蘋果財報出爐!中國銷售成績滑鐵盧:Q2關稅成本近290億元,庫克如何出招救營收?
蘋果財報出爐!中國銷售成績滑鐵盧:Q2關稅成本近290億元,庫克如何出招救營收?

蘋果5月1日盤後公布上季 (2025 年第 2 季,3 月為止) 財報,營收獲利均優於市場所料,iPhone 銷售也比市場預期亮眼,但大中華地區銷售失色,導致盤後股價走跌,並預估若美國關稅稅率不變,本季 (第 3 季,6 月為止) 關稅成本將增加 9 億美元。

蘋果執行長庫克表示,蘋果上季因關稅受到的「影響有限」,因為有能力優化供應鏈。

蘋果財務長 Kevan Parekh 在電話會議中說,蘋果本季整體營收預估年增「偏低到中間個位數百分比」。這大致符合 LSEG 分析師預估的年增 4.28% 至 894.5 億美元。

蘋果還預估本季毛利率中位數將落在 46%,這已經把關稅成本納入考量。

庫克補充說,若沒有新關稅或其他重大改變,關稅將導致本季成本增加 9 億美元(近新台幣290億元)。

庫克在電話會議中說,要針對關稅做出 6 月之後的判斷,現階段還「非常困難」。

財報公布後,蘋果盤後股價走低,截稿前約下挫 4%。蘋果周四稍早收盤上漲 0.39% 至每股 213.32 美元,今年來至周四收盤共下跌 15%。

FY2025 Q2(3/29 止) 財報關鍵數字 vs. LSEG 訪調分析師預期

  • EPS:1.65 美元 (年增 8%) vs 1.63 美元
  • 淨利:247.8 億美元
  • 營收:954 億美元 (年增 5%) vs 946 億美元
  • 毛利率:47.1% vs 47.1%

蘋果上季營收年增 5% 至 954 億美元,優於市場預期,也落在蘋果先前自行預估的偏低到中間個位數增幅。

各終端產品表現 vs. 分析師共識預期

  • iPhone 營收:468.4 億美元 (年增 1.9%) vs 458.4 億美元
  • Mac 營收:79.5 億美元 (年增 6.6%) vs 77.7 億美元
  • iPad 營收:64 億美元 (年增 15%) vs 62 億美元
  • 其他產品營收 (含 AirPods 和 Apple Watch):75.2 億美元 (年減 5%) vs 79.5 億美元
  • 服務營收 (含 iCloud、Apple Music、Apple TV+):266.5 億美元 (年增 11.6%) vs 267 億美元

iPhone 營收優於市場預期,儘管成長幅度不大,最新旗艦款與前幾代相比差異不大,搭載的人工智慧 (AI) 功能大部分和 2023 年的 iPhone 15 Pro 相同,讓消費者少了升級的理由。

蘋果在上季推出 iPhone 16e,以取代平價的 iPhone SE,但 599 美元起的定價比競爭對手都高。今年秋季,蘋果可能推出更大幅度的 iPhone 升級,例如更輕薄的設計。

蘋果上季各部門表現大致都優於預期,庫克在公司聲明中讚賞服務營收交出 11.65% 的兩位數成長,但該部門營收去年同季的成長率是 14.2%,顯示略為減速,而且本周的 App Store 法院判決,勢必影響服務平台的營收。

另外,穿戴產品部門營收年比呈現下滑。

各地區銷售

  • 美洲:403 億美元 (年增 8%)
  • 歐洲:244 億美元 (年增 1%)
  • 大中華:160 億美元 (年減 2.3%)
  • 日本:72.9 億美元 (年增 16.5%)
  • 亞太其他:72.9 億美元 (年增 8.4%)

蘋果上季大中華地區營收不振,庫克表示,中國銷售季比加速成長,而且如果不計匯率變動,上季大中華地區的營收會是持平的。

中國地區曾是蘋果的成長市場,隨著銷售下滑,對蘋果來說形同惡兆。蘋果在中國的市占率正遭到華為、小米和 Oppo 侵蝕,加上中國政府禁止外國製技術進到某些工作場所,進一步打擊蘋果產品。蘋果以中國為重的生產布局,也使其面對川普政府關稅時格外脆弱。

美洲銷售相對強勁,成長近 8%,這塊蘋果最大市場可能正因為關稅即將提高,而出現消費者提前採購的行為。儘管庫克表示,蘋果尚未看到訂單「提前」的情況。

蘋果董事會授權本季可執行庫藏股的金額最高 1000 億美元,低於去年授權的 1100 億美元。蘋果並表示,將配發每股 26 美分的股息,提高 4%。

延伸閱讀:蘋果AI核心團隊大換血!Siri被對手海放至少5年、果粉都怒了,蘋果怎麼挽救?

本文授權轉載自鉅亨網

責任編輯:蘇柔瑋

關鍵字: #蘋果
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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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