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?
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?

IPhone生產重鎮的鄭州在歷經長時間封鎖後,中國政府宣佈從11月30起正式解封,但這可能不代表著蘋果面臨的生產困境終於將暫時告一個段落。外界估計,鄭州廠產能下滑可能導致蘋果第四季損失最多30% iPhone營收。

中國政府本週發布的指出,上海、鄭州等因疫情一度封鎖的大城市啟動解封,解除流動性管理,轉入常態化疫情防控,宣告了漫長封鎖的暫時結束。《CNN》指出,雖然鴻海鄭州廠並不處於鄭州市區,不過封鎖對工廠恢復產能是非常不利的因素。

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。

鴻海 鄭州廠
鴻海鄭州廠近期因疫情產能大受影響,分析師估計每週造成蘋果10億美元的損失。
圖/ 鴻海Facebook

延伸閱讀:富士康鄭州廠暴動,2萬員工走人!月底前恢復全面生產有變數

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。

延伸閱讀:蘋果、Google供應鏈接連上演「出中國記」!印度成當紅炸子雞,台商卻水土不服?

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鴻海正快速擴大印度的生產規模,預計未來兩年內員工數將成長三倍。

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。

資料來源:CNNReutersMedium

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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