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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五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承
五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承

1973 年,良興從台北光華商場一間 50 坪的電子零件行起家,半個世紀後蛻變為年營收破十億、毛利率 18% 的全通路 3C 品牌。不過,伴隨規模擴張帶來的不只是成長,還有日益加劇的管理摩擦。門市遍布全台、品項高達近萬筆,加上跨部門協作頻繁,行政耗損與知識傳承的缺口,成為這家老字號邁向下一階段的隱形天花板。

良興總經理賴志達回顧,從電子零件跨入電商、從線下擴張到 OMO 全通路、再到會員深度經營,作為 3C 零售業者,良興每一波轉型都走在同業前面。「現在輪到 AI 了。如何做到人機協作、AI 賦能,就是良興第五波轉型的核心命題。」

AI 自動化,從行政細節釋放組織戰力

轉型需要夥伴,而賴志達評估合作夥伴的標準很明確:技術能力是基本,產業知識(Domain Know-how)的深度是關鍵,回饋速度更是最終決定因素。2025 年的未來商務展上,良興選擇攜手 Data-DI,看重的正是其「策略諮詢 + AI 產品 + 落地陪跑」三軌並行的實施能力。

很快的,良興與 Data-DI 合作的第一個專案,就落在最耗費人力、卻最常被忽視的環節:會議記錄。「會議如果沒有產值、沒有效果,對企業很傷!」賴志達說,他每天參加許多會議,但跨單位協作的會議記錄長期依賴人工聆聽與逐字整理,常出現人名誤植、決策遺漏、行動項目無人追蹤,讓會議效果大打折扣。

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良興總經理賴志達
圖/ 數位時代

為了解決會議記錄的痛點,Data-DI 業務副總包威棣指出,在導入工具以前,團隊須先釐清三件事:場景是否具備落地價值、哪些流程節點適合 AI 介入,以及以終為始地掌握客戶真正想要的輸出樣貌。這些看似基本的提問,都決定 AI 能否精準落地。

確認方向後,良興與 Data-DI 成功導入 AI 會議記錄自動化系統,透過模糊比對技術校正語音辨識誤差,並將生成的雙版本報告直接回存至既有資料庫,不僅將行政人員從重複性作業中釋放,也為後續的 AI 應用奠定扎實的系統整合基礎。

賴志達分享,現在他去外部開會也會用這個工具,運用 AI 把錄音轉文字、再整理成簡報,很快就能完成,更令外部夥伴驚艷。「我認為這是很成功的案子!也提醒想做 AI 的老闆們,與其急著搞大架構,不如先從小工具讓公司嘗試 AI,建立理解和認同。」

AI 把資深員工大腦轉化為資產

補完行政效率的缺口後,良興接著切入更深層的營運核心:知識傳承。過去,頂尖銷售經驗長期鎖在少數資深員工身上,新人培訓耗時三個月,員工離職即帶走知識資本。與此同時,網路資訊發達,消費者進店前早已掌握基本規格,3C 通路門市人員要如何發揮更多價值?「我要門市的人不是死背規格,而是面對客人時,能用客人能理解的方式對話。」賴志達說。

為此,Data-DI 協助良興建置 AI 門市教育訓練系統。系統透過六大自動化關卡,串接教材生成、審核上架、AI 銷售對練與成績回報,主管僅需在核心節點審核;員工透過手機語音對練,系統依口吻、專業度、回應力等維度自動評分。賴志達表示,目標是將新人培訓期縮短至一個月,讓數十年累積的銷售智慧轉化為可複製、可傳承的企業資產。

然而,要讓這套系統真正運作,得先解決兩個根本問題:資料從哪裡來?以及訓練如何更準確?

「以前大數據時代,講的是資料要大、全、細、實;現在 AI 要做到的是準(準確)、合(合乎場景)。」包威棣說。良興不同廠商提供的素材品質參差不齊,Data-DI 除了整合內部資料,也補充加入外部市場評測內容以填補空缺,再透過人員審核機制過濾雜訊,搭配 agent 架構的多層步驟與知識限定,確保系統能精準提煉對應品類的訓練素材。

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Data-DI 業務副總包威棣
圖/ 數位時代

賴志達則看得更遠:「這些教育訓練的內容,也將成為公司未來訓練機器人很好的原料。」

Data-DI 陪跑型顧問,帶領企業 AI 轉型

良興與 Data-DI 合作的兩個專案中,雙方共同克服了長提示詞邏輯混亂、AI 幻覺污染知識庫、逐字稿讀取逾時等技術難題。邁向下一步,賴志達表示,公司各部門很早就建置 Power BI 報表,但數據豐富不等於決策清晰。「數據是土壤,如果沒有梳理,就沒有用了。」因此,他的下一個目標是活化數據資本、推動行銷自動流,以精實的人力持續驅動成長。

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良興攜手 Data-DI 推動 AI 落地,以小步快跑模式為企業創造變革。
圖/ 數位時代

包威棣則從顧問視角歸納兩個觀察:AI 導入需要高層認同、由上而下推進,像賴志達這樣持續引領良興走在業界前端的決策者,就是不可或缺的推手;而單點工具的價值,終究要累積成組織體質的轉變才算真正落地。「就像會議記錄改變了會議當責的結構,人員訓練改變了知識傳承的方式。從點狀應用走向企業變革,這種決策思路才是 AI 真正深入落地產生價值的關鍵。」

最後,對於仍在觀望AI應用的企業,他則建議:「未來 AI 導致的落差只會愈來愈大,人會變成超級工作者,企業會變成超級企業。開始做就對了,先做一個三個月的小任務,降低落差、再急起追上。」從痛點切入、小步快跑,讓組織在實作中累積對 AI 的理解與信任,這正是 Data-DI 的陪跑哲學。

有關更多 Data-DI 相關資訊,請查詢網站:https://www.data-di.com/

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