這個蘋果很少透露的關鍵數字,能預測iPhone X的生命週期
這個蘋果很少透露的關鍵數字,能預測iPhone X的生命週期
2018.03.06 |

一部iPhone到底能用多久?人們通常會多久升級一次iPad?對待蘋果的消費裝置,人們是否真如網路上經常看到的那樣「隔代更新」甚至「年年換新」?我們都知道,單個裝置的壽命在不同人手中自然不盡相同,但我們從周邊渠道感知到的蘋果裝置的生命週期,是不是就是它們真正的壽命呢?

儘管蘋果官方從未直接回應過這個問題,但在一份官方文檔《有關Apple 和環境責任的更多問題解答》中,有一條明確指出:「⋯⋯我們估算第一個使用者的使用年限,假設macOS和tvOS裝置的使用期為4年,iOS和watchOS裝置的使用期為3年⋯⋯」

也就是說,從蘋果自己的預估模型來看,產品生命週期這個數字保守估計在3-4年。但這個數字是怎麼得出的,背後是否遵循著一套既有的邏輯,大概只有蘋果自己才知道。

現在每三部蘋果裝置中,有兩部依然在用

如今,來自Asymco的創辦人和獨立分析師Horace Dediu給我們帶來了一份更詳細且「有理有據」的解答,他在《The Number》一文中,根據當前蘋果裝置的活躍裝置數和累計總銷量,不僅估算出了他認為更具說服力的用戶滿意度,還最終估算出了蘋果裝置在用戶群體中的實際平均使用壽命。

在過去關於iPhone口碑上的報導,聽到的往往是「用戶滿意度」或是「忠誠度」等相對模糊的指標,好評率98%之類的數字並不新鮮,但缺乏更直覺的展現。Horace Dediu也認為「用戶滿意度」這個數字難以服眾,他認為大部分受訪者會習慣性地「說好話」,尤其是當受訪者處於捉摸不定的狀態時,這種自我暗示感會尤為強烈——好比我們會出於怕麻煩的心理給淘寶中的某些產品、滴滴司機和外賣小哥隨手打一個五星好評,即使是產品和服務並沒有完全讓人感到滿意。

好產品自己會說話,優秀產品的價值不僅體現在日常使用頻率上,也同樣會體現在持續使用時長中,這也是「活躍裝置數」這個指標更具有價值的原因。如果說「累計銷售量」代表著一家公司的既有業績,那麼「活躍裝置量」則更傾向於反映它的發展前景。

在今年2月初,蘋果CEO蒂姆·庫克在財報會議中揭露:2018年1月蘋果的活躍裝置量達到13億,這也是繼2016年1月後,蘋果第二次公開了自家的活躍裝置數。

Horace Dediu基於既有數據繪製了一張圖表,其中上方曲線顯示了自2007 年第二季以來,蘋果售出的累計裝置總量,可以看到截至2017年第四季,蘋果累計售出裝置總量已達20.5億台。同時,根據已經披露的幾個時間節點上的活躍裝置量,Horace將其與邏輯函數擬合,嘗試著繪製出了下方的S曲線來表示活躍裝置量。

關於這條曲線的由來,我詢問了物理學博士@Milkshake羊(有一種殺雞焉用牛刀的感覺⋯⋯),下面是對其比較通俗的解釋。

邏輯函數起初是用於模仿人口成長的S曲線,後來因其在社會行為上具有堅實的理論基礎而廣為應用。Horace Dediu選擇了這一計算方式,也是認為邏輯函數能夠很好表示蘋果歷年來活躍裝置數的成長趨勢(即前期呈指數型成長,在達到一定值後趨於緩和),並將已知的幾個時間節點的活躍裝置數套入了這個函數。

他在原文中給出公式:S÷(1+EXP(−1×(t−o)÷g))

簡單處理後,就是這樣:

  • 對應一下即可看出Horace公式中的S即對應邏輯函數模型中的L,代表市場中蘋果活躍裝置的飽和值。Horace預測2022年或將達到飽和,取18億部;

  • 1/g即對應邏輯函數模型中的k,透過求導得出斜率,得出成長因子g=8;

  • o即對應邏輯函數模型中的x0,為S取中間點(9億)時對應的時間值,即 o=35。

從而繪製出上圖中的下方曲線。

建立這個函數模型後,Horace計算出活躍裝置數與累計銷售裝置數之比。 到2017年第四季,這個數字約為64%,意味著目前仍有三分之二的蘋果裝置仍然處於被使用狀態,我發現這個數字恰好和去年Newzoo公佈的一個指標相吻合。

從Newzoo去年的統計數據來看,到2017年4月底,11億已銷售的iPhone中有7.28億仍處於使用狀態,比率是63%。但Horace Dediu的這份數據范圍更為廣泛,包括了iPhone、iPad、Apple Watch和Mac,而並非指代具體某一品類的產品。

和其它一些不清楚統計手法的數據相比,Horace Dediu的模型直觀地展示了已售產品與在用產品的數量,從而可以推導出活躍裝置量和已銷售裝置之間的比率,某種意義上可以看出消費者們過去的購買行為對蘋果未來發展前景的影響。

假如對這個比率進行持續追蹤,或許可以得到一個比用戶滿意度更加可靠的參考指標。

「它是基於用戶與產品之間的互動,而非根據用戶捉摸不定的三分鐘熱度。」

在分析師眼中,這個數據比任何滿意度調查都更加有說服力。

也許你的iPhone已經默默陪伴了你四年多

基於上圖中的兩條曲線,Horace Dediu進一步估算出了蘋果裝置在用戶群體中的實際平均使用壽命約為17個季度,下圖就是在原圖表上增加了輔助線後,直觀地展示了這一結論。

已售出的累計裝置總量與活躍裝置數之差,可以視同為已經「退休」了的裝置數,截至2017年第四季,這個差值為7.5億台,恰好是2013年第三季的已售出的累計裝置總量。

我們可以簡單粗暴地理解為,2013年第三季之前售出的所有裝置,在2017年第四季全部完成了它們的歷史使命壽終正寢。4年3個月前,也恰好是目前iOS系統所支援的最老裝置的發表時間,比如iPhone 5s、iPad mini 2等都是2013年推出的,也是目前iOS 11所支援的最早的iOS裝置。

所以,也許我們的蘋果裝置並不像我們所以為的那樣一年一換或是兩年一換,而是繼續在世界的某個角落發光發熱,甚至超出了官方文檔中給出的預測使用生命週期。

產品使用壽命仍然是一個值得拿來探討的問題,尤其是「活躍裝置量」,Horace Dediu認為它是量化蘋果公司價值的一個突破口,基於它所推導出的「裝置平均使用壽命」,能讓我們更好的預判蘋果未來的發展。

以用戶的私心來說,自然是不希望自己的裝置被過早地淘汰。隨著iPhone X的價格已經突破四萬元關口,單純的螢幕變化早已無法吸引講究實用性的用戶群,尤其是對於剛剛經歷了「電池事件」的那些舊iPhone來說,「經久耐用」似乎也不能完全等同於「優秀」,更很難談得上「我對它滿意」。除非是外力因素造成的物理損傷,我們都會半開玩笑半認真地說自己的手機可以「再戰一年」。

這樣的趨勢下,一台手機或電腦會在一個人的手裡待上更長的時間,又或者是幾經轉手賣給第二個甚至第三個用戶。如果只是想打打電話、聊個微信、約一局王者榮耀,兩三年前的旗艦機依舊可以勝任,預算較低的人同樣可以物色到不錯的中古產品。

但這顯然不是商業公司願意看到的,老用戶的換機慾望過低會導致銷售疲軟,付出成本對龐大的舊裝置進行日常維護也同樣是一件吃力不討好的事,這一點在Android手機上會表現得更加明顯。哪怕是還奮戰在一線的iPhone 5s,諸多軟硬體層面的缺失也只能讓它運行一個「殘缺版」的iOS 11,而新鮮出爐卻又充滿嚐鮮意味的iPhone X,又是否會遵循著「4年3個月」這一生命週期呢?

或許,只有當我們重新將手機視為一個純粹的通訊工具時,才會不再糾結使用壽命這件事吧。

 
本文授權轉載自:愛范兒

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AI 成為企業新基礎設施,勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合
AI 成為企業新基礎設施,勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合

因應生成式 AI、代理式 AI 與實體 AI 的崛起,模型成為企業資訊基礎設施的一環,企業不僅需要算力、還必須具備同時管理多個 AI 模型、優化營運成本,以及確保 AI 基礎設施的安全與穩定;有鑑於此,服務超過 2,000 家企業客戶上雲的勤英科技(ELITE CLOUD)將業務範疇從雲端代理延伸到 AI 基礎設施整合商,協助企業整合多元模型資源、因應不同應用場景彈性調度算力資源,在 AI 新世代建立可規模化的 AI Infra 能力。

「隨著 AI 從單一聊天機器人進化到多模型、多代理協作,企業的核心競爭力不再僅是擁有 AI,而是建立一套可管理、多模型共存、穩定、安全且可持續擴充的 AI Infra 環境。」勤英科技區域總經理黃士培表示,為協助更多企業推進 AI 創新實務,勤英科技從原本的 AWS、Google Cloud、Azure 雲端代理角色,進一步轉型為 AI 基礎設施整合服務商,透過多語言模型平台 MixRoute、代理式 AI 導入與企業資料治理服務,協助企業建立真正可落地、可管理、可擴展的 AI 應用架構。

從 IT Infra 到 AI Infra,企業最大挑戰不是模型、算力而是管理

過去幾年,許多企業透過生成式 AI 實現「問問題」、「摘要文件」、「生成簡報」,提升員工工作績效,而代理式 AI 的崛起與普及,則讓「內嵌 AI 的企業應用」快速成為新常態,從企業資源規劃(ERP)、顧客關係管理(CRM)、人力資源(HR),到客服、研發甚至製造系統,AI 開始深度嵌入各類企業應用,AI 扮演的角色也從單純的輔助工具,逐漸進化為企業營運與決策流程的重要核心。

也因此,企業保持未來競爭力的關鍵,不再是「有沒有導入 AI」,而是「是否具備管理 AI 的能力」,包括如何讓多模型共存、如何控管 Token 成本、如何確保資料品質與一致性、如何依不同部門需求配置 Agent,以及如何避免 AI 成為新的資訊孤島,都是企業導入 AI 後的新挑戰。

「Gemini、Claude、OpenAI、Mistral 等模型快速迭代,意味著企業若只押注單一模型,未來很可能在成本、效能與彈性上失去優勢。」勤英科技區域總經理黃士培表示,企業接下來更需要以「Models as Infrastructure(模型即基礎建設)」的思維,將大型語言模型視為與運算、儲存、網路同等重要的基礎資源來規劃、治理以及進行成本管理,將資訊系統架構重塑為 AI 基礎建設。

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圖/ 數位時代

勤英科技服務的客戶數超過 2,000 家,不少客戶已導入 AI 應用服務,正積極建置 AI Infra 與管理環境,因此,勤英科技自 2025 年積極轉型,將 AI Infra 視為企業長期競爭力的基礎建設來經營,業務範疇從傳統雲端代理擴展至 AI Infra 整合服務商,例如與多模型平台 MixRoute 合作,並開發可支援單一登入(SSO)、彈性調度不同大型語言模型 Token 的管理平台,協助企業簡化模型管理與成本控管,將更多資源與心力聚焦於核心業務與創新應用。

從雲端代理走向 AI Infra 整合,勤英科技從三面向協助企業發揮 AI 綜效

有鑑於 AI 應用與雲端環境息息相關,勤英科技除因應企業客戶的多雲策略協助管理多雲環境、優化成本,以及落實資安治理,更因應不同使用情境推出三種 AI 方案助力企業:

第一:提供開箱即用的 AI 服務。

黃士培以 Google Cloud 的產品為例解釋,透過整合 Gemini 的 Google Workspace,企業可直接在 Gmail、Meet、Docs、Sheets、Slides 中使用 AI 功能,包括會議摘要、文件生成、簡報整理等,快速提升員工生產力,同時,增強企業對 AI 應用的信心,為之後的應用深化做準備。

第二:協助企業規劃、打造與導入代理式 AI 應用服務。

「對於擁有豐沛結構化數據資料、知識庫的企業來說,除以生成式 AI 打造企業大腦,還會透過代理式 AI 提升自動化執行能力,重塑工作效率。」黃士培表示,勤英科技可以基於 Google Gemini Enterprise,提供含括底層雲端架構、AI 模型調度、資料治理與 AI Agent 串接等服務,讓企業員工可以自然語言安全調用企業資料,讓 Agent 進一步執行任務與推動流程。

舉例來說,勤英科技協助在台灣成立超過 50 年的製造業品牌商將 Gemini Enterprise 介接 SAP 與 Salesforce 訓練模型、建立可供 AI 調用的企業知識中樞;另在影音內容生成領域,勤英科技亦協助客戶導入 AI 自動化技術,將內容產製成本縮減達 90%。

第三:提供多模型聚合管理平台,滿足企業以 API 串連各種模型的需求。

勤英科技與新加坡 MixRoute 合作,提供企業客戶多模型管理平台,讓企業可以視需求彈性敏捷的調度 Gemini、Claude、OpenAI 等不同模型,並透過單一帳號、單一帳單與 Budget Alert 機制,管理 token 使用量與 AI 成本。

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圖/ 數位時代

「透過我們提供的多模型管理平台,企業客戶不會被單一模型綁定,可以在模型快速疊代的環境下,更靈活地管理成本與算力資源。」黃士培如是說道。

總的來說,隨著 AI 應用從單點工具走向大規模企業部署,下一波競爭核心將從模型能力延伸至 AI 基礎設施管理能力,而這也是勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合服務商背後的核心原因:當 AI 開始成為企業營運的一部分,企業需要的,已不只是模型供應商,而是能協助串接雲端、資料、Agent 與應用場景的長期技術夥伴。

有關更多勤英科技相關資訊,請查詢網站:https://www.elite.cloud/zh/

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