在生成式AI（Gen AI）技術快速發展之際，積極尋求導入應用的企業，面對的挑戰不再只是資料儲存空間是否充足，更關鍵的是如何即時將資料轉化為可行的行動與深度洞察。威聯通（QNAP）向來在NAS市場中以高效儲存、虛擬化與資料保護能力見長，如今進一步擴展，打造能支援AI推論、GPU加速與虛擬化部署的Edge AI儲存伺服器，讓中小企業以可負擔的方式，在AI時代擴展競爭力。
QNAP智慧儲存產品處專案經理鄭欽宗指出，過往傳統的NAS產品，主要角色仍集中在資料儲存，處理效能受限於低功耗CPU，無法承擔運算密集的應用。然而，QNAP多年來持續升級硬體規格與系統架構，不僅高階型號配備強效CPU，更可選配GPU專業繪圖卡，讓NAS具備完整的異質運算能力。配合原生的虛擬化（Virtualization Station）與容器（Container Station）運行環境，QNAP使用者如今能在單一NAS設備上同時運行Windows、Linux虛擬主機，甚至部署第三方AI應用與輕量級服務，突破傳統「儲存專用」的界限。
著眼於百工百業AI應用需求增長，QNAP打造能支援AI推論、GPU加速與虛擬化部署的Edge AI儲存伺服器，讓中小企業以可負擔的方式，在AI時代擴展競爭力。
值得一提的是，QNAP近年在虛擬化效能優化上投入不少資源，整合Passthrough與CPU Isolation兩大技術，讓運算資源的使用更穩定、效能更接近原生伺服器水準。其中，Passthrough技術可將GPU、USB等PCIe裝置直通至指定虛擬機，減少模擬層干擾；而最新加入的CPU Isolation功能，則可將CPU核心獨立分配給虛擬主機使用，避免資源競爭，提高執行效能與穩定性。
「這是我們特別為Edge AI場域設計的關鍵技術，讓AI模型推論、影像處理等高強度任務，也能穩定執行在NAS平台上。」鄭欽宗表示。
過往企業在建置AI運算平台時，往往需同時部署伺服器、儲存與GPU加速設備，並透過交換器整合，導致建置流程繁複、維運成本高昂。QNAP以高度整合的Edge AI儲存伺服器做為解方，讓企業可在單一平台上完成虛擬機部署、容器管理、AI模型運行與資料儲存備份，大幅簡化部署流程，降低跨設備整合風險。
以最新發表的QAI-h1290FX為例，QNAP將提供搭載NVIDIA RTX 4000 Ada版本，並預計推出更高階的NVIDIA RTX 6000 Ada版本，支援大型模型推論與高畫質影像處理。
此外，QNAP也導入SR-IOV（單根I/O虛擬化）網路虛擬化與企業級資料保護機制，支援ZFS檔案系統、快照、WORM、SSD優化與重複資料刪除等功能，兼顧效能、資料安全與法規遵循，特別適合醫療、金融、製造等對資安與資料主權要求嚴格的產業。
QNAP Edge AI儲存伺服器不只是技術升級，更是為企業AI落地場景量身打造的基礎平台。在智慧辦公領域，可作為內部AI知識庫或LLM推論引擎，透過RAG搜尋加快決策流程；於製造現場，則能即時處理影像資料與感測數據，用於異常偵測、品質管理與設備優化。
零售業者亦可將POS資料、影像監控與顧客行為分析整合於NAS，進行精準行銷與O2O（線上到線下）應用，同時減少雲端流量與授權費用；而在監控安防領域，NAS則結合智慧影像分析與長期錄影保存，提升現場安全與管理效率。
「過去企業多將儲存設備掛載至伺服器後端使用，但現在，我們希望整合這些應用，讓原本需在伺服器上執行的備份、監控、資料分析等任務，能直接在NAS上運作，不再仰賴外部交換器與主機。這正是Edge AI儲存伺服器的核心價值。」鄭欽宗說。
事實上，QNAP很早就具備在NAS上執行應用的能力，然受限於當時虛擬化效能與元件限制，難以支撐高強度工作負載。如今，隨著技術突破、硬體規格升級，QNAP得以實現「一機多用途」的Edge AI架構。無須再進行主機、儲存、AI加速器的繁瑣整合，而是可透過一台設備，靈活應對AI應用、資料保護與業務系統部署。對於人力不足或資源有限的企業而言，QNAP Edge AI儲存伺服器無疑是實踐AI策略落地的重要基石。