《產業領袖觀點》全台最大醫療用品通路,杏一董事長陳麗如:發展大數據、從醫院深入社區鄰里
《產業領袖觀點》全台最大醫療用品通路,杏一董事長陳麗如:發展大數據、從醫院深入社區鄰里

2019年的美中貿易戰、2020年的新冠肺炎(COVID-19,俗稱武漢肺炎)疫情肆虐,黑天鵝漫天飛舞,疫情後,人類生活如何被影響?企業該如何擬定新對策?《數位時代》編輯部精選各企業領袖年度致股東報告精華,跟讀者一起聽各產業領袖洞見,迎接未來。

台灣三大連鎖藥局體系競爭激烈,杏一醫療用品身為台灣最大連鎖醫療用品通路,到去年底兩岸門市達266處,杏一醫療營收2019年已經達53.05億元,創歷史新高,2020年也將以併購及展店兩方式持續擴大營業規模。

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台灣三大連鎖藥局通路
圖/ 數位時代

董事長陳麗如表示,2020年將積極發展新零售服務,除經營LINE官方帳號會員人數衝上42萬,藉此提供線上線下整合服務,也透過大數據分析,調整商品結構,增加專業商品銷售力,搜尋市場需求加強供應商火與代工廠合作開發高附加價值商品。

杏一
杏一是連鎖醫療用品通路龍頭,今年將積極耕耘社區關係與長照市場。
圖/ 杏一

展望2020年,杏一透露將三路並進,表示,將會以展店及併購同步展開,加速擴大通路據點,同時積極發展新零售服務,發展大健康平台,配合智慧物流中心第二季啟用,導入節能環保及自動化設備。

以下為杏一營業報告書

回顧2019年的台灣,依據行政院主計處公布之上半年經濟成長率僅2.23%,下半經濟成長率初步統計可達到3.17%,整合2019年全年經濟成長率為2.71%,2020年因新型冠狀病毒疫情影響出口貿易及消費力道,但近年網路經濟普遍,電子商務網路平台蓬勃發展,疫情對整體民間消費之影響可望降低SARS時期,行政院主計處預測2020年經濟成長率將落在2.37%。

截至2019年底為止,杏一在海峽兩岸開展之門市累積達到266間,全年合併營收達53.05億元,創下歷史新高,稅後淨利1.4億元,毛利率穩定維持在31%。

展望2020年,老化人口比率逐漸上升,愈來愈多民眾開始注重醫療保健,杏一除維繫銀髮市場外,同時配合政府推廣長照在宅老化,陸續完成19個縣市的長照代償墊付特約門市簽約,累計至2019年已協助顧客申請輔具補助達16,454人次;而實體店面佈局則積極向社區發展,擴大居家、社區服務,提高照顧者與照顧需求者的生活品質,並結合衛教活動推廣「老老照護」及「自立照護」觀念,累計至2019年已在全台地區舉辦達220場「百里關懷」活動,關懷超過15,000位社區里民我們希望透過定期舉辦關懷活動,不只強化與在地社區的連結,也提升民眾對於杏一品牌的認同與信任度。

杏一
杏一是連鎖醫療用品通路龍頭。
圖/ 杏一

杏一近年積極發展新零售服務,並持續優化通路端服務及商品結構。在線上服務方面,杏LINE樂活的LINE@帳號,提供消費者完整的線上線下整合服務,截至2019年為止,該帳號關注總數已高達近42萬人次,當中高達89%的會員綁定率,持續增加會員的高黏著度。杏一更透過大數據分析調整商品結構,加強專業性商品的銷售,精準掌握消費者的需求,並依據市場需求,與供應商或代工廠共同開發高附加價值的商品。

在長期零售佈局發展,新建智慧化物流倉儲,預計於2020年第二季啟用,廠區導入節能、環保、自動化運用、智慧化設備與第三方物流的營運能力,有助提升物流配送效率與效能,對未來長期發展儲備成長動能。

今年度杏一邁入30週年,將持續優化各通路端服務與商品結構、精進專業的服務品質、門市展店策略調整,讓照護與關心從醫院端深入社區鄰里,期許和顧客建立長期且穩定的連結,繼續提升台灣的醫療通路服務品質。

2020年度營業計劃概要

  1. 智慧化物流中心啟用,有助提升長期發展動能。
  2. 積極發展新零售服務,啟動大健康平台。
  3. 自行展店與購併合作二路並進,加速拓大通路據點。

責任編輯:蕭閔云

關鍵字: #醫療產業
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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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