通膨來勢洶洶,連蘋果都擋不了,調升日本iPhone售價
通膨來勢洶洶,連蘋果都擋不了,調升日本iPhone售價

俄烏戰爭影響全球,讓全世界都面臨通膨壓力問題,這波通貨膨脹就連蘋果也感受到了,蘋果執行長庫克(Tim Cook)先前接受美國媒體採訪時就表示,「每個人都看到了通膨壓力。」所以這波通膨連蘋果都逃不了。

通膨讓一般人生活備感壓力,然而,上回蘋果遇到類似的通膨場景已經是上世紀1980年代蘋果還在Apple II個人電腦的時代,然而,卻沒有人可以預想得到,在總體經濟經過一波又一波的循環之後,通貨膨脹又再度發生了。

一個公司的競爭對手越少,它訂價的能力就越強。一個強大的品牌,如果顧客有特殊感受或忠誠度,亦可帶來更大的訂價能力,例如醫藥公司、軟體系統商、奢侈品牌等,其產品和服務往往有別於競爭對手,並不斷創新和更新,不斷得強化客戶的需求或渴望,賦予了這些公司訂價權,以及在通膨或經濟成長減速下也能保持一定的利潤率。

在這波通膨威脅下,先前蘋果並未提高在美國 iPhone 的價格,但會根據匯率波動定期調整全球訂價。

美元升日圓貶,讓蘋果都吞不下匯損

根據《路透社》報導指出,受到日圓與美元匯率不斷下跌,7月1日蘋果在日本調升售價約20%,從今年年初起日圓兌美元大貶18%,為了反應貶值與通膨做出這樣的調整。

漲價後iPhone 13售價從原本的99,800日圓(約新台幣21956元)來到117,800日圓(約新台幣25916元),幾年來,這波通膨改變了蘋果公司向來只有在秋季新品上市時,才會改變了其新設備系列的產品定價結構的遊戲規則。

過去即使各國貨幣波動,但蘋果仍會吸收,由蘋果承擔一定的成本,雖然會影響利潤率,但如此的穩定的價格卻可以避免買氣與需求下滑。

但這樣的規則卻出現大幅改變,今年五月美國年通膨率為8.6%,創1981年以來最高的水準,蘋果在全球其他市場也出現甚至更嚴重的通貨膨脹。

物流成本增加,工資上漲,重創蘋果毛利

目前蘋果面臨全球物流成本增加以及工資上漲,另外加上消費者購買力下降導致蘋果遲遲未有iPhone升級的計畫。

蘋果執行長Cook提到通膨正影響公司的資產負債表的「毛利」與「營運費用」。蘋果Q2毛利率為43.7%,高於分析師預期,但與前一季相比稍微下滑,營運費用為 125.8 億美元,年增近19%。

蘋果發布上季財報時,CFO Luca Maestri 預期本季毛利率將進一步下滑,預估介於 42%至43%,營運費用估較上季增長至128 億美元左右,運費即為主因之一。

另外,成本攀升也和中國上半年實施封城,以及 Google、Amazon等大型科技企業上演搶人才大戰有關。

蘋果消費者對通膨敏感度低

就傳統經濟學觀點而言,當消費者購買力隨著經濟下調下滑,消費者會延後購買耐久財的時間,包含電子產品,亦即消費者可能會選擇觀望,等待經濟狀況改善後才會升級iPhone或 iPad 等設備。

Bernstein 分析師 Toni Sacconaghi 表示蘋果具有很強的生態系統,用戶忠誠度高,但蘋果的主要收入來自產品銷售,這方面多半是由忠實客群所推動,一旦陷入經濟衰退,用戶可能會延遲購買或升級設備,因此這種收入來源並非常態性,它主要是交互性的。

相較於以價格導向作為購機考量的Android用戶,蘋果用戶往往擁有更多的可支配收入,這樣的條件下,蘋果也可能不必承擔更高的成本。

Counterpoint數據顯示,今年第一季在售價上千美元的超高階智慧手機市場中,蘋果出貨市占高達 66%,研究人員指出,隨著全球通膨升溫,入門款和中低階手機較可能受到更大衝擊。

另外,摩根士丹利 6 月調查顯示,受通膨影響,七成的美國消費者計劃在未來 6 個月內削減支出,收入超過 15 萬美元的家庭則對自身財務狀況更樂觀,而他們多半是蘋果的客戶。

資料來源:CNBCReuters

責任編輯:吳秀樺

關鍵字: #iPhone #Apple蘋果
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從模型競爭走向算力經濟,INFINITIX 助客戶打造軟體定義 AI 基礎建設
從模型競爭走向算力經濟,INFINITIX 助客戶打造軟體定義 AI 基礎建設

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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。」

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數位無限執行長陳文裕
圖/ 數位時代

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。」

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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。

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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。

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