Synology 群暉科技於 COMPUTEX 2026 正式揭曉新一代 DiskStation Manager (DSM) 發展藍圖。此次重大升級的核心，在於將企業既有的資料、系統日誌與指標，轉化為受嚴格控管的私有 AI 知識庫。有別於僅在 NAS 附加單一 AI 功能，Synology 直接切入企業導入 AI 的最大痛點：如何確保資料在安全、合規且低成本的前提下供 AI 應用。此舉宣告 DSM 正式由傳統儲存作業系統，蛻變為具備高度治理能力的本地端 AI 資料平台。
Synology 將這項發展策略聚焦於兩大主軸：「AI 就緒 (AI-Ready)」與「企業就緒 (Enterprise-Ready)」。前者致力讓企業安心地將資料交予 AI 處理，後者則確保平台在龐大的企業架構下，依然維持高度的穩定性、可管理性與可稽核性。Synology 主席兼行政總裁翁英暉對此強調，企業導入 AI 的技術門檻已大幅降低，真正的決戰點在於「資料控管」。
企業 AI 落地 決戰資料治理而非模型
生成式 AI 如今已跨越概念驗證階段，全面邁向商業落地。然而阻礙企業前進的絆腳石往往不是缺乏先進模型或工具，而是對資料治理與儲存位置的深切疑慮，以及系統面對極端資安威脅時的韌性。根據 Gartner 調查指出，高達 57% 的員工會使用個人生成式 AI 帳戶處理公務，更有 33% 員工坦承曾將敏感資料輸入未經公司核准的工具中。昔日令 IT 頭痛的「影子 IT」已然演變為防不勝防的「影子 AI」。Synology 區域銷售總監陳其賦精準點出企業當前面臨的內外夾擊：內部有員工自發性採用不受控的工具，外部則須承受日趨嚴格的地緣政治與監管壓力。歐盟委員會於 6 月 3 日頒布的《雲端與 AI 發展法案 (Cloud and AI Development Act)》，便明確宣示必須降低對非歐盟雲端供應商的過度依賴，足見資料自主權已躍升為國家戰略層級。
DSM 的進化正是為了解決這項基礎難題。鑑於企業龐大的資料庫本就存放於 NAS 與私有儲存設備中，與其承擔風險將資料全數搬上公有雲交予第三方，Synology 主張企業應優先在自身環境內完成 AI 推論。若工作流程確實需要串接外部服務，平台亦能透過集中式的資料處理政策、安全護欄與匿名化機制，將機密外洩的風險降至最低。對管理層而言，這項策略能一次解決三大難題：確保隱私與資料主權、免除雲端逐月計費的龐大開銷，並擺脫對少數雲端巨頭的重度依賴。畢竟，全球前三大雲端供應商寡占了約六成市場，高度集中的結果，使得單一供應商的任何失誤都可能引發嚴重的連鎖反應，如同先前 Google Cloud 發生設定失誤，導致一間澳洲退休基金的私有雲全毀、服務中斷近兩週的慘痛教訓。
建構安全護欄：從儲存設備到智慧知識庫
要讓 AI 充分發揮價值，首要任務是讓它「讀懂」企業資料。IDC 與 Gartner 數據顯示，企業內部約有 90% 的資料屬於非結構化內容，如簡報、文件與影音檔案。為此，DSM 內建了強大的處理能力，透過資料嵌入 (Embedding)、語音轉文字、圖像描述與 OCR 等技術，將龐雜內容轉化為 AI 能夠搜尋與理解的格式，其中非結構化資料的嵌入處理更支援高達 91 種語言。在實際應用場景中，員工只需以自然語言描述尋找需求，語意搜尋系統便能在浩瀚的資料夾中精準撈出目標，甚至自動篩選檔案類型與擁有者，徹底免除記憶繁複檔名的困擾。
在運算架構方面，DSM 將選擇權完全交還給企業，提供三種彈性的 AI 運算模式：包含資料會上傳的「公有雲模型連線」、透過相容 API 串接的「自建或自家託管模型」，以及完全不接觸雲端、全程在配備 GPU 的 NAS 上執行的「Synology 本地端 LLM」。人工智慧應用事業群協理黃智廣說明，這三種模式能無縫並存，讓客戶依據資料敏感度靈活調配。一般日常用途可運用雲端資源，高機密資料則能牢牢鎖在地端。此外 Synology 的本地模型以開源架構為基礎進行持續微調，並利用系統自動追蹤與反覆基準測試 (Benchmark) 最新模型，確保本地運算能力不會因技術更迭而落後。
對決策者而言，不僅要讓系統「懂資料」，更要確保其「不亂用資料」。因此治理能力成為新一代 DSM 的核心命脈。平台內建了滴水不漏的多層防護機制：從存取控制、角色存取控制 (RBAC)，到涵蓋輸入、執行至輸出的完整安全護欄 (Guardrails)、資料外洩防護 (DLP) 與資料處理政策。當必須與外部 AI 服務交握時，DSM 會自動執行去識別化與匿名化程序，精準遮蔽身分證號、金融資訊與電子郵件等敏感欄位。NAS 事業群執行副總朱百一強調，升級後的 DSM 為私有雲工作流程打造了無懈可擊的治理架構，能強力支援 IT 團隊達成嚴苛的合規要求。同時，全新的「日誌中心」將散落於各系統的日誌整合至單一監控面板，並支援原生匯出至 Datadog 等業界標準平台。硬體層面亦導入了內建安全元件 (Secure Element)，目前正積極進行 FIPS 140-3 認證，為受嚴格法規管束的產業提供堅實的安全後盾。
維運自動化與跨站點整合：破解規模化管理難題
隨著企業 IT 環境日益龐雜，團隊往往陷入繁瑣的重複性工作中。為此 Synology 推出了內建於作業系統的 AI 代理程式「DSM Agent」。本月上線的 1.0 版本定位為全年無休的維運顧問，IT 人員能透過自然語言進行疑難排解或尋求操作建議。未來的 2.0 版本更將迎來質變，從單純的「找答案」進化為「代為執行」，具備跨服務、自動完成多步驟複雜任務的能力。
這項設計的精髓在於將經驗導向的操作，轉化為標準化且軌跡可查的流程。當系統偵測到異常登入時，DSM Agent 不僅會引導查看特定日誌，還能主動分析出某帳戶在短時間內異常存取大量檔案並從可疑 IP 登入。此時代理程式會立刻判定為異常並主動詢問是否停用，在獲得授權後瞬間執行。此外，繁瑣的儲存報告或季度檢討，也能交由系統自動排程產出。正如陳其賦所言，核心理念是「控制工具，而非恐懼工具」，所有的自動化操作皆被嚴格限制在企業既有的權限框架內運行。儘管 Gartner 預測至 2026 年底將有 40% 企業應用程式整合任務型 AI，但也警告許多專案可能因風險控管不彰而夭折。這正是 Synology 堅持先將治理與稽核機制鋪設完善，才正式讓自動化代登場的戰略考量。
針對設備分散、跨站點負載難以管理的痛點，Synology 推出了 Cluster Manager，將核心架構徹底容器化。檔案伺服器、Drive 等工作負載能夠彼此隔離，並視為單一叢集進行管理。管理員可以輕鬆跨叢集搬移資源、設定服務品質 (QoS) 及套用保護原則。集中式雲端監控平台 Active Insight 也強化了大量部署功能，讓 IT 能一次性設定多台主機並統一套用規範，大幅縮短分散式架構的上線時程。
提醒： 受限於各地區的 AI 相關法規，DSM Agent 功能在部分區域（如香港地區）可能暫未開放使用，企業在規劃部署前，建議先行洽詢當地代理商確認支援狀況。
奠定堅實底層：算力、儲存與開放整合架構
要完美支撐上述的智慧應用，強悍的底層硬體不可或缺。Synology 預告了兩款支援 GPU 的全新裝置：RackStation 26 系列內建 GPU，專為在地端運行 LLM 與 RAG 流程而生；而 AI Station 則專為大型模型推論打造，能透過多 GPU 叢集技術將運算資源分享給網路內的相連設備。在儲存效能方面，專為關鍵任務打造的旗艦全快閃平台 PAS 系列採用了雙主動 (Active-Active) 控制器與全 NVMe 架構，有效容量高達 8 PBe，並提供逾 200 萬次的 4K 讀取 IOPS，輔以 100GbE 等企業級高速傳輸介面，為龐大的資料流提供極致吞吐能力。
為確保平台不成為資訊孤島，DSM 在整合層面全面開放了模型內容協定 (MCP)、技能 (Skills) 與命令列介面 (CLI)。這項策略完美解答了企業對於系統相容性的疑慮：客戶無須捨棄現有平台。透過開放協定，DSM Agent 能夠無縫接軌 Microsoft 365 等辦公系統，存取過程依然受到嚴格權限控管。同時，Synology 也將自身的介面開放給其他第三方 AI 呼叫使用。這項舉措讓硬體設備成功轉型為能輕易融入企業現有 IT 架構的可信知識樞紐，而非強迫企業進行痛苦的系統大換血。
上市時程規劃與企業戰略意義
本次藍圖中的各項創新功能，將於未來的系統版本中陸續實裝。Synology 已宣布同步推出專為企業量身打造的 DSM Enterprise 1.0，以及面向一般使用者的 DSM 7.3 版本；而 DSM Agent 1.0 也已於本月正式上線。最令市場關注的是，Synology 承諾延續「買硬體送軟體」的商業模式，即使大幅挹注了尖端功能，也絕不向客戶收取額外的軟體授權費用。對於精打細算總體擁有成本 (TCO) 的企業而言，這與市場上普遍採用逐月計費的雲端訂閱模式，形成了極具競爭力的強烈對比。
綜觀本次發表，Synology 為這套藍圖刻劃了「資料在哪，AI 就在哪」的宏大願景。其核心思想是讓運算能力主動走向資料所在地，而非強迫企業將機密搬遷至外部。這意味著企業將能完整自主地擁有整個 IT 堆疊：擁有專屬資料、私有 AI、以及不被供應商綁架的未來。從這份戰略藍圖可以清晰看見，Synology 正穩健地從傳統的「中小企業 NAS 供應商」，強勢轉型為「私有 AI 資料基礎建設計畫」的關鍵要角。對於正著手規劃內部架構的決策者而言，評估的焦點已不再侷限於單純的硬體採購，而是必須嚴肅思考如何將 Synology 的解決方案，深度整合至企業專屬的私有資料底層架構之中。
