iPhone XS材料成本曝光,透露蘋果暴利背後的真相
iPhone XS材料成本曝光,透露蘋果暴利背後的真相

「史上最貴iPhone」大概是很多人對今年新iPhone最深刻的印象了。

那麼史上最貴iPhone到底貴在哪裡,最近TechInsights對iPhone XS Max(256GB)進行了拆解分析,報告顯示這款機型的組件成本約為443美元(約合台幣13,559元),比64GB的iPhone X高了近50美元。

不過相比起 iPhone XS Max (256GB)1,299美元的售價,組件成本僅佔了 34%,毛利率可能比iPhone X還要高,這是否就是蘋果一度佔據智慧手機市場9成利潤的秘訣?

史上最貴iPhone,也是成本最高的iPhone

根據TechInsights的拆解報告,iPhone XS Max組件中最昂貴的依舊是螢幕,成本為80.5美元。A12仿生晶片和基頻晶片次之,為72美元。緊隨其後的閃存晶片,為64美元。

除此之外成本較高的還有44美元的攝影鏡頭和58美元的機械組件,比起去年的iPhone X,基本上iPhone XS Max所有組件的成本都有不同程度的上漲。

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圖/ 愛范兒

不過畢竟螢幕也從5.8英寸增大到了6.5英寸,電池容量也隨之上升,一些組件成本的增加不可避免,此外由於OLED螢幕的供應幾乎被三星壟斷,蘋果在螢幕組件上的議價空間也比較小,而螢幕也是iPhone成本最高的組件。

報告稱蘋果為了控制成本,已經在不影響使用的情況下,透過移除iPhone XS Max的部分3D Touch組件來抵消螢幕成本,據悉砍掉的組件成本有10美元,這才將螢幕成本維持到80美元。

iPhone XS Max 443美元的組件成本也再次刷新了iPhone的組件成本記錄,比iPhone X的組件成本(395.44美元)高了近50美元,已經與初代iPhone的售價(499美元)相當。

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圖/ 愛范兒

值得注意的是,這11年來,iPhone硬體成本在售價中的佔比已經從初代iPhone 時的46%,壓縮到如今的34%,與此同時iPhone的平均銷售價格(ASP)也從549美元上漲到如今的724美元,漲幅達到35%。

一方面壓縮成本,一方面提高售價,這一定程度上體現了iPhone高利潤的由來。具體來看,iPhone的售價經歷幾個比較明顯的漲價節點,分別是2008年、2011年、2017年,代表機型是iPhone 3G、iPhone 4s和iPhone 8。

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圖/ 愛范兒

這幾款機型分別讓iPhone的起售價邁向599美元、649美元和699美元大關,而去年的iPhone X更是直接把門檻升到了999美元。巧合的是,這幾款的機型的硬體成本佔比都能比上一代有所下降,保持在售價的30%左右。

前兩天彭博社一篇文章指出內存空間實際上是iPhone中最賺錢的部分,蘋果用遠高於閃存成本的漲價幅度來獲取更多利潤,這個觀點放在整個組件成本上似乎也能成立。

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圖/ 愛范兒

但如果就此說蘋果能在iPhone上獲得六成多的毛利也未免太理想,畢竟除了組件成本,還有組裝、研發、軟體、廣告和分銷等一系列成本。

至於怎麼看待iPhone成本和利潤之間的關係,我們在後文再作闡述。

iPhone成本和利潤在智慧手機市場是什麼水平

既然要說iPhone暴利,那不妨來看看市場上其他智慧手機的組件成本在售價中的佔比。

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圖/ 愛范兒

今年3月份TechInsights曾對三星Galaxy S9+、三星Galaxy Note8、華為 Mate10與iPhone 8 /iPhone X的各項組件成本進行對比。

根據TechInsights的數據,Galaxy S9+的組件成本為379美元,這個成本接近iPhone X(395.44美元) 其中攝影鏡頭成本為48美元,比iPhone XS Max還高。

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圖/ 愛范兒

不過S9+的螢幕成本卻比Note 8和S8+有所下降,約為72.5美元。同樣是6.5英寸OLED顯示螢幕,但成本卻能比iPhone XS MAX更低,這顯然是得益於自身的顯示螢幕供應鏈優勢。

而S9+的售價為840美元,組件成本占到45%,相比起iPhone X和iPhone 8,S9+的利潤率顯然要低得多,大概只相當於初代iPhone的水平。

至於華為Mate10組件成本為290美元,比iPhone 8(285美元)略高,價格也跟iPhone 8相差無幾,因此在售價中的佔比與iPhone 8一樣為40.8%。

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圖/ 愛范兒

與iPhone旗艦的組件成本對比,Mate10和S9+都有一個共同點,就是螢幕成本都比iPhone低,而攝影鏡頭都比iPhone高,其他組件包括內存、存儲、射頻收發器、電池等組件的成本和其差別不大。

這樣看來,iPhone的硬體成本佔比雖然在產業內算是比較低,但並沒有和三星華為等廠商的主流旗艦降拉開非常大的差距,可整個智慧手機市場的利潤卻不像數據上看起來那樣可以去到四五成。

根據調研機構CounterPoint的一份報告,在2018年第二季度全球智慧手機的總利潤為114億美元,其中蘋果就吃掉了62%,不過這已經比去年第四季86%掉了一大截,主要是因為中國產手機分食了智慧手機市場更多的利潤。

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圖/ 愛范兒

儘管如此,除蘋果外的各家手機廠商利潤率依舊就不高。以IDC公佈的2018 Q2 各大手機廠商出貨量計算,蘋果每賣出一部手機能獲得151美元利潤,而華為只有15美元利潤,OPPO、vivo分別是14、13美元,最慘的是小米,只有2美元。

所以雷軍承諾小米的硬體綜合淨利潤率永遠不超過5%,與其說是良心表現,不如說是整個智慧手機市場的利潤普遍不高,華為榮耀總裁趙明就曾表示利潤率能達到5%這個水平的手機廠商「鳳毛麟角」。

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圖/ 愛范兒

全球市場份額排在前五的手機廠商中,大概只有蘋果和三星能做到利潤率能超過5%。不過就算以蘋果每台手機151美元的利潤計算,也只是占到iPhone平均售價724美元的20.8%。

如果硬體成本真的只佔售價三成多,再扣除20.8%的利潤,剩下的近五成哪裡去了呢?

五萬塊iPhone成本一萬五,這就是蘋果暴利的真相?

正如上文所說,看待iPhone的成本不能只看硬體成本,不過這點非常容易被消費者誤解。

比如雷軍所說的「硬體綜合淨利潤率不超過5%」,並不等同於將小米手機的售價乘以5%就是每台手機賺到的錢,也不是說售價的95%都是硬體成本。

利潤確實就等於收入減去成本,但這裡所說的淨利潤,剔除的除了硬體的物料和生產成本,還有研發、行銷、稅費、專利費和渠道分成等等一系列費用。而每一家廠商的情況可能都有不同,至於具體的構成比例廠商也很少會公開。

第三方機構的數據確實有一定參考價值,但組件成本難以準確體現出廠商的利潤構成。蘋果CEO庫克在2015年曾表示這類成本分析並不能反映實際成本:

我還從來沒見過一個能夠接近精確的報告。

所以要準確估算iPhone的成本構成並不容易,比如iOS 12的研發優化成本就不在443美元的組件成本裡,蘋果第二季財報中透露研發成本已經投入了32億美元,未來一年投入可能投入超過100億美元。

但你很難釐清這些研發費用在不同產品線上的分配比例,而且研發費用中還有一部分是一次性工程費用(Non-recurring engineering),即某項技術研發完成後可以在後續多款產品中復用,這在iPhone中也很常見,那這部分成本要怎麼計算也十分複雜。

當然還可以看經營利潤率,也就是企業的營業利潤與營業收入的比率。如果用這個指標計算,蘋果上一財季的經營利潤率為21.6%,意味著蘋果可以在每1塊錢的收入中賺到2毛錢,利潤已經十分可觀,但這是蘋果整體的利潤率,不足以說明iPhone的情況。

不過iPhone確實賺取了智慧手機市場大部分的利潤,這裡面既有一定的品牌溢價,也和成本控制有一定關係。相比與華為OV等國產手機廠商在線下渠道的大量投入,蘋果的直營店一直是坪效最高的零售店,而任正非則抱怨雖然手機賣得多,錢卻被渠道賺走了。

至於iPhone這種利潤算不算暴利,似乎大眾對暴利的定義也各有不同,有人說5%已經算暴利了。

至於今年的新iPhone買不買這個問題,每年的答案都大同小異,得看自己的預算和需求,該買的人還是會買,對iPhone是不是暴利也不會太感冒。

關鍵字: #Apple #iPhone
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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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