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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AI NAS 何時才值得部署?QNAP 拆解地端 AI 的成本、算力與資料門檻
AI NAS 何時才值得部署?QNAP 拆解地端 AI 的成本、算力與資料門檻

當資料不能離開企業,運算就得靠近:AI 先改寫儲存架構

AI 帶來的第一個變化,不只是運算能力提高,而是企業必須重新決定資料放在哪裡。

儲存架構大致分為雲端與地端兩塊,QNAP 身為資料安全的守護者,長期發展的是地端網路儲存設備(NAS),並擴展至 25GbE、100GbE 高速網路交換器產品線,提供完整的儲存與高速網路基礎架構。威聯通科技(QNAP)總經理劉文義解釋,當資料因合規要求或敏感度不能上雲,就必須留在靠近使用者與應用的地方;運算需求一旦增加,承接資料的裝置也自然被推向地端 AI。

不能上雲的名單比想像中長。醫療業持有大量醫療個資,金融與保險業受到合規與法規限制,部分大學院校與設計公司也不希望資料被雲端存取。對這些組織而言,問題並不是雲端好不好用,而是一開始就沒有把核心資料全面上雲的選項。

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威聯通科技(QNAP)總經理暨威強電集團(IEI)董事長 劉文義
圖/ 數位時代

真正讓更多企業回頭計算的,則是長期成本。劉文義指出,資料上傳雲端可能免費,下載卻會按流量收費;當企業把一年、兩年、三年的費用加總回推,可能會發現,購買一台同等容量的 NAS,還能使用 7-10 年。資料規模愈大、存取愈頻繁,總持有成本的差距就愈值得評估。

這並不代表雲端與地端只能二選一。雲端仍適合模型訓練、程式開發與波動大的工作負載;地端則較適合高頻存取、對延遲敏感,或不能離開企業邊界的資料。企業真正要回答的,是每一類資料與任務應該放在哪裡。

依 QNAP 觀察,客戶過去關心的是需要幾 TB、幾 PB,或備份速度有多快;現在更常問的是,機器裡的資料要如何被 AI 活用。QNAP 也從 2021 年起,把公司發展定調在 AI 與高速網路的融合,試圖讓 NAS 從資料保存的位置,進一步成為資料被調用的位置。

當資料量持續擴大,搜尋與管理方式也會跟著改變。「在 NAS 裡放入 AI Agent 會越來越不可或缺。」劉文義舉例,當照片累積到 10 萬、20 萬張,要找出其中幾張特定畫面,已不可能只靠人工翻找。此時,能理解內容、接受自然語言指令的 AI 工具,會從加分功能逐漸變成必要條件。

從資料治理到地端推論:AI NAS 如何進入企業工作流?

AI NAS 不是「多了 AI 功能的 NAS」,而是 NAS 在企業工作流裡換了位置。 依 QNAP 觀察,目前客戶大致分布在一條導入光譜上。人數最多的一群,仍在把資料集中、分類、清理與建立權限。這一步看似與 AI 無關,卻決定後續系統能不能找到正確資料、辨識版本,並把答案交給有權限的人。

中間一群開始建置私有的檢索增強生成(RAG)知識庫。RAG 並不是重新訓練一個模型,而是在模型回答前,先從企業的 SOP、合約、法規或技術文件中取回相關內容,再產生附有來源依據的答案。QNAP 以 Qsirch 的語意搜尋能力協助建構這類應用,協助企業建立私有知識庫;而走在最前面的少數企業,則已經嘗試地端推論與 AI Agent。

模型的選擇權,QNAP 刻意留給客戶。知識庫背後採用哪一個模型,可由企業依需求決定,不綁定單一 AI 供應商。QNAP 也以 QuAgent AI 助理與模型情境協定(MCP)相關能力,讓管理者透過自然語言查詢狀態、調整設定,並讓 NAS 成為 AI Agent 可調用的資料節點。

不過,劉文義沒有把這條路說得太容易。他坦言,目前 NAS 硬體的 AI 運算能力仍有限。一般企業期待的應用,可能需要約 300 到 800 TOPS,甚至 1,000 TOPS,因此多數方案會以 NVIDIA 顯示卡補足算力;一張卡約需新台幣 10 萬至 12 萬元,一張算不完,就得配置 2 張或 4 張。

「整體成本可能是過去單獨一台 NAS 的 5 倍到 10 倍,並不是大部分中小企業都能接受。」除了硬體,使用者還需要 AI 應用的 Know-how、程式背景與開發資源,這些都是落地成本。

QNAP 則是透過算力分級讓各規模與需求的企業都可以有適合的解決方案。在 Computex 2026 搶先亮相的 QNAP AI NAS 中,一類是採用含有 iGPU 與專屬 NPU 的處理器平台,以一百多 TOPS 的範圍,可順暢使用 AI 應用程式;另一類機種則可安裝 1 張或 2 張 NVIDIA 顯示卡,處理更大的運算量。

同時 QNAP 也在軟體端也持續開發,目標是讓 NAS 裡的資料更有效率地被 AI 工具調用,讓資料成為有價值的知識。

從規格走到現場:能源公司如何導入私有 LLM?

本地 AI 實際落地部署會是什麼模樣?劉文義舉了一家約 50 多人的能源公司為例。這家公司原本想用 NAS 搭配雲端 AI 建置內部資料庫,但很快遇到兩個瓶頸:一是員工查詢時明顯出現卡頓;二是專利、技術與合約都高度敏感,高層不願上傳至公有雲,擔心機密資料會有外洩的疑慮。

後來,該公司導入 QNAP AI NAS 的旗艦機種 QAI-h1290FX,搭配顯示卡與全快閃 SSD,在地端部署私有大型語言模型,把數十年來封存的靜態檔案交給 AI 調用,進行跨檔案摘要與精準搜尋。員工因此省下翻找合約與報告的時間,核心機密也能留在企業內部。

這個案例說明,若任務範圍明確,有些應用不必動用雲端大型模型,地端運算量就可能足以支應。

但不同企業的資料量、查詢方式與模型大小不同,導入前仍需要概念驗證(POC)與技術人員評估。

而且,資料留在地端並不等於自動安全。企業仍要處理帳號權限、網路隔離、備份復原、漏洞修補與日常維運。地端的價值,是讓資料邊界與控制權回到企業手上;相對地,安全責任也會更直接地回到企業。

哪些企業現在該做,哪些再等?先看重複性與三個條件

能不能導入地端 AI,不只由產業標籤決定,也要看工作是否重複,以及場景能不能被清楚定義。劉文義觀察,第一批走進來的,除了受法規限制的醫療、金融與保險業,也包括利用地端 AI 加速資料處理的科技業,以及會計、律師等有大量重複文書工作的專業服務業,因為效益較容易被看見。

工廠也是可預期的場景。一條生產線可能有 10 台、20 台機器,每台處理與儲存資料的 Protocol 都不同,需要相對應的儲存裝置;生產過程累積的影像與紀錄可能要保存 3 年到 5 年。當企業要跨設備調用這些資料,AI Agent 與地端資料節點就有發揮空間。

「重複性資料處理越多,或重複性動作越多的產業,越容易透過導入 AI 提高工作效率。」反過來說,較傳統、人力密集,或仍高度依賴人工判斷的製造業,短期內未必能快速導入地端 AI。

依 QNAP 提供的資料,企業也可用「高頻、大量、敏感」三個條件做第一輪判斷:資料是否被頻繁調用?規模是否大到雲端傳輸與長期費用開始變得明顯?內容是否涉及個資、法規、智慧財產或商業機密?三個條件愈集中,地端部署愈值得評估;三者都不成立時,使用雲端 API 往往更簡單,也可能更划算。

可以先等的企業,大致也有三種。第一,資料仍分散、版本混亂、權限不清,急著上 AI 只會把混亂放大,先完成集中與治理,效率就可能先提升。第二,找不到一個具體且反覆發生的業務痛點,只因為「別人都在做」而採購,設備很可能變成昂貴的展示品。第三,使用量仍小、需求偶發,現階段雲端的彈性反而更有優勢。

因此,POC 不應只驗證「模型答不答得出來」,還要回答三個問題:資料由誰負責,誰可以存取?導入後能節省多少查找時間、傳輸成本或人工作業?正式上線後,誰負責資料、模型與資安維運?只有當效益與責任都能被量化,才適合從展示走向正式部署。

企業願意把部分資料留在自己的機房,動力最終仍回到資料主權。QNAP 的主要市場分布在歐洲、美洲與亞太,其中歐洲占比將近一半,而歐洲也正是全球推動資料主權的最大動力。

QNAP 的產品已取得 ISO 27001、ISO 27017 與 ISO 27018 等多項認證,並滿足 GDPR、HIPAA 等資料保護與法規遵循需求;累積至今,已售出約數百萬台裝置,協助企業打造智慧、安全的儲存方案。

至於普及時間點,劉文義提出一個明確的價格與效能交會點:地端應用若要順暢運作,運算量可能至少要達到 300 至 600 TOPS,甚至 800 TOPS,同時價格要落在新台幣 5 萬至 8 萬元。目前符合這些條件的硬體方案仍很有限。

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「AI NAS 不是多了 AI 功能,而是改寫了資料在工作流的位置。」威聯通科技總經理劉文義坦言,地端算力成本高昂,QNAP 透過「算力分級」與開放模型架構,助企業逐步建構私有 RAG 知識庫與 AI 團隊。
圖/ 數位時代

「預測約兩、三年後,應該很快會看到符合一般大眾期待、具備合理 CP 值的產品。那個時間點,就會是 AI 落地最蓬勃發展的時候。」在此之前,企業真正能先做的,不是搶著買最大的模型或最昂貴的顯示卡,而是把資料治理、使用權限與高價值場景準備好。

QNAP 以「資料煉油廠」比喻自己的角色:原油再多,沒有整理、提煉與配送的過程,也無法成為可用的能源。這個定位也點出地端 AI 的競賽條件——不是誰先買到算力,而是誰的資料先準備好被調用。模型會持續更換,但企業自己的資料層則會長期存在。

AI NAS 不是把模型塞進儲存設備,而是在資料必須留在企業內時,讓搜尋、推論與管理靠近資料的地端節點。

QNAP World Tour 2026 台北場將於 2026 年 9 月 18 日(五)舉行,現場將聚焦 AI 應用、儲存備份、網通產品、資安與監控,並安排 Live Demo,適合 IT 管理者、系統整合商與企業決策者參加。

活動地點:新板希爾頓酒店|如意 AB 廳

活動時間:09:20–16:00

地址:新北市板橋區民權路 88 號 2F

立即報名:https://bnex.tw/9f7my4

2026 QNAP 台灣企業資安韌性大調查,填問券抽好禮,倒數計時:https://www.surveycake.com/s/q4abw

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