南山上市拖14年、生技虧損,尹崇堯能解開尹衍樑未竟大願?
南山上市拖14年、生技虧損,尹崇堯能解開尹衍樑未竟大願?

1.強人尹衍樑謝幕,後潤泰時代正式到來!新共主尹崇堯面對父親留下的難題,南山上市、生技夢⋯他如何解開?

2.金控2.0時代來臨,南山的金控之路卻越走越窄;父親投注半生心力的生技執念,則需要他在虧損與夢想間大抉擇。

潤泰集團總裁尹衍樑五月二十六日辭世。隨著這位一手打造潤泰帝國的企業家謝幕,由其子女尹崇恩、尹崇堯領軍的「後潤泰時代」正式來臨。

尹衍樑享壽76歲
尹衍樑享壽76歲
圖/ ChatGPT生成

潤泰的事業有多龐大?從過去的大潤發,到如今南港、松山車站裡的CITYLINK,潤泰的事業版圖橫跨零售、營建與金融。旗下南山人壽更涵蓋集團逾九成資產規模,擁有六百六十萬名保戶,相當於台灣每四個人,就有一人是南山保戶。

而今,這個深深嵌入台灣人日常生活的商業帝國,正式走入接班時刻。

尹衍樑育有一子一女。長女尹崇恩曾任職業會計師,目前擔任多家集團子公司董事。

四十三歲的獨子尹崇堯,很早便被安排進入南山人壽歷練。二○二二年,他接任南山人壽董事長,站上第一線,成為這家資產規模高達五兆六千億元、全台第三大壽險公司的掌舵者。

簡單來說,他的性格,可以讓他耐心應對南山的系統難題,但一體兩面,尹衍樑留下的生技帝國挑戰,卻會顯得棘手。

跟尹衍樑的強人形象不同,尹崇堯待人溫和謙遜。他曾自稱是「南山小朋友」,與父親鮮明形象形成強烈對比。

尹崇堯
潤泰總裁尹衍樑獨子尹崇堯(圖)接手管理資產5.6兆元的南山人壽,面對父親留下的金融夢,接下來如何朝金控之路邁進,將是「後潤泰時代」最棘手的難題。
圖/ 商業周刊/楊文財攝影

南山上市夢出現轉機,邁向金控之路卻漸變窄

二○一一年,尹衍樑為入主南山人壽,前後投入約八百億元,並喊出兩年後上市的目標。

對尹衍樑而言,上市不只是時間表上的一個里程碑,更攸關這筆鉅額投資能否真正發揮價值。

一位熟悉壽險業的分析師表示,若南山無法上市,尹衍樑當年投入的八百億元,形同被鎖在公司裡的資產,難以透過市場變現。

「簡單說,就是不能向大眾籌資,」這名分析師強調,平常或許感受不明顯,但一旦遇到擴張、購併,或市場出現劇烈波動需要補強資本時,就會受到比較大的限制。

尹衍樑在世時,無論是推動與兆豐金、中信金整併,或嘗試獨立上市,都未能如願。

其中最受矚目的一役,是二○一六年透過鑒機公司劍指中信金股權,試圖挑戰辜家主導權。當時,兩大家族劍拔弩張,但最終仍未能撼動中信金經營權。

後來,南山在核心系統轉換過程中引發爭議;加上尹衍樑主政期間,南山與工會長年對立,影響主管機關對公司的信任。原本喊出的上市目標一再延宕,這條路走得比預期更為艱辛。

但,尹崇堯接手後,情況逐漸出現轉機。

他與父親的強勢性格截然不同,熟識他的人說,他待人謙和,家教非常好,即使與下屬意見相左,也少見疾言厲色,總是耐著性子講道理,花時間說服對方。

在他的帶領下,去年南山與工會簽訂勞資協議,在股東會上,更創下了潤泰入主南山十四年來,首度沒有工會在外面集結抗議的紀錄。

眼下,南山的上市難題雖已一道道解開。一位知情人士說,尹崇堯如今面臨的挑戰,已轉變為如何擴張銀行、證券等事業版圖,朝金控之路邁進。

這是因為,台灣金融業的競爭格局,已發生巨大變化。

去年,台灣一口氣出現兩樁重要的金融購併案,就連過去對購併態度相當保守的玉山金,也接連購併保德信投信與三商美邦人壽。

爭相發起購併,背後反映的正是金控二.○時代的來臨。無法成為金控,對南山而言,不只是少了一塊版圖,更關乎競爭力的天花板。

畢竟,若沒有自家銀行,保單的銷售通路終究得仰賴他人。像是國泰人壽背後有國泰世華銀行、富邦人壽有台北富邦銀行,客戶資料與服務流程都能在集團內整合運用,相較之下,這始終是南山缺少的一塊。

「只不過,現在市面上適合購併的標的,已經越來越少了,」一位知情人士說,他們一直在找機會,但不是找不到合適的對象,就是談不攏價碼。

過去,市場上曾多次傳出南山有意與玉山金、甚至國票金洽談購併,但最後都沒有下文。

當桌上的牌一張張減少、市場上合適標的日益稀缺,加上經營主導權的考量,南山想拚出金控版圖,可選的路也越來越窄,這勢必是尹崇堯的一大挑戰。

前者是系統性難題,另一道難題:生技投資,則需要大開大闔的決斷力。

潤泰集團
圖/ 商業周刊提供

生技執念該續該斷?虧損風險與夢想大抉擇

如果說,金融業是尹衍樑最想完成的夢,那麼生技業,則是他投注最深的執念。

多年來,尹衍樑在生技與新藥產業投入至少數百億元,布局浩鼎、中裕新藥、泰福等公司,持股多達一成到兩成以上。

只是,新藥研發向來是一場成功率極低的投資,這些公司持續虧損,原本的生技股王浩鼎,虧損更是不斷擴大,近兩年,它的稅後淨利虧損近乎翻倍,使得潤泰所持有的股票價值,從高點的二十二億元,跌到三億四千萬元。

父親留下的生技夢,究竟該不該繼續押注?

若尹崇堯繼續投入,意味著必須承擔漫長且充滿不確定性的研發風險;若選擇退場,則等於重新檢視父親投注半生心力的事業。

目前,潤泰在營建事業的經營相對穩定。近年來,建商寶佳集團頻頻在公開市場買股,介入多家上市櫃營建公司的經營,但潤泰透過緊密的交叉持股,目前仍不用擔心經營權與外敵之爭。

尹衍樑所面對的時代,是打天下的時代,他憑藉膽識與冒險精神,將一間紡織廠一步步擴張成橫跨營建、金融、零售與生技的商業帝國。

但到了尹崇堯手上,挑戰不再是攻城略地,而是如何解開多年累積的僵局。在新環境裡,找到解決老問題的新手段,也是另一種成功的傳承。

尹崇堯,或尹崇恩,未來為這些問題找到的新解題方式,正決定後潤泰時代的樣貌。

本文授權轉載自商業周刊

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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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