一小時銷毀200台手機，蘋果最新iPhone拆解機器人亮相|數位時代 BusinessNext

一小時銷毀200台手機，蘋果最新iPhone拆解機器人亮相

隨著4月22日世界地球日到來，蘋果（Apple）推出第二代手機拆解機器人「Daisy」，可以做到平均一分鐘銷毀三台iPhone、一小時銷毀200台手機，有效回收電子垃圾。

一分鐘銷毀三台iPhone，蘋果第二代機器人亮相

人類製造的電子垃圾究竟有多少？根據聯合國「2017年全球電子垃圾監測報告」，2016年全球共產生4,470萬公噸的電子垃圾，重量幾乎等於九座埃及古夫金字塔重，不僅數量驚人，沒有妥善處理的電子垃圾，在焚燒後會釋出銀、鉛、鎘等重金屬，以及阻燃劑、氟氯碳化物等有害物質，人體健康、環境生態都承受風險。

於是我們看到了「Daisy」，它是蘋果最新推出的iPhone拆解機器人，是由2016年推出的第一代機器人「Liam」改良而來，過去Liam每11秒就能拆解一台iPhone、每小時約可處理327台，但缺點是只能處理iPhone 6一款機型。

新一代的「Daisy」，可以做到平均一分鐘銷毀三台iPhone、一小時銷毀200台手機，速度雖然比「Liam」慢，但可以處理高達九款不同的iPhone機型，最重要的是，能將每一種不同的零件進行分類，精細程度是傳統回收方法無法做到的。

透過機器人Daisy的「巧手」，不論是玻璃面板、黏著劑、螺絲都能快速被拆解，留下Touch ID感應器、金屬、電路板等有價值的材料，不僅可以保護環境，過程中還能避免人類接觸到有害物質，蘋果表示：「機器人比起傳統回收方式，可以回收更多金屬，同時品質也更好。」

不過目前全球只有一台Daisy機器人，位於美國德克薩斯州奧斯汀市的蘋果公司回收工廠。而目前在台灣回收手機的管道多元，像是便利超商、電信門市、資源回收車等，透過回收有些還能折抵購物金。

蘋果致力回收產品，遭批評本末倒置

蘋果在環境保護上做了許多努力與宣傳，本月初，蘋果告訴全世界，全球43國的零售店、辦公室、資料中心、公共設施，已經達到100%使用可再生能源，去年啟用的蘋果新園區（Apple Park），建築屋頂就使用大量太陽能板，達成自己的電自己發。

世界地球日（Earth Day）將到來，蘋果表示即日起到4月30日，不論是在蘋果實體店鋪、官網透過Apple GiveBack計畫回收產品，蘋果會將部分收益捐給非營利組織Conservation International，顧客能得到購物積分、禮品卡等獎勵。

同時蘋果也公布《2018年度環境報告》，內容提到蘋果目標要達到「閉循環供應鏈」，不同於傳統供應鏈的線性過程，期待能使用100%回收材料製作產品，並表示蘋果在2017年已經減少2750萬噸的溫室氣體排放，比起2016年的2950萬噸還低，同時也在蘋果園區增設700個電動車充電站、2000台腳踏車。

報告中的數據、表現看起來相當亮眼，但綠色和平組織卻認為， 蘋果應該將重點放在「延長產品使用壽命」而不是「回收產品」 ，致力於回收、再生能源雖然很好，但身為一個大品牌，應該讓產品更容易維修，盡可能讓用戶延長產品使用週期，從源頭減少電子垃圾產生，或許才是保護環境的根本之道。

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。」

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。