蘋果亮眼財報卻埋隱憂!中國封城陰霾籠罩,下季可能損失80億美元
蘋果亮眼財報卻埋隱憂!中國封城陰霾籠罩,下季可能損失80億美元

蘋果公佈了2022年第一季財報(2022財年第二季),延續iPnone 13的銷售潮,以及服務業務成長,繳出良好的財務成績,然而俄烏戰爭以及中國疫情封鎖政策的衝擊,也讓蘋果預估可能將損失80億美元的營收。

蘋果最新的財報,營收達到972.8億美元,較去年同期的895.8億美元成長8.5%,並高於預期的938.9億美元,而每股盈餘(EPS)也達到1.52美元,同樣高於預期的1.43美元。

中國營收成長放緩,服務營收表現強勁

若細看各項業務營收,除了iPad業務外其餘皆為正成長,其中又以服務業務成長幅度最高,從169億美元成長至198.2億美元,上升幅度達到17%以上。而iPhone雖然營收只有成長5.5%,是呈現成長的業務中比例最低者,但因為基數較大,單論數字則營收上升僅次於服務業務。

這次iPhone營收在總營收的占比略有下降,從原先的53%左右下滑至接近52%。蘋果在2022春季發表會端出了外界引頸期盼第三代iPhone SE,理應會進一步帶動iPhone營收上升,不過只有小改款iPhone 13被認為暢銷程度可能不如首度搭載5G、做出較大變革的iPhone 12。

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儘管蘋果今年推出了新一代iPhone SE,但iPhone 13被認為銷售吸引力低於iPhone 12,因此營收成長較為平緩。
圖/ Apple

Mac也在新產品推動下成功上漲,去年秋季發表會登場的MacBook Pro改掉了長久以來被人詬病的諸多缺點,獲得外界良好的評價,且M1系列晶片也成功吸引過往使用Intel晶片Mac的用戶更換新機,今年還發表了高階桌機款式Mac Studio。

iPad則一直是蘋果營收及獲利都較低的業務,《彭博社》指出,雖然iPad也有新產品登場,卻被批評軟體上的更新跟不上硬體。服務業務則保持著近年快速成長的趨勢,蘋果透露他們已經擁有多達8.25億的訂閱用戶,較上一季的7.85億成長了4,000萬人。

從地區來看的話,這一季蘋果的營收成長主要集中在美國,從343億美元成長至408.8億美元,上升幅度逼近20%,原先被看好成為未來成長動能的大中華區(中、台、港、澳),銷售額卻只有成長3.5%,另外日本與泛太平洋市場甚至呈現下滑。

上一季大中華區繳出了超過20%的營收成長,而業務發展突然踩煞車,蘋果認為問題在於中國疫情再次爆發。蘋果財務長盧卡.馬艾斯特里(Luca Maestri)表示,疫情也對中國顧客的需求產生了一定程度的影響。

中國封城不見底,蘋果憂衝擊第二季供應鏈

但中國爆發疫情帶來的,可不只是需求下滑,蘋果更擔心可能衝擊供應鏈的穩定。上海封城至今兩個月許多在蘋果供應鏈的台廠都在這波疫情下降低產能。

目前暫時還見不到疫情停歇的曙光,蘋果執行長庫克僅保守表示,他希望疫情影響只會是暫時的,並會隨著時間慢慢好轉。馬艾斯特里則坦承,他們一直希望能看到中國情況好轉,但還沒有看到相關指引。

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庫克指出,中國疫情封鎖衝擊了蘋果供應鏈,希望影響不會太長,並能隨時間慢慢好轉。
圖/ Shutterstock

另外,硝煙不散的俄烏戰爭也是蘋果成長受影響的一個因素。蘋果在今年3月加入制裁俄羅斯的行列,停止在當地出售商品,預估對下一份財報會有更大的影響。

整體而言,蘋果認為第二季受到的衝擊將遠比第一季要更嚴重,馬艾斯特里透露,預估本季營收將因此損失40億至80億美元。

這樣的預估導致儘管蘋果繳出超出預期的財務成績,股價仍在盤後交易時段下滑了約4%。

「我們沒辦法從這些挑戰中倖免,但我對我們的團隊、產品、服務及策略很有信心。」庫克強調。

資料來源:ReutersBloombergCNBC

責任編輯:吳秀樺

關鍵字: #iPhone #蘋果
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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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