膠原蛋白
膠原蛋白
2002.12.01 |

膠原蛋白到底是什麼?從美容化妝的效果來看膠原蛋白,保濕除皺的功能令人愛不釋手;若從生物科技的角度來看膠原蛋白,卻看到人體組織工程未來的希望無窮。究竟什麼是膠原蛋白?能應用在哪些領域?未來的發展如何?
台灣現在掀起膠原蛋白熱其實是好事,雖然多數還停留在研究室階段,但是,從不同應用面去研究膠原蛋白,以後能夠整合的話,就能產生突破性的成長。國外的研究發展雖然領先很多,但台灣人連彩券密碼都可以破解,這真是世界第一!台灣人或許真的比較聰明,能找出捷徑。
膠原蛋白其實是生活裡常見的東西,平常吃的豬腳、豬筋裡的膠質,就是一種膠原蛋白。不過,豬腳的膠質只能當高蛋白營養品吃,並沒有化妝品、醫藥使用上強調的膠原蛋白功效,為什麼?因為膠原蛋白經過加熱之後,原本的三股螺旋立體結構就被破壞了。換句話說,加熱使膠原蛋白失去原本的生物活性,當然也就失去效果。所以,膠原蛋白並非稀有物,但是要保持它的生物活性,有技術上的難度。

**活化細胞、修復皮膚的生物活性

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生物科技領域研究膠原蛋白已經有20到30年基礎,一般來講,膠原蛋白最大的功效是具有活化細胞、促進皮膚修復的能力。舉例來說,傷口都是從外向內逐漸癒合,因為細胞不是跳躍式修復,緩慢的癒合速度會留下疤痕,如果利用膠原蛋白充滿孔隙的立體結構特性,在傷口癒合過程中將細胞吸引進孔隙中,而且膠原蛋白本身豐富的蛋白,可以供給細胞豐富的營養及優良的成長環境。
這種原理的專業的說法是「模版效果」(template),就像蓋房子時,先以模版搭出結構性架構,再灌進水泥,能夠加快建築的速度;膠原蛋白充滿孔隙的立體結構,就像先用模版蓋好一個個結構,讓修復細胞進去,傷口修復速度就會比較快,也比較不容易產生疤痕。

**保濕除皺的美容聖品

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不過,控制膠原蛋白孔隙大小的技術會影響效果,若孔隙過大,將無法留住細胞,孔隙過小,細胞又根本無法進入。這就是膠原蛋白的技術難度,也就是如何保持它的生物活性。這些還是針對膠原蛋白在醫藥上使用而言,如果要談論膠原蛋白在化妝品的應用,則又有另一番學問。
膠原蛋白會應用在化妝品,除了皮膚修復功能之外,最主要是看上膠原蛋白的保濕特性,因為它的氫鍵(分子間的作用力)會捉住水分子,保濕效果很明顯。人的皮膚通常30歲之後會逐漸乾燥,因為皮膚內原有的膠原蛋白(正常約佔皮膚組成的23%至30%)逐漸減少,皮膚外表就會乾燥、出現皺紋。
這並不是說人體內的膠原蛋白失去功能,而是耗損的量超過補充的量。就像剛蒸出的饅頭很飽滿、圓滑,但放久了,水氣跑掉,就變成乾癟皺巴巴的樣子,如果再拿去蒸、補充水氣,又會恢復飽滿圓滑。
化妝品級的膠原蛋白要做到能溶於水、容易被吸收,就必須使分子結構變得更小。醫藥級膠原蛋白大約是300奈米(nm,10-9m)的大分子,化妝品級要小10倍,約3-30奈米小分子。要切的小,但又不能破壞原來的立體結構,否則會失去生物活性,有些化妝品級膠原蛋白只考量切得更細,卻忽略原有結構立體孔隙的重要,結果破壞了生物活性結構,效果當然也大打折扣。
另一個關鍵是膠原蛋白的萃取過程。因為要從牛、豬、鳥類的皮、筋等組織萃取出膠原蛋白,常需要加入其他物質幫助萃取,醫藥級使用會再進行純化手續,但是有些在化妝品級的應用,卻沒有去除雜質就直接使用,造成使用者過敏和安全性顧慮。市面上化妝品膠原蛋白原料,有1公升幾千塊到幾萬塊的價格落差,就知道品質層次差很多,購買時必須注意化妝品級膠原蛋白的效果、持久性和安全性。

**人體組織工程應用是未來金雞

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講到膠原蛋白的發展,目前大家比較瞭解、熟悉的是應用在保養品及化妝品上,但對生物科技發展來說,看重的卻是未來在人體組織工程的應用。
例如,用膠原蛋白培養軟骨組織、人工血管、瓣膜、關節等,以人體的排斥性來說,相較於其他材質,膠原蛋白最相容、也最不易發生後遺症,國內已有許多單位正在進行這部份的研究與發展。
若談到實際量產,目前僅有台鹽引進國外技術,正式生產醫藥級敷料,可用在燒燙傷、糖尿病、褥瘡病患的皮膚修復,是目前唯一有量產技術的公司。這個市場目前估計有10億元,雖然還不大,但後續成長空間很多。只是要進入量產階段,除了對膠原蛋白本身有良好的研究基礎,更需要量產設備、掌握製程技術,這些會是關鍵。
我認為,台灣現在掀起膠原蛋白熱其實是好事,雖然多數還停留在研究室階段,但是,從不同應用面去研究膠原蛋白,以後能夠整合的話,就能產生突破性的成長。國外的研究發展雖然領先很多,但台灣人連彩券密碼都可以破解,這真是世界第一!台灣人或許真的比較聰明,能找出捷徑。

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AI 競爭全新戰場!美光 Mike Cordano:記憶體將成下一個企業戰略制高點
AI 競爭全新戰場!美光 Mike Cordano:記憶體將成下一個企業戰略制高點

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。

美光 x 數位時代
美光科技全球業務執行副總裁 Mike Cordano
圖/ 數位時代

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。

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