谷歌I/O 2026：Gemini Spark代理上线，AI Ultra从$250降至$100

5月19日，谷歌在年度开发者大会I/O上发布了多项重磅产品，其中最受关注的是Gemini Spark——一款常驻后台的持久AI代理。（企业官方公告）

Gemini Spark不需要用户主动打开应用，它在后台持续监控Gmail、日历、Google Tasks以及第三方接入的应用，自动发现任务信号并提前处理。Spark基于谷歌新发布的Gemini 3.5 Flash模型和Antigravity 2.0开发平台驱动，同日向全球开发者开放。

在硬件侧，谷歌宣布与三星、高通联合开发的Android XR智能眼镜将于今年秋季上市，眼镜框架由Gentle Monster和Warby Parker合作设计，兼容安卓和iPhone，支持Gemini内置显示屏和纯音频两个版本。

定价策略同样是这次I/O的亮点。谷歌AI Ultra订阅价从每月$250大幅调降至$100，包含5倍Gemini使用额度、20TB存储、YouTube Premium，以及下周开始对美国用户开放的Gemini Spark beta访问权。（企业官方公告）

【投黑马点评】
谷歌这次I/O发的不是模型，是一套「AI Native操作系统生态」——Gemini Spark常驻后台 + XR眼镜硬件 + 降价打透企业用户，三件套合力围剿Apple、OpenAI和Meta。对一级市场的信号很明确：通用AI代理助手赛道正被大厂收割，留给创业公司的窗口是垂直场景深度集成——比Spark响应更快、领域更专、数据更干净。另一个值得追踪的信号：AI Ultra从$250降至$100是一次定价清场动作，谷歌在告诉企业：迁移成本已经不是障碍了。

AI自我改进公司Recursive破茧，$650M融资押注「超越大模型」

5月13日，总部位于伦敦的AI初创公司Recursive Superintelligence从隐身状态公开亮相，宣布完成6.5亿美元融资，估值46.5亿美元。本轮由GV（谷歌风投）与Greycroft联合领投，英伟达与AMD同时参与。（据Crunchbase）

公司核心主张只有一句话：AI系统应该能够在无人工干预的情况下分析自身表现并主动改进。创始人阵容包括Salesforce前首席科学家Richard Socher，以及伦敦大学学院AI教授、前Google DeepMind科学家Tim Rocktäschel。团队规模不到30人，办公室分设伦敦与旧金山。（据行业研究机构）

公司成立仅数月、单次融资即达6.5亿美元，在欧洲AI生态中极为罕见。英伟达与AMD同时下注同一家初创公司，释放了一个罕见信号：算力巨头开始主动押注「比大模型训练再往上走一层」的技术路线。（据行业研究机构）

【投黑马点评】
Recursive的核心命题是：当前AI进步依赖人类工程师手工调参，这是一个天花板。如果AI能够自我改进，则可能出现非线性加速。这个命题在学术圈争议巨大，但在融资市场已然成立——6.5亿美元的规模足以让这家公司烧出几年不需要妥协的研究周期。真正值得追踪的信号是：NVIDIA与AMD同时参投意味着什么？是否在押注一个「超出当前芯片路线图」的算力需求场景？如果AI自改进成立，下游受益最明显的是推理侧算力密度——而非训练端。这个判断，值得左侧投资者今天就开始建立追踪。

Anthropic与盖茨基金会签$2亿合作，覆盖全球医疗/教育/农业

5月13日，Anthropic与盖茨基金会宣布达成一项为期四年、规模2亿美元的战略合作协议，内容涵盖资金支持、API积分及技术援助，部署领域锁定医疗、教育与农业。（据企业官方）

合作的核心方向包括：在中低收入国家开展被忽视疾病的AI辅助研究（首批聚焦脊髓灰质炎、HPV与子痫前期），以及为欠发达地区农民提供基于本地数据的实时种植决策支持。合作规模是OpenAI与盖茨基金会1月达沃斯合作（5000万美元）的四倍。（据企业官方）

在Claude Mythos（企业旗舰模型）与Claude Code大规模商业落地之后，Anthropic开始有意识地构建「有社会责任感AI公司」的品牌叙事，并借此进入全球医疗与农业B2B市场。（据多家媒体报道）

【投黑马点评】
这笔$2亿合作的商业意义远大于公益意义。Anthropic在押注的，是「AI用于实际生产力工具」的全球市场叙事——尤其在GPT-5席卷消费市场之后，「Claude=企业级可信AI」的品牌差异化对其估值支撑至关重要。盖茨基金会的背书等于全球医疗/农业B2B市场的入场券。对早期投资者的信号是：Anthropic的下一轮融资可能以「可寻址市场（TAM）突破消费端」为核心叙事——而非单纯的技术性能指标。

月之暗面Kimi D轮融资136亿元，ARR破2亿美元兑现变现能力

5月7日，月之暗面（Kimi）正式官宣完成D轮融资，融资额约136.22亿元人民币，创下中国大模型行业单笔融资最高纪录。据行业信息，投后估值突破200亿美元，4月ARR（年度经常性收入）已超过2亿美元。（据36氪）

这是月之暗面在半年内完成的第二次超大规模融资，累计融资额已超过250亿元。Kimi主打超长上下文能力与多模态搜索，个人用户侧日活跃用户已达千万级规模。（据36氪）

同步传出的信息是，月之暗面已开始筹备新一轮约20亿美元融资，若达成，将进一步巩固其「国内大模型第一融资额」的位置。资本持续押注背后，是其「转化为真实ARR」的能力已超出市场早先预期。（据行业研究机构）

【投黑马点评】
月之暗面真正有趣的地方不是融资额本身，而是它在同类公司中最早呈现出「ARR破2亿美元」的实质变现能力。这意味着其估值逻辑已从「AI概念」切换到「营收倍数」。对一级市场的意义是：ARR导向的估值重构正在国内大模型行业蔓延——下一个问题是，哪些公司会在这轮重构中被「查出业绩」而承压？Kimi目前处于受益一侧，但2亿美元ARR对比200亿美元估值，仍需持续高速增长才能支撑。

科技商业

人形机器人全天候自主上岗，量产前夜信号密集释放

5月初，Figure AI完成关键里程碑验证：Figure 03机器人在工厂环境中实现全天候24小时、7天不间断的完全自主运行，无需人类监督介入。这是基于今年1月发布的Helix 02全身视觉-语言-动作控制系统的首次规模化实证。（据企业官方）

与此同时，宝马集团在北美斯巴坦堡工厂的Figure机器人部署数据公开：已完成逾1,250小时、90,000+个零部件的生产辅助，并正式将机器人支援扩展至德国莱比锡工厂。日本航空于5月初宣布，在羽田机场启动为期三年的人形机器人实证试验，使用基于Unitree Robotics底盘的132厘米人形平台执行行李搬运与机舱清洁任务。（据企业官方）

整个人形机器人赛道在5月密集释放「真实运营数据」，正在重写行业叙事基准线——从「能不能动」到「能不能规模化」。（据行业研究机构）

【投黑马点评】
制造业场景率先跑通，但航空场景才是更大的想象空间。「空港机器人」的故事不是关于节省人力，而是关于极端安全标准下的认证壁垒——能通过民航安全认证的机器人供应商，将在未来三年形成极强的护城河。投资者现在追踪的不该只是Figure或Agility本身，而是其背后的供应链：关节模组、力控传感器、端侧推理芯片厂商，这三个环节的早期标的窗口正在2026年密集打开。

苹果-英特尔达成代工初步协议，台积电独供格局生变

5月8日，苹果与英特尔就芯片代工达成初步协议，英特尔将为苹果部分设备生产芯片。这是近十年来英特尔首次以代工身份进入苹果供应链体系，也是苹果首次将最先进芯片的生产来源多元化至台积电以外的晶圆厂。（据公开市场信息）

协议具体技术细节尚未全部公开，有信源称苹果考虑采用英特尔18A工艺生产入门级M系列芯片，定价比台积电2nm方案低约25%。消息公开当日，英特尔股价收盘涨约14%，市值重回6,000亿美元以上。（据公开市场信息）

这笔协议背后，是苹果持续推进供应链弹性策略，以及英特尔代工业务（Intel Foundry）急需标志性客户提振市场信心的双向需求叠加。（据多家媒体报道）

【投黑马点评】
苹果-英特尔这笔交易，表面是两家公司的商业谈判，实质是全球半导体供应链「多源化」进程的截面。台积电的护城河极深，单纯价格优惠不足以动摇苹果对其旗舰2nm产品的依赖。但英特尔代工若能拿下「入门M系列」，就等于在苹果供应链里楔入了一个脚手架。对一级市场的信号是：EDA工具、先进封装技术、及英特尔18A工艺上的设计辅助工具，都有可能在2026—2027年迎来一轮结构性需求。

DeepSeek拟募500亿首轮融资，产业资本重塑估值逻辑

5月8日，DeepSeek正式启动首轮外部融资，计划募集最高500亿元人民币（约73.5亿美元）。若交易落地，整体估值预计达到3,500亿元以上。国内半导体产业资本和战略投资方正参与洽谈，首轮融资规模若达成将刷新国内AI公司外部融资历史纪录。（据21经济网）

DeepSeek今年初凭借高性价比开源模型R1在全球范围引发广泛关注。此次首轮融资规模折射出资本市场对「以低成本换高效能」技术路线的高度认可。（据21经济网）

从节奏看，DeepSeek此前一直保持低调、拒绝外部融资，首轮融资的启动意味着公司正向「规模化商业部署」转型，需要更大规模的算力投入与工程团队。（据行业研究机构）

【投黑马点评】
DeepSeek估值拟达3,500亿元，但其盈利模式仍然极不清晰。以开源策略换生态影响力，这个打法短期内难以直接转化为ARR——与Kimi的「ARR先行」路线形成鲜明对比。产业资本大规模进入，是因为DeepSeek的战略价值超出了商业价值：它代表「低成本/高效率」AI基础能力路线，对整个国内AI栈都有正外部性。但估值3,500亿元背后有多少是战略溢价？这个问题，一级市场在交易打款之前也在追问。

字节跳动2026年AI基础设施年度预算上调至2000亿元

5月9日，字节跳动宣布将2026年AI基础设施资本支出增加至少25%，整体预算突破2,000亿元人民币。此前年初的计划预算为1,600亿元，本次上调主要由两个因素驱动：AI需求持续超预期，以及存储芯片成本上涨。（据财联社）

这一消息与全球主要云计算厂商支出上修趋势吻合。据TrendForce预测，2026年九大云厂商合计资本支出将达8,300亿美元，较上年增长约79%。字节跳动已成为全球资本支出最高的非北美云企业之一。（据TrendForce）

字节的算力战略重心是豆包大模型生态与抖音/TikTok的个性化推荐基建。上调支出同时也意味着国产算力供应商（含GPU及AI加速芯片）的订单景气度正在被大厂侧持续验证。（据界面新闻）

【投黑马点评】
字节2,000亿的意义，不只是字节本身。它是国产AI基础设施「景气验证」的最强信号——字节的采购对价格最敏感、对国产替代路线最务实。字节持续加码，意味着国产GPU、光模块、液冷散热方案的竞争力正在通过「真实大客户」的持续下单得到验证。追踪方向：配套字节算力采购链条的早期供应商，特别是在HBM内存替代、光互联高速传输、高密度液冷三个环节。

AI终端分级国家标准发布，首批覆盖七大产品品类

5月8日，《人工智能终端智能化分级》（GB/Z 177—2026）系列国家标准正式发布，首批覆盖手机、电脑、电视、AR/VR眼镜、汽车座舱、智能音箱、耳机七大品类。标准采用L1到L4四级体系：L1响应级→L2工具级→L3辅助级→L4协同级，提供AI终端能力的统一评估基准。（据新华网）

工信部、商务部、市场监管总局联合推进该系列标准，将与2026年消费品「以旧换新」政策衔接，对符合一定智能化等级的终端给予补贴倾斜。（据新华网）

对硬件厂商而言，这意味着AI功能的「量化」首次有了官方背书的评级维度——终结了各自口说「AI能力领先」、无从比较的混沌局面。（据行业研究机构）

【投黑马点评】
国家标准发布，最先受益的不是消费者，而是终端芯片设计公司。L3/L4协同级标准要求本地推理能力，这意味着「能在本地跑多少参数的模型」将成为新一轮手机/眼镜/汽车选购的核心规格项。端侧AI芯片——尤其是NPU和边缘推理加速器厂商——其产品路线图会因为这个标准加速收敛到明确的算力档位。追踪这条线索的投资者，应关注能提前满足L3+算力需求的端侧芯片早期标的。

十余家车企同步涨价，智能驾驶功能开始「定价重构」

5月中旬，新能源汽车行业迎来新一轮集体涨价潮。比亚迪将旗下部分车型智能驾驶选装包价格上调约2,000元；小米SU7全系涨价4,000元；特斯拉Model Y长续航版涨价1.8万元、高性能版涨2万元；长安启源智能激光版指导价亦上调3,000元。（据财联社、公开市场信息）

此轮涨价潮的诱因包含两个层面：一是全球DRAM存储芯片持续紧张，导致车载智能系统硬件成本上行；二是新能源车企在经历价格战之后，开始尝试通过「智能化价值」重新构筑利润空间。（据21经济网）

这轮涨价发生在多家头部车企一季度财报好于预期之后，具有试探市场弹性的战略意图。特斯拉涨幅最大，显示其对国内用户粘性的自信有所回升。（据公开市场信息）

【投黑马点评】
集体涨价背后有一个结构性信号：价格战的边际已经到顶。2023—2025年的惨烈价格战把整个赛道的利润烧薄，而头部玩家现在在尝试「用AI功能提价」——这是一个相对良性的拐点。对一级市场的意义是：智能驾驶软件「订阅制/选装制」的商业模式正在被主机厂验证，这直接利好为车企提供智驾SaaS服务的早期公司——他们有机会从「一次性授权」切换到「持续ARR」的收入逻辑。

轻松一刻

十年十舟：天舟十号首次在轨停靠满一年

5月11日13时11分，天舟十号货运飞船与天和核心舱完成交会对接，精准停靠天和后向端口，历时约5小时。这是天舟系列飞船的第10次飞行任务——「十年十舟」，中国载人航天在这个节点上整整画了个圆。（据中国载人航天官方网站）

本次任务由长征七号遥十一火箭在文昌航天发射场执行，这也是长征系列运载火箭的第641次飞行。天舟十号携带近6.2吨补给物资，共220余件套货物，包含一套舱外航天服。更有意思的数字：此次天舟十号在轨停靠时间将首次达到12个月，是以往6个月的整整两倍。（据中国载人航天官方网站）

「十年十舟一新城」——从2016年的天舟一号到2026年的天舟十号，641次发射不出大事故，这本身就是一段值得安静欣赏的工程史诗。（据新华网）

【投黑马点评】
641次发射不出大事故，本身就是全球最了不起的工程壁垒之一。航天这行没有「快速迭代」，只有「一丝不苟地烧钱」——倒是和早期投资有几分异曲同工：你永远不知道哪次发射是最终回本的那次，但你知道每一次都必须做对。

今日左侧信号

信号：AI生态底座之争正在「操作系统层」展开，大模型能力竞争的上限已逐渐清晰

追踪方向：谷歌Aluminium OS与AI原生设备（Googlebooks、Android XR眼镜）的生态开放程度，将决定下一波开发工具与AI应用公司的分发红利归属；字节与阿里的算力军备竞赛持续验证国产算力供应链景气度，端侧AI芯片（AI终端分级标准为催化剂）、先进封装与光互联是未来18个月最值得左侧埋伏的三条产业链。建议深挖 → 前沿信号 / 黑马雷达

── 投黑马研究团队

屏幕刷新率终于攻克了并不存在的技术难题，从祖传60Hz统一升级到120Hz，摄像头来到“3颗48MP+1颗24MP”的历史最高配置。而最值得关注的，恐怕是家族新成员iPhone Air。

起售价7999元的iPhone Air有两大亮点：

一是在8000元左右的价格带上，长期缺少单摄像头、小容量电池、单扬声器无立体声的机型，iPhone Air填补了这一市场空白。

二是iPhone Air以165克的小身板，成为了苹果“自研含量”最高的机型。

三颗芯片，三座大山

iPhone Air普遍被认为是Plus系列的替代版本，但其“直系亲属”其实是年初临时上岗的iPhone 16e，两者的真实身份都是苹果的“新技术方案试验田”。

iPhone 16e（左）与iPhone 16（右）

按照Counterpoint的测算，iPhone 16e自研零部件在BOM总成本的占比，达到了史上最高的40%——作为对比，iPhone 16的“自研占比”是29%。

这增加的11%，很大比例来自苹果的第一颗自研5G基带芯片C1[1]。换句话说，iPhone 16e的定位，就是给C1芯片探探路。在手机品牌中，只有华为和三星有5G基带芯片的设计能力。

iPhone Air不仅搭载了C1芯片的后继者C1X，还集成了苹果自研的Wi-Fi芯片N1。理论上来说，iPhone Air应该已经取代iPhone 16e，成为苹果自研占比最高的机型。

从2010年开始，苹果就用自己设计的A系列处理器代替了第三方，逐步在所有产品线上都实现了处理器的“自主可控”，但基带芯片却成了苹果想啃却啃不动的石头。

基带芯片之于手机相当于大脑之于人体。简单来说，它负责将外界语音、数据信号编译成用来发射的基带码，又将收到的基带码解码，变成人类可以理解的语音或其他数据信号。

开发基带芯片的难点在于专利，高通垄断了3G的核心技术——CDMA的九成以上核心专利，成为绕不过的高墙，即使技术演进到了4G/5G，也因为要兼容3G网络，不得不受制于高通。

高通借此创造了捆绑销售处理器的配货模式，还普及了“等比例沾光”的专利收费方式——按手机售价的3%-5%收取专利费。

一台售价500美元的手机，每卖一台就要给高通交15-25美元的专利费，作为对比，从公开可查的资料看，华为和诺基亚5G技术的收费标准分别为每台设备不高于2.5美元、3欧元（2021年）[2]。

2010年，高通和苹果签订了独占协议：高通每年支付苹果10亿美元，以此换取与苹果的独家合作；而苹果则需要向高通支付专利费：每台苹果手机售价的5%。

iPhone中的高通基带芯片

伴随iPhone越卖越多，这笔协议苹果越算越亏。仅2016年一年，苹果就向高通支付了28亿美元专利费[3]，差不多是苹果全年利润的6%。

因此在协议到期前，苹果做了两手准备。一是将高通告上法院，二是引入英特尔作为二供，两面出击优势在我。

结果英特尔不出意外的掉了链子。根据Cellular Insights的测试，高通版iPhone的网络性能普遍比英特尔版高出了30%。为了让两个版本的网络性能齐平，苹果甚至故意降低高通版本的信号能力。

2019年，高通已经开始向三星供应5G基带，眼看着英特尔连4G还没整明白，苹果只能捏着鼻子续上了专利费，和高通签了六年协议。

当时英特尔也面临先进制程难产、服务器芯片份额下滑等诸多问题，被AMD和台积电轮流暴打。苹果索性将英特尔的基带业务收入囊中，开始自研，我行我上。

到了2023年年底，苹果传出与高通再续两年合作，一度让外界怀疑自研基带流产。直到iPhone 16e推出、高通在财报会坦言“做好与苹果分手准备”，这才确定，苹果把最硬的仗打下来了。

从技术角度来看，拿下了基带芯片，自研Wi-Fi芯片就是顺手的事。

两者本不分家，信号处理IP、射频IP等复用技术甚多，高通甚至还将自家Wi-Fi芯片和基带芯片、SoC打包卖货，唯一棘手的是与各类设备和网络的兼容问题，取决于苹果今后以多开放的姿态与生态链公司合作。

iPhone 16e是自研基带芯片的单项实战演练，iPhone Air则是苹果自研芯片的毕业论文，至此，处理器、基带芯片、Wi-Fi芯片三座堡垒均宣告攻破。

花费十五年攻下三颗芯片，苹果为的不过是四个字：降本增利。

苹果的下坡路，自研的上坡路

2024年全年，全球智能手机市场回春增长了7%，苹果却以0.9%的下跌姿态，停在了冬天[4]。

按照研究机构测算，去年发布的iPhone 16标准版首年销量仅为iPhone 15标准版同期的55%，与之相对，小米手机2024年增速高达15%，与苹果的份额差距缩小到了4%[4]。

多年孤独求败后，苹果的手机业务逐渐展露疲态，原因在于两点：

一是无论苹果对折叠屏手机有着怎样的设计巧思和技术追求，它都错过了这个细分市场的高速增长期，已经丢掉的销量不会再回来。

2023年，全球折叠手机出货量增幅达到25%[5]，把萎靡不振的大盘摁在地上摩擦，华为和三星从小折叠打到大折叠，从大折叠打到三折叠，苹果的折叠手机还停在“狼来了”的传说里。

二是苹果在AI上的投资不足，基本已经成为了产业界的共识。

去年的iPhone 16系列是姗姗来迟的首款“专为AI设计”的iPhone，苹果为此专门请来当红HBO演员拍摄大片，展示“AI+”Siri的强大功能，却遭到消费者集体投诉虚假广告，最后灰头土脸撤下广告、尴尬收场。

广告片中，HBO《最后生还者》的主演Bella Ramsey通过Siri回忆人名

也难怪彭博社知名果链记者古尔曼都忍不住批评：“他们很难跟上时代了[6]。”

另一方面，苹果汽车投入重金最终流产，堪称技术杰作的Vision Pro难以打开市场，成了华强北都懒得山寨的产品。

在iPhone定价体系不能松动的情况下，除了暗搓搓的降价促销，提高零部件的自研比重，就成了维持手机业务利润率的重要举措。

根据研究机构拆解，采用了自研基带芯片C1后，可以让iPhone 16e单机省下10美元的成本[1]，每卖一千万部iPhone 16e，多榨出来的利润就有一亿美元。

iPhone Air比iPhone 16e还多加了一颗自研N1，能省的大概率不只是10美元，而且相较iPhone 16e比标准版便宜200美元的定价，iPhone Air比iPhone 17标准版反而贵了200美元，单机利润的增长幅度相当可观。

一旦iPhone Air获得市场认可，苹果自研基带芯片可以预见将快速向其他机型开放（N1已经被17系列全系搭载），根据最新爆料，C1X的后继者将在iPhone 18系列中亮相，届时还将弥补当前C1X无法支持毫米波的缺憾。

总结过去几年的传闻，苹果有意自研的零部件还包括CMOS传感器、ISP（图像信号处理器），甚至还有Micro LED面板。

考虑到iPhone暂时无人能撼动的市场份额，研发成本的分摊也只是时间问题，苹果自研零部件的性价比，大概率是比冒险开发AI iPhone或者折叠手机要高的。

这符合库克多年来的行事风格：与其看着闻着香的锅里的，不如紧抱手里摸得到的铁饭碗，看看怎么给自己加个鸡腿添个蛋。

iPhone Air看似是苹果一次大刀阔斧的革新、对乔布斯颠覆式创新的回望，但实际上，很可能只是库克供应链管理哲学的又一大步。

尾声

长期跟踪苹果产业链的彭博记者古尔曼曾总结苹果AI能力落后的根源：一是缺乏明确的愿景，二是不清楚如何才能与众不同、以及如何将目标付诸实践[6]。

用这句话来解释苹果这些年错过的所有机会，似乎都能成立。

今年7月，被认为是库克继任者的COO杰夫·威廉姆斯宣布，将在年底前退休离职，而包括库克在内，苹果的现任高管中，年过六旬的已超过半数。

或许，让这些快到延迟退休年龄的高管继续折腾“颠覆式创新”，是有些强人所难了。

作者 | 何律衡

外媒援引Canalys的数据，称目前美国市场近80%的iPhone从印度进口，预计上半年是1860万台，占比较一年前的53%大幅提升。苹果在印度大规模量产新旗舰，释放出明确信号：加大对印度市场的战略投入，重塑其全球供应链体系。 

以往，外界多将苹果的“印度制造”策略归结为降低对中国大陆制造的依赖，以规避地缘政治和关税风险，却忽视了印度已经发展为一个相对成熟且具备高精度、大规模制造能力的智能手机制造中心。尤其是OPPO、vivo、小米等中国手机品牌在当地早已“征战”多年，帮助推动了当地智能手机制造产业的不断升级。

很多人调侃“印度赚钱印度花，一分也别想带回家”，这句话也可以从侧面反映出外商投资确实让印度在产业进化上获得了实质受益。

不过，进化不意味着苹果All in 印度制造——效率因素是一方面，产能则是另一重考虑。

“东南亚工厂需要长时间的技术积累、产能爬坡才能达到中国大陆目前的制造水准，”接近苹果制造业务的资深供应链行业专家王多透露。

此前，印度媒体称销往全球的iPhone 17将全部在印度组装制造。对此，王多补充说，“（消息）确实不准确，印度全部产能还无法覆盖全球的需求。” 

根据市场机构Omdia提供的数据，2024年苹果iPhone的全球出货量为2.259亿部，2023年这一数字则为2.229亿部。

印度iPhone的制造产能迈过2亿部这一关口，才有机会接住苹果的来自全球市场的需求。这不仅需要长期的产能规划，更需要苹果供应链的支持。

当然，最终能否达成也要看苹果如何在印度、中国，乃至美国市场之间，统筹规划并分配制造产能；而每一次产能布局的调整，都将直接对苹果的毛利率产生影响。

01 

苹果的印度造“机”之路

2017年，苹果与纬创合作在印度试产iPhone SE，在印度落地公司制造多元化的战略，但受制于当时的产业链环境——制造能力不足、供应链不成熟、管理不善等，纬创工厂一度还出现了严重的薪资纠纷，最终致工厂被毁。

行业内部人士向作者透露，苹果在印度的产能布局提升，遵循了一项结构化的多年计划，早期先从基础组装切入，逐步实现新产品投产的完整能力。“在iPhone 17的产能提升过程中，苹果引入了中国台湾和日本的专家，部分替代了中国大陆工程师。”该内部人士补充道。 

产量增加的同时，印度组装生产线的技术也在同步提升。

如今，随着塔塔电子、富士康的持续投入，一些生产线引入了自动化精密机器人，也配备了具备机器视觉能力的先进质量控制系统以及精密校准工具，劳动力的制造技能也随着专业培训得到大幅提升，这些都是印度生产高端iPhone机型的前提——而这在不到五年前是根本无法想象的成就。 

美版iPhone 17系列主要在印度的几个供应商的先进厂区投产——塔塔集团霍苏尔工厂、卡纳塔克邦的前纬创工厂、富士康泰米尔纳德邦工厂、德文纳哈尔利工厂、和硕金奈工厂。

塔塔霍苏尔工厂为全新建设，特点是高自动化率和高良率，主要负责生产iPhone 17 Pro机型，也承担了部分工程师技能培训的任务。2023年，塔塔集团还收购了纬创位于卡纳塔克邦的工厂，并进行了现代化改造。 

除了全资持有的两座工厂外，塔塔集团还持有和硕旗下生产标准版iPhone的金奈工厂的大量股份。

和塔塔一样，富士康也是实现iPhone印度制造的另一个重要供应商。

富士康位于班加罗尔机场附近的德文纳哈尔利工厂，现已成为该公司全球第二大工厂。自从苹果推进印度业务扩张以来，富士康已在该工厂投入近28亿美元。

一位内部人士指出，印度之所以可以保证全球20%iPhone的产能，富士康的德文纳哈尔利工厂至关重要。 

彭博社提供的数据显示，2025年3月前的12个月，印度制造的iPhone总价值达到220亿美元，然而在2025年4月至7月印度的iPhone出口额就达到75亿美元。如果继续保持这一速度，自2025年4月开始未来的12个月，印度制造的iPhone总价值将达到300亿美元，环比增长超过36%。

目前塔塔和富士康都在不断增加生产线，并整合更多供应商，以扩大规模满足全球需求。其中富士康还在扩建基础设施，预计短期内其印度工厂的员工数量将增加30%以上。富士康正在大量招聘生产经理、质量控制人员和自动化工程师岗位。 

02 

“抄中国作业”的好处

2023年，市场机构Counterpoint曾发布报告，称2014年至2022年，“印度制造”手机出货量累计突破20亿部。同时，到2022年，整个印度市场超过98%的出货量均为“印度制造”，印度已经成为第二大手机生产国。 

印度在智能手机制造领域的跃进，与一项“生产挂钩激励计划”（Production Linked Incentive, PLI）计划有关，该计划为企业提供在印度国内生产产品有增量销售额的奖励。 

据印度电子和信息技术部的数据，在政策大力刺激之下，未来几年印度电子产品生产的复合年增长率预计将达到23%-27%。 

产业层面，中国厂商出海印度给当地智能手机制造打了基础，苹果的“重仓”则进一步强化其制造能力。 

尤其是塔塔集团、富士康在产能上的快速扩张，还将在整个供应商生态系统中引发连锁反应和变革——从事机械加工、零部件制造和精密包装的企业都在投资新技术、扩大产能并获取相关认证，这些举措都将帮助印度在高端零部件制造、测试领域取得进步。

另外，作为制造配套的基础设施项目，也会反过来加强本地制造生态。例如塔塔电子在古吉拉特邦多赫拉投资110亿美元建设半导体工厂，可以逐步降低印度对高端零部件的进口依赖，从而建立更垂直整合的供应链，为先进电子产品生产提供支持。

供应链孵化是一种收益，人力培养也是一种收益。 

苹果及其合作伙伴针对组装操作员、工程师和质量保证专业人员开展了广泛的培训项目，帮助印度工人掌握复杂的制造流程、测试程序和自动化技术——这些都是满足苹果严格质量标准的关键。 

目前，苹果印度制造项目已吸纳约15万名员工，其中女性员工比例高达70%–80%，主要承担组装类岗位。组装工人月薪约为1.5万卢比（约合人民币1250元），并享有免费餐饮、交通和保险等福利。

印度工厂重视招聘女性工人，这与当年美国仙童半导体的策略颇为类似——仙童曾在亚洲建厂时优先招聘女性，认为其细致度适配精密制造且薪资成本更低；当前印度女性劳动力薪资水平低于男性，且组装岗位对细致度的要求，也使得女性员工成为印度 iPhone 工厂的重要力量。 

印度媒体Scroll曾在报道中提到，尽管工人们普遍反映iPhone制造工作节奏快、监管严格，但这份工作仍被视为重要的收入来源。

通过持续的技术导入与人力培训，印度正在逐步掌握从产品设计到规模化量产的全流程管理能力——这项能力在过去几十年几乎由中国大陆独有。

在这一进程中，印度工厂的良率已大幅提升，早期只有50%的水平。

除了产业层面的影响，iPhone在印度的制造也显著拉动了印度经济。数据显示，在2024年3月至2025年3月间，苹果在印度的出口额达到220亿美元，而在随后的四个月（2025年4月至7月）也已实现75亿美元。这一扩张创造了数万个直接与间接就业岗位，覆盖组装生产、零组件制造、物流管理及质量检测等多个领域。 

制造领域涌现的就业机会则推动了厂区周边大型项目的落地，包括住房、交通以及专门用于科技产品出口的专业物流通道建设。 

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制造易，供应链难

从2025年初至4月份，美版iPhone在印度的组装占比已从53%提升至80%，但在高速扩张的背后，印度电子制造业仍面临一系列严峻挑战， 主要集中在供应链本土化、成本控制以及外部关税政策的不确定性上。

一位在苹果供应链内部负责制造管理的资深人士对作者表示，高端零部件（如先进芯片组和显示驱动芯片）的短缺问题持续存在，这些零部件大多从东亚进口。 

这些短缺不仅导致生产延误，还使制造成本提高了约10%-20%。 

上述人士表示，若能实现印度本土零部件生态系统的大幅垂直整合，有望通过降低物流成本、减少进口关税以及提高供应链响应速度，将这些成本降低5%-15%。

根据行业分析师的预估，实现这一目标，未来5-7年需要持续投入约150-200亿美元，重点用于半导体工厂、精密制造和质量检测能力的建设。 

比起搭建一条组装线来说，零部件供应链本地化更加困难。

《苹果在中国》（Apple in China: The Capture of the World’s Greatest Company）一书作者帕德里克·麦基曾表示，“来自印度的iPhone”仅指最后组装阶段在印度完成，产品的核心供应链依然由中国掌控（如上图核心零部件供应分布）。

相比印度产业界5-7年的乐观预估，过去外界普遍认为这一周期长达10年，这也是苹果迟迟无法全部实现iPhone手机“美国制造”的关键所在。

除了供应链孵化的长周期，iPhone“印度制造”也未消除苹果在关税方面的不确定性——这种风险随着美国与印度之间的关税争端持续存在，即便苹果在此之前已经官宣了6000亿美元的本土投资计划，支持美国供应链建设。

目前，美国已明确将印度进口的商品由前期加征25%的税率提升至50%，尽管这一政策还未波及到iPhone这类商品，但只要争端存在，这种不确定性就持续存在——在苹果公司承诺6000亿美元投资美国本土之前，特朗普一直呼吁苹果不要在印度制造iPhone，而要回美国。

日前，苹果2025财年第三季度电话会议上，在被瑞银分析师问及“印度制造”问题时，库克提到了关键的一句，“我想提醒大家的一点是，要记住我们绝大多数产品都在 232 条款（注：即美国《1962 年贸易扩展法》第 232 条款，旨在基于国家安全审查进口商品）调查范围内”——也就是说，苹果的管理层非常明确，作为一家进行全球化布局的公司，产品随时存在“关税风险”。

按库克的说法，销往美国的iPhone，绝大部分将在印度制造，Mac、iPad和Apple Watch等产品将在越南制造，而剩余销往其他国家和地区的产品，大多数依旧来自中国。

印度特约作者丨拉维什·贾恩（曾任职于Micromax）
编辑丨苏扬 
摘编 | 腾讯科技