iPhone供應鏈又有勞工醜聞！供應商疑強迫維族勞工生產，蘋果怎麼脫身？|數位時代 BusinessNext

iPhone供應鏈又有勞工醜聞！供應商疑強迫維族勞工生產，蘋果怎麼脫身？

緯創印度廠暴力事件才剛落幕，蘋果又再次陷入勞工權益糾紛，有人權組織披露，蘋果供應商藍思科技使用數千名新疆維族勞工參與製造。

否認人權組織指控，蘋果稱已確認供應鏈未使用任何新疆勞工

科技透明度計畫指控，藍思科技是蘋果供應鏈中，5間涉及新疆勞工爭議的公司之一。「我們的研究顯示，蘋果供應鏈中牽涉的強迫勞力，早已遠遠超過蘋果承認的程度。」保羅強調。

新疆再教育營問題，目前已上升為一個全球性的爭議。西方各國批評中國於再教育營中對數十萬名維吾爾穆斯林進行「改造教育」，並強迫他們於棉花田、工廠等地進行勞動，但受到中國強烈否認，目前實情為何仍眾說紛紜。

「蘋果絕不會容忍強迫勞動。」蘋果發言人喬許．羅森史塔克（Josh Rosenstock）表示，「找出強迫勞動跡象是蘋果評估供應商的其中一個項目，我們會以突擊檢查等方式進行。任何違反蘋果規範的作法都會立刻受到懲處，甚至是中止合作。我們會盡其所能保障供應鏈中的員工權益。」

針對人權組織的指控，羅森史塔克澄清，蘋果確認藍思科技沒有接受任何來自新疆的維族勞工，並且今年已完成審核，供應鏈中沒有使用任何新疆維族勞工。

多次深陷新疆議題，蘋果曾遭批試圖輕《防止強迫維吾爾勞動法》限制

蘋果已非第一次深陷新疆維族勞工爭議。今年11月，有媒體揭露蘋果的說客正試圖減輕《防止強迫維吾爾勞動法》的限制，如放寬一些規定的最後期限、不向民眾公開供應鏈資訊等。這項法律將禁止美國進口於新疆生產的某些原料或產品。

同時《紐約時報》指出，蘋果還出資請外部公司遊說另一項法案《強迫維吾爾人勞動披露法》，不過蘋果強烈否認了這些指控，聲稱他們支持《防止強迫維吾爾勞動法》成為有實質效力的法律。

蘋果執行長庫克（Tim Cook）也曾在聽證會上強調，他們絕不會容忍強迫勞動，「一旦發現蘋果會中止與供應商的合作。」

然而，澳洲戰略政策研究所今年3月發布報告指控，蘋果供應鏈中至少4座工廠發現涉嫌了強迫維族人勞動的跡象。這份報告指出，鏡頭供應商歐菲光曾接受中國政府安排的約1,000名至2,000名維族勞工；還有560名人被移轉至河南省工作，其中包括富士康鄭州廠。

隨著中美關係越趨緊繃，對於供應鏈深植中國的國際企業，新疆強迫勞動已經成為不得不面對的難堪議題，不只是蘋果被點名，可口可樂、Adidas、Nike、H&M等多個知名品牌都曾被指控牽涉強迫勞動，想兼顧中美雙方市場的企業，前路恐怕只會越加艱難。

從生成式AI訓練、推論，到代理式工作流程（Agentic Workflow）與未來的實體AI，資料流量正以指數級成長，讓記憶體從過去支援運算的配角躍升為決定AI效能與能源效率的關鍵角色。

全球知名的半導體與微電子技術分析機構TechInsights指出，AI競爭正逐漸從晶片算力擴展到記憶體架構設計能力，加速「Computational Memory」等新架構興起；在這波浪潮中，深耕記憶體與儲存技術數十年的美光科技，正與關鍵夥伴展開深度協同設計，包含攜手NVIDIA共同開發適用於新世代資料中心的低功耗記憶體技術，在AI基礎建設的新賽局中成為不可或缺的關鍵。

當GPU不再是唯一主角，記憶體為何躍上AI舞台中央？

過去，半導體的焦點多圍繞在晶片，例如CPU、GPU跟AI加速器等，市場普遍認為，晶片運算能力是左右科技產業發展速度的關鍵，但在進入生成式AI世代後，產業逐漸發現另一個事實：真正限制AI效能的瓶頸不是運算，而是資料能否快速被存取與傳輸。

從大型語言模型訓練，到AI推論、代理式工作流程（Agentic Workflow），甚至未來的機器人與自駕車，龐大的資料流量正持續推升對高頻寬、低延遲、高容量記憶體的需求，讓記憶體產業從過去相對標準化、以價格競爭為主的市場，逐漸轉變為AI基礎建設的重要核心。

「仔細觀察AI應用服務會發現，大多數工作負載都被頻寬限制。」美光科技全球業務執行副總裁Mike Cordano認為，記憶體是突破（頻寬）瓶頸的關鍵，也讓AI競賽從晶片算力升級到記憶體與儲存架構的系統級競爭。這樣的產業洞察，也正是Mike在歷經二十餘年的儲存產業資歷，加上四年半的創投生涯後，選擇加入美光的核心原因之一：在AI重塑產業結構的浪潮下，記憶體將成為這波成長最直接的動能所在。

從零組件供應商到策略夥伴，記憶體共創時代來臨

AI的崛起，正在改變記憶體廠商與客戶的關係。

過去，記憶體產品多是標準化元件，客戶關注的是價格、供貨與規格；合作模式也偏向短期採購與交易導向。然而隨著AI系統規模愈來愈大，從資料中心、雲端平台到終端裝置，記憶體已經成為決定系統效能的重要關鍵，也因如此，越來越多企業將記憶體視為「策略性資產」，而非單純零組件。

Mike表示：「現在，我們跟客戶合作的時間跨度改變了，在產品正式上市前三到四年便開始合作，從系統架構階段就共同規劃未來需求。」例如，美光科技與NVIDIA共同研發的資料中心所使用的低功耗記憶體，便是雙方提前多年展開深度合作（co-design）的成果。

值得特別注意的是，美光科技除從技術層面與晶片製造商等夥伴共創產品，也在需求層面與客戶進行密切合作，例如，將過去較無約束力、期限僅一年的長期協議（LTA）轉變成為期五年、條款更具約束力的策略性客戶協議（SCA），藉此掌握客戶的未來需求，進而在技術層面做更深度的合作。Mike坦言，深度協同設計是高成本的投入，美光的做法是先廣泛進行市場感知，理解不同場域的需求方向，再與生態系統中的夥伴們展開客製化合作。

從裝置導向轉為Token導向，AI浪潮重寫記憶體成長模式

除了合作模式改變，更大的典範轉移是需求的改變。

Mike解釋，過去記憶體需求跟PC、手機跟伺服器出貨量息息相關，但在AI新世代，推動記憶體需求成長的核心不再是設備數量，而是AI模型所產生的運算與資料消耗量。「AI產業逐漸走向以『Consumption』或『Token』為主的新經濟模式，每一次的模型運算都需要消耗大量的記憶體跟儲存資源，這意味著，即使設備銷量成長趨緩，記憶體需求仍可能持續上升。」

更重要的是，AI應用正從資料中心外擴至手機、PC、自駕車與機器人等場域，儘管不同場域對記憶體的需求不盡相同，但是，Mike認為：所有AI裝置都存在三項共同需求：更快的速度、更大的容量，以及更高的能源效率。

正如Mike在受訪時提到的：「我們最大的挑戰，是如何與客戶和整個生態系保持高度一致，一方面創造供給與產能，另一方面持續推動技術創新。」可以預期，在接下來的五年，記憶體產業面臨的挑戰不僅僅是擴展產能，而是如何與客戶共同規劃需求、同步投入技術創新，而這也是美光科技積極經營AI生態體系的原因。

總的來說，AI帶來的改變，不只是算力提升，而是重新定義整個運算架構：過去，記憶體被視為支援運算的基礎元件；現在，則是決定AI效能、能源效率與創新速度的關鍵資源；當產業競爭從晶片性能延伸到資料流動效率，從裝置數量轉向Token消耗量，記憶體的重要性也將隨之水漲船高，對美光科技來說，這將是其從供應商走向AI生態系核心夥伴的關鍵角色轉變。