庫克向北京低頭?《蘋果在中國》揭秘:定期拜會中國領導人,還曾配合下架VPN
庫克向北京低頭?《蘋果在中國》揭秘:定期拜會中國領導人,還曾配合下架VPN

華郵刊出「蘋果在中國」書評,指最精彩部分在於中企與蘋果的關係,其中執行長庫克追政治風向,對北京讓步,也砸鉅資催生紅色供應鏈。書中也提到,蘋果派頂尖工程師赴中多年後,德州廠出包竟反而向中國討救兵,十分諷刺。

英國「金融時報」(Financial Times)科技記者麥吉 (Patrick McGee)近日出版新著「蘋果在中國:捕獲世界上最偉大的公司」(Apple In China: The Capture of the World’s Greatest Company,暫譯),描述蘋果如何崛起成為設計及製造巨頭,並危險地「依賴」與中國建立的盈利關係及供應鏈網絡。

「華盛頓郵報」(The Washington Post)寫道,蘋果擁有無窮資源,能影響一國的產業政策,且國內生產毛額(GDP)可能與一個小國不相上下,但它沒有軍隊,必須照別人的規則來玩,而這就是「蘋果在中國」一書的觀點。

過去20年來,蘋果在已故共同創辦人賈伯斯(Steve Jobs)及執行長庫克(Tim Cook)領導下,向中國市場投入數千億美元。結果是催生「紅色供應鏈」,同時也助長中國的科技競爭力。

華郵指出,正如作者麥吉所描述,蘋果利用中國的廉價勞動力、薄弱的法治及規模經濟,不經意地扮演了「國家建設」的角色。

蘋果先後在台灣及中國與電子製造巨頭合作,這些夥伴能在短短幾個月內將「田地變成工廠」。蘋果有所求,台灣和中國的公司必應之,甚至不惜成本。

蘋果不只將設備製造外包,也派出大批工程師、設計師、經理及其他員工,與中國對口「共同發明」新製程。

據庫克表示,蘋果在中國創造500萬個就業機會。由於航空運輸需求大,蘋果說服聯合航空公司開通從舊金山國際機場直飛中國工業中心的新航班。

麥吉指出,在COVID-19(2019冠狀病毒疾病)爆發前,蘋果每天購買50張商務艙機票從舊金山飛往上海。

華郵形容,「蘋果在中國」是偶爾枯燥的產業和企業史,但也深刻描述一間強大企業如何被勞動與消費市場「所虜」。

本書最精彩的部分提到中國企業家與蘋果的複雜關係,前者包括大型工廠創辦人,後者追隨政治風向。

中國幾代以來最強勢的領導人習近平上任,引發全國性的勞工運動打壓行動。而正如一位評論家告訴麥吉,蘋果在「極權主義」環境中運作,幾乎沒有付出任何代價。

華郵指出,在庫克領導下,蘋果可能已經掌握供應鏈及生產流程,但也發展出政治手腕,庫克定期拜會中國領導人。蘋果還做出讓步,例如下架應用程式商店App Store中的翻牆軟體VPN,及將用戶資料儲存在中國境內。

批評人士表示,庫克被中國利用,而蘋果則得以在習近平鞏固權力的同時受到保護,一些中國科技巨頭卻遭監禁。

麥吉認為,中國電信巨頭華為的崛起讓蘋果措手不及,但蘋果也因政治關係受益,因為川普於第一任期祭出一系列制裁,一度阻礙華為智慧型手機業務。

庫克當時反過來向川普示好,並於2019年陪同川普參觀德州一座蘋果工廠,這座工廠被稱為蘋果回流美國製造業的典範。

書中提到,德州廠在生產過程中持續出錯,蘋果最後必須找來富士康的中國籍工程師。「這種諷刺無論怎樣形容都不過分」。

麥吉寫道,「在派遣頂尖工程師前往中國十多年,培訓員工如何製造出符合蘋果品質的產品後,古柏迪諾(Cupertino,蘋果公司總部所在地)需要將中國工程師運來美國腹地,來完成這個計畫。」

延伸閱讀:蘋果AI為何難產至今?外媒盤點「6大罪+2戰犯」:錯估AI、腳步太慢⋯釀成戰略大失誤
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本文授權轉載自:中央社

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數位時代 X 國泰金控 從百套系統上雲到 Cloud First:國泰如何把雲端變成AI成長引擎?
數位時代 X 國泰金控 從百套系統上雲到 Cloud First:國泰如何把雲端變成AI成長引擎?

2019年金融監理機關正式將雲端納入委外規範後,揭示金融業上雲時代來臨,國泰金控數數發中心成立雲端策略發展部,負責擬定集團上雲策略,並於2020年正式啟動7年集團雲端轉型計畫;在多數金融機構仍停留在單點遷移或IT現代化的現下,國泰金融集團在 2025 年即完成 100 套系統上雲,更將雲端轉型階段從 Cloud Ready、Cloud Adoption 推向 Cloud First,成為數據與人工智慧應用的關鍵引擎。

國泰金控資訊長|吳建興 James Wu
圖/ 數位時代

「百套系統上雲不僅僅是數字,更是讓國泰從『 IT 進化業務』邁向『 IT 驅動成長』的關鍵轉折。」國泰金控雲端策略發展部協理顏勝豪表示,上雲帶來的效益十分顯著,包括提升資源可用性與營運敏捷度、減輕 IT 維運負擔;同時,雲端業者多具備零碳排或綠能機房機制,亦有助於企業朝向 ESG 永續營運邁進。「金融上雲不是單純的現代化基礎設施或者是升級技術,而是為了換取速度與可靠度,讓集團可以加速創新腳步、彈性調配資源,以及培育所需人才與技能,為未來做最佳準備。」
為讓集團員工、金融同業以及有志上雲的夥伴可以進一步探討雲端轉型的各種可能,國泰金控舉辦雲端轉型成果發表會,會中除有集團子公司分享最新成果,三大公有雲平台業者也從不同技術視角共同探討在合規、資安與 AI 應用的可能。

七年、三階段,國泰金融集團將雲端內化為營運流程與創新引擎

國泰金控科技長|姚旭杰 Marcus Ya
圖/ 數位時代

為什麼國泰可以領先市場完成雲端轉型、數據與 AI 賦能業務?

顏勝豪認為,雲端轉型的起點不是直接遷移系統,而是從四個面向打底:應用系統盤點評估、雲端架構設計、雲端遷移藍圖規劃,以及組織治理框架建立,而這也是 Cloud Ready 階段最重要的事情。
「不同子公司有不同商業模式與節奏,若沒有共同語言與平台底座,上雲很容易各自為政。」顏勝豪表示,為讓所有員工可以齊步前行,國泰以雲端遷移方法論 Cathay 6R(註1)作為共同語言、用平台作為共同底座,讓轉型不只是技術選擇,而是集團行動。
完成單一系統的雲端遷移後,便進入 Cloud Adoption 階段。在這個階段中,要透過大規模遷移建立更成熟的上雲標準作業流程(SOP),透過 FinOps 機制控管與優化雲端營運成本,以及透過自動化與治理模型確認多雲環境與安全與維運穩定性,目標是將雲端內化為組織日常運營的一部分,進而邁向 Cloud First 階段:在合規前提下,新專案與系統升級預設在雲端環境開發,並善用雲原生優勢加速新產品功能開發速度。
「集團雲端策略只有一個核心原則:讓雲成為 AI 時代的成長引擎,而不是單純的基礎設施。」關於國泰的未來雲端布局,顏勝豪如是總結。

國泰金控 雲端策略發展部 協理|顏勝豪 Otto Yen
圖/ 數位時代

以雲端為 AI 資源引擎、發揮數據燃料價值,實現 AI 賦能業務應用

國泰不僅在2025年完成集團百套系統上雲,也啟動數據上雲計畫並為 GenAI 奠定基礎建設。
例如國泰金控實現數據上雲,打造資料湖倉與 GAIA 生態系統架構為 AI 賦能業務做準備:成立國泰風險聯防中心(CRC)攜手集團洗防人員強化風險控管與金融犯罪因應能力;釋出國泰員工 AI 助手–Agia–Beta
版,提供差勤、福利與權益、技術支援、職務職能與集團其他資訊等五大類別管理辦法等查詢服務;此外,亦推出集團數據共享平台、集團法規知識庫、 AI 評測中心等服務,更好發揮 Cloud First 與 AI 賦能業務應用的價值。
雲端是 AI 時代的關鍵底座、數據則是 AI 的燃料。顏勝豪指出,發展AI需要龐大的 GPU 算力,若自建 GPU 機房,不僅硬體設備昂貴、折舊速度快,光是散熱系統一年就高達兩、三千萬元的成本,若採取雲端資源,可以隨啟隨用,同時,大幅降低試錯成本。「當雲端打好基礎、AI成為能力模組,銀行、人壽、產險與證券的創新不再是單點突破,而是放大集團級綜效。」

國泰以 Cloud First + AI 持續領先市場、形塑未來樣貌

「雲端可以優化算力成本,資料則決定 AI 應用上限。」顏勝豪解釋,在 AI 新世代,AI 模型定調能力「下限」,集團子公司掌握的「獨特資料」則決定應用的「上限」,考量雲端有許多好用 AI 服務,唯有資料上雲才能發揮數據價值、用 AI 賦能集團各子公司業務。
例如國泰世華銀行將採取多公有雲策略,打造雲端智慧生態圈,並以現代化雲原生技術拓展應用場景;同時,運用 AI 與資料分析優化客戶服務體驗,並藉由跨雲整合機制支援多元業務模式,以充分發揮上雲效益。至於國泰產險,不僅在兩年半內完成13套核心系統上雲、優化營運流程,如以 Serverless 架構打造百萬級效果、萬元成本的短網址系統等,讓雲端成為產險驅動長期成長的核心引擎與標準配備。

國泰人壽則是透過雲端與 AI 滿足不同客戶需求,如以 AI Search 精準呈現關鍵字搜尋結果,讓客戶可以精準且快速的查找所需資料、大幅優化官網體驗與滿意度。至於國泰證券則是於2026年初推出「庫存管家」服務,以客戶持股為核心,應用 AI 技術打造個人化推播服務,協助投資人更有效率地掌握庫存狀況,提供更即時、系統化的投資管理體驗。
總的來說,國泰金控在集團的雲端轉型不僅是技術升級,更是思維革新,從百套系統上雲進展到 Cloud First 階段,可以預期在雲地基礎下,國泰將進一步引領 AI 時代變革,持續提升營運韌性與放大創新價值。

註1:Cathay 6R 國泰設計 Cathay 6R 雲端遷移方法論,將系統遷移方式依據上雲模式、系統開發成本分為 Rehost 、Replatform、Refactor、Rewrite、Replace 和 Retain 共6種遷移架構,並能對應到 IaaS、PaaS、SaaS 三種不同上雲模式。

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