iPhone移回美國製造對蘋果最大的難題在哪裡?
iPhone移回美國製造對蘋果最大的難題在哪裡?

2016 年 11 月 8 日唐納‧川普(Donald Trump)跌破全球眼鏡當選了美國第 45 任總統。雖然他選前有許多驚人之語,但本來這是美國的家務事,而且選前預期其當選機率很低,許多人包含筆者在內對其言論並不是這麼在意,沒想到選舉後他即將變成地球上最有權力的人。他在選前的許多言論也迫使社會正視他的所有言行。

而對一般消費大眾,像是要去與墨西哥邊境之間築牆,除了墨西哥人之外的其他國家人民大概沒什麼人會在意,但是他許多反自由貿易,築起貿易壁壘的舉動,卻會影響全球經濟,尤其是他選前要求把 iPhone 的製造移回美國,特別與全球消費者有關,因為這牽涉到未來 iPhone 的成本與定價,而川普本人也曾抱怨台灣、中國等國家搶走了美國人的就業機會,是否真是如此?

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蘋果對 iPhone 定位

在討論 iPhone 是否可移回美國製造之前,得先探討 iPhone 本身在市場定位。iPhone 基本上可算是手機界的豪華品牌,當然其市場定位並非如 Vertu 一樣走的是金字塔頂端的頂級奢華產品,但以其市場定位及策略,從已故賈伯斯過去想法延續的公司策略,最典型案例的就是挖角 Burberry 執行長 Angela Ahrendts 出任 Apple Store 資深副總裁為例,蘋果絕對是以時尚甚至接近精品化做為其產品設計的目標。

除此之外,如果大家有注意到蘋果產品的包裝,從外觀紙盒就知道其質感絕非一般產品。根據日經設計介紹,歷代包裝 iPhone 的紙盒不會因為其厚重且體積大而有任何鈍化的現象,而保持俐落剪裁來呈現其高質感(Apple Watch 包裝紙盒也如此),在日本販售的寶格麗(BVLGARI)單顆巧克力即採這種方式包裝。

iPhone 是蘋果實踐這個市場策略最成功的產品。根據統計,iPhone 囊括了至少超過 9 成以上的全球手機獲利(甚至有統計超過 100%,如果納入很多競爭對手虧損考量的話),而對一個強調時尚的類精品產品,專注成本的低價絕非是首要目的,故 iPhone 實機上的製造地並非如其他產品只寫 Made in XXX 如此簡單,而是強調 Designed by Apple in California, Assembled in China.(由位於加州的蘋果設計,在中國組裝)。顯而蘋果特別要消費者知道,iPhone 不只是由在美國、而且還是加州的團隊所設計,只是在中國最終組裝,實際上 iPhone 產品還是創造在美國很多研發、行銷的工作機會。

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零組件來源偏重亞洲

如果組裝回到美國,那對目前供應鏈而言會有什麼影響?目前 iPhone 零組件供應商雖然來自全球不同公司。以 iPhone 7 為例,AP 由蘋果自行設計、Modem 由 Qualcomm / Intel 提供、DRAM 由 Samsung / Micron 負責、NAND 由 Samsung / Toshiba 供應、Wi-Fi 為 Broadcom、鏡頭模組內的 CIS 由 Sony 供應、鏡頭由大立光提供。雖然理論上為分布全球提供,但事實上即使是歐美公司所供應的零組件,實際上也在台灣的台積電製造,包括 Qualcomm 9×45 / Intel 736 modem(28nm)、Braodcom(28nm)Wi-Fi chip,甚至蘋果本身的 A10(16nm)處理器(這也是台積電近年來股價表現出色的主因)。

雖然在關鍵 IC 部分,台灣公司並沒有直接打入 iPhone 的供應鏈,但是在 IC 後段的封裝、系統軟板與鏡頭的部分都有台灣廠商切入。由於對於消費者對個人行動裝置(包含手機與穿戴裝置)越來越要求輕薄,系統級封裝(Silicon In Package / SIP)越來越普遍,也包含台積電應客戶所需提出 INFO,客戶常常透過 Known Good Die(KGD)直接送至客戶指定的封裝廠,而全球前三大封裝廠也都位於亞洲,亞洲做為目前關鍵 IC 供應鏈的地位由此可知。

除了上述歐美公司以外,日韓由於擁有出色的半導體工業,在 DRAM 由 Samsung / Hynix / Micron 3 家獨霸。Smasung / Hynix 工廠位於亞洲故不待言,其中唯一 DRAM 供應商的美光其實其來源也大部分來自之前美光購併爾必達的日本廣島廠(爾必達擁有手機所需要的 LPDDR 技術)。而在 iPhone 內所使用 NAND 也來自 Samsung 與 Toshiba。

日本廠商除了最大宗的面板由 JDI 提供外,亦參與在 iPhone 內的許多被動元件供應,包含 Murata、TDK。而在 iPhone 內的大型物件如機殼、電池等都在中國製造。 故如以零組件製造計算,亞洲幾乎佔了 iPhone 產地的 95% 以上。

組裝移地將墊高成本

現代資通訊技術日新月異,技術也越來越複雜,零組件供應商提供的支援也越來越多。在 iPhone 開發期,常常有需要供應商的 FAE 需要去解決各種疑難雜症。量產後也有 RMA 的需要。iPhone 以高品質標準生產,對供應商的要求相當嚴苛(這也是 iPhone 可靠度相當高的原因)。

按照蘋果自己的看法,他們對品質的要求至少接近車規,所以導致相當大的技術支援需求,以目前製造商群聚於亞洲的現況,減輕了供應商不少負擔,但如果製造地移回美國,雖然這減少了 iPhone 開發工程師需要從美國飛到亞洲的旅費,卻增加了更多供應商需要的花費與時間。

目前手機在強調功能越來越多下,卻越注重輕薄。這表示組裝的複雜度將每次遇到更大的挑戰。這麼輕薄的體積下,手機製造工廠較難像汽車廠一樣可以大部分都使用機器人工作。即使某些像 Reflow 的工作可以透過機器完成,仍需人工(技術員)檢驗,不可能完全不需人力的介入。

而從 Sony 手機引領的防水功能以來,目前幾乎所有旗艦手機幾乎都擁有防水功能,iPhone 7 也首次納入 IP67 標準,而通常手機的防水功能都透過防水膠人工黏貼完成,面對越來越輕薄、越來越細緻的手機,機器人目前很難完全在手機組裝取代人工,而這對高工資的美國而言,將會是更大的挑戰。

組裝人力成本是難題

而蘋果所採取的時尚策略,如上所述特別重視使用者,為了讓 iPhone 粉絲們可以有最快、最好的開箱體驗,在工廠組裝封裝後,就會送到終端消費者手上後才會被打開。這讓組裝的工作特別重視手工的清潔與包裝。而每次新機發表,如今年(2016 年)發表的經典曜石黑之 iPhone 7,為了因應果粉們可以盡快拿到新機,每年 7 月開始所需的人力又會較上半年大幅增加;而手機組裝如果回到美國,美國是否有足夠的場地與彈性的人力資源(包含美國製造業工會的勢力)將會是非常大的挑戰。以富士康為例,其在中國深圳的工廠員工就超過 20 萬。

雖然組裝需要耗費大量的人工資源,但 iPhone 的組裝成本實際上只佔其總物料成本(BOM)非常低的比率,許多的拆解分析機構如 Techinsight、Fixit 等估計其組裝成本都不到 5 美元,雖然整個手機 BOM 幾乎都超過 200 美元以上(不含iPhone SE),而消費者所支付的價格更是超過 649 美元,其有效的執行如其他精品業(如 Burberry、LV 等)得到高毛利率由此可見。

故如果 iPhone 組裝業真的回到美國,如果蘋果要維持現行高毛利率,定價勢必往上再調 200 美元以上才行(想想其他精品在歐洲製造的訂價),而現實是最近兩年高階智慧型手機的成長率遠遠不如過去,也遠低於低階手機的成長率,這是因為歐美日市場智慧手機已經飽和,只剩換機潮可以期待,這也是蘋果為何要推出 iPhone 5c 或是 iPhone SE 來搶佔中階手機市場的原因。

可思考另創高階副牌

由上所述,如果以現在 iPhone 的市場定位和行銷策略,把最終組裝移回美國非常不明智,不管有沒有調高定價,最終都會傷害蘋果股東利益。而經濟發展最重要優先是產業升級,而非走回頭路為了尋求量的提升而不顧經營品質。在資通訊領域當其他同業紛紛進入人工智慧、深度學習,甚至以物聯網做異業整合,如發展金融科技(Fintech)等,或者繼續耕耘軟硬整合,結合更多內容服務來因應 Google 與 Facebook 的競爭,蘋果應該持續往此方向前進才是股東所樂見。

雖然筆者並不主張把目前 iPhone 組裝移回美國,但這是以目前 iPhone 所著墨的市場定位策略而言,如果蘋果真的要有美國製造的 iPhone 來回應新總統的期待,筆者倒會建議蘋果不妨另立新的 iPhone 品牌,仿照 Vertu 推出更高階、頂級奢華的新 Apple Phone(當然需要另立新 Logo 與新的品名),例如 Armani 旗下有眾多不同次品牌,主打不同的市場定位,此頂級奢華的新品牌 Phone 所標榜的美國製造,將會如 Vertu 宣稱的 Made in UK 一樣變成是此產品的助力而非阻力。

本文授權轉載自:TechNews

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漸強實驗室推「AI-First Communication Cloud」戰略,三大 AI 平台完整佈局、終結數據孤島
漸強實驗室推「AI-First Communication Cloud」戰略,三大 AI 平台完整佈局、終結數據孤島

一個殘酷的現實是:MIT 研究報告顯示,全球高達 95% 的生成式 AI 專案無法創造實際商業價值。問題出在哪裡?不是技術不足,是多數企業僅將 AI 視為「工具」,而非「戰略」,結果往往購買了許多應用卻難以串聯,數據彼此割裂,遂形成新的「數位路障」。

台灣市場也有相同矛盾。《2025 台灣 AI+MarTech 白皮書》指出,近五年軟體工具數量暴增 264%,但企業卻普遍面臨「工具越多、整合越難」的困境。對此,漸強實驗室於 9 月 16 日正式發布「AI-First Communication Cloud」戰略藍圖,提出一站式平台,將行銷、銷售與客服的資料流整合,縮短企業從洞察到行動的距離,實踐「重塑商業溝通」的使命。

為什麼必須 AI-First?

2025 漸強年度產品發表會除了展示產品之外,更同步舉辦了「漸強實驗室 x 企業領袖共創圓桌:以AI 重構企業成長引擎」。活動由《數位時代》創新長 James Huang 主持,邀請 Google Cloud 大中華區企業雲端技術副總經理 KJ WU、國泰健康管理顧問資深協理郭怡賢,分享全球 AI 趨勢與導入挑戰。現場超過 50 位 C-level 高層齊聚,包括屈臣氏、kkday、雅詩蘭黛、全國電子等領導品牌,共同聚焦 AI 對企業未來的影響,展現漸強在 AI 轉型議題上的產業影響力。

在這場活動中,漸強實驗室共同創辦人暨執行長薛覲曾在產品發佈會表示,AI 已成為國家、產業與企業的分水嶺,如:美國人均 GDP 已達 9 萬美元,但增速放緩至 1~3%,因此政府選擇 All-in AI,以重燃生產力引擎;另一方面,中國、印度、巴西等新興經濟體則將 AI 視為「彎道超車」的契機——AI 競爭,儼然成為國家實力再洗牌的契機。

回到企業層面,AI 不只加速工作流,也創造結構性的效率差異。薛覲表示,兩家同樣維持 20% YOY的公司,若其中一家具備 AI 能力,效率差距將被迅速放大。

漸強實驗室
圖/ 漸強實驗室

不過,更根本的挑戰是當 AI 接手重複任務後,員工時間如何被重新定義?如果 AI 僅僅讓回覆更即時、報表更漂亮,價值仍然淺薄;真正的關鍵是讓相同人力創造雙倍產出,或用一半資源達成既定目標。

因此,漸強實驗室提出「AI First、AI Driven、AI Built」的核心觀。對國家,AI 是戰略武器;對產業,是效率槓桿;對企業,則是生存門票。此刻若還選擇觀望 AI,代價恐怕是被淘汰,唯有主動擁抱 AI,才有機會獲得指數級成長。

漸強實驗室三大平台串聯,AI戰略再下一城

為了讓 AI 發揮戰略價值,漸強採取內外並進的策略。一方面重塑內部流程,包括目前約 90% 的程式碼透過 AI 協作完成,開發速度提升近五成;或透過導入 Google AgentSpace 將內部訓練效率提升 40%、業務提案時間縮短 80%。

同時,漸強也將AI經驗沉澱為產品,端出三大平台形成完整的 AI 生態。包括:

MAAC(企業專屬的行銷成長架構師),不再只是發送工具,而能在對的時間將對的內容送給對的人。如保健品牌 Vitabox 使用分眾功能,訊息點擊率提升六倍、廣告投資報酬率成長 3.7 倍;電商 Coupang 則將文案產出時間縮短 70%,團隊效率明顯提升。

CAAC(讓客服與銷售成為 Super Agents),則透過多角色 AI Agent 即時回覆,自動解決八成常見問題,以餐飲品牌為例,導入後對話處理量提升 233%,首次回覆時間縮短至原先的三分之一,成功優化客服團隊效率與工作量能。

DAAC(24 小時挖掘洞察、可自動行動的 AI 數據顧問),作為漸強實驗室的全新產品,定位為全自動 AI 數據分析平台,能將分散於行銷、客服、會員標籤的資訊整合,把以往3~5天的跨部門數據彙整加速到 3 分鐘內完成,並一鍵開啟執行建議,幫助企業立即把握機會、採取行動、解決問題。

漸強實驗室發布「AI-First Communication Cloud」戰略藍圖。為終結工具、數據
圖/ 漸強實驗室

漸強整合三大平台構成「AI All-in-one Solution」,形成一個不停轉動的生態系。從 MAAC 完整剖析全通路數據、一鍵觸發自動化行銷,到 CAAC 即時 360° 洞察顧客需求、一鍵啟動專屬對話,再到 DAAC 即時數據分析轉化為行動,一步步幫助企業決策不再依靠經驗直覺,而是由數據與 AI 驅動的最佳智慧。

AI 落地的最後一哩路

從產品戰略可見,漸強將 AI 的運作理解為一個不斷循環的系統:AI Agents 執行任務-結果沉澱為決策依據-經由大模型判斷方向-再驅動新一輪行動。唯有所有環節緊密相扣,AI 才能真正驅動價值;一旦斷裂,就會退化成孤立的單點工具。

因此在產品工具之後,漸強也提出 AI 顧問服務,將多年實戰經驗濃縮打磨,帶領品牌一步步界定痛點、快速試錯、人機分工、持續優化,協助品牌建立能長期演化的系統,讓技術在導入之後,還能持續成長。

薛覲比喻,漸強作為創新歷程就像是「蓋教堂」,目標使命始終如一,唯隨著時代演進,一次次聚焦解決某個挑戰,逐步將藍圖逐步堆疊實踐。走到 AI 時代的分水嶺,漸強不只給出解方,也盼能拋出更大的思考格局,帶動企業讓 AI 成為決策的核心,讓產品與顧問形成互補生態,陪伴企業從工具導入走向結構轉型;當多數企業仍在試水階段,那些率先建構 AI 驅動的組織,將更快抵達未來。

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