今年iPhone銷量放水流?蘋果鐵嘴郭明錤改口:明年3款新機都支援5G
今年iPhone銷量放水流?蘋果鐵嘴郭明錤改口:明年3款新機都支援5G
2019.07.29 | 蘋果

26日,一起蘋果自2014年起,史上第二大併購案才剛剛被證實:蘋果耗資10億美元,將在今年第四季收購Intel手機基頻晶片部門,加持自主研發5G晶片。

「地表最強蘋果分析師」郭明錤先前就預測,蘋果2020年會推出三款新iPhone,其中兩款更高階版本將支援5G,但在今(29)日卻改口,蘋果要跟Android低價5G手機比拚,明年所有新iPhone都支援5G。

三款新iPhone採高通5G晶片,2021年要自主研發

為何會話鋒一轉?郭明錤點出三點原因:

「推動5G技術的發展,可能有利於蘋果的AR生態系統,」這是郭明錤點出的第一個原因,蘋果從去年起推出ARKit 3.0,便開始大力擁抱AR,有了5G勢必能蹦出更多「殺手級應用」。

再者,也是最為關鍵的,蘋果收購Intel手機基頻晶片部門後,無疑有更多資源研發5G iPhone。(花300億買英特爾手機晶片事業,蘋果在打什麼如意算盤?

Intel
蘋果斥資10億美元,將於今年第四季收購Intel手機基頻晶片部門。
圖/ shutterstock

先回顧一下歷史,在今年初,Android手機大廠紛紛爭先恐後推出自家的5G手機後,最能帶領市場風向的蘋果,何時推出5G iPhone成為備受關注的焦點,不少專家認為,當蘋果真正推出5G iPhone後,才是5G智慧型手機普及的開始。

當時外界推測,蘋果將採用Intel的5G基頻晶片,但是Intel的時程表總是一延再延、進度落後;另一方面,高通在5G布局的速度如火如荼,2019年初搭載高通Snapdragon X50 5G基頻晶片的終端裝置,馬不停蹄的相繼問世⋯⋯於是在4月,蘋果決定和高通達成「世紀和解」,簽下長達六年的協議,將之前的專利訴訟一筆勾消,這被判定是蘋果為和高通合作,讓5G iPhone至少能在2020年平安問世。(蘋果與高通達成和解!iPhone將再迎高通晶片,外資:蘋果砍價成功

在數小時後,「落後者」Intel也發表聲明,退出5G手機晶片市場。

雖然按照合作時間推算,明年三款5G iPhone的5G基頻晶片將由高通提供,但蘋果這10幾年來一步步走向晶片自主研發,在未來最重要的5G上,絕對不想受制於人。根據《路透社》指出,蘋果原先預計2025年推出搭載自主研發5G基頻晶片的iPhone,但收購Intel基頻晶片事業體後,開發速度火速提前,預計在2021年就會推出。

蘋果拚了,競爭低價5G Andriod手機

但可別忘了,郭明錤改口新增的那一款5G iPhone,正是最低價款。「 我們預計5G Andriod智慧型手機的售價,將在2020年下半年降到249-349美元, 」郭明錤點出第三點更改預測原因。

到了明年,5G幾乎在全球主流市場「全面啟動」,消費者也會認為5G是2020年智慧型手機的必要功能,隨著5G機種越來越多,Andriod 5G手機的售價也越來越低,消費者入手意願更大,即便這些手機可能只支援Sub-6GHz頻段。(跟4G不一樣在哪?5G白話文快速看懂技術差異

即便是最「平民版」的iPhone,和其它廠牌相比售價仍高,郭明錤認為,新款iPhone必須通通支持5G,才能獲得電信商更大的補貼、消費者更大的購買意願。

為因應美國市場,報告預計2020年的三款iPhone都支持美國市場的mmWave(毫米波)和Sub-6GHz頻段;至於蘋果銷量慘跌、又想努力抓住的中國市場,頻段絕大多則在Sub-6 GHz,蘋果也正為中國市場,專門開發一款僅支援低於6GHz頻段的機型,可以用更低的價格出售。

「雖然南韓、瑞典都已經開放毫米波頻段,但何時真正開始布建還不得而知,以明年來說,真正可以用的只有美國。但,如果蘋果要同時支援毫米波跟Sub-6,天線、射頻模組成本就增加不少,會讓iPhone總體成本大幅增加。」資策會MIC資深產業分析師韓文堯分析。

明年砸資源投入5G手機,9月亮相新iPhone銷量能好嗎?

可見,蘋果明年將積極挹注資源,爭奪5G智慧型手機主導地位。但將在今年9月發表的2019年新iPhone只支援4G,隨著iPhone單價越來越高、換機週期越來越長,不會影響消費者購買意願嗎?

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2020年三款新iPhone都支援5G,今年新機亮點又不大,恐影響消費者購買意願(示意圖片)。
圖/ 唐子晴/攝影

「的確非常可能發生,通常iPhone在第二、三季出貨量低,是大家都要等9月發表的新iPhone,今年的iPhone規格已經流出,升級幅度不會太大;明年有5G,設計也會跟著大改,比較值得期待。」韓文堯總結。

其實,不只蘋果,這也是所有手機大廠在2019年碰到的問題:2019年推5G手機是為了吸睛拉抬買氣,但市場真正可用的地方實在太少;等到2020年再推,那今年銷量怎麼救?

三星將開出第一槍,在紐約時間8月7日發表新旗艦機Galaxy Note 10,傳聞也將推出5G版,但綜觀2019年下半年,推出的5G機種仍採用高通Snapdragon X50 5G基頻晶片。

不過,5G手機要有顯著「升級」,不管是速度還是覆蓋頻段,仍得等到2020年高通新5G基頻晶片Snapdragon X55,以及聯發科5G系統單晶片(SoC)真正搭載到裝置上市後,才是最好驗證的時機。

由此可見,無法等到明年才推5G手機,今年各廠牌就得先卡位,藉此鞏固市場。

責任編輯:陳映璇

關鍵字: #Apple #iPhone #5G
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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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