生技路漫長,先用代工蓄積能量
生技路漫長,先用代工蓄積能量
2002.11.01 | 科技

剛進入第四季,台灣股市表現得很「深秋」,景氣依然低迷。10月初,行政院宣布要帶頭催生10至15家「成功生技公司」,這些成功生技公司需要實收資本5億以上,市值還要超過資本5倍。而經濟部也宣布,今年國內投資生技總額已達230億元,創下歷史新高。看來在政府努力地搧風點火之下,儘管不景氣,投資生技產業仍被看好。
相較於資訊科技產業的產值(光是上市上櫃部份就接近3兆元),生技醫療1000億的總產值雖然小得多(相差了幾十倍),但明日之星的風采卻未曾稍減,不但政府列為兩兆雙星計畫,產業、創投基金也紛紛投入。只是最實際的問題是,生技醫療該怎麼賺錢?

**要長期發展得先求獲利

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「生技醫療產業要長期發展,但也要兼顧短期利益,」百略醫學科技董事長林金源說得很坦白。的確,獲利是企業經營的目的,即使是未來的明日之星也該如此。
生產體溫計、血壓計的百略,已經連續3年稅後純益EPS超過5元,今年預估達5.27元;生產電動輪椅、電動代步車的必翔,這兩年EPS也都超過5元。不光是在股價,百略在全球市佔率超過30%,必翔則約佔15%,生產血糖和尿酸試片的五鼎雖全球市佔率仍低,但血糖、尿酸試片的毛利超過5成(甚至高達7成),這幾家公司都有良好的獲利能力。
「台灣在醫療儀器製造方面很強,雖然很多還是用代工模式,但這是必走的一條路,」寶來證券投資處研究員徐慶昇指出。不只是醫療器材,即使在製藥領域裡,也可以看到代工模式。行政院開發基金也參與投資的聯亞生技,主力就是代工國際大藥廠的各種錠劑、針劑和軟膏;台灣神隆則是以代工原料藥為主。「生技醫療要靠代工模式發展,大部份是有實際產品能正式生產的公司,」徐慶昇進一步分析。
過去,台灣的資訊產業是靠代工模式發展,電子製造業、資訊半導體業的代工,打下電子儀器、機械設備製造的優勢,現在生技醫療產業能否再以這個模式出發?

**和美國不一樣的生技路

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「台灣要發展生技一定要運用產業優勢,我們有資訊電子業做基礎,先靠這個來發展生技,所以台灣發展生技的路一定跟美國不一樣,」五鼎生技董事長沈燕士一針見血點出運用台灣優勢的重要。
擁有領先製作技術,是代工生產的基礎。百略生產的數位體溫與血壓測量系統獲得美國、歐盟的主要醫藥管理單位認證,體溫量測有60秒、30秒、10秒、4秒到1秒的不同產品,電子體溫計和血壓計分別佔全球第一名、第三名,體溫計的年產能1600萬支、血壓計160萬支。百略能在全球市場佔30%,製造技術的領先是重要原因。
生產電動代步車、電動輪椅的必翔同樣擁有技術優勢。「必翔做出世界上第一台的四輪電動代步車,技術是全球領先,」必翔實業總經理蔣清明說。1989年,必翔四輪代步車第一次到國外參展時,會場上日本人和歐洲人還競相認定是自己國家的發明,等確定是台灣生產時,都很吃驚必翔的技術水準。今天的必翔靠著專利技術,讓自有品牌和ODM佔下全球15%的市佔率。「必翔的新廠採用全自動電腦流程生產,連國外大廠都還停留在半自動製成的階段,」蔣清明站在剛遷入不久的新廠前驕傲地說。
生技醫療產業包含很廣,定義問題往往成為討論話題,發展主流是生技製藥,尤其是新藥研發,而百略、必翔、五鼎以生產醫療器材、輔具為主,算不算是生技醫療產業,看法見仁見智,但是定義廣狹無礙於成功營運獲利的事實,他們各有自己的成功方程式。

**代工過海 各顯神通

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「我是保守、腳踏實地在做,不敢像現在很多人談起生物科技,都是些美夢大餅,」沈燕士說。學者出身的他,在1973年創辦國內第一家醫療儀器公司(三泰儀器),後來創立的五鼎生技,除了生產血糖、尿酸測試儀,這兩年更把焦點放在毛利高的試片耗材,因為當初沈燕士發現,測試儀所使用的試片必須向日本進口,而試片在整部測試儀所佔成本最高,於是乾脆投入耗材市場。
資本額3億,去年營收3.92億元、稅後實際獲利1.29億元,五鼎雖然是小公司但是投入研發卻一直維持在總營收10%至12%。最近推出的血糖尿酸雙用測試儀能在10秒內知道結果,試片也發展到第二代虹吸試片,以微量血就能快速測量,這些開發成果讓五鼎能一再接下國際大廠的代工。「五鼎目前有八成是靠ODM,在認證嚴格、成熟的市場以品牌切入不容易,但是我們重視研發、技術,」沈燕士認為五鼎雖然還不能和國際大廠相提並論,但是卻以技術和耗材市場找到利基。

**高級品牌vs.國際通路

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除了技術,還要品牌和通路。「必翔從一開始就走品牌路線,後來才發展ODM,因為我們很堅持自己的技術第一,」蔣清明和她先生伍必翔(必翔實業董事長),20年前就以製造農用的搬運車起家,但是他們很明白農業機械是夕陽工業,必翔開始研發高爾夫球車、果菜搬運車、小型電動車,1989年正式轉入醫療器材市場開發全球首架四輪電動代步車,取得美國、日本專利。
「開始的時候很辛苦,技術很好但是沒有市場、通路,必翔一直堅持不可以還價、必須貨前付款,到現在都是,」蔣清明認為必翔的技術應該被重視,所以當時不願意降格以求接受大廠下單條件,寧可不賣不賺錢。「苦的時候,家裡幾乎可以賣、值錢的都賠上了,但是還是堅持要不斷提升技術,」蔣清明和伍必翔堅持不斷提升技術,讓必翔擁有國際大廠難及的技術,也在歐美市場以Shoprider品牌打下高級代步電動車品牌形象,必翔自有品牌佔了整體營收60%以上。
百略在通路策略更見靈活。「要做全球行銷,乾脆把行銷總部移到瑞士,找來國際行銷團隊,畢竟他們熟國外市場,」林金源對行銷有獨特見解,1998年百略開始將過去以OEM、ODM為主的經營模式轉向經營自有品牌microlife,林金源的全盤規劃是台灣研究、大陸生產、全球行銷,他這步棋「以夷制夷」下得很高,瑞士的行銷團隊表現的確令人亮眼,自有品牌在歐洲市場已獲德、英等國專業認證而銷售,打入不易進入的醫療器材市場。
「美國吃肉,台灣喝湯,甚至只能啃骨頭,」林金源認為代工模式一定要往下一步走去,雖然自有品牌已經佔百略總營收30%,但他還是積極規劃下一步。

**站在利基往上爬

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「現在是累積資金、累積技術,下一階段要發展生技環保、農業、最後是中草藥新藥開發,」沈燕士認為從代工製造開始是台灣發展生技的特殊生態,但五鼎自有長遠規劃。林金源的想法和他雷同,百略的下一步要發展本土的個人健康服務,不會只是體溫計和血壓計,他說:「一定要找出第二條生命曲線,在第一條曲線下降之前。」
台灣人會做代工,雖然不應該只做代工,但是生技醫療產業天寬地闊,先站在台灣優勢利基求發展應該也是發展模式之一。百略、必翔、五鼎儘管生技血統不是最純、發展模式不見得最佳,但畢竟成功。醫療器材、輔具可以這樣做,藥廠可以這樣做,台灣要發展生技,還要再多找幾個成功模式。

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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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