【MMDays】 出走台灣可以是一個選擇,但不是唯一的選擇~一個矽谷工程師的告白
【MMDays】 出走台灣可以是一個選擇,但不是唯一的選擇~一個矽谷工程師的告白
2013.02.04 | 科技

最近網路上先後出現了兩篇( 1 , 2 )靠著自己努力,到了矽谷工作的熱血奮鬥努力成功的故事。這兩篇文章都寫得非常好,也讓我想回顧一下過去五年我的心路歷程,並回應當中的一些內容。

初入職場的新鮮人

我還記得剛開始寫這個部落格的時候,我剛從一年四個多月的軍中退伍,找到我第一份工作。做了沒多久,我接到當初面試時另一家大型外商的 offer,因為對方薪水比較優渥,所以我不到三個月就離職,從網頁工程師轉職成需要到處跑客戶,幫人維修機器大型主機的 Unix 系統維護工程師。我還記得報到的第二天,一個很資深的前輩帶我出去吃飯,問我是什麼學校畢業的,然後丟了一句:”像你們這樣 XX 學校畢業的,我賭你撐不到兩年。”

現在往回頭看,留下來還真的是一個困難的決定,其實我一開始真的不懂這個工作的內容,直到半年後我才體會到硬體、作業系統底層的工作性質,而這也的確並不是我的興趣。但就算如此當年的我卻也並沒有辦法很明確的講出來我想做什麼工作,當時很紅的 consultant、ERP 系統開發工作,其實我也不是那麼喜歡。轉職?想到前輩的那句話,就賭一口氣想著要撐過兩年。

這樣的日子,其實過得並不快樂,直到有一天我發現,我在這個部落格寫的一些對於網路業的雜想有人看,開始有人在眾多的 Mr. XX 中認得我是誰而不會把我認成 Mr. 6 。我開始把大部分的時間,都花在部落格的經營上。那時正是 funp、開心農場在台灣網路圈當紅的那幾年,每天網路上都有很多精彩的事情發生。為了要讓這個部落格持續有具有內容的新文章出現,我不斷的看著國外新聞、整理、反芻。每一篇文章可能都花了十小時以上才寫成。對於某些不熟的領域,我還一度開始研究起 paper,想知道這些技術後面的 演算法是什麼。甚至,我開始收到雜誌的定期邀稿。

某種意義上來說,說是這個部落格改變了我的一生也不為過。在開始寫部落格之前,我並不是那麼明確的知道我的興趣。可是現在我知道了。然後那一天,我在 twitter 上讀到 Yahoo 要把全球新聞部門搬到台灣。我也不知道哪根筋不對,心裡想著每天在網路上筆戰也不是辦法.有機會就要試試看,我就把履歷送出去了。投出去之後,我才想到我每天都在嘴砲,其實已經超過四年沒有真正的寫過程式了,然後又趕快找了幾本範例來練習…。

我在 Yahoo Taiwan 的日子

進了 Yahoo 之後,我才確實的體會到工作和興趣如果是同一件事的話是多棒的感覺。我個人覺得如果真的要精通什麼學問的話,最好的方式就是你一天到晚都在其中鑽研,我的方式就是想辦法把我自己的工作變成這個,然後長時間的工作。還記得進來這個部門的時候,一個長輩對我說這個部門根本是血汗工廠,因為要跟全球的團隊合作,早上要早起跟美國開會,晚上則跟印度人討論,根本沒時間睡覺。有趣的是,這是我最不在意的事,反正我在家裡也是開 VPN 在工作。我還記得那些因為要等美國同事上線而撐到半夜兩點的日子,那些等義大利同事回覆而在辦公室等到九點的晚上,那些系統上線前所有人聚在 IRC 前瘋狂討論的時刻,這些都是我覺得非常有收穫的經驗。當然,我有時候還是會抽空寫一下部落格,但是頻率已經大幅減少;這是唯一覺得可惜的事…。(你知道部落格人氣這種東西,很久沒經營就會往下掉,唉)

那時光只有一年,卻似累積了三年的經驗,大概也是因為三倍辛苦吧。然後,有一天,有一位美國同事問我:有沒有考慮來矽谷工作?

我真的很驚訝,因為我一點心理準備都沒有。然後,我就來了。

說實話,我覺得我自己的工作經歷很像在坐雲霄飛車,如果我沒有開始寫部落格,我不會離開我原先待的公司,我不會認識這麼多在網路上具有影響力的人,不會差點被粉絲團蟑螂告上法院,不會被邀請到上海參加 2011 博客年會(雖然那年被迫取消,還被國保在路上跟蹤),我也不會進 Yahoo, 甚至在 30 之前離開台灣跑到美國來,親歷這個時代科技變革的現場。我還記得剛到美國時,老闆要每個人都準備 15 分鐘的自我介紹,於是我決定把我這幾年的經歷加了一點誇飾後貼給大家看。坦白說,看到在場所有人驚訝的神情,還是有一點小驕傲的。

然後,在 Yahoo US,我經歷了更多事情,更多收穫,多到我覺得這一趟真是沒有白來。

回頭看台灣

行筆至此,我要先暫停一下,再繼續寫結論。

如果我要下一個 “如果你真的想改變,Just do it!”,”離開台灣,天空更寬廣”,”忘記 22k ,這裡美金年薪22萬” 的結論,然後結束在大家對台灣的失望情緒中,其實是非常非常容易的,但是我不會這樣寫。

我相信前面兩篇文章 ( 1 , 2 ),目的都在鼓勵大家不要被台灣的現實環境擊倒,如果台灣環境不佳,可以到外面的世界追尋更大的成就。這些都沒有錯,也非常的激勵人心。只是,我發現大家在底下的回應卻是 “出走吧!鬼島不是人待的”、”離開鬼島路更寬”。 這樣的想法讓我十分擔心。這兩位當初寫文的一個遠因是台灣狀況不佳,若大家讀後感都是人才外流,對於台灣的發展,正面幫助恐怕也是有限。

這一點,在 朱敬一教授今天在天下的文章 中,正好就有提到:

台灣人才有沒有可能斷層呢?當然有可能。以前述台灣延攬人才之劣勢,這斷層危機大概在十年之內就會呈現。二點三倍的薪水差異,還沒有納入物價的計算。如果將北京較低的生活物價也納入考量,那麼台北與北京的實質所得差別,恐怕有三倍之譜。這麼大的落差,除非當事人愛台灣愛到幾近瘋狂,否則人才一定是會往其他地方流走的。

要怎麼樣留住人才、保持台灣的競爭優勢呢?政治穩定、社會平和固然是重要的因素,但經濟實力絕對是不可或缺的關鍵。 當國家經濟實力不夠時,就很難提供具有競爭力的薪水,以吸引人才。但此中又有雞生蛋—蛋生雞的循環邏輯:當薪水不足以吸引科技人才時,在知識經濟時代,台灣的經濟實力就不可能好轉。

天下雜誌:《朱敬一:台灣正面臨科研人才斷層危機》

當大家都以為出走才是王道的時候,台灣才真的是沒救了。舉例來說:菲律賓具高等教育水準人口外流那麼多年,他們經濟有因此起來過嗎?

先別搞錯了,我其實非常能夠理解到國外證明自己能力的選擇,畢竟在台灣這灘死水待久了,眼界不知不覺也會有所侷限。矽谷這裡對於網路創業,已經逐漸摸索出一套非常有系統的投資、評估、產品規劃、製作與汰進的流程,體會過這段流程,我才知道先前待過的台灣公司到底缺乏的是什麼,什麼樣的人才與產品組合,才能打造全球級的網站服務。來體驗過,才知道。

但是這不代表台灣就是個沒希望,你該出走的地方。一個國家的問題,永遠在於其國民。台灣真正的困境,在於台灣人。

台灣的問題,在於大家都過於沮喪而缺乏反抗制衡改革自醒的力量。政府不好,那就投票把它換下來。台灣需要體制內的改革,而 體制內改革更需要勇氣,而且需要智慧,所以更困難 [註1]。可是越困難的事情,越是重要,就越需要有能力的人來做,如果大家的結論都是出走台灣,台灣是個鬼島,那麼島上就真的只剩鬼。

所以我非常敬佩那些跟我同輩,選擇繼續在台灣努力創業,改變大家生活的人。我也非常敬佩像 code for tomorrow 這樣的團體,想用程式改變台灣未來的人,我覺得這樣才是真正大家該學習的榜樣。

準備好自己,機會隨時都有可能

然後這段才是我最後的結論:隨時準備好你自己。不要從大學畢業後看到 22k 才開始慌張,準備好的人是從大學甚至更久以前就開始準備了。

雖然我文章一開始曾經說過我不喜歡系統維護工程師的工作,但其實,所有的工作經歷對我來說,都不會是無關。回頭來看,我作過的職缺非常廣,我作過網頁 Front End,Back End,作過 Database Admin, 作過 Unix OS maintenance,也接觸過硬體系統組裝甚至是 Disaster Recovery 異地備援。可以說從系統上到下都玩過一輪了。我不敢說我每樣都很精,可有一天當我遇到系統 outage 的時候,我突然發現在不同領域都有一些經驗其實是很有幫助的,因為我知道怎麼樣用別人不熟悉的技巧解決問題(或是知道要請教誰)。

我也覺得在求學階段的學習是非常重要,有些東西在出社會後要再學好其實是非常非常吃力。譬如前兩篇都特別提到的英文這件事。這一點我必須要不謙虛的說我英文雖然不像 ABC 那麼流利,但是基本的聽說讀寫甚至是上台演講絕對沒問題,因為我在大二的時候就有意識的在維持我的英文能力。我的方式是強迫自己聽很多英文歌,而且是近乎瘋狂的蒐集 billboard 每一張上榜的專輯,一直聽到一年後我開始覺得我能漸漸聽懂他唱什麼。這種方式不但增進了我的英文能力,日後在跟美國同事相處上竟也多了一些聊天話題。所以你永遠不知道你現在準備的東西未來會以什麼形式用到,但是用到的那一天,你就知道了。(至於我大二的時候為什麼會開始練英文?因為某些老師上課的啟發… 不過這就是後話了)

我很幸運的沒有領過 22k,也希望沒有機會領到。台灣只有在一種情況下沒有希望:當大家都認為沒有希望的時候,那就是沒有希望了。

最後小回應一下第一位巨匠起家的軟體人:雖然 Yahoo Taiwan 不會給你遠高於市價 300萬台幣的年薪,但也不會是 “對他們來說,300 萬可以請 12~13 個 22k。”  過於廉價請到的工程師作的功是 “負的”,這點 Y! 也心知肚明啦。

轉自 MMDays

關鍵字: #人才 #矽谷
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AI 成為企業新基礎設施,勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合
AI 成為企業新基礎設施,勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合

因應生成式 AI、代理式 AI 與實體 AI 的崛起,模型成為企業資訊基礎設施的一環,企業不僅需要算力、還必須具備同時管理多個 AI 模型、優化營運成本,以及確保 AI 基礎設施的安全與穩定;有鑑於此,服務超過 2,000 家企業客戶上雲的勤英科技(ELITE CLOUD)將業務範疇從雲端代理延伸到 AI 基礎設施整合商,協助企業整合多元模型資源、因應不同應用場景彈性調度算力資源,在 AI 新世代建立可規模化的 AI Infra 能力。

「隨著 AI 從單一聊天機器人進化到多模型、多代理協作,企業的核心競爭力不再僅是擁有 AI,而是建立一套可管理、多模型共存、穩定、安全且可持續擴充的 AI Infra 環境。」勤英科技區域總經理黃士培表示,為協助更多企業推進 AI 創新實務,勤英科技從原本的 AWS、Google Cloud、Azure 雲端代理角色,進一步轉型為 AI 基礎設施整合服務商,透過多語言模型平台 MixRoute、代理式 AI 導入與企業資料治理服務,協助企業建立真正可落地、可管理、可擴展的 AI 應用架構。

從 IT Infra 到 AI Infra,企業最大挑戰不是模型、算力而是管理

過去幾年,許多企業透過生成式 AI 實現「問問題」、「摘要文件」、「生成簡報」,提升員工工作績效,而代理式 AI 的崛起與普及,則讓「內嵌 AI 的企業應用」快速成為新常態,從企業資源規劃(ERP)、顧客關係管理(CRM)、人力資源(HR),到客服、研發甚至製造系統,AI 開始深度嵌入各類企業應用,AI 扮演的角色也從單純的輔助工具,逐漸進化為企業營運與決策流程的重要核心。

也因此,企業保持未來競爭力的關鍵,不再是「有沒有導入 AI」,而是「是否具備管理 AI 的能力」,包括如何讓多模型共存、如何控管 Token 成本、如何確保資料品質與一致性、如何依不同部門需求配置 Agent,以及如何避免 AI 成為新的資訊孤島,都是企業導入 AI 後的新挑戰。

「Gemini、Claude、OpenAI、Mistral 等模型快速迭代,意味著企業若只押注單一模型,未來很可能在成本、效能與彈性上失去優勢。」勤英科技區域總經理黃士培表示,企業接下來更需要以「Models as Infrastructure(模型即基礎建設)」的思維,將大型語言模型視為與運算、儲存、網路同等重要的基礎資源來規劃、治理以及進行成本管理,將資訊系統架構重塑為 AI 基礎建設。

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圖/ 數位時代

勤英科技服務的客戶數超過 2,000 家,不少客戶已導入 AI 應用服務,正積極建置 AI Infra 與管理環境,因此,勤英科技自 2025 年積極轉型,將 AI Infra 視為企業長期競爭力的基礎建設來經營,業務範疇從傳統雲端代理擴展至 AI Infra 整合服務商,例如與多模型平台 MixRoute 合作,並開發可支援單一登入(SSO)、彈性調度不同大型語言模型 Token 的管理平台,協助企業簡化模型管理與成本控管,將更多資源與心力聚焦於核心業務與創新應用。

從雲端代理走向 AI Infra 整合,勤英科技從三面向協助企業發揮 AI 綜效

有鑑於 AI 應用與雲端環境息息相關,勤英科技除因應企業客戶的多雲策略協助管理多雲環境、優化成本,以及落實資安治理,更因應不同使用情境推出三種 AI 方案助力企業:

第一:提供開箱即用的 AI 服務。

黃士培以 Google Cloud 的產品為例解釋,透過整合 Gemini 的 Google Workspace,企業可直接在 Gmail、Meet、Docs、Sheets、Slides 中使用 AI 功能,包括會議摘要、文件生成、簡報整理等,快速提升員工生產力,同時,增強企業對 AI 應用的信心,為之後的應用深化做準備。

第二:協助企業規劃、打造與導入代理式 AI 應用服務。

「對於擁有豐沛結構化數據資料、知識庫的企業來說,除以生成式 AI 打造企業大腦,還會透過代理式 AI 提升自動化執行能力,重塑工作效率。」黃士培表示,勤英科技可以基於 Google Gemini Enterprise,提供含括底層雲端架構、AI 模型調度、資料治理與 AI Agent 串接等服務,讓企業員工可以自然語言安全調用企業資料,讓 Agent 進一步執行任務與推動流程。

舉例來說,勤英科技協助在台灣成立超過 50 年的製造業品牌商將 Gemini Enterprise 介接 SAP 與 Salesforce 訓練模型、建立可供 AI 調用的企業知識中樞;另在影音內容生成領域,勤英科技亦協助客戶導入 AI 自動化技術,將內容產製成本縮減達 90%。

第三:提供多模型聚合管理平台,滿足企業以 API 串連各種模型的需求。

勤英科技與新加坡 MixRoute 合作,提供企業客戶多模型管理平台,讓企業可以視需求彈性敏捷的調度 Gemini、Claude、OpenAI 等不同模型,並透過單一帳號、單一帳單與 Budget Alert 機制,管理 token 使用量與 AI 成本。

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圖/ 數位時代

「透過我們提供的多模型管理平台,企業客戶不會被單一模型綁定,可以在模型快速疊代的環境下,更靈活地管理成本與算力資源。」黃士培如是說道。

總的來說,隨著 AI 應用從單點工具走向大規模企業部署,下一波競爭核心將從模型能力延伸至 AI 基礎設施管理能力,而這也是勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合服務商背後的核心原因:當 AI 開始成為企業營運的一部分,企業需要的,已不只是模型供應商,而是能協助串接雲端、資料、Agent 與應用場景的長期技術夥伴。

有關更多勤英科技相關資訊,請查詢網站:https://www.elite.cloud/zh/

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