全球最大電信商中國移動，為何遲遲無法和蘋果結親家、賣iPhone？|數位時代 BusinessNext

iPhone全球賣翻天，但是為何擁有全球最多用戶的電信商中國移動卻一直未能取得銷售合約？2007年6月蘋果iPhone上市，同年11月中國移動就前往蘋果總部洽談合作可能，四年的時間過去了，中國移動只能眼見競爭對手聯通和中國電信陸續取得銷售合約，自己卻仍是兩手空空，遲遲未能合作的原因就是誰都不願意放低姿態。

中國移動董事長王建宙曾在2007年11月的GSMA行動通訊亞洲大會上表示，兩家公司收入分配意見不一（中國移動不願意分拆20～30%的費用給蘋果），並未達成協定，之後兩家談判也進入停滯階段。

2008年6月，雙方合作出現轉機，據傳是蘋果讓步，不再堅持收入分成模式，不過取代的方式是要求中國移動支付每支iPhone費用600美元，還要提供消費者補貼方案，這樣的合作方式對中國移動來說前所未有，因此再次遭到拒絕，2008年10月，王建宙對外表示，iPhone並非中國移動唯一選擇，其實這句話背後的涵義正是：沒有蘋果，我還有Google可以靠！2007年底中國移動加入Android陣營，Google手機T-Mobile G1在2008年9月上市，當時被看好能夠與iPhone相抗衡。

2009年1月，中國3G牌照發放，此政策也將中國移動推入困境；同年3月，中國聯通董事長常小兵帶著談判團隊前往美國，8月中國聯通和蘋果宣佈iPhone銷售合約，還簽訂獨家經銷協議，中國聯通成為蘋果在中國的唯一授權銷售的電信商。

2009年8月，中國移動效法蘋果App Store推出應用程式商店，另外也未放棄和蘋果的合作可能，2010年3月王建宙表示還在和蘋果談判，希望能將中國自主研發的TD-SCDMA引入iPhone手機之中，只不過蘋果擔心TD網路是否可能造成iPhone用戶體驗不佳。2011年1月，王建宙表示，中國移動希望蘋果在新一代iPhone開發可支援TD-SCDMA，蘋果表態相當為難，因為要開發的專案太多，兩家公司為此繼續談判。

iPhone真的會對電信商造成很大的影響嗎？讓我們一起來看國外的案例，美國T-Mobile是唯一未取得iPhone銷售合約的電信業者，藉由推廣Android手機，並且對iPhone用戶提供專卡和套餐等服務，吸引大約100萬iPhone用戶寧願捨棄3G上網功能也要留在T-Mobile，但T-Mobile還是不得不面對用戶人數成長緩慢，以及用戶為了iPhone 4S跳槽的事實。

回到中國市場，中國聯通引入iPhone之後，利潤表現一直不好，2010年營收1,713億元，成長11.3%，但是淨利潤卻只有38.5億元，下降59.7%，更是打破歷史新低紀錄，外界認為原因出在對iPhone補償太多。

2011年前三季，中國聯通營收206.34億元，成長20.6%，3G手機補貼成本41.56億元，卻也比去年同期增加了28.9億元。表面上來看，中國聯通或許虧損，但是事實上卻建立在3G領域的品牌形象，帶動1,000～1,500元人民幣價位的智慧型手機銷售，另外開發蘇寧、國美等通路，當然還包括了搶來許多中國移動的用戶。

蘋果和中國聯通一直都並未對外透露iPhone用戶量，但是中國移動卻從2011年5月開始高調公佈數據，2011年10月的中國移動iPhone用戶已達1,000萬人，一切都要歸功於蘋果專賣門市，雖然中國移動不賣iPhone手機，卻在許多廣告上大打iPhone手機方案；各地的子公司也互相角力，只要有iPhone手機，就可以搭配優惠方案，都是為了要搶iPhone用戶。只是，這1,000萬名中國移動用戶雖然持有iPhone，卻只能使用2G通話，上網也得靠WiFi，還是不如3G上網來得方便，因此中國移動要如何保留用戶也是一大難題。

中國移動仍未放棄任何合作可能，2011年6月，當時還是蘋果營運長的庫克造訪了中國移動，市場旋即傳聞中國移動9月就會開始賣iPhone手機了，只是並未如外界預期，王建宙兩個月後對外表示，中國移動和蘋果的合作協議還沒有時間表。

出自網易科技

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。」

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。