高齡化催出百億醫材原料「錢」景，泓格新廠啟用拚三年全球市佔率10%|數位時代 BusinessNext

高齡化催出百億醫材原料「錢」景，泓格新廠啟用拚三年全球市佔率10%

心導管、胃管⋯⋯高齡社會對醫療用管材需求自然大增，工業電腦廠泓格不僅Q4工業4.0接單爆衝，更宣布新廠啟用，將投資6億元跨足醫學材料市場。

老人醫材管材需求大，銀髮醫療商機增

高齡化時代來臨，台灣也首度進入人口負成長，心導管、導尿管等老年時醫療耗材需求大，醫療管材需求逐年攀升，根據市調機構預估，2019年醫療用TPU（熱塑性聚氨酯彈性體）市場規模約100~200億元，而供應商集中歐美大廠，美國Lubrizol占比就達8成，幾乎是獨佔事業。

「醫材市場會越來越大，因為老人越來越多，老人用到管子就多。」陳瑞煜眼光看到的，是中國的老人村市場，期望未來能將原料賣到中國去。

「玩就要玩大。」陳瑞煜說，全球賣TPU材料的原廠集中3~5家，服務不好，交期長達6個月，客戶不滿已久，而泓格量產後期望能夠做到2個月交貨。除了靠服務，品質價格也有信心更具競爭力，即便比歐美對手便宜，但毛利率仍有7~8成，比是工業電腦毛利率的兩倍。

醫療用管材目前有聚氯乙烯(PVC) 及TPU等材料，PVC材質以體外用為主，體內用如插管或支架，則以TPU材料為主，甚至連隱形矯正器也都開始導入TPU，至於醫療用矽膠雖無抗敏問題，但強度不夠，使用量仍不如TPU大。

根據統計，2019年全球TPU產值27億美元，醫療用量只佔2%，約每年1萬噸，但醫療用產值約100~200億台幣，產值比12~25%，顯示醫療TPU價值相當好。

泓格為多角化發展新事業，將2014年7月花2.4億元買的新竹廠重新整修，加上設備採購總計斥資1.3億元，打造3300坪工廠，加上後續2億元投資，計畫以6億元投資跨入這個利基市場，計畫2020年第三季成為ISO13485（可靠穩定的醫用TPU材料製造認證）生醫高分子材料生產廠房。

泓格表示目前會先規劃兩條產線，滿載將有三條產線規模，若三條產線全能量產，TPU供貨量將達全球3成。

工業4.0年底旺，Q4營收將衝近年新高

為什麼泓格要積極投資生醫第二事業？陳瑞煜笑說，不是本業業務不行，其實本業越來越好，但還是要找到第二第三根生意柱子，因為沒人能保證生意會好多久。（1,500家企業薪資全公開！你的產業中，誰給最低？誰最敢給？）

陳瑞煜指出，泓格投入工業4.0服務，很意外第四季接單相當樂觀，10月起受惠客戶積極導入工業4.0，包括被動元件廠龍頭、塑化龍頭、食品龍頭都是泓格客戶。

業績有望打破淡季效應，創今年高點，中國市場今年因為貿易戰業績下滑4成，但近期也已經回升，台灣半導體客戶需求也不弱，在客戶年底追單效應下，年度營收有機會恢復正成長。

責任編輯：蕭閔云

從生成式AI訓練、推論，到代理式工作流程（Agentic Workflow）與未來的實體AI，資料流量正以指數級成長，讓記憶體從過去支援運算的配角躍升為決定AI效能與能源效率的關鍵角色。

全球知名的半導體與微電子技術分析機構TechInsights指出，AI競爭正逐漸從晶片算力擴展到記憶體架構設計能力，加速「Computational Memory」等新架構興起；在這波浪潮中，深耕記憶體與儲存技術數十年的美光科技，正與關鍵夥伴展開深度協同設計，包含攜手NVIDIA共同開發適用於新世代資料中心的低功耗記憶體技術，在AI基礎建設的新賽局中成為不可或缺的關鍵。

當GPU不再是唯一主角，記憶體為何躍上AI舞台中央？

過去，半導體的焦點多圍繞在晶片，例如CPU、GPU跟AI加速器等，市場普遍認為，晶片運算能力是左右科技產業發展速度的關鍵，但在進入生成式AI世代後，產業逐漸發現另一個事實：真正限制AI效能的瓶頸不是運算，而是資料能否快速被存取與傳輸。

從大型語言模型訓練，到AI推論、代理式工作流程（Agentic Workflow），甚至未來的機器人與自駕車，龐大的資料流量正持續推升對高頻寬、低延遲、高容量記憶體的需求，讓記憶體產業從過去相對標準化、以價格競爭為主的市場，逐漸轉變為AI基礎建設的重要核心。

「仔細觀察AI應用服務會發現，大多數工作負載都被頻寬限制。」美光科技全球業務執行副總裁Mike Cordano認為，記憶體是突破（頻寬）瓶頸的關鍵，也讓AI競賽從晶片算力升級到記憶體與儲存架構的系統級競爭。這樣的產業洞察，也正是Mike在歷經二十餘年的儲存產業資歷，加上四年半的創投生涯後，選擇加入美光的核心原因之一：在AI重塑產業結構的浪潮下，記憶體將成為這波成長最直接的動能所在。

從零組件供應商到策略夥伴，記憶體共創時代來臨

AI的崛起，正在改變記憶體廠商與客戶的關係。

過去，記憶體產品多是標準化元件，客戶關注的是價格、供貨與規格；合作模式也偏向短期採購與交易導向。然而隨著AI系統規模愈來愈大，從資料中心、雲端平台到終端裝置，記憶體已經成為決定系統效能的重要關鍵，也因如此，越來越多企業將記憶體視為「策略性資產」，而非單純零組件。

Mike表示：「現在，我們跟客戶合作的時間跨度改變了，在產品正式上市前三到四年便開始合作，從系統架構階段就共同規劃未來需求。」例如，美光科技與NVIDIA共同研發的資料中心所使用的低功耗記憶體，便是雙方提前多年展開深度合作（co-design）的成果。

值得特別注意的是，美光科技除從技術層面與晶片製造商等夥伴共創產品，也在需求層面與客戶進行密切合作，例如，將過去較無約束力、期限僅一年的長期協議（LTA）轉變成為期五年、條款更具約束力的策略性客戶協議（SCA），藉此掌握客戶的未來需求，進而在技術層面做更深度的合作。Mike坦言，深度協同設計是高成本的投入，美光的做法是先廣泛進行市場感知，理解不同場域的需求方向，再與生態系統中的夥伴們展開客製化合作。

從裝置導向轉為Token導向，AI浪潮重寫記憶體成長模式

除了合作模式改變，更大的典範轉移是需求的改變。

Mike解釋，過去記憶體需求跟PC、手機跟伺服器出貨量息息相關，但在AI新世代，推動記憶體需求成長的核心不再是設備數量，而是AI模型所產生的運算與資料消耗量。「AI產業逐漸走向以『Consumption』或『Token』為主的新經濟模式，每一次的模型運算都需要消耗大量的記憶體跟儲存資源，這意味著，即使設備銷量成長趨緩，記憶體需求仍可能持續上升。」

更重要的是，AI應用正從資料中心外擴至手機、PC、自駕車與機器人等場域，儘管不同場域對記憶體的需求不盡相同，但是，Mike認為：所有AI裝置都存在三項共同需求：更快的速度、更大的容量，以及更高的能源效率。

正如Mike在受訪時提到的：「我們最大的挑戰，是如何與客戶和整個生態系保持高度一致，一方面創造供給與產能，另一方面持續推動技術創新。」可以預期，在接下來的五年，記憶體產業面臨的挑戰不僅僅是擴展產能，而是如何與客戶共同規劃需求、同步投入技術創新，而這也是美光科技積極經營AI生態體系的原因。

總的來說，AI帶來的改變，不只是算力提升，而是重新定義整個運算架構：過去，記憶體被視為支援運算的基礎元件；現在，則是決定AI效能、能源效率與創新速度的關鍵資源；當產業競爭從晶片性能延伸到資料流動效率，從裝置數量轉向Token消耗量，記憶體的重要性也將隨之水漲船高，對美光科技來說，這將是其從供應商走向AI生態系核心夥伴的關鍵角色轉變。