Success-Case

當量子演算法遇上 GIGABYTE AI TOP 100

台灣生技研發算力正式解鎖

GIGABYTE AI TOP 100 Product Deployed

  • GPU: NVIDIA RTX 5090
  • OS: Windows Native
  • Deployment: On-Premise / Air-Gapped
  • Dev Stack: Python / VS Code

    • 搭載 NVIDIA RTX 5090，支援 Windows 原生 Python/VS Code 開發環境。提供地端量子演算法推論、GAN皮膚影像模型訓練與多層次影像分析所需的完整算力，無需雲端即可獨立運行完整AI研發流程。

關鍵成效數字

  • AI TOP 100 + RTX 5090

    37hrs

    完成原需一年以上的量子級運算任務

    Quantum-scale compute: 1 year → 37 hours

  • AI TOP 100 + RTX 5090

    10min

    篩選數十萬候選藥物分子

    High-throughput screening of 100K+ drug candidates

  • AI TOP 100 + RTX 5090

    Zero

    雲端依賴，完全物理隔離部署

    Cloud dependency — fully air-gapped on-premise




挑戰：算力天花板與資安兩難 · The Challenge

圓安生技的 DFT 量子演算法需要跑的迭代量極為龐大，傳統 CPU 伺服器動輒耗費一年以上才能完成一輪運算，研發進度長期卡在算力瓶頸。而更難解的困境是：他們已發表於 Nature Scientific Reports 的原創演算法，以及客戶委託的生技配方，都是絕對不能上雲的資產——任何 SaaS 或公有雲方案，從一開始就不在選項之內。

  • 運算量超出傳統伺服器極限

    Compute Demands Exceed CPU Limits

    量子演算法複雜度遠超一般工作站，過去仰賴 NCHC，研發排程受制於外部資源。

  • 雲端部署不可行

    Cloud Deployment Is Not an Option

    核心演算法與客戶配方屬高敏感 IP，法規與商業需求雙重要求物理隔離。

  • 高部署門檻排除中小企業

    High Deployment Barrier Excludes SMEs

    傳統 AI 伺服器依賴 Linux 環境，中小型生技企業難以自行維運。

  • IRB 臨床試驗成本高昂

    IRB Clinical Trial Costs Are Prohibitive

    單一品項人體試驗成本達 400 至 500 萬台幣，PIF 法規強制上路前亟需替代方案。




解決方案：AI TOP 100 打破每一道牆 · The Solution

GIGABYTE AI TOP 100 搭載 NVIDIA RTX 5090，在 Windows 原生環境下直接支援研究團隊慣用的 Python/VS Code 開發流程。研究人員不需要架設複雜的伺服器環境，不需要等待外部資源，打開 AI TOP 100 就能開始跑模型。完全地端、完全自主——對許多中小型生技企業來說，這正是他們一直在等待的那種工具。

算力的差距，在實際數字面前最為清晰。傳統 CPU 伺服器跑 100 次迭代的 DFT 量子演算法，需要超過一年才能完成；而在 AI TOP 100 搭載的 RTX 5090 上，規模整整擴大十倍、達到 1000 次迭代的運算任務，只需要 37 個小時。不是同樣的事快了幾倍——而是更難的事，反而用了幾百分之一的時間。當一輪驗證從「等一年」變成「等一個週末」，研發的節奏與可能性都被徹底重寫。過去因為算力太貴、等不起而擱置的研究方向，現在都有機會重新啟動討論與提案。
傳統 CPU 伺服器

1年以上

完成量子演算法運算

AI TOP 100 + RTX 5090

37小時

完成相同運算任務

＊不是同樣的事快了幾倍——而是更難的事，反而用了幾百分之一的時間。

在圓安生技的研發流程中，AI TOP 100 扮演著兩個重要的角色。在實驗室開始開發前，AI 先做「初篩」——對數十萬個候選配方或分子結構快速評分排序，把不具潛力的選項早早排除，讓研發資源集中在最值得投入的地方。當方向確認後，AI 再扮演「配方優化」的角色，模擬不同成分組合在人體皮膚上的表現，持續縮小最優解的範圍。兩個角色的協作結果，是更少的實體試驗、更短的開發週期，以及更有信心的配方決策。

在保養品研發這條路上，圓安生技面對的是一個真實的市場困境。2026 年 7 月 PIF 法規上路後，每一款功效保養品都需要有完整的科學佐證，而傳統人體臨床試驗（IRB）單一品項的費用動輒 400 至 500 萬台幣——對許多中小型品牌而言，這幾乎是一道讓他們無法越過的門檻。AI TOP 100 在這裡扮演了一個真正有意義的角色：透過 AI 模擬與皮膚影像分析，品牌商得以在合規的框架下，以過去難以想像的成本建立功效驗證報告。這不僅是節省成本，而是使用科學佐證來取代IRB這件事，第一次真正對中小型生技企業開放。而AI TOP 100 承載了這套模型從資料前處理到訓練再到影像比對的完整流程，訓練資料涵蓋 50 萬筆 18 至 65 歲皮膚影像。
▲ AI TOP 100 上訓練完成的皮膚影像矩陣，涵蓋18至65歲亞洲男女膚況預測



AI TOP 100 實測：GAN 模型訓練歷程 · GAN Training Progression

皮膚影像模型的訓練，是一段需要時間與算力共同堅持的過程，在 AI TOP 100 上走過了四個關鍵步驟：

一、大數據視覺化：將 50 萬筆橫跨 18 至 65 歲的亞洲男女皮膚影像進行結構化整理，建立各年齡層膚況的基準全貌。

二、模型訓練：AI 透過反覆「閱讀」這批真實皮膚樣本，在每一輪迭代中修正自己的判讀標準，逐漸學會辨識不同年齡、不同膚況之間的細微差異。

三、建立預測標準：訓練收斂後，模型能夠根據輸入的皮膚影像，預測受測者使用特定配方後可達到的膚況改善幅度，形成可供品牌商引用的功效評估基準。

四、比對與模擬：以此標準對使用前後的皮膚影像進行多層次比對，量化驗證配方的實際功效。

AI TOP 100 在整個訓練歷程中展現了它的價值：Epoch 3 時，模型輸出仍是一片模糊的輪廓；到了 Epoch 100，皮膚的紋理與層次開始浮現；當模型完成 Epoch 1000 的深度迭代後，生成影像已能高度還原真實皮膚的細節，達到可用於功效評估的精準度。

（*Epoch，即訓練輪次，指模型將全批訓練資料完整學習一遍的過程。Epoch 數字愈大，代表模型經歷的學習輪次愈多，判讀精準度也隨之提升。） 



AI TOP 100 實測：多層次影像分析 · Multi-Layer Image Analysis

完成模型訓練後，AI TOP 100 進一步承載了多層次的影像比對分析，將 AI 的判讀結果轉化為品牌商可以實際引用的功效數據。系統能夠精確偵測兩組皮膚影像之間的差異——不只是肉眼可見的紋理變化，更包含亮度分布、細胞排列的對齊程度等細節，並自動標定差異最顯著的皮膚區域，讓配方功效的比對有了客觀的量化依據。

系統同時具備影像對位校正能力，自動確保每次比較都是在皮膚的同一個位置上進行，排除因拍攝偏差造成的誤判（特徵點對位：151 個候選點中篩選出 12 個高可信度配對）。更進一步，透過深度學習模型對皮膚影像進行語意層面的相似度分析，捕捉傳統像素比對無法察覺的膚況變化，相似度達 0.7688（VGG16 深度特徵比對）。所有運算與分析，全程在 AI TOP 100 上本地執行，核心數據從未離開圓安生技的研究室。



AI TOP Utility — 硬體之外的智慧眼 · Software Platform

硬體算力之外，GIGABYTE AI TOP Utility 是讓整個研發流程更從容的那一層。圓安生技的技術團隊說，他們最喜歡的一件事，是 Dashboard 的即時狀態顯示——不需要開終端機、不需要敲指令，一眼就能看到 GPU 跑了多少、記憶體還剩多少、任務進行到哪裡。這正是 AI TOP Utility 所強調的——讓研究人員專注在研究，而不是工具本身。

  • 即時 Dashboard 監控

    Real-Time Hardware Dashboard

    GPU／CPU 負載、記憶體用量、SSD 狀態一覽無遺，GAN 訓練與藥物篩選任務進行中隨時掌握算力消耗，不需進入命令列。

  • In-app 模型驗證

    In-app Model Validation

    訓練完成後在 Utility 內即時驗證模型表現，快速迭代優化，無需額外部署測試環境。

  • Dataset 建立與管理

    Dataset Creating Tool

    建立與管理自定義訓練資料集，搭配優化工具提升皮膚影像模型精度，直接在 Windows 環境內完成。

  • Windows WSL 無縫整合

    Windows Subsystem for Linux

    透過 WSL 在 Windows 上直接執行 AI TOP Utility，研究人員零學習成本上手，No Extra Effort。



「技嘉 AI TOP 100 讓我們不再需要排隊等國家運算中心，也不需要擔心核心配方外洩。一台類工作站，就解決了我們過去認為需要整個伺服器機房才能搞定的問題。」 


— 圓安生技 技術團隊 / Yuan An Biotech, Technology Team




AI TOP 100 帶來的關鍵成果 · Key Outcomes

  • 算力

    一年壓縮為 37 小時

    Compute: 1 year → 37 hours

    RTX 5090 將量子演算法運算大幅壓縮，研發迭代速度直接提升。

  • 部署

    Linux → Windows，零 IT 門檻

    Deployment: Zero IT barrier

    Python／VS Code 原生支援，研究人員自行維運，無需專職 IT。

  • 資安

    物理隔離，IP 完整保護

    Security: Air-gapped IP protection

    演算法與配方資料從未離開本地設備，符合生技最高資安標準。

  • 合規

    取代 IRB 試驗，節省數百萬

    Compliance: Replaces IRB trials

    AI 功效驗證報告符合 PIF 規範，取代每項 400 至 500 萬的臨床試驗。




為什麼推薦 AI TOP 100 · Why Recommend AI TOP 100

圓安生技在訪談最後說了一句話，簡單卻有份量：「人人都值得擁有 AI。」這句話不是口號，而是一間在生技研發第一線打滾的企業，從自身經驗中淬鍊出的真實體悟。過去，精準的 AI 運算能力是大型藥廠與跨國集團的專屬工具，門檻之高讓多數中小型生技企業望而卻步。GIGABYTE AI TOP 100 改寫了這個現實——針對需要物理隔離、在地部署的研發場景，一台 AI TOP 100、一套 Utility 介面，就能讓中小型生技研發團隊以最精簡的方式，快速啟動 AI 研發流程。對圓安生技而言，選擇 AI TOP 100 不只是一個採購決定，更是一個宣示：台灣的中小型生技企業，同樣有資格站上全球精準醫療的舞台。

這樣的成果得以實現，也有賴技嘉授權經銷夥伴大世科（tsti）的全程支援。作為擁有深厚資通訊整合經驗的在地團隊，大世科從選型規劃、設備配置到部署上線，協助研發團隊排除技術焦慮，確保每一分算力都能精準對接實際需求，扮演圓安生技與 AI TOP 100 之間不可或缺的科技橋樑。

延伸閱讀 :  AI 肺部影像輔助診療應用

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