iPhone 14在印度啟動生產！供應鏈遷徙正式打響，蘋果在打什麼算盤？|數位時代 BusinessNext

蘋果已開始逐步將部份供應鏈轉移出中國，本週宣佈正式在印度啟動iPhone 14的組裝，也是首度在當地組裝最新款的iPhone手機，被外界認為是蘋果製造策略出現變化的象徵。

「新推出的iPhone 14系列導入了突破性的新技術，以及重要的安全功能。」蘋果在一份聲明中表示，「我們很高興能在印度生產iPhone 14。」鴻海目前正在印度清奈附近的斯里佩魯姆布杜爾工廠組裝，預計今年內就能夠在當地上市。

蘋果在印度啟動iPhone 14生產，奏響供應鏈移轉序曲？

蘋果其實早在2017年時，就開始在印度製造iPhone，只不過先前主要生產的都是較舊的款式，今年是首度生產最新銳的機種。

值得一提的是，在iPhone 14正式亮相前，有消息指出蘋果其實有意讓印度廠房與中國同步啟動生產，但最終礙於物流、供應鏈等因素影響，才推延到上市後近兩週的現在。

疫情下中國數度封城、中美關係持續緊繃的情況下，蘋果將所有產能放在中國的不確定性越來越高，迫使他們逐漸轉移部份產能，讓供應鏈能夠更加多元化。光是2022年，中國就已經因上海、成都等地方封城，以及四川限電的影響，對電子製造業造成莫大的打擊。

日前摩根大通分析師估計，蘋果可能會在2022年底前將5%的iPhone 14產能轉移至印度，並預計到了2025年時，包含iPhone、Mac、iPad、Apple Watch、AirPods在內的旗下各種硬體產品，將有25%會在中國以外的地區生產，目前這個數字約為5%。

早從疫情爆發開始，外界就認為蘋果應會將部份供應鏈遷出中國，不再將雞蛋放在同個籃子裡。《路透社》指出，疫情影響了企業供應鏈出走的腳步，現在隨著管制逐漸放鬆，包括蘋果在內許多企業都在今年著手進行。

爭奪印度14億人口市場，蘋果加速擴大在地生產

另外，除了分散供應鏈集中在中國的風險，這也是蘋果進攻印度這個全球人口第二大市場的機會。

印度有近14億的人口，然而印度卻是一個蘋果幾乎沒能打進的國家。2021年時蘋果在當地市占只有3.8%，目前印度市場仍由小米、Vivo、realme等中低價位的中國品牌，以及韓國三星主導。

由於印度近年大力推行印度製造，不是在當地生產的手機會被課徵非常高的稅額，iPhone以前在印度的售價，甚至比美國本土還要高，也是蘋果沒能抓準時機搶進當地市場的原因之一。

像是目前iPhone 14在美售價799美元，而在印度售價79,900盧比，相當於980美元，而iPhone 14 Pro Max基本款在印度則達到1,717美元，遠高於在美國的1,099美元定價。未來擴大在印度生產的比例，蘋果就有望改變定價過高的問題。

另外，iPhone 13系列似乎成功打動了印度消費者的心，2022年第一季時一度超越三星成為印度高階手機市場的領導品牌，蘋果現在決定加快在印度製造手機的腳步，也能乘勝追擊進一步擴大市占率。

不過摩根大通的報告認為，蘋果可能只會先在印度生產iPhone 14及Plus兩款標準機型，因為高階款式的鏡頭較為複雜，加上蘋果認為當地對標準款式的需求較高。

這幾年印度為了吸引製造商設廠，也給予製造商大幅度的補貼，早在2020年時就傳出主動提供蘋果、三星等廠商補貼計畫，爭取擴大製造業在全國GDP的貢獻比例。

鴻海等蘋果供應鏈廠商也都獲得印度的生產獎勵計畫（PLI），今年9月甚至傳出印度塔塔集團正在與緯創進行協商，希望能夠建立合資企業在印度組裝iPhone。

不只蘋果有意遷移供應鏈，Google同樣傳出計畫將部份產能轉移至印度，先前也透露睽違兩代機型後，將在印度推出Pixel 7手機，或許就是最好的證明。

資料來源：CNBC、TechCrunch、Reuters

責任編輯：侯品如

從生成式AI訓練、推論，到代理式工作流程（Agentic Workflow）與未來的實體AI，資料流量正以指數級成長，讓記憶體從過去支援運算的配角躍升為決定AI效能與能源效率的關鍵角色。

全球知名的半導體與微電子技術分析機構TechInsights指出，AI競爭正逐漸從晶片算力擴展到記憶體架構設計能力，加速「Computational Memory」等新架構興起；在這波浪潮中，深耕記憶體與儲存技術數十年的美光科技，正與關鍵夥伴展開深度協同設計，包含攜手NVIDIA共同開發適用於新世代資料中心的低功耗記憶體技術，在AI基礎建設的新賽局中成為不可或缺的關鍵。

當GPU不再是唯一主角，記憶體為何躍上AI舞台中央？

過去，半導體的焦點多圍繞在晶片，例如CPU、GPU跟AI加速器等，市場普遍認為，晶片運算能力是左右科技產業發展速度的關鍵，但在進入生成式AI世代後，產業逐漸發現另一個事實：真正限制AI效能的瓶頸不是運算，而是資料能否快速被存取與傳輸。

從大型語言模型訓練，到AI推論、代理式工作流程（Agentic Workflow），甚至未來的機器人與自駕車，龐大的資料流量正持續推升對高頻寬、低延遲、高容量記憶體的需求，讓記憶體產業從過去相對標準化、以價格競爭為主的市場，逐漸轉變為AI基礎建設的重要核心。

「仔細觀察AI應用服務會發現，大多數工作負載都被頻寬限制。」美光科技全球業務執行副總裁Mike Cordano認為，記憶體是突破（頻寬）瓶頸的關鍵，也讓AI競賽從晶片算力升級到記憶體與儲存架構的系統級競爭。這樣的產業洞察，也正是Mike在歷經二十餘年的儲存產業資歷，加上四年半的創投生涯後，選擇加入美光的核心原因之一：在AI重塑產業結構的浪潮下，記憶體將成為這波成長最直接的動能所在。

從零組件供應商到策略夥伴，記憶體共創時代來臨

AI的崛起，正在改變記憶體廠商與客戶的關係。

過去，記憶體產品多是標準化元件，客戶關注的是價格、供貨與規格；合作模式也偏向短期採購與交易導向。然而隨著AI系統規模愈來愈大，從資料中心、雲端平台到終端裝置，記憶體已經成為決定系統效能的重要關鍵，也因如此，越來越多企業將記憶體視為「策略性資產」，而非單純零組件。

Mike表示：「現在，我們跟客戶合作的時間跨度改變了，在產品正式上市前三到四年便開始合作，從系統架構階段就共同規劃未來需求。」例如，美光科技與NVIDIA共同研發的資料中心所使用的低功耗記憶體，便是雙方提前多年展開深度合作（co-design）的成果。

值得特別注意的是，美光科技除從技術層面與晶片製造商等夥伴共創產品，也在需求層面與客戶進行密切合作，例如，將過去較無約束力、期限僅一年的長期協議（LTA）轉變成為期五年、條款更具約束力的策略性客戶協議（SCA），藉此掌握客戶的未來需求，進而在技術層面做更深度的合作。Mike坦言，深度協同設計是高成本的投入，美光的做法是先廣泛進行市場感知，理解不同場域的需求方向，再與生態系統中的夥伴們展開客製化合作。

從裝置導向轉為Token導向，AI浪潮重寫記憶體成長模式

除了合作模式改變，更大的典範轉移是需求的改變。

Mike解釋，過去記憶體需求跟PC、手機跟伺服器出貨量息息相關，但在AI新世代，推動記憶體需求成長的核心不再是設備數量，而是AI模型所產生的運算與資料消耗量。「AI產業逐漸走向以『Consumption』或『Token』為主的新經濟模式，每一次的模型運算都需要消耗大量的記憶體跟儲存資源，這意味著，即使設備銷量成長趨緩，記憶體需求仍可能持續上升。」

更重要的是，AI應用正從資料中心外擴至手機、PC、自駕車與機器人等場域，儘管不同場域對記憶體的需求不盡相同，但是，Mike認為：所有AI裝置都存在三項共同需求：更快的速度、更大的容量，以及更高的能源效率。

正如Mike在受訪時提到的：「我們最大的挑戰，是如何與客戶和整個生態系保持高度一致，一方面創造供給與產能，另一方面持續推動技術創新。」可以預期，在接下來的五年，記憶體產業面臨的挑戰不僅僅是擴展產能，而是如何與客戶共同規劃需求、同步投入技術創新，而這也是美光科技積極經營AI生態體系的原因。

總的來說，AI帶來的改變，不只是算力提升，而是重新定義整個運算架構：過去，記憶體被視為支援運算的基礎元件；現在，則是決定AI效能、能源效率與創新速度的關鍵資源；當產業競爭從晶片性能延伸到資料流動效率，從裝置數量轉向Token消耗量，記憶體的重要性也將隨之水漲船高，對美光科技來說，這將是其從供應商走向AI生態系核心夥伴的關鍵角色轉變。