「短獲利」和「長研發」的恐怖平衡
「短獲利」和「長研發」的恐怖平衡
2003.02.15 | 人物

生技醫療發展有個雙軌策略,就是「短期要能產生營收」,而且「長期能繼續研發」,這兩件事必須同時進行才能生存。這個策略聽起來很簡單,但是如果你是CEO,這件事就很重要,否則下場就可能是下台。
以美國為例,最近幾年大藥廠或是大型生技公司進行的併購案,不管是2002年轟動一時的輝瑞藥廠(Pfizer)以600億美元併購法瑪西亞藥廠(Pharmacia)的大併購案,或是全球最大生技製藥公司安進(Amgen)在2001年底用111億美元併購因木內克斯藥廠(Immunex),背後的原因就是為了要短期內能產生營收的成長,要賺錢。
因為大藥廠、大生技公司手上能賺錢的藥品,眼看漸漸都面臨新藥專利到期的威脅,意思是說同樣藥品的價錢會降到原先的一半以下,利潤也將大幅下降,過去是希望仰賴內部的新藥研發來銜接專利到期的威脅,現在卻發現研發的銜接有個大缺口,後續的新藥研發進度緩慢趕不上專利到期,這對藥廠、生技公司來說,等於是斷了賺錢的線,如果不能趕快找到替補的專利藥品,股價、營收表現很快會反映,CEO將面臨龐大壓力,最快的解決辦法自然就是去併購其他藥廠的成熟產品,讓這些還在專利保護而且能賺錢的藥品,能繼續創造營收。

**生技美夢不見得馬上實現

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所以先前一連串的藥廠、生技公司併購風潮,就是希望擴充或是補強產品線,一來讓營收能維持,二來是CEO為了維持股價、保住自身位子的作法。說起來,美國大藥廠、生技公司以併購方式維持短期營收的方式,究竟是對或錯,除非是經過一段時間觀察,否則很難下評論,有人認為輝瑞併購案的金額太貴,但是它的確因此建立完整的產品線,從降膽固醇、降血壓、癌症用藥都是暢銷藥物(著名的「威而剛」還不是最賺錢)。而安進買下因木內克斯得來的類風濕藥,可以銜接上安進原本的類風濕藥,而且讓它有時間安心繼續研發第二代藥,從股價反映來看,投資人似乎也是認同的。
台灣的生技醫療同樣有短期營收的問題,你可看到很多藥廠、生技公司現在投入健康食品、檢驗試劑,因為大家都發現過去所描述的生技美夢不見得這麼快來,在燒錢的同時必須也要賺錢。以健康食品來說,台灣有些「學名藥」(新藥專利已經到期,可以複製生產的藥品,統稱學名藥)藥廠已經累積良好的醫院通路基礎,推出健康食品其實很方便,病人通常很願意聽從醫師建議,只要醫生肯稍微建議或暗示一下,醫院體系其實是很好的健康食品通路。
賺錢,是生技醫療產業的當務之急,當然這不是意味只重是短期營收,只是長期持續研發的同時,這也是很現實、而且是必須要做的事。

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OpenAI 重磅講者親臨高雄|掌握前瞻 AI 與產業轉型關鍵趨勢
OpenAI 重磅講者親臨高雄|掌握前瞻 AI 與產業轉型關鍵趨勢

隨著 AI 工具逐漸普及,真正拉開差距的,已不只是技術或算力的強弱,是企業能否整理資料、重新設計流程,並把 AI 融合既有工作方式,持續轉化為營運價值。

Amazon Web Services(AWS)將於10月23日於高雄舉辦「2026 亞馬遜港都 AI 創新日」邀請 OpenAI 與製造、金融、交通、零售及運動育樂等領域的實務代表,從技術趨勢、資料治理、流程設計與組織轉型等面向,拆解 AI 落地前必須處理的現實問題,協助企業重新檢視自身的導入條件與下一步布局。

企業下一步,不只是再導入一套 AI 工具,而是讓 AI 進入日常營運

模型可以採購,系統可以建置,但資料是否整理到位、流程能否重新設計、組織是否清楚由誰負責,才是決定技術能否持續發揮價值的關鍵。

高雄近年推動數位轉型,同樣面對這項核心課題。亞灣周邊聚集扣件、石化、鋼鐵等傳統產業,場域複雜、既有系統眾多,正因如此,更能檢驗一套 AI 導入方法是否具備複製與擴大的條件。城市發展也從建置算力基礎,進一步走向讓技術真正進入產業與治理現場。

AWS 連續六年深耕高雄,今年以「雲騰智慧大南方 齊創 AI 好未來」為主軸,將討論重心從雲端與算力基礎,推進到應用全面升級,協助城市從「有 AI」走向「AI 有感」。

政府治理是否更即時、產業流程是否真正改變、市民與使用者能否感受到服務提升,才是「AI 有感」的具體檢驗。延續「高雄試點、全臺普及、雲端出海國際」的發展路徑,10月 23 日登場的亞馬遜港都 AI 創新日要談的不只是企業「有沒有 AI」,而是導入之後企業的真實改變。

2025 亞馬遜港都 AI 創新日現場,資料照
圖/ AWS

OpenAI 重磅講者親臨高雄,從技術前沿看見企業的關鍵課題

今年活動特別邀請 OpenAI 東南亞暨台灣合作夥伴總監 Mark Jeffrey,以「前瞻 AI 如何助力產業領袖開創新局」為題,分享在 AI 技術快速演進之下,企業應如何重新思考未來布局。

面對 AI 能力邊界持續擴張,哪些應用已具備規模化條件?哪些仍需要更完整的資料、治理與組織準備?這是正在規畫下一階段 AI 投資的企業必須先回答的關鍵課題。

上午議程將從資料、組織與金融三個面向,拆解 AI 落地前必須處理的現實問題。「數據為本,AI 啟航」先回到資料基礎:外部模型跑得再快,若企業自身的欄位定義、存取權限與資料品質尚未整理到位,技術仍難以轉化為可靠判斷。

「打造 AI-Ready 組織的關鍵布局」論壇則聚焦組織當責。AI 專案通常橫跨資訊、營運與管理部門,真正困難的不只是把系統建起來,而是由誰推動流程改造、由誰認列成果,以及當 AI 產出的判斷出現問題時,責任最後應由誰承擔。公部門、製造業與雲端服務業者如何從不同角色處理這些問題,對其他組織同樣具有參考價值。

金融創新論壇將討論 AI、虛擬資產與企業轉型。金融場域對資料安全、合規、風控與可追溯性的高度要求,也提醒企業:效率不能取代治理,AI 更不能成為責任模糊的理由。能否在高監管、高風險環境中建立清楚邊界,將直接影響 AI 應用能不能被長期採用。

2025 年活動論壇現場,資料照
圖/ AWS

從六種產業場景,看 AI 如何走進真實流程

真正具備參考價值的 AI 案例,不只要說明「做了什麼」,還要回答幾個更實際的問題:解決哪一段流程、使用哪些資料、在哪個節點交給 AI、誰負責最後判斷,又如何確認投入確實產生價值。

下午議程規劃橫跨智慧支付、製造、媒體科技、智慧交通、零售製造與運動育樂六種產業場景。每個場景面對的資料條件、即時要求與風險門檻都不相同。

產業場景 議程規劃與關鍵課題
智慧支付 藍新金流運用 AWS AI 自建智能 KYC 與交易監控;處理身份辨識、交易監控與風險判斷
製造 以語意層串接資料孤島,讓 AI Agent 正確理解分散在不同系統的資料
媒體科技 會說台語的 AI Agent:從醫院櫃台到第一線的落地實戰
零售製造 零售製造轉型;把技術接進實際營運與使用者體驗

這些差異進一步說明,AI 沒有一套可以直接複製到所有產業的標準答案。企業真正需要的,不只是更多案例,而是看見不同產業如何依資料條件、即時要求與風險門檻,把 AI 融入實際營運與使用者體驗。

現場同步打造「產業賦能走廊」,邀集超過 15 組雲端生態系夥伴設置展示攤位,聚焦智慧製造、金融科技與城市治理的真實痛點與解法。無論企業目前卡在技術、資料、治理,還是組織協作,不同問題點,都能找到對應的解方。

10 月 23 日,從智慧製造的產線優化、金融科技的風控升級,到運動產業的會員體驗創新,看 AI 如何從概念走進產業現場,成為百工百業轉型升級的實際動能。

10/23高雄展覽館盛大舉行
圖/ AWS

「2026 亞馬遜港都 AI 創新日」,掌握 AI 賦能百工百業、領航產業升級的實務趨勢
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