印度疫情拖垮iPhone 12產能,還有晶片荒火上加油!蘋果、台廠供應鏈要如何吞苦水?
印度疫情拖垮iPhone 12產能,還有晶片荒火上加油!蘋果、台廠供應鏈要如何吞苦水?
2021.05.21 | 3C生活

蘋果2021財會年度業績亮眼,僅僅兩個季度,每股就大賺3.11美元,幾乎是追平2020財會年每股獲利3.31美元表現,iPhone 12熱銷固然是蘋果獲利大進補的關鍵,Mac、iPad產品線單季營收年增7成的成績也不容小覷。

只是,計畫趕不上變化,蘋果雖迎來獲利豐厚期,但是,晶片荒持續延燒、印度製造亂了腳步,為蘋果接下來的兩季帶來營運逆風。

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圖/ Vividrange via shutterstock

延伸閱讀:靠軟體神助攻,蘋果毛利創9年新高!但預估晶片荒會讓下季蒸發千億營收?

晶片荒衝擊Mac、iPad銷售

早在去年,全球各大筆電廠就因缺料問題苦惱,就連宏碁董事長陳俊聖都曾說,「單價一、兩百美元的晶片我都有(貨),就缺1顆5毛錢、8毛錢的周邊IC。」少了這些周邊晶片,就算筆電核心晶片準備再多,一樣出不了貨。

反觀蘋果,去年還老神在在,一點都不擔心缺料問題,4月底的投資人電話會議上,執行長庫克(Tim Cook)卻首度透露,iPad、Mac將因晶片短缺影響銷售表現。蘋果財務長梅斯特里(Luca Maestri)直言,晶片短缺可能使本季營收減少30億至40億美元。

蘋果上一季營收總計895.84億元,若是少了這30億至40億美元,相當於蘋果本季營收至少減少3.3%至4.5%,以總營收來看,影響範圍不大。但若單看Mac、iPad產品線近兩年變化,那影響程度可謂相當大。

根據蘋果財報, 這兩條產品線上季營收加計起來共169億美元,較去年同期大幅成長了74.2% ,這意味著蘋果去年同樣也受惠於遠距辦公需求、宅經濟而銷售走揚;此時因為晶片缺貨而讓銷售金額少了30億至40億美元, 意味著本季Mac、iPad產品線營收會立刻重摔17.75%至23.67%

Tim Cook
圖/ shutterstock

頭痛的是,晶片缺料問題短期難有解方。台經院產業分析師邱昰芳認為,晶片短缺態勢恐延續至下半年,「即使有些業者買2手設備開始生產,但新產能也不容易馬上增加很多。」就算下半年歐美經濟有較強復甦力道、訂單能見度高,但受限於晶片短缺,整體供應仍然緊俏,iPad、Mac銷量也將跟著走弱。

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圖/ 今周刊

印度疫情打亂蘋果的長線佈局

而在晶片荒燒到了蘋果頭上之後,印度疫情也對蘋果長線佈局,帶來了新影響。

中美貿易戰自18年開打,當時智慧型手機並沒有在關稅清單當中,也因此這兩年iPhone生產重鎮仍是在中國。

「但全球供應鏈分散的態勢愈來愈明顯,供應鏈移動不是今天喊、明天就動,蘋果還是決定讓EMS(電子製造服務)廠做一些產能的調整。」邱昰芳說,蘋果早早佈局了中國以外的生產基地,市場推估,蘋果有意將中國境內7%到10%產能移往印度,降低單一生產地風險。

iPhone 12
圖/ 唐子晴攝影

延伸閱讀:蘋果一戰翻身!印度去年iPhone為何銷量飆漲93%、今年能維持高成長嗎?

去年開始,組裝廠緯創、鴻海已然加大印度生產力度,和碩也在今年佈局印度,預計清奈廠最快今年下半年投產,偏偏此時遇上印度疫情升溫,「和碩原先規畫今年完成廠區建置,但延後的可能性很高。」邱昰芳直言,和碩建廠進度,仍端看印度疫情何時降溫。

印度境內有13億人口,是全球第2大智慧型手機市場,過去高昂關稅下,使得iPhone在印度售價偏高,但自從iPhone SE、11等機種在印度本地大量生產後,避開高關稅的iPhone也訂出親民售價,帶動印度銷量大增。研調機構Counterpoint Research統計,去年第4季iPhone在印度單季銷售量首度超過150萬支,20年全年在印度的手機銷量成長逾93%。

這讓蘋果今年決定開始在印度生產iPhone 12,沒想到計畫才剛實施,就遇到印度疫情升溫,根據外電報導, 鴻海在印度廠房因員工確診,使得iPhone 12產能驟減逾50%

iPhone產能驟減、設廠進度落後,對於蘋果的長遠規畫確實帶來影響,不過,短期上來看,「蘋果對印度製造的規畫,目前以印度內需為主。」邱昰芳認為,印度以外市場目前主要還是由中國供應,對全球iPhone生產影響有限。

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圖/ Apple

硬體營收下滑缺口,台廠備受考驗

蘋果前兩季財報雖然交出了好成績,但晶片荒延燒、新冠肺炎疫情再起,財報數字要再像上一季度大幅彈升恐有難度;倒是全球愈來愈多消費者在家工作、上學,這是否會帶動蘋果軟體應用服務營收上升、彌補硬體營收下滑帶來的缺口,值得關注。但是,台灣的蘋果供應鏈向來以生產硬體為主,如何伴隨蘋果走過這一季逆風,考驗著台廠智慧。

本文授權轉載自:今周刊

責任編輯:文潔琳、錢玉紘

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懂保險的 AI 才有用!國泰人壽數據暨人工智慧發展部如何解開壽險業的 AI 實戰難題
懂保險的 AI 才有用!國泰人壽數據暨人工智慧發展部如何解開壽險業的 AI 實戰難題

金管會調查顯示,國內金融機構與周邊單位已有 33% 導入 AI,其中壽險業導入比例達 67%,僅次於銀行業的 87%。事實上,保險業應用 AI 的難題不在技術,真正的挑戰是要在高度監理、複雜流程與專業領域中,找到可落地的應用場景。國泰人壽數據暨人工智慧發展部走過八年、歷經三次組織定位演進,如何摸索出自己一套的 AI 轉型路徑?

國泰人壽養兵練 AI

國泰人壽數據團隊的起點,可以追溯到 2016 年成立的「客群經營部」。2018 年,隨著公司希望讓 AI 發展更具基礎架構、更具規模地展開,團隊轉型為「數據經營部」;到了 2024 年,正式成立「數據暨人工智慧發展部」,角色也從推廣,轉向更專注的技術發展。

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部目前為一約 65 人的團隊,平均年齡 33 歲。
圖/ 數位時代

八年間,團隊的任務始終圍繞同一件事:深入業務現場,釐清痛點,再與 IT、業務、客服等單位協作,推動 AI 從研究走向實踐。國泰人壽數據暨人工智慧發展部協理莊淑儀形容,這個過程更像是傳教士的工作:「很多數據產品是由我們發想,從核保到理賠,有哪些導入機會?我們要去和各部門溝通,AI 可以協助什麼。」

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部協理莊淑儀。
圖/ 數位時代

這樣的溝通並不容易,因為壽險業的專業門檻極高。國泰人壽數據暨人工智慧發展部首席數據分析師黃喬敬博士指出,一張保單牽涉的關係人本來就複雜:「在保險業,一張保單的銷售,涉及要保人、被保人、受益人,是多方關係,尤其在金管會的要求下,還必須兼顧模型的公平性與可解釋性。」核保邏輯、理賠判斷、業務員培訓,每個環節都有各自的專業門檻與監理要求,通用技術難以直接套用。這也是國泰人壽選擇自己養兵練 AI 的原因,唯有深度理解壽險場景,AI 才有落地的條件。

從真實需求長出來的 AI 實戰力

要讓技術模型真正為前線人員所用,數據暨人工智慧發展部團隊長期觀察業務現場,確保 AI 產出都能有效銜接既有作業流程。去年,團隊面對的挑戰,是在十三個部門提案中,篩選出值得投入的場景。莊淑儀說明,評估標準有三項:「是否能複製到多元場景?對公司有什麼效益?技術可行性?」最終六個案子出線,其中包括「AI Coach」。

AI Coach 以 AI 陪練業務員磨練銷售技巧,同步縮短培訓週期,讓業務員能更快提供專業、貼近保戶需求的服務。看見 AI Coach 的成效後,國泰人壽也將同一套模式延伸至客服中心及直效團隊,評估面向包括禮貌、問題回應、服務要點...等面向,給於評分及建議。黃喬敬博士解釋背後的難度:「以往這些評估指標是由人來判斷,現在則是要做到標準化,讓 AI 系統可以自己判斷。」今年一月上線後,客服新人有超過九成以此作為教育訓練工具,業務端使用率也過半,不僅省下資深人員帶新人的時間,也讓保戶獲得更一致、更高品質的服務體驗。

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部協理莊淑儀(左)與首席數據分析師黃喬敬博士(右)帶領團隊在國泰人壽保險領域驗證 AI 應用。
圖/ 數位時代

另一項落地應用則是「Cathay Eye」,是國泰人壽自行開發的智能風險控管模型。莊淑儀說明:「這最主要是幫案件的複雜度做分級,讓新進同仁處理複雜度低、資深同仁處理複雜度高的案件,一來反映人力價值,二來加速案件處理流程,讓客戶更快獲得所需服務。」

黃喬敬博士也補充背後的機制:「Cathay Eye 是把公司過去數千萬筆資料整合起來,藉此建立一個平均的判斷基準,用來做複雜度分級與派工。」目前,Cathay Eye 的識別能力相較原流程提升一倍精準度,也讓流程的判斷效率明顯加快。

壽險業 AI 應用的新標竿

對國泰人壽而言,讓 AI 發揮作用的關鍵,在於將產業領域知識與技術能力結合,而這仰賴的是兩條並行的人才路徑。對內,是強化已熟悉保險核心業務人才的 AI 素養;對外,則是網羅生成式 AI 工程與系統設計、AI 治理、雲端數據工程...等專業人才,補齊技術深度。莊淑儀強調:「在人才 AI 素養上,以往我們著重精兵制。去年開始,我們要做到全員素養提升,在人人都會用 AI 的時代,如何善用、如何合規,這都是需要教育訓練的。」

黃喬敬博士則從技術端點出下一步的方向,如 Agentic AI 是明確的發展趨勢,但在企業級的應用上,不可能讓它完全自由運作,如何兼顧安全與效益,是關鍵任務。「檢視整個 Workflow,如何建立更好的決策流程,人員的角色和流程都會慢慢轉換。」他也指出,把端到端的自動化流程建置起來,是團隊接下來的重點工程。

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部首席數據分析師黃喬敬博士。
圖/ 數位時代

導入 AI,或許已是壽險業的產業常態;但能不能真正走進核心業務的第一線,關鍵仍是有沒有先搞懂保險本身。從需求出發、從場景驗證,國泰人壽正以這套方法,定義壽險業 AI 應用的新標竿。

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