【Inside】優秀的人才為何離開公司?
【Inside】優秀的人才為何離開公司?

持續 有些

台灣之光hTC做雲端與內容部門,這一年來,也從最大的網路公司雅虎奇摩帶走了不少熟悉網路技術與經營管理的高級人才。

這些好公司並不是已經衰敗,事實上都還在成長,也還有很多機會。他們有資源可用,但留不住所有的優秀人才。

優秀人才想加入什麼團隊?

筆者曾在Inside ASK中參與了這題問與答(歡迎大家繼續接力,表達您的意見。 ):

這些app公司招募你的話,你想去哪一間? Angry Bird, WhatsApp, Path

從答案看起來,選擇公司會考慮公司理念,文化,樂趣,未來可能性…等等。

雖然該題目比較的三家公司基準點並不相同,但有一點是確定的,人們選擇公司的原因不一定因為它大,或因為它賺錢。更多會有些看不到的因素。這對優秀人才來說,更是如此。

這是個 事求人 的年代。

各個公司也好,還是創業團隊也好,大家在有限的頂尖人才中競爭。同樣的產業,同樣的idea,有好團隊者勝。

因此,知道優秀人才想加入什麼團隊,以及為何會離開公司,是創業人或經理人重要任務與能力之一。

流失頂尖人才主因只有一個

這兩天,在hacker news上,筆者讀到這個 討論串 ,在談頂尖人才離開公司的主因。 該討論串引述文章 的最大重點是:

當被錯誤地管理,且組織充滿困惑,也不再能鼓舞激勵的時候,頂尖人才就會離開組織。

Top talent leave an organization when they’re badly managed and the organization is confusing and uninspiring .

這個針對這個重點,吸引了超過百則的評論:

dkarl 說:

…好的經理人應知道每個下屬的各種技能。

經理人,不論是一線經理,還是CEO,若不清楚他管理的優秀人才的各種可能性,當然就無法給予有效發揮空間。等到發現的那一天,就是那個人跟你提“生涯規劃”的離開日。

對於管理的重要性, spodek 更是引用了他教授告訴他的金玉良言:

人們會加入一個好專案,但會離開壞管理。

t.

對創業者來說,起創業的念,要革的命,通常不是難事,也召集得到勇士。需要注意的是,想走完旅程的話,經營整個創業氛圍,維持高程度的熱情環境,才是創業開始之後的大難題。

瞭解管理問題後,怎麼避免走相反的路, mmaunder 倒是提了個好心法,值得參考:

公司要成功,要賺錢,這是個基本的共識。但,公司由人組成,推動,讓人高興愉悅的付出可能才是最基本要注意的事情。如果後者達成了,前者可能就是伴隨而來的結果。

近期Google離職員工 高調發文 對Google+設定的成功目標表達不滿,他也因此離開Google,正是此例。

social media是個關於人們去做人們要的產品的有趣競賽,並不是一個可單純設定的目標。失敗的人才管理,自然就導致了失敗的產品執行。

好好處理人才,否則他們會跑去創業

對於怎麼好好吸引人才,留住人才,雖然還沒能有深刻最佳化經驗,但一直也是筆者努力的方向。因為筆者知道,若不能好好管理,做好文化,讓大家瞭解願景目標,留住頂尖人才,他們就會像Sega一樣離開Google 跑去創業 了。

這對像Yahoo,IBM,Google或臉書之類的大公司來說很重要。對更多的新創團隊來說,留住人才,留住團隊核心能力,更是重要。

出自Inside部落格

關鍵字: #Google #人才
往下滑看下一篇文章
AI 競爭全新戰場!美光 Mike Cordano:記憶體將成下一個企業戰略制高點
AI 競爭全新戰場!美光 Mike Cordano:記憶體將成下一個企業戰略制高點

從生成式AI訓練、推論,到代理式工作流程(Agentic Workflow)與未來的實體AI,資料流量正以指數級成長,讓記憶體從過去支援運算的配角躍升為決定AI效能與能源效率的關鍵角色。

全球知名的半導體與微電子技術分析機構TechInsights指出,AI競爭正逐漸從晶片算力擴展到記憶體架構設計能力,加速「Computational Memory」等新架構興起;在這波浪潮中,深耕記憶體與儲存技術數十年的美光科技,正與關鍵夥伴展開深度協同設計,包含攜手NVIDIA共同開發適用於新世代資料中心的低功耗記憶體技術,在AI基礎建設的新賽局中成為不可或缺的關鍵。

當GPU不再是唯一主角,記憶體為何躍上AI舞台中央?

過去,半導體的焦點多圍繞在晶片,例如CPU、GPU跟AI加速器等,市場普遍認為,晶片運算能力是左右科技產業發展速度的關鍵,但在進入生成式AI世代後,產業逐漸發現另一個事實:真正限制AI效能的瓶頸不是運算,而是資料能否快速被存取與傳輸。

從大型語言模型訓練,到AI推論、代理式工作流程(Agentic Workflow),甚至未來的機器人與自駕車,龐大的資料流量正持續推升對高頻寬、低延遲、高容量記憶體的需求,讓記憶體產業從過去相對標準化、以價格競爭為主的市場,逐漸轉變為AI基礎建設的重要核心。

「仔細觀察AI應用服務會發現,大多數工作負載都被頻寬限制。」美光科技全球業務執行副總裁Mike Cordano認為,記憶體是突破(頻寬)瓶頸的關鍵,也讓AI競賽從晶片算力升級到記憶體與儲存架構的系統級競爭。這樣的產業洞察,也正是Mike在歷經二十餘年的儲存產業資歷,加上四年半的創投生涯後,選擇加入美光的核心原因之一:在AI重塑產業結構的浪潮下,記憶體將成為這波成長最直接的動能所在。

美光 x 數位時代
美光科技全球業務執行副總裁 Mike Cordano
圖/ 數位時代

從零組件供應商到策略夥伴,記憶體共創時代來臨

AI的崛起,正在改變記憶體廠商與客戶的關係。

過去,記憶體產品多是標準化元件,客戶關注的是價格、供貨與規格;合作模式也偏向短期採購與交易導向。然而隨著AI系統規模愈來愈大,從資料中心、雲端平台到終端裝置,記憶體已經成為決定系統效能的重要關鍵,也因如此,越來越多企業將記憶體視為「策略性資產」,而非單純零組件。

Mike表示:「現在,我們跟客戶合作的時間跨度改變了,在產品正式上市前三到四年便開始合作,從系統架構階段就共同規劃未來需求。」例如,美光科技與NVIDIA共同研發的資料中心所使用的低功耗記憶體,便是雙方提前多年展開深度合作(co-design)的成果。

值得特別注意的是,美光科技除從技術層面與晶片製造商等夥伴共創產品,也在需求層面與客戶進行密切合作,例如,將過去較無約束力、期限僅一年的長期協議(LTA)轉變成為期五年、條款更具約束力的策略性客戶協議(SCA),藉此掌握客戶的未來需求,進而在技術層面做更深度的合作。Mike坦言,深度協同設計是高成本的投入,美光的做法是先廣泛進行市場感知,理解不同場域的需求方向,再與生態系統中的夥伴們展開客製化合作。

從裝置導向轉為Token導向,AI浪潮重寫記憶體成長模式

除了合作模式改變,更大的典範轉移是需求的改變。

Mike解釋,過去記憶體需求跟PC、手機跟伺服器出貨量息息相關,但在AI新世代,推動記憶體需求成長的核心不再是設備數量,而是AI模型所產生的運算與資料消耗量。「AI產業逐漸走向以『Consumption』或『Token』為主的新經濟模式,每一次的模型運算都需要消耗大量的記憶體跟儲存資源,這意味著,即使設備銷量成長趨緩,記憶體需求仍可能持續上升。」

更重要的是,AI應用正從資料中心外擴至手機、PC、自駕車與機器人等場域,儘管不同場域對記憶體的需求不盡相同,但是,Mike認為:所有AI裝置都存在三項共同需求:更快的速度、更大的容量,以及更高的能源效率。

正如Mike在受訪時提到的:「我們最大的挑戰,是如何與客戶和整個生態系保持高度一致,一方面創造供給與產能,另一方面持續推動技術創新。」可以預期,在接下來的五年,記憶體產業面臨的挑戰不僅僅是擴展產能,而是如何與客戶共同規劃需求、同步投入技術創新,而這也是美光科技積極經營AI生態體系的原因。

總的來說,AI帶來的改變,不只是算力提升,而是重新定義整個運算架構:過去,記憶體被視為支援運算的基礎元件;現在,則是決定AI效能、能源效率與創新速度的關鍵資源;當產業競爭從晶片性能延伸到資料流動效率,從裝置數量轉向Token消耗量,記憶體的重要性也將隨之水漲船高,對美光科技來說,這將是其從供應商走向AI生態系核心夥伴的關鍵角色轉變。

登入數位時代會員

開啟專屬自己的主題內容,

每日推播重點文章

閱讀會員專屬文章

請先登入數位時代會員

看更多獨享內容

請先登入數位時代會員

開啟收藏文章功能,

請先登入數位時代會員

開啟訂閱文章分類功能,

請先登入數位時代會員

我還不是會員, 註冊去!
追蹤我們
代理式商務連動百兆商機
© 2026 Business Next Media Corp. All Rights Reserved. 本網站內容未經允許,不得轉載。
106 台北市大安區光復南路102號9樓