亞洲各國競相爭取疫苗代工,韓國領先取得4大原廠合約,台灣機會在哪裡?
亞洲各國競相爭取疫苗代工,韓國領先取得4大原廠合約,台灣機會在哪裡?

韓國已經成功取得AZ、莫德納、Novavax等4種國際大廠疫苗代工或協議;台灣目前除已向莫德納表達意願外,日本、越南也積極探詢國際疫苗大廠合作機會。為了解決供應荒,亞洲正掀起疫苗代工競賽。

國衛院日前已進行台灣量產能量的盤點,並透過經濟部積極洽談中,包括東洋、國光、台康生都是潛在合作對象。

疫情  台灣 施打疫苗 新冠肺炎
台灣採購疫苗力不足,積極評估能否為國際原廠代工。
圖/ 林右昌UChange

除了向美國莫德納爭取授權生產mRNA疫苗外,蛋白質次單位的Novavax也在規劃之中。

從目前國際疫苗進展狀況觀察,如果台灣要爭取國際大廠疫苗代工,單純後端充填分裝都可以快速上線;至於前端的原液製造,最有機會快速上手的應該是同屬蛋白質次單位系統的疫苗,其次是腺病毒載體的病苗,難度最高的是mRNA疫苗。

mRNA疫苗代工最難,專家:長期應補足

不過,專家分析,若從較長遠的生醫技術發展來看,mRNA是目前台灣最缺乏、也是各國爭相爭取授權補足的一塊全新領域,台灣不應該缺席。尤其mRNA技術在疫苗的成功,已吸引國際藥廠積極擴大應用在癌症及罕見疾病等領域,未來有可能取代蛋白質、小分子藥物成為新主流。

疫苗產製可分為疫苗原液(Drug Substance)與成品(Drug Product)製造兩大階段,可於不同藥廠分階段完成,一般而言,疫苗原液的技術較為複雜、競爭門檻高,其中又以mRNA疫苗生產製造門檻最高,製程包括提取病毒DNA並送入微生物、微生物發酵、DNA純化、DNA轉錄、mRNA純化、脂質奈米顆粒(Lipid-Nano Particle)包覆等主要步驟。

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聯亞除自己開發疫苗,也能代工。
圖/ 聯亞生技

東洋日前即表態將積極爭取疫苗代工機會,東洋總經理施俊良表示,東洋已累積超過20年的微脂體劑型藥品的量產經驗及高規格的無菌生產線,在mRNA的技術上有很大的機會,如果國際大廠有意願授權,除了充填端外,也很有興趣爭取前端製程技轉授權。

國光生技對於政府積極洽談代工合作機會同樣樂觀其成,國光生表示,國光的核心能力就是生產疫苗,工廠也已經取得美國和歐盟的GMP認證,很願意,也有能力爭取國際疫苗代工,不過,依現有設備的配置,比較適合的還是蛋白質次單位疫苗,包括Novavax等都是鎖定的方向。

國光生表示,Novavax的疫苗進度上雖然較慢,但外界給予極高的期望值,為了因應變種疫毒,追加劑亦或混打試驗都在進行中,預期全球對疫苗的需求量仍存在缺口,期盼政府能促成代工合作的機會。

東洋、國光、台康生積極爭取,韓國成亞洲最強對手

從目前已獲得WHO認可的6款疫苗的生產製造廠觀察,阿斯特捷利康(AstraZeneca)全球經WHO認可的生產廠有16座,是生產基地最多的疫苗,且已廣布歐、美、亞及東南亞地區;其次是嬌生(J&J/Janssen)的9座。

輝瑞(Pfizer/BNT)生產廠也有8座,主要集中在德國、美國、瑞士及比利時,雖然韓國積極爭取,但輝瑞目前在亞洲還沒有生產基地。

AstraZeneca
AZ疫苗是目前生產基地是最廣的。
圖/ AstraZeneca

至於莫德納(Moderna)的生產則在美國、瑞士、西班牙、法國及韓國,共計6座。

韓國已取得代工生產4種COVID-19疫苗的協議,分別是AZ、莫德納、俄羅斯的史普尼克5號(Sputnik V),同時也取得生產最有機會獲得美國緊急使用授權(EUA)的第一支蛋白質次單位疫苗Novavax。

不僅如此,由於輝瑞(Pfizer/BNT)目前在亞洲沒有生產基地,韓國也正在積極洽談代工,由此可見韓國政府成為亞洲疫苗生產重鎮的企圖心。

美國Novavax公司開發的COVID-19疫苗,自2020年5月25日進入臨床1期階段,並於2021年6月30日發表臨床3期試驗結果,疫苗的防護力達90.4%,對預防中、重症及變異病毒株都有效,Novavax採蛋白質次單位技術,和台灣高端和聯亞公司使用相同研發技術。

Novavax預計今年第3季申請美國緊急使用授權(EUA),第3季結束前每月生產1億劑疫苗,在今年底前提升至每月1億5000萬劑,並參與COVAX配發機制。

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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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