下一個護國神山!金仁寶、富邦為何都押寶生技醫療,看好哪些趨勢?
下一個護國神山!金仁寶、富邦為何都押寶生技醫療,看好哪些趨勢?

一位電子業老大哥、一位金融業領跑者,為什麼選擇投資國內生技產業?

國家生技醫療產業策進會(以下簡稱生策會)在16日舉辦「2023生策年會」,邀請政府、生醫、科技、金融各界領袖齊聚。在產業界方面,生策會邀請了金仁寶董事長許勝雄、富邦金控董事長蔡明興擔任講者,從異業投資的角度剖析生醫產業發展趨勢。

對金仁寶來講,憑電子本業能在智慧醫療領域有所收獲,比如在去(2022)年宣布投資宏智生醫,以腦波信號和AI診斷醫療,已拿到美國FDA和衛福部TFDA許可,以及在瑞芳建造一座大型地區醫院,作為智慧醫療、遠距醫療、精準醫療與預防醫療發展的重要場域;富邦金融則已經涉入藥物開發產業鏈、醫療科技與器材、精準醫療與基因檢測、細胞治療、疫苗、健康管理、疫苗等多個領域,「醫療保險」更是他們瞄準的標的。

台灣生技醫療產業的下一步?金仁寶許勝雄提出4點建議

「在很快的未來,台灣醫療生技很有機會成為護國神山的產業,來造福國人。」許勝雄表示,台灣從早期的原料藥製程,到現在的治療器械與醫療器材開發、基因檢測、智慧醫療技術等,都已經有很大的突破,這股潛在的商機相當可觀,「我們從2021年生技產業白皮書可以看到,生醫產業規模已經從(新台幣)6,000億元成長至9,000多億元,是2012年的1.5倍。」

就台灣生技醫療產業的下一步發展,許勝雄提出4點建議:

  1. 由於生技醫療產業是不斷創新的商業化過程,同時伴隨相當大的投資風險,因此相關法規之訂定應該更加完善、與時俱進,才可能擴大產業發展的空間。

  2. 積極結合產、官、學院的資源,依此打造完整的生態供應鏈,「其實我們可以參考矽谷的政策,或是國內有很多科研成功技轉的經驗,都可以讓我們的生技產業降低研發成本;另外像是電子業的朋友,廣達、微創、仁寶、鴻海,無論是增進在生技領域的應用,或是投入資金,我想都是值得鼓勵的。」

  3. 透過人才培育來促進產業發展。

  4. 基於內需市場太小,應該多多促進國際交流的機會,來建立國外資本市場對我國生技產業的認識與投資。

「下半年,(各產業)慢慢配合國際市場的需求有所復甦,因此我認為,配合政府來加速投資,這時候應該會是我們發展生技產業的契機。」許勝雄最後說道。

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金仁寶董事長許勝雄。
圖/ 蔡仁譯攝影

富邦董座蔡明興,從金融投資角度剖析生醫產業趨勢

蔡明興開門見山,直指生醫產業創業的成功關鍵,不外乎是市場策略(包含產品須符合市場需求、產品的市場規模要夠大、產品生命週期要長)、技術的創新性與可行性、資金是否充足,以及人才。「因為台灣是高級人才密集的產業,所以經營決心、營運規劃是否可行、資源能不能有效的利用、風險管理是否恰當、技轉協商的能力等等,以及如何尋找策略夥伴等等都很重要,當然還有誠信與執行力。」

蔡明興指出,疫情肆虐,促成更多資金投入生醫領域。以2012年到2019年的變化來看,美國生醫創投規模複合年均成長率(CAGR)是16.84%;2019年到2021年的複合年均成長率則是62.83%,「(2022年以後)雖然隨著疫情趨緩,創投規模有所縮減,但相較2019年還是有30%的成長。」

從投資領域而言,「藥物開發」是主流投資領域,約占45.64%的投資額,至於醫療服務因為疫情影響於2021年占比增至36.48%,2022年下降為25.92%。其他部分,體外檢測占比15.28%、醫療器材占比13.16%。

「生技產業的發展機會,可說是越來越大,也受到重視。」蔡明興提出6點原因:

  1. 全球邁向高齡化社會,將帶來龐大的醫藥品與服務商機。

  2. 亞太生技市場的成長很強勁,有助於市場商機的爭取。

  3. 全球生物藥品市場快速成長,帶動委託開發製造(CDMO)的商機,另學名藥的市場成長則帶動共同開發的商機。

  4. 台灣分別與美國、日本成立雙邊合作專責推動單位,並將生技列為重點合作項目,同時亦簽訂生技合作相關協議,有助於國內生技產業之國際合作與市場開拓。

  5. 進入後期臨床試驗品項增多,有助於與跨國醫藥公司合作或授權的機會。

  6. 國內的新醫藥品研發成本較鄰近國家(如新加坡、日本、澳洲)低,有助於節省藥物開發支出。

他也指出台灣的優勢所在,除了擁有公開透明且與國際接軌的藥物審查法規,也有輔導機構,提供產品從研發到上市之法規諮詢服務。此外,生醫的研發能力非常厚實,「有26家醫學中心及124家臨床試驗醫院,有充沛的生技研發基礎人才,也有熟悉歐美市場運作的高階生技人才返台創業。我們也成立了台灣臨床試驗合作聯盟(TCTC),有足夠的能量從事新藥或醫材器材臨床試驗。」

綜觀生技市場的投資趨勢,蔡明興提出再生醫療、數位醫療、精準醫療等領域是當前熱門標的:「以再生醫療為例,2020年,全球再生醫療的募資金額高達199億美元,可見非常受到投資人青睞。」

蔡明興最後也分享,自2004年以來,富邦集團在生技產業的總投資案件數是37件,金控創投總投入金額約新台幣37.56億元,內部報酬率有27%,另富邦人壽投資約123.26億元。「生技產業的成長潛力遠大於金融業。我們很積極從事投資,而且生技產業很有意義,這是濟世救人的產業。」

蔡明興
富邦董事長蔡明興。
圖/ 富邦金控

責任編輯:錢玉紘

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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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