與Epic Games的3年法庭之爭,蘋果宣布獲勝,雙方吵什麼?「小蝦米」Epic這一點勝出
與Epic Games的3年法庭之爭,蘋果宣布獲勝,雙方吵什麼?「小蝦米」Epic這一點勝出

4月24日,美國第九巡迴上訴法院(U.S.9th Circuit Court of Appeal)一個由三名法官組成的小組,以2比1裁定蘋果對其App Store的嚴格控制沒有違反聯邦反壟斷法。而判決也表明了,蘋果對商店的控制權及收取的佣金,不會因Epic Games的法律挑戰產生重大改變。

《華盛頓郵報》報導,這起案件被廣泛視為對矽谷提出反壟斷挑戰的風向球,兩年多來聯邦法院第二次裁定蘋果並未違法。蘋果發言人表示也對外表示,「此次的判決再次證明了Apple在本案中的巨大勝利,10項索賠中有9項對Apple有利。」雖然10項中拿下9項,但蘋果依然面臨一項敗訴指控。

儘管法院駁回了大部分對蘋果的指控,但依然有指控將影響蘋果
圖/ Epic Games

歷時三年,雙方究竟在吵什麼?蘋果真的完全勝利了嗎?

《The Register》報導,2020年8月,以《要塞英雄》(Fortnite)聞名的遊戲公司Epic Games以違反「反壟斷法」起訴了蘋果,導因於蘋果將要塞英雄從iOS商店下架,而這要從Epic Games更早的舉動說起。Epic旗下的遊戲《要塞英雄》將玩家導向Epic官網「課金」,而不是直接在iOS中內購。因為這樣做可以避免支付蘋果30%的傭金,就是俗稱的「蘋果稅」。

雖然上訴法院維持了原判,十項指控中包括法院認定蘋果並無違反公平競爭,反告Epic Games違約所以必須賠償蘋果365萬美元等等。但在這場判決中,蘋果也不是如同官方聲明的那樣「完全勝利」。下級法院法官表示,蘋果未來不能再禁止開發者的支付選項與連結,因為蘋果的反操控法違反加州的不公平競爭法(Unfair Competition Law),而這項判決在上訴法院中同樣得到支持。

蘋果的反操控法(anti-steering rules)規定,App中不得有外部連結或按鈕,以引導客戶使用App內購以外的購買機制(電子書閱讀器App除外)。

電子書的第三方支付也不是一開始就開放
圖/ pexels

蘋果必須允許開發者在其應用程式中,放入支付選項與連結,讓用戶可以選擇使用App Store之外的平台進行支付。《路透社》報導,此類外部連結未來是否都將合法,會在未來的聽證會才決定。蘋果也在聲明中表示正在考慮採取進一步的行動,其中可能包括向美國最高法院提出上訴,而是否需要Epic Games負擔全額法律費用,將由下級法院做出裁決。

輸了訴訟就此打住還是據以力爭?Epic Games如何回應?

《彭博社》報導,雖然法官認為蘋果的政策阻礙了消費者獲得更便宜的價格,但並沒有違反《休曼法案》(Sherman Act),即蘋果的舉動並非壟斷經營。上訴法院還對蘋果的論點表達強烈支持,認為其App Strore的封閉能夠有效保護用戶免於駭客、詐欺以及惡意軟體的攻擊。

《The Verge》報導,雖然Epic Games在這場官司中居於下風,但執行長斯威尼(Tim Sweeney)在推特上表示,儘管蘋果勝訴,但至少上訴法院保留了2021年判決中支持Epic Games的部分,某種程度上解放了開發者與客戶做生意的權利。

斯威尼指出,「法院駁回 Apple 反操控條款的決定,讓 iOS 開發人員可以自由地將消費者帶到網路上,直接與他們做生意,而我們正在研究後續步驟。」言下之意即可能推出將用戶引導到外部的支付系統,或是透過側載的方式將App下載到iOS設備上。

斯威尼的推文,表示將研究後續如何讓遊戲重新上架

美國本土是蘋果贏了,那其他地方呢?

《路透社》報導,蘋果在世界各地的App Store都在面臨挑戰,以日本為例,已經允許某些公司在應用程式中加入連結。蘋果也允許荷蘭的約會應用程式可使用第三支付,或允許開發商者將用戶導向官方網站付費。

早前《彭博社》的古爾曼(Mark Gurman)就曾指出,由於歐盟數位市場法(DMA)的關係,蘋果將於iOS 17中首次開放側載,開發者可以繞過官方,在不支付佣金(蘋果稅)的情況下讓用戶下載應用程式。

屆時真的開放的話,外媒預估可能只限於歐盟市場,開發者甚至需要額外付費才能使用該模式。但無論法規如何改變,蘋果一定會想辦法符合規範,畢竟「蘋果稅」單在2022年就貢獻了781億美元的收入。

延伸閱讀:歐美祭出反壟斷法壓制科技巨頭!蘋果庫克批評:將損害用戶隱私安全

資料來源:ReutersBloombergThe Wall Street JournalThe Washington PostThe RegisterCNBC

責任編輯:錢玉紘

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五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承
五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承

1973 年,良興從台北光華商場一間 50 坪的電子零件行起家,半個世紀後蛻變為年營收破十億、毛利率 18% 的全通路 3C 品牌。不過,伴隨規模擴張帶來的不只是成長,還有日益加劇的管理摩擦。門市遍布全台、品項高達近萬筆,加上跨部門協作頻繁,行政耗損與知識傳承的缺口,成為這家老字號邁向下一階段的隱形天花板。

良興總經理賴志達回顧,從電子零件跨入電商、從線下擴張到 OMO 全通路、再到會員深度經營,作為 3C 零售業者,良興每一波轉型都走在同業前面。「現在輪到 AI 了。如何做到人機協作、AI 賦能,就是良興第五波轉型的核心命題。」

AI 自動化,從行政細節釋放組織戰力

轉型需要夥伴,而賴志達評估合作夥伴的標準很明確:技術能力是基本,產業知識(Domain Know-how)的深度是關鍵,回饋速度更是最終決定因素。2025 年的未來商務展上,良興選擇攜手 Data-DI,看重的正是其「策略諮詢 + AI 產品 + 落地陪跑」三軌並行的實施能力。

很快的,良興與 Data-DI 合作的第一個專案,就落在最耗費人力、卻最常被忽視的環節:會議記錄。「會議如果沒有產值、沒有效果,對企業很傷!」賴志達說,他每天參加許多會議,但跨單位協作的會議記錄長期依賴人工聆聽與逐字整理,常出現人名誤植、決策遺漏、行動項目無人追蹤,讓會議效果大打折扣。

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良興總經理賴志達
圖/ 數位時代

為了解決會議記錄的痛點,Data-DI 業務副總包威棣指出,在導入工具以前,團隊須先釐清三件事:場景是否具備落地價值、哪些流程節點適合 AI 介入,以及以終為始地掌握客戶真正想要的輸出樣貌。這些看似基本的提問,都決定 AI 能否精準落地。

確認方向後,良興與 Data-DI 成功導入 AI 會議記錄自動化系統,透過模糊比對技術校正語音辨識誤差,並將生成的雙版本報告直接回存至既有資料庫,不僅將行政人員從重複性作業中釋放,也為後續的 AI 應用奠定扎實的系統整合基礎。

賴志達分享,現在他去外部開會也會用這個工具,運用 AI 把錄音轉文字、再整理成簡報,很快就能完成,更令外部夥伴驚艷。「我認為這是很成功的案子!也提醒想做 AI 的老闆們,與其急著搞大架構,不如先從小工具讓公司嘗試 AI,建立理解和認同。」

AI 把資深員工大腦轉化為資產

補完行政效率的缺口後,良興接著切入更深層的營運核心:知識傳承。過去,頂尖銷售經驗長期鎖在少數資深員工身上,新人培訓耗時三個月,員工離職即帶走知識資本。與此同時,網路資訊發達,消費者進店前早已掌握基本規格,3C 通路門市人員要如何發揮更多價值?「我要門市的人不是死背規格,而是面對客人時,能用客人能理解的方式對話。」賴志達說。

為此,Data-DI 協助良興建置 AI 門市教育訓練系統。系統透過六大自動化關卡,串接教材生成、審核上架、AI 銷售對練與成績回報,主管僅需在核心節點審核;員工透過手機語音對練,系統依口吻、專業度、回應力等維度自動評分。賴志達表示,目標是將新人培訓期縮短至一個月,讓數十年累積的銷售智慧轉化為可複製、可傳承的企業資產。

然而,要讓這套系統真正運作,得先解決兩個根本問題:資料從哪裡來?以及訓練如何更準確?

「以前大數據時代,講的是資料要大、全、細、實;現在 AI 要做到的是準(準確)、合(合乎場景)。」包威棣說。良興不同廠商提供的素材品質參差不齊,Data-DI 除了整合內部資料,也補充加入外部市場評測內容以填補空缺,再透過人員審核機制過濾雜訊,搭配 agent 架構的多層步驟與知識限定,確保系統能精準提煉對應品類的訓練素材。

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Data-DI 業務副總包威棣
圖/ 數位時代

賴志達則看得更遠:「這些教育訓練的內容,也將成為公司未來訓練機器人很好的原料。」

Data-DI 陪跑型顧問,帶領企業 AI 轉型

良興與 Data-DI 合作的兩個專案中,雙方共同克服了長提示詞邏輯混亂、AI 幻覺污染知識庫、逐字稿讀取逾時等技術難題。邁向下一步,賴志達表示,公司各部門很早就建置 Power BI 報表,但數據豐富不等於決策清晰。「數據是土壤,如果沒有梳理,就沒有用了。」因此,他的下一個目標是活化數據資本、推動行銷自動流,以精實的人力持續驅動成長。

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良興攜手 Data-DI 推動 AI 落地,以小步快跑模式為企業創造變革。
圖/ 數位時代

包威棣則從顧問視角歸納兩個觀察:AI 導入需要高層認同、由上而下推進,像賴志達這樣持續引領良興走在業界前端的決策者,就是不可或缺的推手;而單點工具的價值,終究要累積成組織體質的轉變才算真正落地。「就像會議記錄改變了會議當責的結構,人員訓練改變了知識傳承的方式。從點狀應用走向企業變革,這種決策思路才是 AI 真正深入落地產生價值的關鍵。」

最後,對於仍在觀望AI應用的企業,他則建議:「未來 AI 導致的落差只會愈來愈大,人會變成超級工作者,企業會變成超級企業。開始做就對了,先做一個三個月的小任務,降低落差、再急起追上。」從痛點切入、小步快跑,讓組織在實作中累積對 AI 的理解與信任,這正是 Data-DI 的陪跑哲學。

有關更多 Data-DI 相關資訊,請查詢網站:https://www.data-di.com/

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