硬件加速和企業級數據保護，使其成為邊緣計算的理想平臺。

·  強化資安與合規性

AI / LLM 模型與敏感數據可在地端 NAS 中本地存儲與運行，避免經由云端傳輸，降低資安風險，滿足法規要求。特別適用于金融、醫療、制造等高度重視數據主權的行業。

·  整合式架構，降低TCO

集成存儲、虛擬化、GPU 加速與數據保護于一體，簡化建置流程，減少多平臺整合負擔，有效降低長期運維成本。

·  精準掌控運算資源

支持 GPU 與 PCIe Passthrough、SR-IOV 網絡資源優化與即將推出的 CPU 核心隔離，資源配置更靈活，虛擬機運行效能接近原生，保障低延遲與高穩定性。

·  虛擬化與容器部署更靈活

支持在 QNAP NAS 上安裝虛擬機和容器，快速部署多種 AI 應用環境，適用于模型部署、智能開發與虛擬備份服務器等場景。

·  快速導入開源 LLM

搭配 Ollama，可輕松部署如 LLaMA、DeepSeek、Qwen、Gemma 等主流開源語言模型，打造企業知識庫、智能客服或 AI 工具，加速落地、降低導入門檻。

在 QNAP NAS 上無縫運行本地 LLM

在一個設備上集成虛擬化、大型語言模型 (LLM) 和直觀的 UI：

滿足不同業務需求的

多功能應用程序

·  企業 AI 知識中心

結合 NAS 存儲、大型語言模型（LLM） 與 RAG 技術，打造本地 AI 驅動的智能搜索系統，全面提升企業的數據檢索效率、洞察分析能力與生產力。

·  人工智能聊天機器人

借助 大型語言模型（LLM） 驅動，實現更快速、精準的響應，顯著提升客戶互動體驗與參與度。

·  虛擬化服務器

支持運行多個虛擬機，靈活構建企業內部 AI 模型的開發與測試環境。

·  虛擬機備份和數據保護

集成 Veeam 備份解決方案，提供高可靠的虛擬機數據保護，全面提升業務連續性與數據安全性。

·  AI數據存儲與備份

可用于存儲原始 AI 數據集，或作為 RAG 架構中頻繁訪問數據的高速存儲節點，助力構建高效穩定的 AI 工作流。

來源：QNAP威聯通企業存儲