羅氏藥廠研發費高達15%
羅氏藥廠研發費高達15%
2005.11.01 | 科技

「親愛的股東們:您的公司表現得非常好,再一次達到並超過原有業績目標。由於市場占有率增加,今年上半年的營收比去年同期增加了一七%,營業利潤為四十二億瑞士法郎,營業利潤率為三○%……」這是羅氏(Roche)藥廠的董事長兼執行長法藍茨休莫(Franz Humer)二○○五上半年財報的開場白,他的語氣謙虛卻信心滿溢,
當全球經濟成長隨著「禽流感」恐慌而投下變數,擁有百年歷史的羅氏,卻靠著目前世界上唯二可以在一定程度內對抗禽流感病毒的處方藥物「克流感」(Tamiflu)(另一款為英國葛蘭素大藥廠GlaxoSmithKline的瑞樂砂Relenza,為噴劑,價格昂貴且不易儲存和使用,較不受各國政府歡迎),不斷躍上媒體版面出盡鋒頭。

靠克流感今年已賺八億歐元

當世界各國因為禽流感雞飛狗跳之際,恰巧也是羅氏藥廠宣布第三季營運財報時。延續上半年的兩位數亮麗成長,十月十九日羅氏發布前三季營收,其中「克流感」以超過二六三%的成長,就貢獻了八億歐元(約四十億新台幣)的營收。
從瑞士到遍及歐洲、從美國到非洲再到亞洲,羅氏全球設有六大研究中心,業務範圍遍佈全球一百餘國,是生技界名副其實的跨國公司。保德信投信國際投資組基金經理江宜虔就指出,「相較於其他藥廠許多獲利前幾名的藥,正都面臨專利權即將過期的問題,羅氏目前最賺錢的藥,卻才剛開始。」
不只是克流感而己,以抗腫瘤藥物而言,江宜虔指出,羅氏也是全世界擁有最多專利的公司之一。由於這兩年來羅氏的營收成長驚人,股價也升高許多,幾乎是同業的一倍。
羅氏到底是個什麼樣的公司,能持續維持比同業更強的競爭力一百餘年?成立於一八九六年的羅氏藥廠,一向以研發及新藥聞名於世。從二十世紀初的防腐劑,到一九二○年咳嗽糖漿,到一九三○年代開始製造全球第一顆維他命C起,四○年代的抗生素、五○年代推出鎮靜劑,到近期紅血球生成素、各種抗癌藥物、抗愛滋病製劑、器官移植抗排斥劑、減肥藥、流行性感冒治療劑和B型及C型肝炎藥物的研發成功,在近代醫療發展上,羅氏都具有相當程度的代表性。
羅氏能走到今天,還是和他們曾痛下決心,把最大營收單位全部拿掉,才有今天全新的局面。

賣掉賺錢部門轉換核心

在一九九九年之前,羅氏曾是全球最大的維他命製藥商,但就在羅氏的維他命部門如日中天之際,卻因聯合壟斷的經營手法(與其他藥廠秘密協商壟斷維他命價格),在一九九九年遭到起訴,最後以高達四億六千兩百萬歐元罰款,才擺平名譽掃地的危機。
維他命事業曾占公司營收五○%以上,卻由於太過消費者導向,市場價格十分容易變動,而造成營收狀況不穩,再加上罰款教訓,羅氏痛定思痛,二○○二年賣掉維他命暨特化部門,二○○四年也處理掉非處方藥業務(一般成藥),以處方藥(pharmaceuticals)和診斷(diagnostics)為公司的兩大核心事業,跨入公司另一個新世紀。
此外,羅氏每年投資龐大的研發經費(超過一五%營收比例),專注於癌症以及病毒新藥研發,並以併購方式買下數家和診斷檢測儀器相關的公司,進而成為全世界最大的醫療檢測設備製造商。
在強調研發創新的氣氛之下,攤開羅氏的財報可以清楚地看到,創造羅氏營收的十大排名處方藥,都是最先進的新藥,這些新藥多和治療癌症相關,因為新且有效,推出後,只要各國衛生單位核准後,幾乎都會受到醫療單位的立即使用,因而創造公司傲人的營收。

不斷研發帶動企業長青

重新聚焦,就可以將本身累積的資源做最佳分配,造就了羅氏創新獲利的模式。它成功運用一個研發體系(cosmos),每年持續投資內部研發計畫,包括買下美國(Genentech)和日本(Chugai,中外製藥)兩大最有前途的生化製藥公司,並與其他小而美的尖端藥品公司聯盟或簽約,還跟一些重量級的非營利生化研發單位合作。這種「購併——聯盟——簽約——合作」四條軌道如行星運行般,互相牽引影響,共同激發出研發成果。
「半夜常常因為擔心研發專案的成功與否而驚醒,」執行長休莫說,醫療產品的試驗實在是很難預期,科學有時非常難以捉摸。然而除了投入人力、金錢、心力外,羅氏似乎沒有別的方法可行。
有人稱醫療產業是永不衰落的朝陽產業。克流感的爭議還在全球發酵,但羅氏仍持續前行,看起來羅氏的輝煌盛世,還看不見些許陰影。

羅氏藥廠 Roche 成立時間:1896年 總部:瑞士巴塞爾(Basel) 員工總數:接近7萬人 大事紀:1990及1999年購買美國生技公司Genentech約65%的股權/1994年併購Syntex,以增強新藥研發實力/1998年併購Boehringer Mannheim,成為診斷儀器最大品牌/2002年與日本中外製藥結盟/2003年併購世界第一大胰島素針筆儀器公司Disetronic/2004年於上海設立研發中心/2005年併購GlycArt生物科技公司,發展新型的抗生素。

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從模型競爭走向算力經濟,INFINITIX 助客戶打造軟體定義 AI 基礎建設
從模型競爭走向算力經濟,INFINITIX 助客戶打造軟體定義 AI 基礎建設

過去兩年,人工智慧技術以史無前例的速度翻轉企業營運與競爭態勢,從客服、知識管理到軟體開發,越來越多企業將大型語言模型(LLM)導入企業營運流程,隨著應用程度的深化與廣化,越來越多發現,真正的挑戰早已不只是「選擇哪個模型」,而是如何管理算力、控制成本、確保資料安全,以及讓不同世代GPU、模型與AI應用可以持續共存與調度。

代理式AI崛起後,AI應用從回答問題進展為執行任務、操作系統以及串接流程,連帶拉升對AI基礎設施的需求與架構複雜度,而這意味著,想要發揮AI綜效,光只有模型與技術尚不夠,必須將整體IT環境逐步升級為AI基礎建設(AI Infra)。

深耕AI管理領域多年的數位無限(INFINITIX),近年積極布局軟體定應AI基礎建設(Software Defined AI Infrastructure)市場,除持續深化與GPU、伺服器與AI硬體生態系的合作關係,如於2021年取得NVIDIA Solution Advisor全球夥伴資格,2025年亦獲AMD GPU生態建設夥伴獎,也因應市場需求推出AI-Stack與ixCSP兩大產品線,協助企業、雲端服務供應商(CSP)與新世代AI雲端業者,更有效率地管理跨世代AI算力資源。

數位無限執行長陳文裕表示:「我們的目標是協助客戶打造軟體定義AI基礎架構,讓其可以視需求向下整合不同世代GPU、儲存與網路設備,同時,向上鏈結模型、Token跟AI應用,加速企業的AI創新轉型腳步。」

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數位無限執行長陳文裕
圖/ 數位時代

從AI模型到AI經濟,企業競爭焦點轉向算力與Token調度能力

過去市場談AI,焦點多半放在模型參數、推論效能與模型能力,但在大型語言模型推論需求暴增的現下,AI Infra早已從單純GPU採購演變成涵蓋機櫃、網路、儲存、散熱與電力的整體工程;企業真正需要的,不是更多GPU、而是如何更有效率地調度與利用算力。

尤其在NVIDIA提出Token Factory概念後,全球AI產業正逐步從模型競賽轉向「AI經濟」,亦即,影響企業AI決策的再也不是使用哪個模型、部署多少GPU,而是消耗多少Token、產生多少AI服務,以及算力是否能被有效共享與調度。

換言之,在AI新世界,算力調度能力的重要水漲船高。對此,陳文裕十分認同的說:「企業想要提升AI競爭力,不僅要掌握模型與應用,還必須進一步思考如何有效切割GPU資源、讓不同部門甚至集團子公司共享算力、延長舊世代GPU的使用壽命,甚至是如何將閒置算力轉變成可交易的資源等。」

事實上,這也是大量AI資料中心(AIDC)跟新世代AI雲端服務(Neo Cloud)業者出現的原因,包括CoreWeave、Nebius、Lambda Labs、GMI Cloud等業者皆試圖以更具彈性的方式,提供企業所需的GPU服務與AI算力平台。

看準這波趨勢,數位無限除透過AI-Stack提供GPU切片、模型部署、模型管理與MLOps等服務,協助客戶提升GPU使用率,更進一步推出ixCSP平台,讓雲端服務供應商與新世代AI雲端業者,能從過去單純販售GPU資源轉型為提供GPU as a Service、Token as a Service與Model as a Service等創新AI服務。

以Software Defined AI Infrastructure助企業以「通用化、鬆耦合」迎戰瞬變AI世代

因應AI新世代帶來的挑戰:模型快速升級、算力需求攀升、GPU世代交替迅速,企業在追逐AI落地的同時,勢必得面臨基礎建設更新速度過快、硬體投資壓力升高,以及資源利用效率難以最佳化等挑戰。

為協助企業在AI快速演進與基礎建設投資之間取得平衡,數位無限的作法是,透過AI-Stack將底層硬體抽象化,以Token或模型服務形式提供,讓企業客戶、AIDC與Neo Cloud業者可以延長不同世代與不同品牌的AI硬體設備的生命週期、創造更高的使用價值、甚至是展開更多元的營收模式。

例如,高雄醫學大學附設中和紀念醫院便透過數位無限的AI-Stack解決GPU資源調度效率不彰問題,加速39項AI模型進入臨床應用階段,成功建立起「從模型開發到臨床落地」的完整生態系統。而日本精密製造大廠–Union Tool Co.–則是透過AI-Stack簡化GPU資源共享、加速AI模型的開發與測試腳步,為提升生產效率做最佳準備。

「如果大型企業或AIDC業者擁有閒置資源,也可以透過ixCSP平台,把算力共享或調度給集團內部團隊、子公司,甚至上下游合作夥伴使用,進一步提升整體資源利用率。」數位無限執行長陳文裕如是說道。

隨著AI從工具演變成企業核心基礎建設,企業真正需要的,也不再只是單一模型,而是一套能持續適應AI快速演進的AI Infra,而這與數位無限近年來的重要轉型方向一致:從AI管理軟體提供者轉型為軟體定義AI基礎建設供應商,更好協助客戶打造具備「通用化」與「鬆耦合」特性的AI基礎建設。

除以AI-Stack與ixCSP協助客戶提升算力使用效率與價值,數位無限亦計畫與硬體合作夥伴推出Agentic AI一體機方案,協助企業快速建立可驗證、可部署、可切割、可共享的AI運算環境,降低企業從PoC走向實際導入的門檻,加速AI落地。

總的來說,隨著AI競爭從模型能力延伸到算力治理,企業比拚的不僅是導入速度,而是能否建立一套足夠彈性、可持續演進的AI Infra,而這與數位無限的發展目標一致,將持續不斷優化產品服務,化身企業搶進AI新世代的關鍵合作夥伴。

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