鴻海鄭州廠動亂，讓蘋果每週大虧10億美元、產能剩20％！解封後有救嗎？|數位時代 BusinessNext

鴻海鄭州廠動亂，讓蘋果每週大虧10億美元、產能剩20％！解封後有救嗎？

中國正式解封鄭州，外界估計因疫情造成的鴻海鄭州廠產能下滑，可能讓蘋果在第四季損失最多達30%的iPhone營收。

蘋果一週損失10億美元，外界估失去的需求不會回來

維德布什分析師丹．艾夫斯（Dan Ives）表示，這對蘋果來說是這場黑暗風暴中的一點好消息。不過鄭州廠要恢復產能恐怕也不會那麼迅速，艾夫斯強調，蘋果要重啟工廠，還有很多繁重的工作需要處理。

今年10月，鄭州廠爆發疫情，員工面臨嚴厲的防控措施，同時擔憂自己可能染疫而爆發「徒步返鄉」的浪潮，許多員工翻過柵欄逃離了工廠，也導致鄭州廠發生缺工問題。

雖然為了吸引員工復工或新血加入，鴻海計畫提供願意重新上工的員工獎金，不過後續卻爆發抗爭，員工抗議廠方說話不算話，沒能兌現招募人力、要求員工返工時的承諾，才終於拿到應有的獎金。

艾夫斯提到，他預估鄭州廠的生產問題，每週造成蘋果約10億美元的銷售損失。

天風證券分析師郭明錤近日也發文表示，鄭州iPhone工廠產能受到工人抗爭影響較預期顯著，他將今年第四季的iPhone出貨量從市場共識的8,000到8,500萬部，下修20%至7,000到7,500萬部，預期iPhone 14 Pro及Pro Max第四季的總出貨量將比原先估計的少上1,500萬到2,000萬部。

郭明錤指出，鄭州廠11月產能只有以往的20%，12月可能可以改善至30%到40%，依照iPhone 14 Pro的產能恢復速度來看，12月的出貨量仍然會遠低於預期。同時由於iPhone 14 Pro及Pro Max售價較高，可能會導致蘋果第四季iPhone營收較市場共識低上20%到30%的幅度。

同時有鑑於當前的經濟環境，郭明錤認為，今年第四季因產能問題沒能滿足的需求，將因巨大的供需缺口消失，不會延後到之後的季度。這可能代表著當民眾沒辦法買到心儀的iPhone時，可能會選擇較低階的替代品，或者乾脆打消換機的念頭，而不會繼續等待。

蘋果逐步遷移供應鏈，中國重要性近年持續下降

蘋果近年因疫情在中國面臨的生產風波，也導致他們漸漸降低供應鏈在中國的比重。《路透社》近日發布的研究指出，在2014到2019年間，中國是蘋果44%到47%供應商的主要生產基地，然而2020年這個數字降低到41%，而2021年則進一步下滑到36%。

蘋果近年不斷加強在印度、越南的生產投資，例如今年8月首度在越南嘗試生產Macbook及Apple Watch，還有意將HomePod生產轉移至當地；發布iPhone 14同月，蘋果也首度在印度同步啟動製造，以往印度工廠僅生產較舊的機型。

摩跟大通曾估計，蘋果會在2022年底將5% iPhone產能轉移到印度，2025年時有25%蘋果產品是在中國以外的地區生產。

《路透社》的數據則指出，在中國占比下降的同時，美國從2019年的7.2%到2021年上升至10.7%、台灣從6.7%上升至9.5%，印度及越南占比都還相對較低，分別為不到1%成長至1.5%、2.2%成長至3.7%。

負責了蘋果70% iPhone組裝的鴻海，雖然廠房仍大多在中國，在也積極在印度投資產能，預計未來兩年內印度員工數將成長三倍，增加約5.3萬人，使當地員工總數達到7萬人。

責任編輯：錢玉紘

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。