5年買20家公司佳世達成台灣科技航母,為何老董說做醫療千萬別只想開發產品?
5年買20家公司佳世達成台灣科技航母,為何老董說做醫療千萬別只想開發產品?

堪稱台灣最會併購的科技集團——佳世達,5年出手20件投資案,操盤人董事長陳其宏跟財務長王淡如大方分享併購心法,陳其宏建議佈局醫療領域應看重「通路價值」更甚代工思維,因為人命關天!王淡如則分享標的選擇上,「對」的產業裡「做不好」的企業,反而最具投資價值。

佳世達集團幾乎可以說是台灣最常併購的科技業,2017年佳世達投資友通、拍檔、虹韻,2018年投資明泰科技、凱圖國際、眾福科技及宇迪光學,5年來投資或併購企業超過20家,總投資金額200~250億元以上。

隨併購成績發酵,2018年佳世達合併營收衝上1,558億元,創10年新高,醫療相關年營收也衝上近百億元。

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佳世達董事長陳其宏與財務長王淡如
圖/ 王郁倫攝影

人命關天,很重要,說三次

不少台灣科技業都看上醫療產業潛力,卻不知水深。佳世達醫療佈局範圍包括透析、設備、耗材、牙科、洗腎等,甚至集團旗下有南京跟蘇州明基醫院,通路包括凱圖國際、明基三豐及虹韻,陳其宏分享佈局醫療產業多年的領悟,就是通路價值其實遠高於產品研發。

「資訊業者跨入醫療都忙著做產品,做好了就找客戶,這是代工思維,但醫療產業比較少談代工,因為人命關天!」陳其宏談話中不止三次提到「人命關天」,也一語點破醫療產業的關鍵,安全至上。

「當病人躺在手術台上,你問他要貴的還是便宜的器材,他應該會怎麼說?」陳其宏丟出這個問題,自己接著說:那時候你問什麼他都會說好,因為醫療人命關天,價格反而不是敏感的。

對病人如此,對醫療器材業者而言安全更意味少風險。「對醫療業而言,製造掌握在自己的手裡比較安心,不然一旦出事,上下游供應鏈都要一起查,小公司體系小做不來製造,還得符合醫療安規,做出來客戶也不敢用,因為怕會倒,倒了沒有Source code就完了。總結來說,醫療最難不是開發驚天動地的產品,而是建立自己的通路跟品牌。」陳其宏說。

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佳世達董事長陳其宏認為醫療通路價值高
圖/ 王郁倫攝影

另一個醫療圈特點是:認人勝於認產品。陳其宏分析,醫療圈不會因為看到產品驚為天人就用,會先看人是誰?認識20~30年的話,只要產品還OK就會用,因為對方知道你會負責到底,出事半夜也會出來處理,只因為「人命關天」。

佳世達目前投資了人工腎臟代理商凱圖國際、助聽器代理商虹韻,明基三豐則以BenQ品牌深耕醫療設備通路,虹韻主要代理瑞士及西門子助聽器產品,今年成長勢頭看好。

「醫療領域不用都自己做!通路為王,能賣最重要,」也因此,陳其宏說,下一波併購醫療通路為先,他終極目標是衝上百艘聯合艦隊。

從頭做來不及!合作比較快

併購標的如此多,佳世達的聯合艦隊也開始在業界有名氣,近年主動接洽合作的人變多,陳其宏卻謙虛的說,他認為這不叫「併」,他只是打造大聯盟大艦隊,只要願意加入的,他就會想盡辦法開放資源給予幫助,讓彼此成長都加快。

「企業成長分兩塊,靠自己是有機成長,還有一種是靠併購。」王淡如說,而佳世達選擇後者,沒做過的業務就靠投資對方,取得主控權,再吸納到大艦隊中。

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佳世達認為醫療產業通路價值比產品更高,但台灣業者常犯錯
圖/ shutterstock

陳其宏解釋「從頭開始來不及!對方在該領域做20~30年,我再厲害也要花一半時間,超過10幾年,」佳世達用投資互利的方式,不斷投資不重複領域的企業,建立聯合艦隊,「我的目標就是把台灣這群隱形冠軍結合起來,規模做大,做到世界級的水平。」

過去5年,佳世達都以每年40~50億元的金額出手併購,在醫療領域投資如此用力,陳其宏分享,因為他的期望是讓台灣成為醫療聚落,客戶想到醫療就能直覺想到台灣。

「我們(他跟財務長王淡如)都親力親為,緊密協作,」除親自參與投資企業的營運,直到艦隊營運上軌道為止,醫療領域毛利率沒30%都算太少!陳其宏說,台灣若賺不到組裝的錢,不妨賺醫療或零組件的錢,他預估今年IPC及解決方案成長性會高於醫療,隨不斷物色併購標的,佳世達2022年要讓高附加價值營收佔比超過5成的宏願,又更進了一步。

財務長併購資歷深

佳世達大掌櫃王淡如過去曾在國巨集團參與知名的飛利浦被動元件併購案,後來服務西門子時因被明基併購而加入,由於熟悉跨國併購SOP(標準作業流程),在他操盤下,佳世達近年併購的事業體成績都明顯在半年至一年半內轉佳,不僅證明投資眼光精準,併購後該如何做,好讓新成員快速融合在集團資源、文化,絕對有專業知識在其中。

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佳世達董事長陳其宏
圖/ 王郁倫攝影

佳世達並非亂槍打鳥,而是有計畫地去談合作,併購案全數都必須符合佳世達設定的6大智慧解決方案中,內部對併購人才也有完整的培訓機制,「我們是會看財務指標的,」王淡如說,在選擇標的上,他也分享,只要是對的產業裡,裡面做不好的企業,但在上市櫃中能生存很久,一定有其價值,做不好,反而可以用較低的價格投資,因此若能分析找出做不好的原因,藉此改善,佳世達就能成功找到下一個艦隊盟友。

佳世達投資併購新艦隊成員取得股權後,也會指派適當經理人參與經營,也因此,佳世達這艘航母也有大平台,培訓專業經理人協助搜尋併購機會,並等待有新艦加入時,能登艦指揮,成為聯合艦隊裡頭的下一個新艦長。

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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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