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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AI NAS 何時才值得部署?QNAP 拆解地端 AI 的成本、算力與資料門檻
AI NAS 何時才值得部署?QNAP 拆解地端 AI 的成本、算力與資料門檻

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。

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威聯通科技(QNAP)總經理暨威強電集團(IEI)董事長 劉文義
圖/ 數位時代

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。

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「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

2026 QNAP 台灣企業資安韌性大調查,填問券抽好禮,倒數計時:https://www.surveycake.com/s/q4abw

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