打破高價門檻!新創Future Meat獲1,400萬美元融資,目標2年內把培養肉端上餐桌
打破高價門檻!新創Future Meat獲1,400萬美元融資,目標2年內把培養肉端上餐桌
2019.10.15 | 創投

在Beyond Meat、Impossible Food等企業推出的「人造肉」大行其道時,許多企業正醉心於另一種以細胞培養而成的人造肉,試圖成為第一間成功將之端上餐桌的領導業者。

這之中,成立不過1年的新創Future Meat Technologies獲得1,400萬美元A輪投資,將建造第一座培養肉生產工廠,目標2年內將細胞培養的人造肉商業化。

打破價格門檻,Future Meat要帶培養肉走出實驗室大門

事實上,培養肉早在2013年就已問世,然而礙於居高不下的生產成本,多年來一直走不出實驗室大門。Mosa Meats是第一批踏入培養肉領域的公司,當時生產一塊漢堡肉須費時3個月,且成本高達120萬美元。

隨著技術成熟,近年培養肉的成本極大幅下降,但與一般民眾可接受的價格仍有段不小的距離。2019年初,以色列新創Aleph Farms聲稱,其牛肉漢堡排成本已降至每磅(約453公克)100美元。

也就是說,如果要以培養肉做成一份雙層四盎司牛肉堡,成本超過50美元。

Future Meat聲稱,藉由他們的技術,培養肉的生產成本可降至每磅10美元,若與植物肉混合組成,更只要4美元,遠比當今技術低廉許多,且這個價格已有望獲消費者接受。

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Future Meat不打算直接出售人造肉,而是計畫向企業販售人造肉器材與原料。
圖/ Future Meat

不過,與其他競爭者的作法不同,Future Meat不打算直接銷售培養肉,而是計畫成為培養肉生產器材與培養細胞的供應商。創辦人兼科學長Yaakov Nahmias表示,他不關心是以哪個品牌面市,只想打造一種更具成本效益,對每個人都有好處的產品。

Future Meat執行長Rom Kshuk表示,藉由這筆投資,他們很高興能將培養肉從實驗室帶到工廠,並與合作夥伴們一同把產品推上市場,目標最快2年內使人造肉達到具有商業可行性的生產成本。

培養肉關鍵在脂肪,香氣、味道更勝植物製肉類

Nahmias解釋,利用冰箱大小的生物反應器(bioreactor),即可在14天內生產半噸肉,大約1個月時間裡,就能取得相當於宰殺兩頭牛的肉量,相較之下,養成一頭牛需要超過1年。

如同所有培養肉公司的願景,Future Meat的初衷也是減少畜牧對環境帶來的影響,該公司聲稱,其製造模式比傳統方法節省99%土地空間,並減少80%溫室氣體排放。

另外,Nahmias指出,與以植物原料為基礎的人造肉相比,以細胞培養出的培養肉擁有脂肪,而脂肪正是肉類獨特香氣與味道的源頭,「這是Beyond Meat、Impossible Food所缺少的。」

人造肉Beyond Meat
Future Meat創辦人聲稱,Beyond Meat等植物肉缺少動物脂肪,因而沒有真實肉類的香氣與口味。
圖/ Beyond Meat

至於Future Meat究竟想生產什麼肉,在Nahmias的設想中,他們製造的產品可與植物蛋白混合,味道與口感要像牛肉、雞肉或者羊肉都不成問題,而公司也正著手研究中。

身為一間2018年才成立的公司,Future Meat獲得的A輪投資額是目前該領域中第二多的,僅次於2017年Memphis Meats從比爾.蓋茲、理查.布蘭森等巨頭手中獲得的1,700萬融資。

根據《CNBC》報導,領投的創投公司S2G Ventures董事總經理Matt Walker表示,Future Meat擁有明確計畫達到商業上可行的價格點,而且不必龐大的投資額,這正是他們選擇這間公司的原因。

Future Meat計畫將這筆資金投入研究與建造培養肉廠房,預計最快明年開始試產。

責任編輯:蕭閔云
資料來源:TechCrunchCNBCQuartz

關鍵字: #人造肉
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從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路
從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路

「代理式 AI 」(Agentic AI)的創新服務正在重新塑造企業對AI的想像:成為內部實際運行的數位員工,提升關鍵工作流程的效率。代理式AI的技術應用清楚指向一個核心趨勢:2025 年是 AI 邁向「代理式 AI」的起點,讓 AI 擁有決策自主權的技術轉型關鍵,2026 年這股浪潮將持續擴大並邁向規模化部署。

面對這股 AI Agent 浪潮,企業如何加速落地成為關鍵,博弘雲端以雲端與數據整合實力,結合零售、金融等產業經驗,提出 AI 系統整合商定位,協助企業從規劃、導入到維運,降低試錯風險,成為企業佈局 AI 的關鍵夥伴。

避開 AI 轉型冤枉路,企業該如何走對第一步?

博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題、生成內容的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工,應用場景也從單一任務延伸至多代理協作(Multi-Agent)模式。

「儘管 AI 前景看好,但這條導入之路並非一帆風順。」博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲綜合多份市場調查報告指出,到了 2028 年,高達 70% 的重複性工作將被 AI 取代,但同時也有約 40% 的生成式 AI 專案面臨失敗風險;關鍵原因在於,企業常常低估了導入 GenAI 的整體難度——挑戰不僅來自 AI 相關技術的快速更迭,更涉及流程變革與人員適應。

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博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工。面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時加速 AI 落地。
圖/ 數位時代

正因如此,企業在導入 AI 時,其實需要外部專業夥伴的協助,而博弘雲端不僅擁有導入 AI 應用所需的完整技術能力,涵蓋數據、雲端、應用開發、資安防禦與維運,可以一站式滿足企業需求,更能使企業在 AI 轉型過程中少走冤枉路。

宋青雲表示,許多企業在導入 AI 時,往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。

轉換率提升 50% 的關鍵:HAPPY GO 的 AI 落地實戰路徑

博弘雲端這套導入方法論,並非紙上談兵,而是已在多個實際場域中驗證成效;鼎鼎聯合行銷的 HAPPY GO 會員平台的 AI 轉型歷程,正是其最具代表性的案例之一。陳亭竹說明,HAPPY GO 過去曾面臨AI 落地應用的考驗:會員資料散落在不同部門與系統中,無法整合成完整的會員輪廓,亦難以對會員進行精準貼標與分眾行銷。

為此,博弘雲端先協助 HAPPY GO 進行會員資料的邏輯化與規格化,完成建置數據中台後,再依業務情境評估適合的 AI 模型,並且減少人工貼標的時間,逐步發展精準行銷、零售 MLOps(Machine Learning Operations,模型開發與維運管理)平台等 AI 應用。在穩固的數據基礎下,AI 應用成效也開始一一浮現:首先是 AI 市場調查應用,讓資料彙整與分析效率提升約 80%;透過 AI 個性化推薦機制,廣告點擊轉換率提升 50%。

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左、右為博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹及技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲。宋青雲分享企業導入案例,許多企業往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。
圖/ 數位時代

整合 Databricks 與雲端服務,打造彈性高效的數據平台

在協助鼎鼎聯合行銷與其他客戶的實務經驗中,博弘雲端發現,底層數據架構是真正影響 AI 落地速度的關鍵之一,因與 Databricks 合作協助企業打造更具彈性與擴充性的數據平台,作為 AI 長期發展的基礎。

Databricks 以分散式資料處理框架(Apache Spark)為核心,能同時整合結構化與非結構化資料,並支援分散式資料處理、機器學習與進階分析等多元工作負載,讓企業免於在多個平台間反覆搬移資料,省下大量重複開發與系統整合的時間,從而加速 AI 應用從概念驗證、使用者驗收測試(UAT),一路推進到正式上線(Production)的過程,還能確保資料治理策略的一致性,有助於降低資料外洩與合規風險;此對於金融等高度重視資安與法規遵循的產業而言,更顯關鍵。

陳亭竹認為,Databricks 是企業在擴展 AI 應用時「進可攻、退可守」的重要選項。企業可將數據收納在雲端平台,當需要啟動新型 AI 或 Agent 專案時,再切換至 Databricks 進行開發與部署,待服務趨於穩定後,再轉回雲端平台,不僅兼顧開發效率與成本控管,也讓數據平台真正成為 AI 持續放大價值的關鍵基礎。

企業強化 AI 資安防禦的三個維度

隨著 AI 與 Agent 應用逐步深入企業核心流程,資訊安全與治理的重要性也隨之同步提升。對此,宋青雲提出建立完整 AI 資安防禦體系的 3 個維度。第一是資料治理層,企業在導入 AI 應用初期,就應做好資料分級與建立資料治理政策(Policy),明確定義高風險與隱私資料的使用邊界,並規範 AI Agent「能看什麼、說什麼、做什麼」,防止 AI 因執行錯誤而造成的資安風險。

第二是權限管理層,當 AI Agent 角色升級為數位員工時,企業也須比照人員管理方式為其設定明確的職務角色與權限範圍,包括可存取的資料類型與可執行的操作行為,防止因權限過大,讓 AI 成為新的資安破口。

第三為技術應用層,除了導入多重身份驗證、DLP 防制資料外洩、定期修補應用程式漏洞等既有資安防禦措施外,還需導入專為生成式 AI 設計的防禦機制,對 AI 的輸入指令與輸出內容進行雙向管控,降低指令注入攻擊(Prompt Injection)或惡意內容傳遞的風險。

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博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲進一步說明「AI 應用下的資安考驗」,透過完善治理政策與角色權限,並設立專為生成式 AI 設計的防禦機制,降低 AI 安全隱私外洩的風險。
圖/ 數位時代

此外,博弘雲端也透過 MSSP 資安維運託管服務,從底層的 WAF、防火牆與入侵偵測,到針對 AI 模型特有弱點的持續掃描,提供 7×24 不間斷且即時的監控與防護。不僅能在系統出現漏洞時主動識別並修補漏洞,更可以即時監控活動,快速辨識潛在威脅。不僅如此,也能因應法規對 AI 可解釋性與可稽核性的要求,保留完整操作與決策紀錄,協助企業因應法規審查。

「AI Agent 已成為企業未來發展的必然方向,」陳亭竹強調,面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時,加速 AI 落地。在這波變革浪潮中,博弘雲端不只是提供雲端服務技術的領航家,更是企業推動 AI 轉型的策略戰友。透過深厚的雲端與數據技術實力、跨產業的AI導入實務經驗,以及完善的資安維運託管服務,博弘雲端將持續協助企業把數據轉化為行動力,在 AI Agent 時代助企業實踐永續穩健的 AI 落地應用。

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