從一台iPhone看權力真相!為什麼產值飆數千億,「中國製造」的實質貢獻僅占3.8%?
從一台iPhone看權力真相!為什麼產值飆數千億,「中國製造」的實質貢獻僅占3.8%?

多年來,透過「拆解分析」技術,iPhone的價值鏈已被仔細檢視—這種方法能追蹤手機每個零組件的來源。邢予青2010年針對2008年首發的iPhone 3G進行著名拆解研究,結果顯示其所有零組件無一來自中國。

眾所周知,這款手機是由加州蘋果公司設計並擁有;較少人知的是,最終生產階段是由台灣企業富士康監管。那麼中國的生產角色是什麼?僅僅是組裝勞工。邢予青指出, 這些中國勞工創造的價值僅占iPhone 3G總價值的6.5美元(約占生產成本的3.6%)。

iPhone 3G機身後蓋刻有一句耐人尋味的話:「加州蘋果設計,中國組裝」。雖然WTO規定產品需標明原產國,但蘋果突破傳統,精確描述其生產淵源,明確揭示中國僅扮演著組裝的角色。

但這是2010年的情況。關鍵問題在於:中國是否已從純粹的組裝角色,晉升到為iPhone等高科技產品提供零組件?換言之,中國是否正在攀升價值鏈?

2020年,邢予青發表針對2017年推出的iPhone X的後續拆解研究。這項分析的結論是中國已超越組裝階段:他發現有10家中國企業參與提供各類零組件,這些組件的總價值約占iPhone生產成本的25%,相當於零售價的10%。

然而,邢予青發現這些中國供應的零組件均屬基礎層級。其中最昂貴的兩項—不鏽鋼邊框與玻璃背蓋—僅屬外殼部件,沒有任何中國供應的零組件涉及手機核心功能。

Fomalhaut與《日經亞洲》的拆解報告顯示,僅有3項零組件真正由中國設計製造:麥克風、揚聲器與震動馬達。該分析更推翻先前認知—邢予青研究中被歸類為中國企業供應的兩項關鍵組件(不鏽鋼邊框與玻璃背蓋),實際上並非源自中國,中國在這兩項組件的生產過程中,僅提供勞力參與。

圖表3.7採用Fomalhaut與《日經亞洲》的iPhone數據,揭示中國生產對外國技術的依賴程度。圖表上半部依傳統貿易統計方式,將iPhone全數歸類為「中國製造」—僅因最終組裝地在中國,完全無視蘋果公司在構思、設計、行銷與服務的主導地位,以及來自美、歐、日、韓、台企業對關鍵零組件的實質貢獻。

商業爭霸圖3-7.png
圖/ 今周刊

圖表下半部破除「產品最終產地即代表全部產值」的謬誤, 真實呈現iPhone供應鏈的主要參與者依序為:美國、韓國、日本與台灣。中國的實質貢獻僅占3.8%。

從附加價值角度來看,中國在iPhone生產中的占比確實極低,且中國企業並未提供任何核心技術。必須特別指出的是,中國在iPhone價值鏈中有限的升級成果,可能源自一個難以複製的特殊因素:蘋果的主動介入。

學者研究發現,發展中國家企業難以升級的主因,在於掌控全球價值鏈的跨國企業通常會刻意阻攔其邁向高附加價值階段。而蘋果在中國卻採取罕見的相反策略:主動介入提升中國供應商的技術能力。

《金融時報》2023年的分析報告總結指出:「過去15年間,蘋果持續派遣頂尖產品設計師與製造工程師長期進駐中國供應商廠區,每次駐紮長達數月。這些人員深度參與新生產流程的共同設計,鉅細靡遺監督製程直到順利量產,並嚴密監控供應商以確保符合標準。」

該報告引述供應鏈專家凱文•奧馬拉(Kevin O’Mara)的觀點:「中國當前擁有的技術能力,並非源自中國科技領導力吸引蘋果進駐,而是蘋果主動進入中國培育技術能力的結果。」值得注意的是,蘋果似乎已不再願意繼續扮演這種培育中國供應商的角色,現階段已將此類技術轉移的重心轉向其他國家,特別是印度。

總結而言,我們已明確看到中國在iPhone生產中的附加價值仍然極低。但值得探討的是:雖然iPhone是具高度代表性且文件紀錄完整的案例,這是否足以反映整體情況?中國在其他產業的技術自主性與附加價值地位是否同樣薄弱?

製造業的迷思

儘管中國在iPhone生產中的附加價值偏低,但一個簡單的數據顯示,其他產業的情況可能有所不同:即使我們跳脫總值統計,從附加價值的角度來檢視中國製造業,中國仍穩居全球首位。如下圖3.8所示,中國占全球製造業附加價值產出的29%,遠高於排名第二的美國(16%)。

商業爭霸圖3-8.png
圖/ 今周刊

然而,並非所有製造業都具有同等價值。製造業涵蓋的範疇極廣,從高科技產業(如半導體與電子硬體)到低技術含量的傳統產業(如紡織、成衣、紙製品與基礎金屬加工)均被歸類其中。對經濟學家而言,將所有製造業產出混為一談或許合理,畢竟洋芋片和電腦晶片確實都能提升福祉與成長。但若從國家經濟實力與地緣競爭力的角度分析,區分「低技術含量」與「高科技」製造業相當重要。

如果中國僅主導易於複製的基礎製造業(如紡織、金屬加工),而非高附加價值的先進技術產業(如半導體、精密設備),其製造業規模將無法真實反映經濟實力或地緣競爭能力。

為具體分析高科技產出,我們需要另外界定一組需要專業技術且進入門檻高的產業—同時包含製造業與非製造業。我們制定了一份高科技產業清單,包含電子、化學品和藥品生產等製造業,但也涵蓋IT與資訊、電信,以及專業與其他科學活動等服務業—這反映出如今許多重要技術產出已轉向研發設計等無形功能,而非實體商品製造。將這些產業彙總後,高科技產業的附加價值規模(13兆美元)已接近OECD製造業部門的規模(14兆美元)。

圖3.8顯示了美國、中國和其他國家在這些指數上的比較。如圖所示,中美兩國製造業的重要性發生了顛覆性變化:中國雖以29%全球占比稱霸製造業附加價值總量,但其高科技產業附加價值占比僅18%;反觀美國製造業附加價值全球占比16%,卻以29%稱霸高科技領域。更關鍵的是,美國與盟邦合計掌握全球逾半的高科技產出,規模超過中國3倍有餘。

綜觀全局,若統合基礎與高科技製造業,中國確居優勢;但剔除低技術含量之基礎製造後,高科技競技場實由美方陣營主導。此結構性落差顯示,在地緣政治核心競爭領域,中國仍處於相對弱勢。

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圖/ 今周刊

本文授權轉載自《商業爭霸:美國能夠動用全球經濟指揮權封鎖中國?》,Ben A. Vagle , Stephen G. Brooks著,今周刊出版

責任編輯:蘇柔瑋

關鍵字: #iPhone #蘋果
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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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