iPhone買不下手就用租的!傳蘋果要推硬體訂閱,為何大幅降低入手門檻?
iPhone買不下手就用租的!傳蘋果要推硬體訂閱,為何大幅降低入手門檻?
2022.03.25 | 3C生活

價格無疑是iPhone用戶數進一步成長的最大難關,但假如能用租的呢?蘋果就傳出將在今年底、明年初推出iPhone等旗下產品的訂閱服務,目標吸引廣大觀望中的消費者,一同加入果粉行列。

iPhone動輒兩、三萬元的價格,是許多人進入iOS生態系的最大門檻。加上現代手機越來越耐用,人們換機的週期也越來越長,甚至翻新機等二手產品也較以往更受消費者歡迎。

根據研究公司Strategy Analytics的資料,2020年時全球智慧型手機的更換週期達到史上新高的43個月。而蘋果自己為iPhone產品預估的更換週期,實際上也是3年左右。

著眼服務生態商機,蘋果欲推硬體訂閱服務

iPhone目前仍是蘋果最主要的收入來源,2021財年(截至2021年10月)中,iPhone為蘋果創造多達1,920億美元收入,約占整體營收的52.4%。訂閱制有可能吸引更多對蘋果感興趣,卻因價格被拒之門外的消費者。

尤其蘋果近年大力發展服務業務,推出了影音串流服務Apple TV+、遊戲訂閱服務Apple Arcade、健身服務Apple Fitness+、Apple Podcast訂閱功能等,去年的WWDC開發者大會上,更發表免費提供iCloud用戶,針對各種隱私需求的iCloud+服務。

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蘋果近年大力發展多項服務,降低iPhone入手門檻便是為了邀請更多人加入蘋果生態系。

儘管訂閱iPhone服務有可能降低消費者花在硬體上的費用,卻可以吸引更多消費者進入iOS的生態系,創造一試成主顧的機會。 消息人士指出,蘋果也在討論將iPhone訂閱與Apple One套餐服務整合,打造一個手機及軟體服務全包的滿漢全席。

在2021財年第四季財報中,蘋果服務營收為684億美元,較前一年成長27%,約占整體營收的18.6%左右,是蘋果僅次於iPhone的第二大業務。外界一直看好服務將成為蘋果未來繼續登峰造極的關鍵。

維德布什分析師丹.艾夫斯(Dan Ives)曾在2022年初的報告中指出,決定蘋果價值的關鍵就在於服務業務,他估計這項業務的規模上看1.5兆美元,有機會在2024年創造100億美元營收。

iPhone早就可以「租」,蘋果持續降低入手難度

根據《彭博社》報導,目前整個訂閱制度還在規劃當中,計費方式與詳細價格也還不清楚,但訂閱服務外界早已期待多時,因此消息一出蘋果股價也在當日上升約2.3%。

2019年時曾有分析師向蘋果發問,他們是否有意推出iPhone的訂閱服務,或者將iPhone加入訂閱套餐之中。當時蘋果執行長庫克(Tim Cook)並未否認,僅聲稱某種程度上,已經存在訂閱制度。

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蘋果執行長庫克曾表示,很多人需要分期付款等較低門檻的入手iPhone手段,並聲稱某種程度上已經存在訂閱制度。
圖/ Apple

庫克指的是2015年推出的分期付款服務,用戶可以付完24期擁有iPhone,或者6個月支付完12期款項,用舊換新的方式更換至新款式。

相較於分期付款,可以想見訂閱服務的價格可能會更親民,進而降低民眾加入iOS生態系的門檻,且每年新款iPhone登場時,也能無窒礙地用上最新款手機。

只不過,消息人士指出,目前蘋果開發的第一順位是先買後付服務,iPhone訂閱服務或許會延後至2023年推出,甚至胎死腹中都不無可能。

但無論如何,降低iPhone的入口門檻都是蘋果的大方向,庫克曾表示,他們察覺到有很多人需要分期付款服務,並會盡力降低這項服務的門檻,認為未來這類服務的市場會高速成長。

資料來源:BloombergCNBCThe Verge

責任編輯:錢玉紘

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從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路
從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路

「代理式 AI 」(Agentic AI)的創新服務正在重新塑造企業對AI的想像:成為內部實際運行的數位員工,提升關鍵工作流程的效率。代理式AI的技術應用清楚指向一個核心趨勢:2025 年是 AI 邁向「代理式 AI」的起點,讓 AI 擁有決策自主權的技術轉型關鍵,2026 年這股浪潮將持續擴大並邁向規模化部署。

面對這股 AI Agent 浪潮,企業如何加速落地成為關鍵,博弘雲端以雲端與數據整合實力,結合零售、金融等產業經驗,提出 AI 系統整合商定位,協助企業從規劃、導入到維運,降低試錯風險,成為企業佈局 AI 的關鍵夥伴。

避開 AI 轉型冤枉路,企業該如何走對第一步?

博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題、生成內容的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工,應用場景也從單一任務延伸至多代理協作(Multi-Agent)模式。

「儘管 AI 前景看好,但這條導入之路並非一帆風順。」博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲綜合多份市場調查報告指出,到了 2028 年,高達 70% 的重複性工作將被 AI 取代,但同時也有約 40% 的生成式 AI 專案面臨失敗風險;關鍵原因在於,企業常常低估了導入 GenAI 的整體難度——挑戰不僅來自 AI 相關技術的快速更迭,更涉及流程變革與人員適應。

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博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工。面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時加速 AI 落地。
圖/ 數位時代

正因如此,企業在導入 AI 時,其實需要外部專業夥伴的協助,而博弘雲端不僅擁有導入 AI 應用所需的完整技術能力,涵蓋數據、雲端、應用開發、資安防禦與維運,可以一站式滿足企業需求,更能使企業在 AI 轉型過程中少走冤枉路。

宋青雲表示,許多企業在導入 AI 時,往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。

轉換率提升 50% 的關鍵:HAPPY GO 的 AI 落地實戰路徑

博弘雲端這套導入方法論,並非紙上談兵,而是已在多個實際場域中驗證成效;鼎鼎聯合行銷的 HAPPY GO 會員平台的 AI 轉型歷程,正是其最具代表性的案例之一。陳亭竹說明,HAPPY GO 過去曾面臨AI 落地應用的考驗:會員資料散落在不同部門與系統中,無法整合成完整的會員輪廓,亦難以對會員進行精準貼標與分眾行銷。

為此,博弘雲端先協助 HAPPY GO 進行會員資料的邏輯化與規格化,完成建置數據中台後,再依業務情境評估適合的 AI 模型,並且減少人工貼標的時間,逐步發展精準行銷、零售 MLOps(Machine Learning Operations,模型開發與維運管理)平台等 AI 應用。在穩固的數據基礎下,AI 應用成效也開始一一浮現:首先是 AI 市場調查應用,讓資料彙整與分析效率提升約 80%;透過 AI 個性化推薦機制,廣告點擊轉換率提升 50%。

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左、右為博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹及技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲。宋青雲分享企業導入案例,許多企業往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。
圖/ 數位時代

整合 Databricks 與雲端服務,打造彈性高效的數據平台

在協助鼎鼎聯合行銷與其他客戶的實務經驗中,博弘雲端發現,底層數據架構是真正影響 AI 落地速度的關鍵之一,因與 Databricks 合作協助企業打造更具彈性與擴充性的數據平台,作為 AI 長期發展的基礎。

Databricks 以分散式資料處理框架(Apache Spark)為核心,能同時整合結構化與非結構化資料,並支援分散式資料處理、機器學習與進階分析等多元工作負載,讓企業免於在多個平台間反覆搬移資料,省下大量重複開發與系統整合的時間,從而加速 AI 應用從概念驗證、使用者驗收測試(UAT),一路推進到正式上線(Production)的過程,還能確保資料治理策略的一致性,有助於降低資料外洩與合規風險;此對於金融等高度重視資安與法規遵循的產業而言,更顯關鍵。

陳亭竹認為,Databricks 是企業在擴展 AI 應用時「進可攻、退可守」的重要選項。企業可將數據收納在雲端平台,當需要啟動新型 AI 或 Agent 專案時,再切換至 Databricks 進行開發與部署,待服務趨於穩定後,再轉回雲端平台,不僅兼顧開發效率與成本控管,也讓數據平台真正成為 AI 持續放大價值的關鍵基礎。

企業強化 AI 資安防禦的三個維度

隨著 AI 與 Agent 應用逐步深入企業核心流程,資訊安全與治理的重要性也隨之同步提升。對此,宋青雲提出建立完整 AI 資安防禦體系的 3 個維度。第一是資料治理層,企業在導入 AI 應用初期,就應做好資料分級與建立資料治理政策(Policy),明確定義高風險與隱私資料的使用邊界,並規範 AI Agent「能看什麼、說什麼、做什麼」,防止 AI 因執行錯誤而造成的資安風險。

第二是權限管理層,當 AI Agent 角色升級為數位員工時,企業也須比照人員管理方式為其設定明確的職務角色與權限範圍,包括可存取的資料類型與可執行的操作行為,防止因權限過大,讓 AI 成為新的資安破口。

第三為技術應用層,除了導入多重身份驗證、DLP 防制資料外洩、定期修補應用程式漏洞等既有資安防禦措施外,還需導入專為生成式 AI 設計的防禦機制,對 AI 的輸入指令與輸出內容進行雙向管控,降低指令注入攻擊(Prompt Injection)或惡意內容傳遞的風險。

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博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲進一步說明「AI 應用下的資安考驗」,透過完善治理政策與角色權限,並設立專為生成式 AI 設計的防禦機制,降低 AI 安全隱私外洩的風險。
圖/ 數位時代

此外,博弘雲端也透過 MSSP 資安維運託管服務,從底層的 WAF、防火牆與入侵偵測,到針對 AI 模型特有弱點的持續掃描,提供 7×24 不間斷且即時的監控與防護。不僅能在系統出現漏洞時主動識別並修補漏洞,更可以即時監控活動,快速辨識潛在威脅。不僅如此,也能因應法規對 AI 可解釋性與可稽核性的要求,保留完整操作與決策紀錄,協助企業因應法規審查。

「AI Agent 已成為企業未來發展的必然方向,」陳亭竹強調,面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時,加速 AI 落地。在這波變革浪潮中,博弘雲端不只是提供雲端服務技術的領航家,更是企業推動 AI 轉型的策略戰友。透過深厚的雲端與數據技術實力、跨產業的AI導入實務經驗,以及完善的資安維運託管服務,博弘雲端將持續協助企業把數據轉化為行動力,在 AI Agent 時代助企業實踐永續穩健的 AI 落地應用。

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