小米擊敗蘋果登全球手機三哥、2021年目標賣破3億支!它憑什麼如此樂觀?
小米擊敗蘋果登全球手機三哥、2021年目標賣破3億支!它憑什麼如此樂觀?
2020.12.06 | 3C生活

新冠狀病毒(COVID 19,俗稱武漢肺炎)籠罩下,智慧手機市場也悄悄出現版塊挪移。以往只能乖乖做手機市場老四的小米,如今卻坐三望二,不僅手機出貨量首度超越蘋果,更傳出明年計畫採購多達2.4億部手機的零組件,一舉勝過華為。

11月下旬公佈的第三季(7月至9月底)財報中,小米營收達人民幣722億元,較去年成長34.5%,同時淨利也成長18.9%至41億人民幣,雙雙創下歷史新高,同時有包括手機出貨量等15項指標刷新紀錄。

小米
小米在第三季繳出爆發性成長,不僅營收、利潤雙雙創新高,更刷新包括手機出貨量在內15項指標數據紀錄。
圖/ shutterstock

研究公司Counterpoint資料顯示,2020年第三季小米手機出貨量達4,620萬部,首度超越蘋果的4,170萬部,全球手機市占率達到13%,躋身第三大手機品牌。

在秀出亮麗季度成績的同時,小米默默擴大了對明年手機銷量的展望,傳出訂購多達2.4億部手機的零組件。根據Counterpoint的資料,這個數字不僅接近2019年小米全年手機銷量的兩倍,更比肩華為最高銷量紀錄。

且為替這大筆投資做準備,小米於本週公佈擬融資近40億美元,增發30.6億美元的股票,以及8.55億美元的可轉換債券,雖然這也導致小米當日股價下跌近10%。

疫情下不買高階機種,消費者現在只要便宜手機

小米董事長雷軍曾透露,小米手機的利潤率只有5%。在普羅大眾眼中,小米手機也往往與「廉價」或「CP值」劃上等號,這正是疫情下的消費者需求。在小米公佈優異的財報表現後,也有消息指出,三星正考慮明年暫停推出旗下高階手機系列Galaxy Note,疫情動盪使得民眾對高階手機的需求大減。

Galaxy Note10系列將推出星環白、星環黑、星環銀、星環藍1.jpg
原來高階機種銷量差勁,有傳言指出三星考慮明年暫停推出Galaxy Note系列產品。
圖/ 三星

依照Counterpoint的資訊,2016年時小米全球出貨量約為6,150萬部,市占率僅有4%左右,甚至被Vivo、Oppo等競爭者迎來趕上,只得屈居全球手機業者第六的位置。

光是今年前三季,小米手機出貨量已達到9,940萬部,尤其第三季繳出爆發性成長,這一季小米也是中國內部前5大手機品牌中,唯一一家出貨量繳出正成長的業者。

此外,華為受到美國強烈封殺,近期因此出售了榮耀品牌,研究機構TrendForce還預估,由於晶圓代工供貨吃緊,華為2021年市佔將從14%直落4%,這無疑是小米趁勝追擊的好時機。

這2.4部手機零組件的訂單可能只是第一步,小米內部對2021年手機銷量更是樂觀,相信明年出貨量可望突破3億部大關,不過《日經亞洲評論》指出,由於高通、聯發科無法為單一一家公司供應如此龐大數量的行動晶片,因此不太有機會達成。

印度市場支撐小米成長,但中印衝突仍是憂患

小米能夠在全球手機銷量下滑的趨勢中,頂著逆風持續成長,過往在印度的投資功不可沒。印度是人口數與中國比肩的大國,也是全球成長最快的手機市場,平均每天都有30萬人獲得其第一支智慧型手機。

在這個充滿潛力的市場中,小米已經在龍頭寶座上坐了好一段時間。2020年第一季,小米手機的印度市場佔有率甚至達到30%的高峰。諮詢公司摩根士丹利曾披露,印度市場已占小米總營收的20%,是其最大的中國海外市場。

2014年,小米揮軍進入印度市場,靠著廉價與高CP值的手機在當地站穩腳步。根據IDC的數據,今年第三季印度市場銷出的84%手機,價格都在200美元以下,物美價廉的手機在印度相當有市場。

Samsung Mobile Factory in India
受到反中情緒推動,三星在第三季擠下小米,睽違多年再登印度最受歡迎手機品牌。

然而好景不常,隔年印度總理納倫德拉.莫迪就為推行「印度製造」政策,一舉拔高手機進口關稅至12.5%。小米旋即與鴻海合作,在當地建立了生產基地,獲得印度製造的頭銜。

作為反面例子,蘋果就是疏於經營印度供應鏈,直到去年才開始嘗試印度製造,而被這潛力龐大的市場排除在外,市占率不到1%。

時至今日,小米已在印度擁有7座生產工廠,去年底小米印度營運長Muralikrishnan B透露,印度銷售的99%小米手機都是於當地製造。2017年,小米超越三星成為印度市占率第一的品牌。

但危機正在發生,今年6月爆發的中印邊界衝突,導致印度反中情緒激昂,印度政府已下令封殺多達上百款中國App。小米濃厚的印度製造血統也無法使其完全倖免,Counterpoint資料顯示,第三季時小米已讓出印度市占率第一的頭銜,三星睽違多年再次成為印度最受歡迎的手機品牌。

小米若要實現2021年2.4億部手機銷量的展望,跨越印度的反中浪潮,並成功把握華為受制於美國的此刻拓展中國市場,無疑將是這間中國手機品牌能否成功上位的關鍵所在。

資料來源:Nikkei Asian ReviewFortuneTechCrunch

關鍵字: #華為 #小米
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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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