iPhone銷售飆升50%!蘋果Q2營收再創佳績,晶片短缺卻恐燒到手機業務?
iPhone銷售飆升50%!蘋果Q2營收再創佳績,晶片短缺卻恐燒到手機業務?

在iPhone 12強勁的銷售成績下,蘋果又再次迎來了一個亮眼的季度,第二季(2021財年第三季)營收全方位大幅成長,繳出遠遠超越華爾街期待的營收表現,但全球晶片短缺的陰影,卻漸漸籠罩在蘋果頭上

蘋果在今年第二季營收達到814億美元,較去年同期成長36%,也大幅度高於華爾街預期的733億美元,每股盈餘也達到1.3美元,同樣高於預期的1.01美元。

值得一提的是,過往一直維持在38%上下的毛利率,近幾季開始出現成長,這一季也達到了43.3%。蘋果指出,這一季毛利率上升可歸功於iPhone 12 Pro及iPhone 12 Pro Max等高階產品的銷售表現,促使毛利率突破外界預期的41.9%。

5G iPhone銷售佳,庫克點名大中華市場營收成長優異

在5G網路逐漸於各國上線之際,儘管iPhone 12推出已超過半年時間,作為首批5G iPhone其銷售依舊可觀,較去年同期飆升了50%至396億美元。且綜觀來看無論任何產品類別、地區銷售都呈現上升,可說是全面表現優異的一個季度。

蘋果財務長盧卡.馬艾斯特里(Luca Maestri)表示,第二季可圈可點的表現是建立在所有地區皆繳出破紀錄營收、每項產品類別均有二位數的成長,且全球活躍設備的總數創下新高。

一般而言,第二季往往是蘋果營收週期的淡季,因為蘋果通常會在秋季發表會中亮相新一代的iPhone等產品,但在疫情的助攻下,3C產品銷售暢旺,民眾也更常利用各種軟體服務,都為蘋果第二季的好成績打下基礎。

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蘋果第二季所有業務都取得二位數的成長,並預估下一季雖然幅度會有些下降,但仍能維持同樣水準的成長趨勢。

延伸閱讀:【圖解】全球手機市場衰退,蘋果如何維持成長動能、登兩兆美元市值的王者寶座?

另外,大中華地區(中、台、港、澳)的成長也格外受到矚目,營收較去年同期上升58%,是所有市場中增幅最大者。蘋果執行長庫克(Tim Cook)表示,不光是iPhone,Mac、穿戴式設備、服務等類別營收都締造了新紀錄,直言大中華區是表現最強勁的業務地區。

蘋果雖然沒有公佈第三季的財測,但馬艾斯特里透露,下一季預估也能在各項業取得二位數的成長,但整體而言可能會低於這一季36%的上升幅度,同時服務業務的營收成長也會趨緩。

服務是第二季成長第三快的業務,同時也是僅次於iPhone的第二大業務類別,營收達到173億美元。庫克也透露,蘋果現在總計擁有7億付費訂閱用戶,這個數字高於上一季公佈的6.6億人。

晶片短缺難題依舊,蘋果警告下一季可能影響iPhone銷售

上一季中,蘋果曾預估晶片短缺可能對第二季造成40億美元的損失,但從目前的表現來看,營收表現似乎好得看不出影響。蘋果指出,晶片短缺主要影響Mac及iPac的銷售,雖然這一季確實壓低了供應鏈的影響,但如果沒有晶片短缺問題實際上可以表現得更好。

雖然這一季表現依舊良好,但庫克警告,晶片短缺問題仍然嚴重,並預估下一季可能會擴大影響到iPhone的生產與銷售,「我們的確面臨著(晶片)短缺問題,需求大到超乎我們的預料,我們很難在預定的時間內獲得全部的零組件。」

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蘋果透露,晶片短缺問題下一季將影響到iPhone的生產與銷售。
圖/ Martin Sanchez via Pexels

蘋果也再次強調,供應不足的並非先進製程的高階晶片,而是成熟製程的產品,主要用於手機的一般功能運作。

蘋果並沒有像上季一樣給出晶片短缺可能對營收造成影響的預期數字,雖聲稱影響會比這一季還要來得大,但結合下一季每項業務仍將有二位數成長的預測,或許不必對蘋果的前景太過悲觀。

但蘋果的警示,依舊代表著即使是蘋果這般偌大的科技公司,在全球擁有繁複縝密的供應鏈,依舊無法避開晶片短缺的衝擊,即使這一季營收表現如此亮眼,最終仍導致蘋果股價在盤後交易時段下滑約2%。

資料來源:ReuterBloombergCNBC

責任編輯:蕭閔云

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關鍵字: #蘋果 #iphone 12
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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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