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

「過去我們教育教導學生如何從數據中找出標準答案，但在生成式AI的時代，標準答案往往是最廉價的。」臺大EiMBA執行長李家岩一語道破了這波商業典範轉移的核心。他認為，當資訊獲取邊際成本趨近於零，企業的競爭優勢已不再是單純的「掌握資訊」，而是「如何設計讓 AI 與人共同創造價值的流程」。這不只是一句口號，而是一場正在被驅動的轉型。從課程設計的邏輯重組，到學生創業專題的實戰演練，臺大EiMBA正將校園打造成一個允許失敗、快速驗證的「人機共創實驗場」。

告別標準答案，當教授變成「學習架構師」

「我們不再只是教導知識，而是設計學習。」李家岩指出，臺大EiMBA的課程正在經歷結構性的轉變。現在的教授角色更像是一位「學習架構師（Learning Architect）」，他們的任務不是單向輸出，而是設計出高強度的挑戰與情境，讓學生在解決問題的過程中，自然地將 AI 納入決策迴路。

以今年新開設的「雙軸轉型與人工智慧」課程為例，這並非傳統的技術概論課，而是場關於商業邏輯的壓力測試。學生不再只是繳交一份靜態的商業計畫書，反而被要求運用生成式 AI 輔助設計商業模式畫布（Business Model Canvas），甚至利用Vibe Coding技術讓不懂程式語言的商管學生，也能透過自然語言與提示工程，快速生成互動式的原型與操作介面來模擬市場反應。這項技術打破了傳統「文組企劃、理組執行」的藩籬，讓創意能即時轉化為可執行的程式碼。在這個過程中，AI 扮演的角色並非代筆的秘書，而是將概念具現化的加速器，以及最嚴厲的邏輯質疑者。

「這是我在課程中學到最深刻的一課，」臺大EiMBA二年級生、寵物百分百用戶體驗暨品牌行銷中心負責人鐘紫瀕分享道。身處近200人新創組織的高階主管，她坦言最初員工對 AI 充滿敬畏，甚至恐懼被取代。但在 EiMBA 的課堂上，她發現 AI 真正的價值在於「攻防」與「鏡像」。「老師設計了一種『沙漏式』的提問邏輯，迫使我們把策略餵給AI後，必須面對它無情的反問。」鐘紫瀕回憶，「這個市場假設有數據支持嗎？」、「你的競爭壁壘在哪裡？」這種高強度的追問，都是AI在對學員提出的挑戰，迫使她必須思考得比AI更深、更遠。「以前我們忙著找答案，現在我們學會如何設計出『連 AI 都沒想過的好問題』。AI就像一面鏡子，映照出我們思考邏輯上的盲點。」

數位孿生實戰，將「感覺」轉化為「數據決策」

除了策略層面的思維激盪，AI 在營運端的落地應用，更是讓許多直覺型創業者經歷了一場痛苦卻必要的轉型。臺大EiMBA一年級生、赤赤子設計師林宏諭對此感觸良多。

身處傳統服裝產業，過去他的經營模式多仰賴美感與經驗，「以前做決策就是憑感覺，甚至忙不過來時，連縫扣子這種小事我都自己跳下去做。」但在李家岩講授的「雙軸轉型與人工智慧」課堂上，他被迫面對冰冷的數據與流程，而這正是李家岩強調的「數位孿生（Digital Twin）」素養。

在虛擬世界中建立一個與真實工廠或商業流程一模一樣的模型，利用AI進行模擬與預測，是現代智慧製造的核心。對林宏諭而言這意味著必須將腦中抽象的「職人經驗」轉化為AI讀得懂的 SOP。「那段過程就像是被老師架著刀子往前走，非常痛苦，」林宏諭形容，為了讓 AI 能協助優化流程，他必須把每一個步驟定義清楚，無法再用「大概」、「憑感覺」含糊帶過。

雖然煎熬但成果是豐碩的。當感性的創意被裝進理性的數據框架後，林宏諭發現自己的決策不再是賭博，而是可被驗證的科學。「現在AI不僅幫我理清思緒，更像是團隊的外掛大腦。我開始能鼓勵員工使用AI釋放重複性勞動，讓大家能準時下班，去做更有價值的事。」這正是課程希望帶給學員的轉變，從「事必躬親的管理者」進化為「善用工具的跨域系統設計者」。

跨域共創，打破同溫層的「破壁效應」

如果說AI是另一位虛擬組團員那麼課堂上原本的同學們，就是來自多重宇宙的戰友。這裡匯聚了醫師、網紅、工程師、律師與傳產二代，如此多元的背景在AI的催化下，產生奇妙的化學反應。

李家岩特別提到了榮獲霍特獎（Hult Prize）肯定的「RiiVERSE」團隊。這個由臺大管院 EiMBA 與 GMBA 學生組成的團隊，成員涵蓋了時尚、行銷與創新創業等不同領域。他們利用舊衣回收再製技術，打造出循環經濟的生態圈。「這就是我們強調的跨域共創。」李家岩解釋，在過去，不同領域的專業人士溝通成本極高，但現在，AI成為了通用的翻譯機與黏著劑。

「AI不僅降低了技術門檻，讓文組生也能做Prototype，更讓理組生也能懂得商業敘事。」在這樣的環境下，創新不再是單打獨鬥，而是像RiiVERSE團隊一樣，結合理性與感性，共同回應全球永續（ESG）的艱鉅挑戰。

為了內心的狂熱，動手去做

然而，隨著AI涉入決策越來越深，一個核心問題浮現：在演算法能預測趨勢、生成文案甚至編寫程式的時代，人類領導者的價值還剩下什麼？「我們教的不是被AI取代，而是擴增智慧。」李家岩眼神堅定地說。他強調，未來的領導者必須具備三項關鍵特質：AI素養、跨域系統設計能力，以及科技人文的反思力。

其中最關鍵的，是懂得界定「自主邊界（Autonomous Boundary）」。領導者必須清楚判斷：哪些決策該放手讓 AI 自動化？哪些時刻必須保留人類的溫度與價值判斷？「例如在智慧工廠中，AI 可以預測機台何時需要維修保養，但『什麼樣的風險可以接受』、『我們要解決什麼社會問題』，這些涉及價值觀的決策，永遠需要人類來定奪。」李家岩補充道。

在李家岩眼中，真正的創新往往不是來自同類型人才的討論，而是從不同背景、不同世界觀的碰撞中誕生。「一個人能看到的只是片段，跨域合作才能讓問題完整。」他再次提到。對他而言，EiMBA 想培養的不是知道最多的人，而是能讓「各種智慧」一起工作的人。在AI與人類智慧並存的年代，領導者最重要的能力，不是掌握所有答案，而是打造一個能讓答案自然生成的組織環境。「未來需要的領導者是能整合技術與人、懂得跨域系統思考、也能『擇人(含機器人)而任勢』的人。」李家岩說，而這群充滿創業創新的管理者也將在未來商業戰場上奏出人機協作的新樂章。