想逃離中國,卻越陷越深!蘋果對中國依賴為何逐年加大?
想逃離中國,卻越陷越深!蘋果對中國依賴為何逐年加大?
2019.08.29 | 蘋果

如果說哪家美國企業依賴中國最深,蘋果(Apple)說第二,沒有人敢稱第一。隨著中美之間的溫度掉至冰點,製造業向東南亞、南美洲遷徙已成一股潮流,在中國紮根已久的蘋果,有辦法乘著趨勢逃離這塊是非之地嗎?

近年來尤其是貿易戰白熱化這半年,蘋果已逐步插旗巴西、印度等地,試圖將產能從中國遷出,大約兩個月前,更有消息指出蘋果預計將15%至30%產能分散至中國海外。

4年前(2015)蘋果並未在印度設廠,如今已在當地擁有3間廠房,其中包括鴻海工廠,計劃將用來生產iPhone X系列手機。值得一提的是,這也幫助蘋果獲得政府稅賦免減,創造打進印度市場的機會。

蘋果供應鏈和碩則揮軍南下印尼,新廠房才於上個月落成;緯創也在菲律賓、印度設有工廠。但整體而言,蘋果在中國海外的生產基地顯得很零散,規模也不大,且如印度、巴西等地的工廠製造的產品,大多僅供當地內銷使用。

且供應商於中國興建廠房的頻率,遠遠快過蘋果在海外拓展新生產基地的速度,鴻海的中國工廠已在4年內從19座擴大到29座;和碩也從8座變為12座。

根據《路透社》報導,2015年時,蘋果約44.9%的生產據點位於中國,這個數字不僅沒下降,現在更提升到47.6%。這些資料涵蓋2015年至2019年間,前200大供應商750間廠房的位置。

儘管今年7月的電話會議上,蘋果執行長庫克(Tim Cook)曾說,從美國、日本、韓國、中國到歐洲,他們的產品在世界各地都有生產,就數據而言,顯然每個地區的生產比例相距甚大。

產能遷移比不上設廠速度,蘋果難離中國懷抱

為何蘋果雖有離開中國懷抱的念頭,卻反而陷得更深?

中國供應商具有更完整的生態系與多元性,這讓蘋果每年可在當地生產上億台設備,庫存卻可以很快銷光,不必存放太多天,這與投資人重視的自由現金流息息相關。

蘋果在科技產品的領導地位,已成為其逃離中國的掣肘因素。每年驚人的出貨量與市占率,讓這間巨頭無法隨意割捨在中國生產的規模與種種優勢,如一艘難以迅速調轉方向的大貨船。(不是川普說的算?紐時分析:美企撤出中國有4關卡待克服

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中國製造業龐大的人力、生產規模與完整生態系,讓蘋果難以在海外找到替代品。
圖/ cdn

相對而言,市占率較低、每年出貨較少的廠商則更具靈活性,像是一艘迅捷有力的快艇,能輕易做出改變。例如Google現在正積極將Pixel手機與Google Nest智慧家居的產能,從中國遷往越南,並計劃在當地建立廉價的供應鏈。

但中國龐大的人口與當前生產規模,讓蘋果短時間難以找到替代品,即便越南已在三星過去10多年的大力投入下,建立起規模、經驗兼具的產業鏈,但對比中國仍顯不足。

舊金山製造商Fictiv執行長戴夫.伊凡斯(Dave Evans)表示,這世上沒有多少個地方能像中國一樣,生產規模大到足以每天生產60萬支手機。

再加上iPhone的組裝難度遠高於Android手機,蘋果南下建立供應鏈勢必得承受一定時間的陣痛期。今年4月時,蘋果便攜手緯創,開始在印度進行iPhone X系列手機的試生產,同時也有消息傳出,由於印度工人對組裝iPhone不熟悉,需要一段時間磨合提升水準。

向政府陳情不管用,蘋果逃不過關稅制裁

難以逃離中國的情況下,蘋果曾數度向川普政府陳情,希望其產品能規避貿易制裁。本月中,庫克與川普在紐澤西州的高爾夫俱樂部共進晚餐時,就再次分析關稅將如何影響蘋果的競爭力,使其在全球市場上落後三星。(貿易戰亂鬥三星得利?庫克提醒川普:加徵關稅恐讓蘋果大輸

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8月中與川普共進晚餐時,蘋果執行長庫克曾向他分析關稅對蘋果競爭力的影響 。
圖/ Instagram

即使如此,蘋果依舊未能從關稅制裁下倖免。不到一週,9月1日上路的新關稅將衝擊Apple Watch、AirPods等蘋果商品;若中美關係沒有好轉,iPhone、Macbook也會在12月15日成為新關稅的對象。

恰好就在上週五,維德布什證券證券分析師Daniel Ives發布一份報告,針對蘋果產能向中國外遷移的速度做出估計。該報告指出,最理想的情況下,蘋果能夠在18個月內,將5%至7%產能遷移出中國,且至少得3年時間,才有辦法轉移20%產能。

責任編輯:陳映璇

資料來源:ReuterBloomberg

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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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