字節跳動砸450億元收購婦幼醫院!科技巨頭搶吃醫療大餅,佈局一次看
字節跳動砸450億元收購婦幼醫院!科技巨頭搶吃醫療大餅,佈局一次看

確診被隔離無法出門,讓台灣今年的遠距視訊看診需求大增。而國外許多科技公司早已跨入智慧醫療、線上健康管理等服務。

根據《彭博社》報導,TikTok母公司字節跳動(ByteDance)斥資15億美元(約新台幣450億)收購中國私人連鎖醫院美中宜和(Amcare),更深入醫療照護產業一大步。美中宜和是中國一家高級私人連鎖醫院,主要鎖定在產護婦幼、醫美領域,醫院多位在京津冀、長三角和珠三角等沿海大城市。

此外,字節跳動這筆交易是中國北京政府從2020年以來定調的「無序的資本擴張」後,最大的科技類交易案。

中國在疫情時代下,對於線上遠距、智慧醫療的需求大增,且人口老化對於醫療、藥物等需求更是成長。原本中國線上醫療領域就有阿里健康、京東健康、平安好醫生等三強競爭,分食約890億美元的市場。

字節跳動以TikTok聞名全球,儘管這款受到青少年熱愛的App評價喜憂參半,仍是全球最有價值的公司,但是,隨著全球科技股的下殺拋售,連帶也讓字節跳動的市值縮水,同時以流量起家的生意也務遇到寒流,因此該公司積極尋找營收動能的新領域,進入與民眾高度相關的醫療服務。

先前也曾有許多科技巨頭紛紛切入醫療領域,透過自身數位化技術與眾多的用戶數打入新市場,例如美國的Apple、Amazon,與中國的阿里巴巴集團。

醫療領域熱,中國競爭對手眾多

而本次收購,是由字節跳動旗下的「小荷健康」對美中宜和增持相關股權,「小荷健康」平台涵蓋了線上看診、用藥、核酸檢測、患者案例等多模組服務。其中最特別是患者案例,透過病患在平台自身的分享,在平台與醫護的校閱審查後,發佈在相對的疾病專頁,形成患者社群,除了增加流量外,也讓公司或醫療院所能收集到珍貴得的數據。

其他競爭對手部分,其一是中國電商巨頭京東集團旗下的醫療保健事業「京東健康」,2020年在港股風光上市,截至目前仍是中國智慧醫療市值最高的公司,主要業務為零售藥房、線上醫療諮詢,更可在京東大藥房購買處方及一般藥物。

京東藉由母公司的集團資源,打造強大的供應鏈生態,線上醫療諮詢可以給藥房帶來流量,而零售藥房又可支援線上醫療服務。

「阿里健康」則是以醫藥電商業務為核心,線上線下結合的問診服務、預約體檢、慢性病管理,再透過支付保與天貓電商平台銷售藥物、保健食品、醫材等。阿里健康較知名的是簽約的合作醫師,去年年報揭露約有16萬名的執業醫師、藥師與營養師。

阿里健康2021收購的小鹿中醫,更是在疫情期間表現亮眼,擁有全國最多的中醫師,累計近服務1,000萬名患者,可看出阿里健康打造一個線上中西醫整合的服務平台。

另一個對手「平安好醫生」主打HMO健康管理、會員制的家庭醫生與O2O醫療服務,背後大股東中國平安保險集團帶動HMO(Health Maintenance Organization),指在收取固定費用後,為特定地區、主動保險的客戶提供全面的醫療服務。將支付與醫療結合,形成一個獨特生態系,最佳化控制醫療成本。

字節跳動的野心是什麼?

字節跳動收購美中宜和的背後,起因可能在於雙方擁有類似的用戶背景。以抖音為例,根據Quest Mobile數據,2021年12月抖音女性用戶佔比51%,年齡上,19歲-30歲(25.1%)和31-40歲(25.2%)為主要核心群體。

而在在城市分佈上,抖音用戶群在一二線城市佔比超40%,而美中宜和的多家醫院機構也分佈在一線城市。

字節跳動與美中宜和的共同核心客群,可以說是處於育齡的一線城市女性。美中宜和可以從抖音的流量入口獲得更多客源,而抖音也藉其擴大平台影響力。在這背後,字節跳動更是看準中國未來的人工生殖業務,當時2020年美中宜和就收購北京寶島婦產醫院,好準了輔助生殖證照的稀有與獨特。

目前中國科技大廠佈局醫療或藥物的優勢都在於掌握流量入口,如何將流量變現將是一大營運考驗。加上嚴格的醫藥監理,政府的監管政策是智慧線上醫療最大的風險。

中國國家藥監局對於在網路等第三方平台販售藥品,相關規範及細節仍可能有變化,但若公布寬鬆的新指引,線上醫藥健康市場將飛速成長。

資料來源:CNBCBloomberg新浪財經

責任編輯:吳秀樺

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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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