鴻海、和碩印度廠因暴雨停工!闖印度鴻海遇阻礙,工人走路很慢、不夠「血汗」?
鴻海、和碩印度廠因暴雨停工!闖印度鴻海遇阻礙,工人走路很慢、不夠「血汗」?

近年來鴻海、和碩擴大印度佈局,但根據路透社等外媒報導,因為印度受暴雨侵襲,鴻海及和碩位於南印度大城清奈的代工廠近日已暫時停工。

清奈為印度坦米爾那都省(Tamil Nadu)首府,也是主要的電子和製造業中心,在暴雨之後,已知造成至少4人罹難,數千人緊急撤離。該國最繁忙的機場之一清奈機場跑道也慘遭積水淹沒。

因天氣持續不穩定,鴻海尚未決定是否在5日恢復生產,而該鴻海清奈廠主要生產蘋果iPhone,雇用高達約3.5萬名員工。

另外,這是和碩印度廠近幾個月來的第二度停擺,9月和碩位於位於印度清奈的廠區發生火災,起火的原因是因為「小型配電盤發生意外」,導致組裝作業暫停兩天。

鴻海日前宣佈加碼投資印度500億元,在當地的投資似乎相當順利,不過除了近日被迫停工外,也有外媒揭露,其實過程曾面臨不小的阻礙,以下為2023年11月報導。

鴻海近日宣佈子公司將大手筆在印度砸500億元擴建廠房,被認為是加速供應鏈移轉、擴大當地iPhone產能的重要投資。不過當外界看好「印度製造」持續擴展之時,鴻海的印度布局也被披露正面臨著語言、文化衝擊,甚至是勞資糾紛等種種挑戰。

中國人力成本上升,加上受教育程度提昇後人們更不願意從事藍領工作,令過往吸引眾多廠商進駐的「人口紅利」逐漸失色,以及中美關係日漸緊繃的問題,讓各個廠商開始尋找新的生產基地,印度因此成為許多業者重點投資的新地點。

身為蘋果最大組裝廠的鴻海,近年便不斷加強對印度的投資,天風證券分析師郭明錤就看好,2024年將有20%至25%的iPhone是在印度生產。但鴻海在印度的投資絕非一帆風順,國際觀察非營利組織《rest of world》近日發布的文章揭露,鴻海在印度的投資面臨語言、文化、員工熟練度等種種難關。

語言增加溝通障礙,印度樂天文化成提升產能難題

語言的隔閡是鴻海在印度遭遇的難題之一。今年初開始,為了備戰iPhone 15手機生產,鴻海從中國派遣了一批工程師前往印度工廠,教導印度勞工熟悉21世紀的電子製造,以及讓當地的生產步上軌道。

其中一位化名李海(Li Hai,音譯)的中國工程師表示,當他們抵達印度時發現很難與當地人溝通,雙方的英文發音差距過大,即使是簡單的英文短語都很難聽懂,必須不斷筆記學習詞彙才漸漸有辦法對話。

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印度工人不願意加班、喜歡和同事聊天、喝下午茶的樂天文化,被非印度籍員工認為影響了工作效率。

而來自中國的生產設備更是只有中文,從說明、作業流程、指令到按鈕上都只有中文字,中國工程師必須用翻譯軟體,甚至比手畫腳才有辦法訓練印度員工操作及維修這些機器,也造成有時難以順利教會印度工人使關係變得緊繃。

不過比起語言的阻礙,雙方對工作的觀念差異,或許是更大的難點。華人工人驚訝即使工廠開出獎金與晉升機會,印度工人仍然不願意加班,有人指責是缺乏責任感、也有人認為只是物質欲望低,對賺更多的錢興趣寡淡。

鴻海等廠商對印度的投資,是印度政府兌現「印度製造」政策的關鍵。今年4月,坦米爾那都邦──鴻海廠房所在地──政府頒布的勞動新規就像是給予鴻海等廠商的一份大禮:將工作時間從8小時提升到12小時,代表工廠輪班將能從三班制改為兩班制,與在中國的作法接軌。

這項新措施引發了印度勞工及工會的大量反彈,抗議團體進行一系列的示威活動,當地鴻海工人也表示8小時工作已經非常勞累,「如果工作12小時我會死的。」一位鴻海印度工人表示,「我要活著才能工作。」

延伸閱讀:iPhone 15印度製,鴻海員工「血汗淚」換來的?真實狀況揭:超時工作是真嗎?

「他們很容易滿足。」一位從鄭州遠赴印度的工程師表示,「他們沒辦法承受太大壓力,但我們不施加壓力的話,就無法短時間把生產轉移到這裡。」

也有海外經理抱怨,印度工人太常請假、開會遲到。相比努力提升績效、犧牲休假、「內捲」──內部過度競爭──激烈的中國工人,樂天的印度工人喜歡和同事聊天、準時下班,甚至要有下午茶時間。

「他們知道要怎麼做,但動作很慢。」這讓部份非印度籍員工感到氣餒,「他們甚至走路也很慢。」

逐漸在印度建立中國模式,帶動iPhone生產走上軌道

但從6月開始,隨著iPhone 15即將啟動生產,印度工人也必須進入備戰狀態。「一開始或許很不舒服,但他們會慢慢習慣。」一位非印度籍員工表示,「(公司)正慢慢在這裡建立勤奮的中國模式。」

印度工人起初無法理解為什麼機器「只不過」停擺半小時,中國工人就顯得很慌張,但現在印度中層主管已經能意識到嚴重性。有位翻譯表示,有一次技術人員趕往修理故障的機器時,他看到印度經理急迫地不斷詢問「修好了嗎?修好了嗎?」技術人員在壓力下手不斷顫抖,讓他記憶深刻。

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印度演員在推特上表示,他對印度製造的iPhone感到自豪。
圖/ Twitter

21歲的印度女工賈什里(Jaishree)抱怨,因為工作量沉重,她不敢隨意去上廁所,要是沒能達成生產目標會遭到主管責備。她的任務是鎖緊iPhone上的小螺絲,聲稱自己的產能已從剛進來時的每小時300個螺絲,提升到750個的水準,仍然戰戰兢兢害怕產能無法達標。

儘管遭受當地員工不少抱怨,鴻海相對高的薪資、接駁到食宿全包的待遇仍吸引不少印度工人應徵,而鴻海逐漸在印度建立的中國模式,最終讓iPhone 15成功邁入量產,並且不良品率已降低至與中國相仿的水準。當然仍有進步的空間,目前鴻海坦米爾那都邦廠房的產量仍不到iPhone整體的10%,並且Plus及Pro等款式都只在中國生產。

李海指出,他們有時候也會討論自己協助印度工人的工作,是在讓自己被取代,未來可能有一天印度工人非常擅長製造iPhone,蘋果等廠商不再需要中國工人,但他認為供應鏈轉移是無法避免的浪潮,「我們不來這裡,其他人也會來。歷史的浪潮沒有人能阻止。」

延伸閱讀:一下合作喊卡、一下加碼投資!鴻海硬闖「最難做生意」的印度,其實滿腹苦水

資料來源:rest of worldNikkei Asia

責任編輯:蘇祐萱

關鍵字: #iPhone #鴻海
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從模型競爭走向算力經濟,INFINITIX 助客戶打造軟體定義 AI 基礎建設
從模型競爭走向算力經濟,INFINITIX 助客戶打造軟體定義 AI 基礎建設

過去兩年,人工智慧技術以史無前例的速度翻轉企業營運與競爭態勢,從客服、知識管理到軟體開發,越來越多企業將大型語言模型(LLM)導入企業營運流程,隨著應用程度的深化與廣化,越來越多發現,真正的挑戰早已不只是「選擇哪個模型」,而是如何管理算力、控制成本、確保資料安全,以及讓不同世代GPU、模型與AI應用可以持續共存與調度。

代理式AI崛起後,AI應用從回答問題進展為執行任務、操作系統以及串接流程,連帶拉升對AI基礎設施的需求與架構複雜度,而這意味著,想要發揮AI綜效,光只有模型與技術尚不夠,必須將整體IT環境逐步升級為AI基礎建設(AI Infra)。

深耕AI管理領域多年的數位無限(INFINITIX),近年積極布局軟體定應AI基礎建設(Software Defined AI Infrastructure)市場,除持續深化與GPU、伺服器與AI硬體生態系的合作關係,如於2021年取得NVIDIA Solution Advisor全球夥伴資格,2025年亦獲AMD GPU生態建設夥伴獎,也因應市場需求推出AI-Stack與ixCSP兩大產品線,協助企業、雲端服務供應商(CSP)與新世代AI雲端業者,更有效率地管理跨世代AI算力資源。

數位無限執行長陳文裕表示:「我們的目標是協助客戶打造軟體定義AI基礎架構,讓其可以視需求向下整合不同世代GPU、儲存與網路設備,同時,向上鏈結模型、Token跟AI應用,加速企業的AI創新轉型腳步。」

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數位無限執行長陳文裕
圖/ 數位時代

從AI模型到AI經濟,企業競爭焦點轉向算力與Token調度能力

過去市場談AI,焦點多半放在模型參數、推論效能與模型能力,但在大型語言模型推論需求暴增的現下,AI Infra早已從單純GPU採購演變成涵蓋機櫃、網路、儲存、散熱與電力的整體工程;企業真正需要的,不是更多GPU、而是如何更有效率地調度與利用算力。

尤其在NVIDIA提出Token Factory概念後,全球AI產業正逐步從模型競賽轉向「AI經濟」,亦即,影響企業AI決策的再也不是使用哪個模型、部署多少GPU,而是消耗多少Token、產生多少AI服務,以及算力是否能被有效共享與調度。

換言之,在AI新世界,算力調度能力的重要水漲船高。對此,陳文裕十分認同的說:「企業想要提升AI競爭力,不僅要掌握模型與應用,還必須進一步思考如何有效切割GPU資源、讓不同部門甚至集團子公司共享算力、延長舊世代GPU的使用壽命,甚至是如何將閒置算力轉變成可交易的資源等。」

事實上,這也是大量AI資料中心(AIDC)跟新世代AI雲端服務(Neo Cloud)業者出現的原因,包括CoreWeave、Nebius、Lambda Labs、GMI Cloud等業者皆試圖以更具彈性的方式,提供企業所需的GPU服務與AI算力平台。

看準這波趨勢,數位無限除透過AI-Stack提供GPU切片、模型部署、模型管理與MLOps等服務,協助客戶提升GPU使用率,更進一步推出ixCSP平台,讓雲端服務供應商與新世代AI雲端業者,能從過去單純販售GPU資源轉型為提供GPU as a Service、Token as a Service與Model as a Service等創新AI服務。

以Software Defined AI Infrastructure助企業以「通用化、鬆耦合」迎戰瞬變AI世代

因應AI新世代帶來的挑戰:模型快速升級、算力需求攀升、GPU世代交替迅速,企業在追逐AI落地的同時,勢必得面臨基礎建設更新速度過快、硬體投資壓力升高,以及資源利用效率難以最佳化等挑戰。

為協助企業在AI快速演進與基礎建設投資之間取得平衡,數位無限的作法是,透過AI-Stack將底層硬體抽象化,以Token或模型服務形式提供,讓企業客戶、AIDC與Neo Cloud業者可以延長不同世代與不同品牌的AI硬體設備的生命週期、創造更高的使用價值、甚至是展開更多元的營收模式。

例如,高雄醫學大學附設中和紀念醫院便透過數位無限的AI-Stack解決GPU資源調度效率不彰問題,加速39項AI模型進入臨床應用階段,成功建立起「從模型開發到臨床落地」的完整生態系統。而日本精密製造大廠–Union Tool Co.–則是透過AI-Stack簡化GPU資源共享、加速AI模型的開發與測試腳步,為提升生產效率做最佳準備。

「如果大型企業或AIDC業者擁有閒置資源,也可以透過ixCSP平台,把算力共享或調度給集團內部團隊、子公司,甚至上下游合作夥伴使用,進一步提升整體資源利用率。」數位無限執行長陳文裕如是說道。

隨著AI從工具演變成企業核心基礎建設,企業真正需要的,也不再只是單一模型,而是一套能持續適應AI快速演進的AI Infra,而這與數位無限近年來的重要轉型方向一致:從AI管理軟體提供者轉型為軟體定義AI基礎建設供應商,更好協助客戶打造具備「通用化」與「鬆耦合」特性的AI基礎建設。

除以AI-Stack與ixCSP協助客戶提升算力使用效率與價值,數位無限亦計畫與硬體合作夥伴推出Agentic AI一體機方案,協助企業快速建立可驗證、可部署、可切割、可共享的AI運算環境,降低企業從PoC走向實際導入的門檻,加速AI落地。

總的來說,隨著AI競爭從模型能力延伸到算力治理,企業比拚的不僅是導入速度,而是能否建立一套足夠彈性、可持續演進的AI Infra,而這與數位無限的發展目標一致,將持續不斷優化產品服務,化身企業搶進AI新世代的關鍵合作夥伴。

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