蘋果財報:iPhone X持續發功、服務類強勁成長31%,唯一紅字是Mac
蘋果財報:iPhone X持續發功、服務類強勁成長31%,唯一紅字是Mac
2018.08.01 | 蘋果

蘋果(Apple)交出公司季度第三季財報,總營收為533億美元,較前一年同期成長17%,同時,iPhone機種也共賣出4,130萬台,iPhone X繼續帶動銷售,讓蘋果執行長庫克(Tim Cook)在財報聲明中開心表示:「我們很興奮公開蘋果史上最棒的6月季度財報。」

蘋果帶動營收的主要產品仍然是智慧型手機iPhone,這一季雖然通常是新iPhone發表前、營收最低的一季,但因為新款機種iPhone X才上市6個月,蘋果還是賣出了4,130萬台。每台iPhone的平均售價也從去年同期的606美元成長到724美元,可見一台要價1,000美元的iPhone X,帶動整體iPhone部門營收。

iPhone的持續銷售成長對蘋果來說相當重要,透過iPhone X創新功能(如Face ID),iPhone持續獲得消費者喜愛,即使整體智慧型手機市場的出貨量呈現下滑。

AirPods
AirPods與Apple Watch等其他產品,也見強勁成長,帶動蘋果整體營收。
圖/ shutterstock

其他硬體產品也見不錯成績,包含Apple Watch、AirPods等。這些產品於這一季為蘋果帶來37.4億美元營收,較去年同期成長了37%之多,也高出華爾街預期。

iPhone的配件以及Apple Watch等產品,是蘋果近期積極擴展的領域,他們能夠分散營收都壓在iPhone上的風險,為蘋果開闢新市場,如無線耳機AirPods,就成功受到消費者歡迎;Apple Watch也仍坐穩智慧穿戴裝置的出貨龍頭寶座。

服務類營收見強勁31%成長

在蘋果努力開闢其他營收之際,一項相當大的貢獻是它的「服務」部門,包含App Store、iCloud、Apple Music等。當全球愈多消費者手握iPhone,這些服務的營收就可望繼續成長。

在這一季度,蘋果的服務部門季營收較去年同期成長了31%,來到95億美元。這已經是蘋果服務部門連續兩季度營收出現31%的大幅成長。

庫克曾在2017年初放話,說在2020年前,要把蘋果服務部門的季營收額拉高超過140億美元,看來,這個目標離達成之期並不遙遠。

行動支付Apple Pay也是服務部門的一環,它已經在全球24個市場推出,預計今年下半也要進軍德國市場。

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Apple Pay等服務部門,連續兩季度見31%營收成長。

iPad產品銷售幾乎維持平穩,此季度賣出1,160萬台,較去年同期成長1.1%,但營收因為低價iPad的推出反而下降。蘋果表示,iPad主要在中國與其他亞洲市場見到銷售成長。

唯一出現紅字的是電腦產品Mac,較去年同期銷售下滑13%,共賣出370萬台。Mac筆電系列產品於今年出現鍵盤問題,蘋果雖然的確在新機型更新了鍵盤設計,但Mac系列已經幾年沒見外觀設計更新,這樣的策略,也反映到消費市場的反應蕭條。

蘋果將在9月初舉行發表會,會場上預期會發表最新款iPhone。展望下一季財報,蘋果期待季營收會上看600億美元。

資料來源:CNETCNBC(1)CNBC(2)MacRumors

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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。」

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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。

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