打破慣例!蘋果宣布將不再公布新iPhone首週銷售量數據
打破慣例!蘋果宣布將不再公布新iPhone首週銷售量數據
2016.09.09 | 科技

看來蘋果發布會結束後,分析師們給出的預測也許會一語成讖。因為連蘋果公司自己也打破了一個重要的傳統慣例:不再公開新款iPhone發布後的首周銷量數據。

非商業用 Apple TonyV3112 Shutterstock1.com
圖/ ShutterStock

這家全球最知名的智慧手機製造商在此之前通常會在新品正式發售後的首周週末與公眾分享自己的手機預購量。但本週四,蘋果公司卻在一次聲明中表示自己將不再公佈這一數字,其給出的解釋有點意味深長:

「現在已經到了在第一個iPhone訂單到來之前我們也能大體估算銷量的時候了。我們都知道iPhone7將會銷售一空。」

很顯然,蘋果決定隱瞞這個對於投資者,甚至是消費者來說十分重要的數據。從投資者角度來看,首週銷量是其判斷新iPhone是否能夠取得市場成功的關鍵性指標;從消費者角度來說,這個數據更像是一種風向,心理上引發的「從眾效應」會讓他們改變自己的購買意向。顯然,蘋果的這個舉動已經向我們說明了一些事實。

蘋果曾經強調,「初始銷量將完全由供應量決定,而非需求量」。因此,這個認知讓公司認為我們平時看重的「首週iPhone銷量」對投資者及客戶來說不再是一個具有代表性的衡量指標。據CNBC報導,iPhone7與iPhone7 Plus將在本週五就開始接受預訂,而蘋果與零售商店們將於9月16日開始正式發售新品。

iPhone7銷量「前途未卜」,公司並非首次隱藏數據

在發布會之前,為了避免假期銷量的同比下降,這家全球最具價值的科技公司將賭注都押在了自己的全新系列產品上面,包括那款價值159美元的藍牙耳機AirPods以及369美元的防水版Apple Watch2。

我們都已經知道,週四凌晨公開的新iPhone在設計上採用了立體揚聲器、可以光學變焦的新鏡頭(Plus有雙鏡頭)以及更加高效的處理器;在遊戲成像效果、續航能力等方面也有顯著提升。此外,你還有「高級黑」這個新顏色可以選擇。不過分析師們表示這些都不是提升用戶購買慾望的主要原因,並紛紛調低了iPhone7的銷售預期。

其實,這已經是蘋果近年來第二次在產品銷量數據方面作出戰略轉變。早在2014年Apple Watch首次發布後,公司就聲稱因某些競爭性因素自己不會公開該設備的一些銷售數據。

比如在蘋果財報中,Watch的銷量被歸類到「其他硬體」(囊括了耳機、音樂播放器、機上盒)中,而「銷量如何」以及「到底是成長還是下滑」,外界根本無法看出。

然而,雖然蘋果不會公佈iPhone首周銷量,但目前沒有任何跡象表明公司未來不會將iPhone銷量寫進自己的季度財報裡。蘋果公司在該聲明中也表示,自己不會修改此前對截止9月份蘋果新品銷售額的預測數據。

公司曾在今年7月26日的第三財季收益報告中預測,第四季營收將從455億增至475億美元。此外報告中也顯示,蘋果2015年第四財季iPhone總銷量超過4800萬支,銷售額高達515億美元。但今年能否力壓去年,就要取決於iPhone7的銷售情況了。

本文授權轉載自:36 氪

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AI 同事愈來愈多怎麼管?Going Cloud 用「多代理系統」,助企業打造最強營運大腦
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ChatGPT、Gemini、Claude 等 AI 通用工具問世後,「AI」無疑成了現今全球最熱門的關鍵字。儘管許多企業已經開始導入相關應用,多數卻仍停留在文書輔助、單一聊天機器人(Chatbot)運用等單點階段。但隨著商業環境快速變化、缺工日益嚴峻,企業需要的不再只是一個會回答問題的對話框,而是具備「自主決策與行動執行」能力的「代理式 AI」(Agentic AI)。

Going Cloud 和 IDC 合作發布的《多代理系統崛起 打造敏捷韌性企業》報告便指出,如今「AI First」時代來臨,企業的 AI 應用正從輔助性質走向自主營運,有 80% 的企業期望藉此提升生產力,70% 的企業希望能更輕鬆處理複雜任務,還有 66% 的企業期望透過多模型來提升整體效能。

代理式 AI 愈來愈多,必須納入組織管理

但究竟什麼是「代理式 AI」?

「過去人們使用生成式 AI 時,需要一步步下達明確指令,但現在使用者只要賦予代理式 AI(Agentic AI)明確目標,它就能自己理解前因後果、進行推演,甚至能去呼叫 API 完成任務。」Going Cloud 總經理黃柏淞點出差異。
而當企業內部的代理式 AI 日益增加,比方說,人資部門有專屬 AI、業務部門有報價 AI、法務部門有合約審閱 AI,跨部門協作的複雜度也隨之飆升,「如果你是管理者,你就會意識到,必須把 AI 當成一個人,納入組織裡來管理。」黃柏淞強調,能統籌、指揮多個 AI 代理協作的「多代理系統」(Multi-Agent System, MAS),正是為了解決這個痛點而生。

簡單來說,MAS 就像虛擬的企業總部,負責協調、治理負責不同任務的 AI 代理、工具和功能模組。在讓 AI 自主決策的同時,各個 AI 代理間也能共享資訊、協調分工。MAS 還具備極佳的擴展性和分散性,企業可以依照業務需求,隨時新增、更改 AI 代理,能大幅提升營運韌性。

雖然企業普遍意識到,代理式 AI 已經蔚為風潮,但實際部署時,仍面臨諸多挑戰。《多代理系統崛起 打造敏捷韌性企業》報告便顯示,資安疑慮、預算限制、缺乏 IT 支援分別是企業最擔憂的三大問題,「企業最擔心串聯多個 AI 代理時,要是權限沒控管好,很容易有機敏資料外洩的風險。」黃柏淞提到,在此情形下,Going Cloud 推出了以「分層式多代理架構」為核心的解決方案。系統會由一個「主管代理」(Supervisor Agent)作為主要決策層,底層則串聯了各個負責單一任務的「任務代理」(Task Agents)。

以 Going Cloud 服務的大型金融企業為例,假設一位 VIP 客戶登入銀行 APP,詢問 AI 客服:「我想申請房貸,請問現在利率多少?另外,請幫我評估把我目前的科技股基金贖回當作頭期款適不適合?」如果是傳統的聊天機器人,可能會因為問題太複雜直接轉接人工客服。但在 Going Cloud 的分層式 MAS 架構裡,「主管代理」接收到任務後,會先拆解再指派負責「房貸利率」的「任務代理」,去後台抓取客戶的信用評分和最新房貸專案。同時,這位虛擬主管還會指派「理財分析」的「任務代理」,去檢視客戶最近科技股基金的績效並預測市場。最後,再由「主管代理」統整資訊,一併給出一份完整且客製的財務建議,「分層式 MAS 能確保整個過程的指令被清楚傳遞,而且因為權限分層管理,房貸 Agent 不會碰到不該碰的理財資料,符合金融業的風險控管與合規要求。」黃柏淞說。

目前 Going Cloud 已經協助知名金融機構導入 MAS 架構。以實際成效來看,多代理客服平台能降低 50% 以上的人工客服工作負擔,並讓回覆使用者問題的平均時間減少 60% 以上;FAQ 知識導向與 API 資料調用的正確率,在調用得當的情況下,也都達到9成以上的成功率。黃柏淞指出,金融、製造、顧問等有複雜跨部門協作需求的大型企業,都是亟需採用代理式 AI 的產業。

#0 AI同事愈來愈多怎麼管?Going Cloud用「多代理系統」,助企業打造最強營運大腦
提到目前與台灣領先金融集團的合作進程,黃柏淞表示因為金融機構的特殊性,需要縝密的全方位服務,從前期討論到技術導入,大約需要半年到九個月的時間。
圖/ 數位時代

懂雲也懂企業痛點,助員工無痛升級「AI 小組長」

但為什麼 Going Cloud 能為企業打造出如此高效的代理式 AI 底層架構?一方面,Going Cloud 先前服務過亞洲最大 AI 多媒體科技集團科科科技(KKCompany Technologies),奠定具備理解和服務大型企業的經驗,且自 2022 年創立起,就鎖定服務架構最複雜的大型企業市場。同時,Going Cloud 是全台首家榮獲 AWS 生成式 AI 服務能力認證及 ISO27001、ISO27701 雙重國際驗證的雲端產業專家,此成就彰顯 Going Cloud 在堅實的資訊安全基礎上,深化了對個人資料保護的承諾,為客戶提供符合國際標準的資料保障,強化雲端服務領導地位。另外,Going Cloud 還能為企業量身打造底層 AI 平台,提供 AI 策略方針定調、雲端架構設計、Agent 任務規劃、效能優化等一站式服務。

對於準備跨入「AI 商用階段」的企業,黃柏淞建議,釐清應用場景,比追求最新技術更重要,「唯有清晰定義痛點,才能讓強大的 MAS 平台真正落地。」
他特別提到,導入 MAS 系統不只是 IT 部門的責任,其實更像企業的升級轉型,「未來的知識工作者,不能只是單純『接球就打』,每個人都將成為『小組長』或『專案經理』。」例如員工不必再親自打開 excel 敲公式、解讀報表,應該要學著指派手下的「數位同事」去執行。員工的核心價值,將從過去繁瑣、重複性任務的執行,轉移到前期的目標定義、流程規劃,以及後期的決策判斷和審核把關。

AI 技術飛速推進,企業間的競爭已從「要不要用 AI?」,升級成「如何管理與協作多個 AI?」。透過建構靈活、安全且具高擴展性的多代理系統,企業不僅能解放員工的生產力,更能在瞬息萬變的市場中,打造敏捷、韌性兼具的營運大腦。

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