微信拒繳蘋果稅,神仙打架誰最傷?
微信拒繳蘋果稅,神仙打架誰最傷?

有在關心自媒體發展的人,不會錯過近期中國網路最大的新聞,微信因為公眾號文章付費打賞功能繞過蘋果支付系統,不符合蘋果的IAP(In-App Purchase)App內購買條款,近期跟蘋果協商不成後,微信憤而關閉公眾號文章的打賞功能。一些靠著微信公眾號賺錢的自媒體,頓時受到了神仙打架的影響而收入減少。

這場戰爭,背後隱含的是作為平台通路的收稅權之爭,大家都知道在商店上架要收上架費,對上架在App Store的虛擬商品App也同樣如此,蘋果的開發者審核指南3.1.1的App內購買規則明訂,App不得包含指引客戶使用非IAP機制進行購買的按鈕或外部鏈接,若要在iOS平台上架,並在裡面有購買行為,就必須留下「買路財」,一般來說是30%抽成。

ieo-1.png
圖/ Apple

騰訊作為手遊大廠,本來就是「蘋果稅」的繳稅大戶,因為手遊的主要收入來源之一,除了購買付費遊戲,就是來自遊戲App內購買的虛擬寶物或遊戲貨幣,這些購買行為就會需要經過IAP的支付流程。

這次微信公眾號的最主要爭點在於,究竟「文章打賞」這樣的行為,應不應該包含在App內購買的行為?

畢竟騰訊自己在微信裡,也沒有對公眾號文章打賞抽成,文章打賞的性質也不是訂閱、解鎖訪問權限等,純粹就是用戶自發性捐助給內容作者的獎勵,也由於微信的自媒體及用戶在使用習慣上並沒有抽成的概念,很多自媒體聽到打賞還要經過IAP抽成30%時,就覺得蘋果是強盜邏輯,大傷蘋果的形象。

微信的如意算盤

微信與蘋果協商不成,便決定直接關閉打賞功能,而不是對蘋果低頭轉成IAP支付模式,至少讓公眾號能收到70%的打賞,微信的產品經理就提到IAP的諸多缺點,同時還會有違反「二清」的問題。(至於什麼是二清可以看這篇

對中國用戶來說,蘋果支付的用戶體驗遠遠落後支付寶與微信支付,這也是為什麼蘋果要在打賞強制推行IAP造成的諸多反彈,多數中國網民是站在微信這方。

ieo-2.png
圖/ 微博

再者,微信與蘋果直接翻臉的另一大原因,是微信自身未來發展不希望被IAP框限住,中國對內容付費的趨勢在2016年崛起,2017年正是要衝刺的時刻,馬化騰自己就公開說,付費訂閱的微信公眾號正在內測,這些能讓App平台自己賺的錢,當然不會想跟蘋果分一杯羹,微信猛力推行「小程序」(App中的App)就已經是在打擦邊球,想要建立閉環生態圈自己賺,希望能繞過強勢的平台抽佣。

微信挾8億用戶與蘋果對著幹,就是諒你蘋果不敢下架微信的App,不然以蘋果對待其他中國區規模較小的違規App,早就直接雷厲風行下架(到2017年4月已經下架超過六萬個App),微信能打這麼久的擦邊球,無非就是有龐大用戶作為後盾與蘋果博弈。

目前兩邊衝突都還沒上升到需要把App下架的撕破臉局面,但對中國用戶來說,微信是生活必需,還是iOS是生活必需?答案很明顯,用戶遷徙至Android陣營,沒有比新平台取代微信的成本代價來得高,畢竟現在中國也沒有能夠取代微信的應用。

兩邊互不相讓,爭的就是收稅權,也沒有誰真的是強盜,因為微信自己也在自己的平台封殺對手,像是淘寶和Uber,也沒有高尚到哪裡去。

蘋果的堅持與風險

在微信公開表達失望時,蘋果也回應說這是IAP一視同仁的原則問題,沒有個別歧視,對於蘋果來說,在智慧型手機市場日漸成熟並趨向飽和的時代,iPhone硬體銷售已經成長趨緩,甚至呈現負成長,服務部門Service Business會是蘋果最具營收成長動能的部分。

這也是為什麼Apple推行Apple Pay、Apple Music等服務越發積極的原因,對於IAP的堅持,就是為了要保住自己通路的收稅權,不能讓其他App也一起鑽漏洞。

iPhone出貨量在2016首次出現衰退(當然其中原因也是因為2015基期非常高):

ieo-3.png
圖/ Statista

蘋果服務部門營收則每年穩健成長,對營收占比逐年提升:

ieo-4.png
圖/ Statista
ieo-5.png
圖/ Credit Suisse

蘋果能夠維持如此強勢通路的底氣,無非在於:雖然iOS手機作業系統市佔率遠小於Android陣營,但是App的營收卻佔了超過一半。換句話說,就是iOS陣營才是真正App的消費付費主力,若在App Store上架,就要留下30%買路財分成。

但是,不要忘了,騰訊的主業不是微信,而是遊戲(佔營收將近一半,2016年降至46%),完全就是蘋果稅的大戶,兩方若完全撕破臉,是會相互毀滅性的打擊,做生意通常也不會做到這種絕境,目前兩方都是擺出個姿態。

ieo-6.png
圖/ App Annie

自媒體與內容生態的影響

雖然內容打賞通常不是大公眾號的收入主要來源(主要還是來自於廣告和流量分成),加上真正使用過打賞機制的只有10.7%用戶,而且Android陣營也不受影響。

ieo-7.png
圖/ 2017微信社會經濟影響力研究報告

但是, 微信和蘋果神仙打架,傷到的是眾多經營公眾號內容的自媒體。這場爭鬥背後的意義在於,掌握平台主控權的人就操控生殺大權。 中國很多內容付費的機制都在打擦邊球,規避平台抽成費用,一不小心就會被蘋果下架,而且蘋果連微信都敢對著幹,對於那些搞直播、做付費知識內容訂閱的運營商都各自膽寒,蘋果不管則已,一管就要吃掉你30%的營收。

ieo-8.png
圖/ iiMedia Research

這也是中國各家App公司密切注意神仙大戰的原因,擁兵自重的微信不輕易對IAP低頭,但是,微信和蘋果爭鬥的結局,到底會不會讓蘋果在中國市場讓步?會是蘋果接下來的難題。

畢竟得罪了中國這個主要市場,造成中國iOS用戶大規模遷徙,絕對不是蘋果樂見的結局,而且以中國如此保護國內市場,用戶又對自家托拉斯App重度依賴的情形之下,蘋果要能持續維持強勢的通路,將不是一件容易的事。

《數位時代》長期徵稿,針對時事科技議題,需要您的獨特觀點,歡迎各類專業人士來稿一起交流。投稿請寄edit@bnext.com.tw,文長至少800字,請附上個人100字內簡介,文章若採用將經編輯潤飾,如需改標會與您討論。

(觀點文章呈現多元意見,不代表《數位時代》的立場。)

關鍵字: #Apple #微信
往下滑看下一篇文章
從模型競爭走向算力經濟,INFINITIX 助客戶打造軟體定義 AI 基礎建設
從模型競爭走向算力經濟,INFINITIX 助客戶打造軟體定義 AI 基礎建設

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。」

數位無限執行長陳文裕.JPG
數位無限執行長陳文裕
圖/ 數位時代

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。

登入數位時代會員

開啟專屬自己的主題內容,

每日推播重點文章

閱讀會員專屬文章

請先登入數位時代會員

看更多獨享內容

請先登入數位時代會員

開啟收藏文章功能,

請先登入數位時代會員

開啟訂閱文章分類功能,

請先登入數位時代會員

我還不是會員, 註冊去!
追蹤我們
代理式商務連動百兆商機
© 2026 Business Next Media Corp. All Rights Reserved. 本網站內容未經允許,不得轉載。
106 台北市大安區光復南路102號9樓