iPhone折疊機最快2023年亮相！折疊手機市場大爆發，4年內上看千萬銷量|數位時代 BusinessNext

iPhone折疊機最快2023年亮相！折疊手機市場大爆發，4年內上看千萬銷量

蘋果折疊iPhone究竟何時登場，一直是外界在意的焦點之一，近日有分析師在報告中預測，2023、2024年可能就是登場時機。

持續投入開發、申請專利，外界多預測蘋果折疊機2023、2024登場

顯示器分析師羅斯．楊（Ross Young）近日在一份分析顯示器市場前景的報告中提到，他預期折疊iPhone最快將於2023年登場，不過更可靠的時間點是2024年。

雖然暫時沒有公佈更多預測細節，由於這份預測也與各方分析師的推特不謀而合，因此吸引了媒體關注。今年5月，有地表最強蘋果分析師之稱的郭明錤，就預測蘋果將在2023年發表搭載8吋螢幕的折疊手機，銷售1,500萬至2,000萬部。

《彭博社》先前也透露，距離蘋果折疊手機推出，恐怕還要等上一段2、3年時間，推算也相當於2023、2024年左右。

蘋果傳出投入折疊手機研發已有一段時間，早在去年9月，就有消息指出蘋果向三星訂購了大量折疊手機螢幕樣品進行測試，似乎有意尋找三星作為面板供應商，不過後續又有傳言指出，LG可能正在協助蘋果開發折疊iPhone用的面板。

近年來，蘋果持續為折疊手機申請各項專利，包括翻蓋式的折疊設計、曲面螢幕，以及相關的一些觸控設計。今年10月，蘋果又為其新開發的折疊設計申請了一份新專利，顯示蘋果仍在默默開發折疊手機當中，不只是天馬行空的構想。

折疊手機市場日益成熟，2025年出貨量上看千萬部

折疊手機市場已經越來越成熟，根據研調機構IDC的預測，2021年全球折疊手機出貨量將達到400萬部，較2020年的190萬部成長106.6%，並看好以48.1%的複合成長率，在2025年時達到1,390萬部的規模。

雖然2019年三星率先推出折疊手機Galaxy Fold時，這款新手機起初被外界視為噱頭，實際上從發送給媒體測試開始，就不斷傳出螢幕薄膜脫落、折疊處顯現裂痕等問題，加上一部手機要價6.8萬的不菲價，更使得折疊手機受到外界側目。

但Galaxy Fold沒有因此成為絕響，在三星持續開發新款折疊手機、改良設計問題，並壓低售價的策略下，折疊手機最終漸漸受到消費者認同。

三星今年發表的Galaxy Z Flip 3及Fold 3更是銷售亮眼，上市39天就達到100萬銷售，是三星史上銷售第三快的手機款式，其中價格較為親民的Flip 3又更受消費者青睞，占整體銷售的70%。

顯示器供應鏈顧問公司DSCC的資料指出，2021年第三季全球折疊手機出貨量年增480%達到260萬部，同時也較上一季成長215%。三星則是這塊領域的絕對霸主，擁有93%市占率，今年推出新折疊手機Mate X2的華為則占6%。

目前也越來越多廠商開始投入折疊手機領域，去年摩托羅拉發表其折疊手機Razr，小米今年3月發表了首款折疊手機Mix Fold，Oppo也在這個月推出聲稱歷經4年打造的旗艦折疊手機Oppo Find N，開發折疊手機已成大勢所趨。

從5G iPhone的登場時機或許可看出，蘋果在部份新功能的產品策略上，更傾向於在環境、市場成熟時亮相，而不是身先士卒開拓新領域。隨著折疊手機市場日益成熟，蘋果若在2023、2024年推折疊手機，或許也不是太讓人意外。

責任編輯：侯品如

過去兩年，人工智慧技術以史無前例的速度翻轉企業營運與競爭態勢，從客服、知識管理到軟體開發，越來越多企業將大型語言模型（LLM）導入企業營運流程，隨著應用程度的深化與廣化，越來越多發現，真正的挑戰早已不只是「選擇哪個模型」，而是如何管理算力、控制成本、確保資料安全，以及讓不同世代GPU、模型與AI應用可以持續共存與調度。

代理式AI崛起後，AI應用從回答問題進展為執行任務、操作系統以及串接流程，連帶拉升對AI基礎設施的需求與架構複雜度，而這意味著，想要發揮AI綜效，光只有模型與技術尚不夠，必須將整體IT環境逐步升級為AI基礎建設（AI Infra）。

深耕AI管理領域多年的數位無限（INFINITIX），近年積極布局軟體定應AI基礎建設（Software Defined AI Infrastructure）市場，除持續深化與GPU、伺服器與AI硬體生態系的合作關係，如於2021年取得NVIDIA Solution Advisor全球夥伴資格，2025年亦獲AMD GPU生態建設夥伴獎，也因應市場需求推出AI-Stack與ixCSP兩大產品線，協助企業、雲端服務供應商（CSP）與新世代AI雲端業者，更有效率地管理跨世代AI算力資源。

數位無限執行長陳文裕表示：「我們的目標是協助客戶打造軟體定義AI基礎架構，讓其可以視需求向下整合不同世代GPU、儲存與網路設備，同時，向上鏈結模型、Token跟AI應用，加速企業的AI創新轉型腳步。」

從AI模型到AI經濟，企業競爭焦點轉向算力與Token調度能力

過去市場談AI，焦點多半放在模型參數、推論效能與模型能力，但在大型語言模型推論需求暴增的現下，AI Infra早已從單純GPU採購演變成涵蓋機櫃、網路、儲存、散熱與電力的整體工程；企業真正需要的，不是更多GPU、而是如何更有效率地調度與利用算力。

尤其在NVIDIA提出Token Factory概念後，全球AI產業正逐步從模型競賽轉向「AI經濟」，亦即，影響企業AI決策的再也不是使用哪個模型、部署多少GPU，而是消耗多少Token、產生多少AI服務，以及算力是否能被有效共享與調度。

換言之，在AI新世界，算力調度能力的重要水漲船高。對此，陳文裕十分認同的說：「企業想要提升AI競爭力，不僅要掌握模型與應用，還必須進一步思考如何有效切割GPU資源、讓不同部門甚至集團子公司共享算力、延長舊世代GPU的使用壽命，甚至是如何將閒置算力轉變成可交易的資源等。」

事實上，這也是大量AI資料中心（AIDC）跟新世代AI雲端服務（Neo Cloud）業者出現的原因，包括CoreWeave、Nebius、Lambda Labs、GMI Cloud等業者皆試圖以更具彈性的方式，提供企業所需的GPU服務與AI算力平台。

看準這波趨勢，數位無限除透過AI-Stack提供GPU切片、模型部署、模型管理與MLOps等服務，協助客戶提升GPU使用率，更進一步推出ixCSP平台，讓雲端服務供應商與新世代AI雲端業者，能從過去單純販售GPU資源轉型為提供GPU as a Service、Token as a Service與Model as a Service等創新AI服務。

以Software Defined AI Infrastructure助企業以「通用化、鬆耦合」迎戰瞬變AI世代

因應AI新世代帶來的挑戰：模型快速升級、算力需求攀升、GPU世代交替迅速，企業在追逐AI落地的同時，勢必得面臨基礎建設更新速度過快、硬體投資壓力升高，以及資源利用效率難以最佳化等挑戰。

為協助企業在AI快速演進與基礎建設投資之間取得平衡，數位無限的作法是，透過AI-Stack將底層硬體抽象化，以Token或模型服務形式提供，讓企業客戶、AIDC與Neo Cloud業者可以延長不同世代與不同品牌的AI硬體設備的生命週期、創造更高的使用價值、甚至是展開更多元的營收模式。

例如，高雄醫學大學附設中和紀念醫院便透過數位無限的AI-Stack解決GPU資源調度效率不彰問題，加速39項AI模型進入臨床應用階段，成功建立起「從模型開發到臨床落地」的完整生態系統。而日本精密製造大廠–Union Tool Co.–則是透過AI-Stack簡化GPU資源共享、加速AI模型的開發與測試腳步，為提升生產效率做最佳準備。

「如果大型企業或AIDC業者擁有閒置資源，也可以透過ixCSP平台，把算力共享或調度給集團內部團隊、子公司，甚至上下游合作夥伴使用，進一步提升整體資源利用率。」數位無限執行長陳文裕如是說道。

隨著AI從工具演變成企業核心基礎建設，企業真正需要的，也不再只是單一模型，而是一套能持續適應AI快速演進的AI Infra，而這與數位無限近年來的重要轉型方向一致：從AI管理軟體提供者轉型為軟體定義AI基礎建設供應商，更好協助客戶打造具備「通用化」與「鬆耦合」特性的AI基礎建設。

除以AI-Stack與ixCSP協助客戶提升算力使用效率與價值，數位無限亦計畫與硬體合作夥伴推出Agentic AI一體機方案，協助企業快速建立可驗證、可部署、可切割、可共享的AI運算環境，降低企業從PoC走向實際導入的門檻，加速AI落地。

總的來說，隨著AI競爭從模型能力延伸到算力治理，企業比拚的不僅是導入速度，而是能否建立一套足夠彈性、可持續演進的AI Infra，而這與數位無限的發展目標一致，將持續不斷優化產品服務，化身企業搶進AI新世代的關鍵合作夥伴。