蘋果為何堅持自研5G晶片?「擺脫高通專利費」非主因,解放iphone硬體佈局更關鍵
蘋果為何堅持自研5G晶片?「擺脫高通專利費」非主因,解放iphone硬體佈局更關鍵
2024.08.20 | 5G通訊

蘋果傳出投入自研5G數據機晶片(Modem)已經多年,甚至曾傳出陷入計畫進度大幅落後的窘境。

為何蘋果始終堅持自行研發5G數據機晶片?《彭博社》近期指出,蘋果的堅持不光是要省錢,更要擺脫對高通的依賴,甚至可能改變接下來iPhone的發展。

為何研發5G數據機晶片吃力不討好?

蘋果的晶片設計能力一直被認為是業界領先,不僅為iPhone、iPad打造了A系列晶片,更以M系列晶片幫助Mac完全脫離英特爾,讓蘋果產品運轉得更順利,甚至能幫助形塑更無縫的生態系體驗,讓設備之間更快協同作業、傳輸資料。

然而蘋果多年來卻有著一個難以攻剋的目標:5G數據機晶片。

最早,蘋果是使用英飛凌的數據機晶片,但時常被抱怨通訊品質很差,2011年開始使用高通的產品至今,中間曾一度轉換至英特爾的產品,但也一樣評價不高。

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為了研發數據機晶片,蘋果曾在2019年收購英特爾手機數據機晶片業務。

蘋果從2018年開始開發數據機晶片,但進展緩慢,去年有消息指出,蘋果當時自行開發出的數據機晶片,仍然落後高通的產品3年水準,預計至少到iPhone 17都還是會用高通產品。蘋果硬體技術副總裁強尼.斯魯吉(Johny Srouji)曾坦承,開發數據機晶片非常困難。

更重要的是,一般消費者對數據機晶片可說毫不關心。就連蘋果內部人士也表示,用戶並不關心手機使用哪個廠牌的數據機晶片,即使蘋果真的打造出自研晶片,替換掉每一部iPhone中的高通晶片,消費者的實際體驗也不會有太大改變。

那為何蘋果堅持要自行研發數據機晶片?

iPhone毛利能否更高?數據機晶片是關鍵之一

最表面的原因當然是省錢。

蘋果曾透露,他們不僅需要支付高通專利費用,每賣出一支iPhone還需要給予高通抽成。 瑞銀曾估計高通2022財年442億美元的營收當中,有21%──相當於93億美元來自蘋果。

對這種被剝兩層皮的作法,蘋果自然感到相當不滿,並為此和高通對簿公堂,不過後續雙方和解,並簽署了為期6年的授權協議,後續隨著蘋果自研進度落後,雙方合作時間已延續到2027年。

但蘋果執著投入數據機晶片,可能不只是金錢因素。《彭博社》指出,蘋果從高通轉向自研數據機晶片的策略方向,儘管短期內可能看不到太大影響,但長遠來看,甚至可能改變iPhone的格局,甚至未來發展。

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《彭博社》認為,蘋果自研數據機晶片將影響iPhone的未來發展方向。
圖/ Hadrian via shutterstock

在蘋果的計畫中, 數據機晶片未來將整合進新的無線晶片當中,進而節省用電甚至提昇可靠性。蘋果還可能進一步將這所有晶片整合到系統單晶片(SoC)裡,可以降低成本及節省iPhone內部空間,騰出之後開發新功能、新技術的位置。

另外,不必支付高通高昂授權費用及抽成省下的資金,也可能被用於新功能或新零組件的研發當中。

唯一的問題,只有蘋果是否能端出出讓消費者滿意的成品,尤其iPhone受到世界各地的消費者使用,數據機晶片必須在五花八門的環境中接受測試與考驗,一旦出現問題可能造成龐大影響。

不過一切順利的話,數據機晶片能在消費者沒有感受到差異的情況下過渡到自家產品,而將這項技術掌握在手中的優勢,能否如外界預期轉化為打造更優質iPhone的基礎,則要看蘋果在這後續的規劃了。

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資料來源:Bloomberg9to5mac

責任編輯:李先泰

關鍵字: #高通 #蘋果
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從會員數據到 AI 行銷:Vpon 打造零售業 AI-Ready 數據中台,提升決策效率
從會員數據到 AI 行銷:Vpon 打造零售業 AI-Ready 數據中台,提升決策效率

在 AI 快速進入企業營運核心的時代,數據不再只是被動的分析素材,而是 AI 模型運作與決策優化的重要基礎。

零售品牌積極累積大量第一方數據,例如會員資料、交易紀錄以及線上與線下行為數據,但因這些數據分散於不同系統,缺乏統一的身分識別機制以及明確的元數據(Metadata)定義,導致難以整合與分析,同時,也影響 AI 對這些數據資產的理解與應用。

為解決上述挑戰,Vpon 威朋將累積十餘年的實務經驗轉化為產品與服務,如 Audience Center 與 AI Agent 等解決方案,並透過專業顧問團隊協助企業完成數據收集、清理、整合與分析等關鍵流程,從資料清理到 AI-Ready 再到落地應用,讓行銷與業務團隊能以自然語言將數據查詢與分群受眾逐步自動化,大幅縮短過去仰賴技術與分析團隊溝通需求與開發分析邏輯的時間。

Vpon 助零售業打造 AI-Ready 數據基礎,以 Audience Center 驅動業務商機

如何建立 AI Ready 數據基礎建設?

Vpon 威朋數據科學經理廖宜楷指出,在 AI 驅動的時代,數據的品質決定模型價值。其中四個關鍵分別是:建構標準化的數據採集與處理管線,透過統一的工程規範,確保所有進入系統的數據在格式、維度與質量上具備高度一致性;其次是定義語義清晰的元數據(Metadata)體系,確保數據能夠被 AI 理解與使用,從而產出具備可靠性的產出結果;再來是打破企業內部的「數據孤島」, 透過完整整合線上(Web/App)行為與線下(POS/CRM)會員資訊,建構全方位的會員數據輪廓,精準捕捉消費者的跨通路行為軌跡。最後,數據的價值隨時間遞減,AI 的決策品質取決於數據的「新鮮度」,因此,數據的持續更新與自動化維護,不僅能讓企業在動態市場中保持敏銳,還可進一步深化會員輪廓分析的即時性。

舉例來說,在 Vpon 團隊的協助下,台灣百貨零售龍頭透過整合 Web 與 App 行為資料,並將線上與線下數據集中於數據中台進行分析,將傳統耗時數小時的複雜資料庫分析工作縮短至秒級回應,並基於此高效率基礎,進一步開發不同業務主題的預測與分群模型,提升行銷精準度與營運決策的敏捷性。

扎實數據基礎的價值落實:Audience Center 如何賦能企業實現「數據即戰力」?

有了堅實的數據底座後,下一步是透過 Audience Center 將數據資產轉化為商業動能。

廖宜楷指出,在變化快速的零售與數位行銷市場中,速度就是競爭力。然而,仍有許多企業在數據應用上面臨嚴重的溝通與技術斷層。過去,當行銷或業務人員需要數據支持時,通常得花費繁複的內部流程申請需求、討論需求,才會進到後續的資料清理、建模與分析,最後才能得到想要的分析結果或行銷名單。這種以「週」為單位的進程,不僅拖慢了決策效率,更讓企業在競爭激烈的市場中錯失先機。

Audience Center 的核心價值在於徹底翻轉上述流程,將數據處理轉化為數據服務,透過直覺的介面與背後扎實的數據基礎支撐,讓非技術人員不用編寫程式碼,即可自行組合維度,大幅縮短從需求到執行的距離,將原先需要耗時數週的作業流程優化成秒級產出。

「Audience Center 的導入,不僅有助於提升效率,更賦予企業快速試錯與精準捕獲趨勢的能力,讓數據真正成為驅動業務增長的引擎。」廖宜楷如此總結。

#1 從會員數據到AI行銷:Vpon打造零售業AI-Ready數據中台,提升決策效率
Vpon 威朋數據科學經理 廖宜楷
圖/ 數位時代

以 AI Agent 重塑數據使用方式,讓數據更貼近決策流程

「Vpon 除提供 Audience Center 協助品牌發揮第一方數據資產價值、提供豐沛的第三方數據助品牌深化對客戶輪廓的掌握度,更推出 AI Agent 服務讓品牌與行銷人員能更直覺地使用數據。」Vpon 威朋數據科學資深總監陳文謙表示,在數位轉型的過程中,許多企業面臨的挑戰不僅是數據整合,更包括如何讓不同部門的人員都能更即時協作與應用數據,有鑑於此,Vpon 推出四種 AI Agent 協助企業分析與應用數據,極大化第三方數據成效:

第一,以 Reporting Agent 讓高階主管或行銷人員可以自然語言查詢數據與生成報表,即時掌握市場動態,加速決策下達與決策品質。

第二,透過 Insight Agent 確保數據分析不受分析人員的主觀意識或產業知識侷限,可以輕鬆完成跨領域數據分析、快速挖掘潛在市場機會與消費者洞察。

第三,藉由 Audience Agent 將客戶分群方式從規則導向(Rule-based)轉變為關聯導向,以關聯分析擴大受眾範圍,協助品牌找出更多潛在客群。

第四,推出 Creative Agent 協助行銷人員分析廣告素材表現的根本原因,釐清受眾喜歡的素材跟不喜歡的素材,藉此優化廣告投放內容,持續提升轉換率。

陳文謙表示:「透過 AI Agent 的輔助,品牌不僅能更快完成數據分析,也能將分析結果直接轉化為行銷策略與創意建議,降低跨部門溝通成本,讓數據真正參與決策流程。」

#2 從會員數據到AI行銷:Vpon打造零售業AI-Ready數據中台,提升決策效率
Vpon 威朋數據科學資深總監 陳文謙
圖/ 數位時代

鏈結數據生態夥伴,以跨境數據放大行銷效益

除了協助品牌主建立 AI Ready 的數據基礎環境並提升數據使用效率,Vpon 也持續拓展數據生態圈,協助零售品牌更精準布局海外市場。

Vpon 威朋產品行銷資深經理邱心儒表示,跨境行銷過去多仰賴經驗與市場直覺,但透過數據整合與 AI 分析,品牌能更精準理解海外消費者的旅遊與消費行為。

以 Vpon 與日本 Loyalty Marketing Inc. 合作為例說明,透過雙方的獨家合作,企業可以結合 Ponta 超過一億的會員數據、問卷調查結果以及 Vpon 的七大數據來源,深入分析日本消費者的消費偏好與購買力——包括哪些日本族群對台灣品牌最感興趣、最受歡迎的台灣商品類型,以及不同客群的價格敏感度與回購行為等,將行銷決策從過往的經驗判斷轉變為精準的數據洞察,成為品牌出海的重要工具。

簡言之,對零售品牌而言,跨境數據是理解海外旅客真實樣貌的一大利器,也能進一步優化廣告投放、內容策略與商品布局,讓品牌在拓展國際市場時,可以更有效率地接觸潛在客群,放大行銷效益。

#3 從會員數據到AI行銷:Vpon打造零售業AI-Ready數據中台,提升決策效率
Vpon 威朋產品行銷資深經理 邱心儒
圖/ 數位時代

展望未來,Vpon 將持續擴展數據生態圈並優化產品服務,幫助零售品牌從數據整合、AI 分析到市場決策建立完整的數據應用循環,希望以數據夥伴的角色與品牌共同成長,打造互利共贏的數據生態。

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