蘋果打算一毛都不讓三星賺了
蘋果打算一毛都不讓三星賺了
2018.04.07 |

蘋果到底是一家硬體公司,還是一家軟體公司?這兩個說法一直都存在。蘋果大包大攬喜歡所有東西都自己來做的行事風格,在行業內已經不算是什麼秘密。受到多年封閉文化的影響,iOS系統一直都和「開放性」保持著一定距離。

但如今蘋果硬體產品的成功,卻離不開多個上下游企業的通力合作,以iPhone 為代表的核心產品仍然建立在一條漫長且複雜的產業鏈上,也獲益於眾多核心供應商在關鍵元件的研發和製造上的成功。

蘋果對供應鏈的重視由來已久,根據早期在Apple和NeXT中任職的Dan'l Lewin表示,蘋果創辦人賈伯斯本身就是一位對供應鏈極為關注的人。很多人知道的是他在產品細節以及行銷方面的出眾成就,然而他在供應鏈領域同樣有擅長的一面,甚至親自負責運營。

不過賈伯斯並非是科班出身,所以他找來了這方面的專家,也就是現在的蘋果CEO蒂姆·庫克。

賈伯斯看中庫克的是他在康柏公司的採購和供應鏈經驗,加入蘋果後庫克便採取了一系列的外包措施來簡化運營,降低成本的同時還有效加快了產品的生產週期,這至今依舊是支撐蘋果產品高效周轉的核心之一。

在今年3月份,蘋果發布了新一期的《供應商調查報告》,其中顯示在2017年共有756家供應商負責給蘋果供貨。以iPhone X為例,為大眾所知悉的便有來自三星的螢幕、高通/英特爾的基帶、索尼的CMOS等,絕大部分蘋果產品都是在包括中國在內的亞太地區進行組裝生產,蘋果自己則在愛爾蘭等地區保有少部分象徵意義的「環保工廠」。

其產業鏈之複雜,絕大多數用戶都很難一窺究竟。而根據去年IHS Markit公司的拆解報告來看,iPhone X的成本達到新高,而且為了獲得三星的柔性OLED螢幕,蘋果也付出了不少代價。

為了包攬這種面板資源,iPhone X單純螢幕的成本價就達到了110美元,而且只有三星一家來供應蘋果想要的OLED螢幕,這顯然不是什麼好消息。短期過渡都受制於人,長遠看來更加不能將雞蛋放在一個籃子裡。

因此這種情況未來可能會發生一點改變,近期的多條傳聞都明確地指向了一個信息,蘋果正在做進一步的整合,並為此逐漸擺脫來自三星和英特爾等一些核心供應商的控制—— 前者是螢幕,後者則是處理器。

蘋果先行押寶的是下一代MicroLED,而且這次選擇是「自己動手豐衣足食」。這種新型顯示技術比現在的OLED在色域、亮度和功耗等方面都有著更好的表現,在2014年對微型LED公司LuxVue收購也被視為是蘋果希望掌控並量產該螢幕面板的信號之一。

為了盡可能避免核心技術的外洩,從Bloomberg的報導來看,蘋果已經將工廠設在了加州總部附近,雖然這種小規模的實驗還打不到量產的目標,而且三星、LG 等品牌也同樣處於研發和專利佈局中,但已經足以支撐蘋果度過研發階段。

如無意外,這種螢幕會首先運用在Apple Watch上,或許還有被猜測了很久的蘋果AR裝置。

這種對核心部件的研發動作,很難不讓人回想起蘋果自研晶片的歷程。2008年,蘋果低調收購了晶片製造商PA Semi,兩年後我們在初代iPad上看到了首次亮相的A4晶片;到現在,蘋果已經讓iPhone和iPad全部採用自己設計的A 系列晶片,而在iPhone 3GS之前,蘋果還一直是三星ARM晶片的忠實盟友。

可解決了行動端還不夠,現在桌面端也成為了下一個目標。如果Bloomberg的消息屬實,那麼在2020年後,來自英特爾的晶片可能也要和蘋果Mac電腦說再見了。

和昨天所報導的一樣,蘋果最終的目的,是讓包括Mac、iPhone、iPad在內的所有設備都能更無縫地協作。

另一個值得關注的是蘋果在R&D(研發費用)上的支出,在之前的財報中這個指標已經達到了歷史新高,過去5年裡在總營收中的佔比也一直在提升。

持續研究新產品自然少不了燒錢,但蘋果這筆錢花在哪裡?根據分析師Neil Cybart的研究,明面上來看,大概囊括了AR眼鏡、Titan汽車以及企業收購等這些專案的開展,但同樣也少不了對螢幕和晶片等核心技術的投入。

如果將這些信息整理後,我們便能很清晰地看到蘋果未來的佈局。對供應鏈有著極高追求的庫克,顯然希望能親自掌控自家所有產品的核心部件供應,而不是過分依賴於三星或是英特爾。

尤其是在這些關鍵零部件上。如果進展順利,未來的蘋果完全可以按照自己的節奏來推出產品。

而且蘋果顯然不止希望能掌控核心技術,還有對軟體體驗和統一生態圈上的考慮。所以哪怕拋棄英特爾這件事有些激進,這其中也有它合理的一面。

以目前蘋果的產品情況來說,iPhone和iPad所運行的iOS系統是以ARM架構建立的,但Mac電腦的macOS生態,其硬體核心仍然是基於英特爾的X86架構。雖然蘋果在近幾年也推出過很多iOS和macOS系統聯動使用的功能,比如Handoff特性,還有最新的文件管理體系。

但對比Google和微軟分別在Chrome OS以及Windows 10上的體驗,蘋果在整合行動和桌面系統上的進展其實是落後一步的。

蘋果的目標仍然是在想方設法整合自己的iOS和macOS兩大系統,但實現這個目的,Mac同樣需要硬體上的協助,比如說使用自研處理器來追求更低的功耗。

但這種轉換難度不小,尤其是對於廣大的第三方開發者們來說,這也不算是太好的消息。蘋果在2005年曾有過一段將Mac從IBM的PowerPC轉移到英特爾X86平台的經歷,這個過程前後持續了近五六年的時間才結束。

縱使現在蘋果財大氣粗,但包袱也比十多年前更重,這種融合的過程自然談不上輕鬆。此前微軟的Windows 8系統雙界面的策略已經證明,就算是微軟這種更側重軟體系統的公司,也沒辦法快速的完成這種雙端整合的工作,互動層面怎麼解決?兼容性又怎麼解決?如何縮短這段轉化的陣痛期,是蘋果需要正面考慮的問題。

蘋果想要包辦關鍵零部件的供給,這件事仍然有極大的吸引力,因為這就和當年賈伯斯展現出來的激進控制慾和完美主義一樣:

最好的產品必須要「一體」,不管是軟體和硬體,還是從內容到行銷,都應該是相互為對方量身定做的,並最終為用戶體驗負全部的責任。

蘋果的控制欲依舊強烈,蘋果仍然希望可以掌控一切。只是在強調全球化合作的今天,蘋果是不是真的可以在一條龍包辦整個生產鏈的同時,讓自己的產品保持在最出色的狀態,這仍然是一個未知數。

本文授權轉載自:愛范兒

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從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路
從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路

「代理式 AI 」(Agentic AI)的創新服務正在重新塑造企業對AI的想像:成為內部實際運行的數位員工,提升關鍵工作流程的效率。代理式AI的技術應用清楚指向一個核心趨勢:2025 年是 AI 邁向「代理式 AI」的起點,讓 AI 擁有決策自主權的技術轉型關鍵,2026 年這股浪潮將持續擴大並邁向規模化部署。

面對這股 AI Agent 浪潮,企業如何加速落地成為關鍵,博弘雲端以雲端與數據整合實力,結合零售、金融等產業經驗,提出 AI 系統整合商定位,協助企業從規劃、導入到維運,降低試錯風險,成為企業佈局 AI 的關鍵夥伴。

避開 AI 轉型冤枉路,企業該如何走對第一步?

博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題、生成內容的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工,應用場景也從單一任務延伸至多代理協作(Multi-Agent)模式。

「儘管 AI 前景看好,但這條導入之路並非一帆風順。」博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲綜合多份市場調查報告指出,到了 2028 年,高達 70% 的重複性工作將被 AI 取代,但同時也有約 40% 的生成式 AI 專案面臨失敗風險;關鍵原因在於,企業常常低估了導入 GenAI 的整體難度——挑戰不僅來自 AI 相關技術的快速更迭,更涉及流程變革與人員適應。

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博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工。面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時加速 AI 落地。
圖/ 數位時代

正因如此,企業在導入 AI 時,其實需要外部專業夥伴的協助,而博弘雲端不僅擁有導入 AI 應用所需的完整技術能力,涵蓋數據、雲端、應用開發、資安防禦與維運,可以一站式滿足企業需求,更能使企業在 AI 轉型過程中少走冤枉路。

宋青雲表示,許多企業在導入 AI 時,往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。

轉換率提升 50% 的關鍵:HAPPY GO 的 AI 落地實戰路徑

博弘雲端這套導入方法論,並非紙上談兵,而是已在多個實際場域中驗證成效;鼎鼎聯合行銷的 HAPPY GO 會員平台的 AI 轉型歷程,正是其最具代表性的案例之一。陳亭竹說明,HAPPY GO 過去曾面臨AI 落地應用的考驗:會員資料散落在不同部門與系統中,無法整合成完整的會員輪廓,亦難以對會員進行精準貼標與分眾行銷。

為此,博弘雲端先協助 HAPPY GO 進行會員資料的邏輯化與規格化,完成建置數據中台後,再依業務情境評估適合的 AI 模型,並且減少人工貼標的時間,逐步發展精準行銷、零售 MLOps(Machine Learning Operations,模型開發與維運管理)平台等 AI 應用。在穩固的數據基礎下,AI 應用成效也開始一一浮現:首先是 AI 市場調查應用,讓資料彙整與分析效率提升約 80%;透過 AI 個性化推薦機制,廣告點擊轉換率提升 50%。

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左、右為博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹及技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲。宋青雲分享企業導入案例,許多企業往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。
圖/ 數位時代

整合 Databricks 與雲端服務,打造彈性高效的數據平台

在協助鼎鼎聯合行銷與其他客戶的實務經驗中,博弘雲端發現,底層數據架構是真正影響 AI 落地速度的關鍵之一,因與 Databricks 合作協助企業打造更具彈性與擴充性的數據平台,作為 AI 長期發展的基礎。

Databricks 以分散式資料處理框架(Apache Spark)為核心,能同時整合結構化與非結構化資料,並支援分散式資料處理、機器學習與進階分析等多元工作負載,讓企業免於在多個平台間反覆搬移資料,省下大量重複開發與系統整合的時間,從而加速 AI 應用從概念驗證、使用者驗收測試(UAT),一路推進到正式上線(Production)的過程,還能確保資料治理策略的一致性,有助於降低資料外洩與合規風險;此對於金融等高度重視資安與法規遵循的產業而言,更顯關鍵。

陳亭竹認為,Databricks 是企業在擴展 AI 應用時「進可攻、退可守」的重要選項。企業可將數據收納在雲端平台,當需要啟動新型 AI 或 Agent 專案時,再切換至 Databricks 進行開發與部署,待服務趨於穩定後,再轉回雲端平台,不僅兼顧開發效率與成本控管,也讓數據平台真正成為 AI 持續放大價值的關鍵基礎。

企業強化 AI 資安防禦的三個維度

隨著 AI 與 Agent 應用逐步深入企業核心流程,資訊安全與治理的重要性也隨之同步提升。對此,宋青雲提出建立完整 AI 資安防禦體系的 3 個維度。第一是資料治理層,企業在導入 AI 應用初期,就應做好資料分級與建立資料治理政策(Policy),明確定義高風險與隱私資料的使用邊界,並規範 AI Agent「能看什麼、說什麼、做什麼」,防止 AI 因執行錯誤而造成的資安風險。

第二是權限管理層,當 AI Agent 角色升級為數位員工時,企業也須比照人員管理方式為其設定明確的職務角色與權限範圍,包括可存取的資料類型與可執行的操作行為,防止因權限過大,讓 AI 成為新的資安破口。

第三為技術應用層,除了導入多重身份驗證、DLP 防制資料外洩、定期修補應用程式漏洞等既有資安防禦措施外,還需導入專為生成式 AI 設計的防禦機制,對 AI 的輸入指令與輸出內容進行雙向管控,降低指令注入攻擊(Prompt Injection)或惡意內容傳遞的風險。

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博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲進一步說明「AI 應用下的資安考驗」,透過完善治理政策與角色權限,並設立專為生成式 AI 設計的防禦機制,降低 AI 安全隱私外洩的風險。
圖/ 數位時代

此外,博弘雲端也透過 MSSP 資安維運託管服務,從底層的 WAF、防火牆與入侵偵測,到針對 AI 模型特有弱點的持續掃描,提供 7×24 不間斷且即時的監控與防護。不僅能在系統出現漏洞時主動識別並修補漏洞,更可以即時監控活動,快速辨識潛在威脅。不僅如此,也能因應法規對 AI 可解釋性與可稽核性的要求,保留完整操作與決策紀錄,協助企業因應法規審查。

「AI Agent 已成為企業未來發展的必然方向,」陳亭竹強調,面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時,加速 AI 落地。在這波變革浪潮中,博弘雲端不只是提供雲端服務技術的領航家,更是企業推動 AI 轉型的策略戰友。透過深厚的雲端與數據技術實力、跨產業的AI導入實務經驗,以及完善的資安維運託管服務,博弘雲端將持續協助企業把數據轉化為行動力,在 AI Agent 時代助企業實踐永續穩健的 AI 落地應用。

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