【透視新聞】 年輕人不肯吃苦,所以沒工作?
【透視新聞】 年輕人不肯吃苦,所以沒工作?

4月6號,勞委會公布了最新的「15~29歲青年勞工就業狀況調查」(參考:http://statdb.cla.gov.tw/html/svy01/0107menu.htm),其中有幾個重點:2012年,青年勞工的平均薪資為2萬7425元,創下歷年新低,比7年前首次調查時還少了1931元,跌了6.6%。而在這7年內,物價卻漲了9%。也因此約有3成2的青年想換工作,「待遇太低」和「工作無前景」的理由大約各占一半。《蘋果日報》也在當天出現了「64%的青年工作者,薪水不到3萬元」的報導。

而在4月14號又出現一則新聞,痞客邦的產品開發副理王向榮,設計了一個名為「求職小幫手」的Google Chrome瀏覽器外掛程式,來幫助在人力銀行求職的青年,可以查詢應徵公司有沒有超時加班而被勞委會罰款的紀錄(參考:http://tinyurl.com/c3trxjl)。再加上「揭露22K」網站(http://22kopendata.org/)主動公布違反最低薪資的企業名單,年輕人用網路與開放資料(open data)來拒絕不合理的低薪、希望改進工作條件的態勢,已經很明顯。

不過,在企業那邊,卻還是有著「年輕人不肯吃苦,所以找不到工作」的刻板印象。過去曾有過「貼隔熱紙師傅,月薪40K找無人」(http://tw.news.yahoo.com/video/ebc-22839961/40k-31791280.html)的新聞,或是科技大廠打著月薪3萬、4萬、5萬的號召,卻徵不到員工的新聞,讓這些老闆對年輕人嘆息,一心想著引進更便宜的外勞。

自從22K的議題延燒以來,台灣的勞工與資方一直有著無法化解的歧異(就像好萊塢明星離婚時說的那樣),一邊覺得:「你錢給這麼少、又加班加到死,誰想做?」另一邊卻說:「好啊,我給你高薪,但還是找不到人來做啊,難道不是你們不願意吃苦嗎?」

會產生難以化解的歧異,除了單純的薪資問題,也許還包含了兩個世代的人們,對「工作」有著不同想像的原因。我們常聽到一些老闆說:「我責任多重啊!幾百(或幾千幾萬)個員工靠我吃飯,多少家庭靠我養」的感慨。的確,過去我們總是假設「公司是主、員工是僕」,公司有生產工具,沒有公司的話,員工就不能謀生。此外,絕大多數的員工「為公司專職工作」,從這份工作得到的薪資,是員工賴以為生的唯一收入。

在過去二、三十年,我們對工作的想像,是進入一個完全組織(total organization,好比公家機關、台塑、銀行,總之就是你爸媽挑女婿時最喜歡的行業),一進去之後這輩子不愁吃穿。公司會照顧我和我家庭的財務需求,我可以預期在幾年之後升到什麼職位,完全可以規畫職涯,一輩子不需要去別的地方。直到做滿25~30年退休,終於可以過著靠退休金生活的輕鬆日子。

然而,現在的年輕人已經不期待、也不想要這樣的工作(更別提即將崩潰的退休金制度,若無意外,所有已開發國家的退休年齡會後退到75歲左右,即使抱著鐵飯碗,未來的工作者也幾乎會沒有退休生活)。工作,從謀生方式,變成一種生活方式

這個世代的勞工,比上個世代的勞工受過更多教育,從事更多知識工作,無論是物理治療師、程式設計師、法律助理、廚師……工作者多半用腦、而不是用力氣工作。知識就是生產工具,勞工對企業提供知識,就像金主提供資金一樣,公司需要員工、員工也需要公司,兩著平起平坐,「公司是主、員工是僕」的假設不再適用。也難怪那些抱持著「我給你工作,再吵沒糖吃」心態的老闆,找不到員工來上班了。

至於「年輕人不願吃苦」也很容易就可以推翻,難道老人很愛吃苦、好喜歡每天穿無塵衣上班,最好不要退休嗎,不可能的。問題也許出在,上個世代的工作者,認為工作是「謀生方式」,工時長象徵著勤勞的美德;但這個世代的工作者,只把工作當成一種「生活方式」,需要工作、也需要休息,需要收入來源、也需要有時間去做有興趣的事。

過去的企業好像在追求「工時最大化」,但現在的勞工辛苦加班賺錢,也要有命花才行。或甚至不用賺那麼多錢,情願換取更多休閒時間來發展自己、補充新的知識(以獲得新的生產工具,不被就業市場淘汰)。與其一年365天、每天待在辦公室12小時,不如工作幾個月之後就休息整個月,密集的專案和長假交替出現,甚至可以自由選擇兼差或進修(無論公費自費),畢竟面對可能長達50年的職涯(75歲退休),若只做一種工作,實在太無趣了。台灣的企業和勞工,一邊苦於招不到人,一邊苦於沒工作,或許不只是調整薪資高低就能解決,而需要我們對「工作是什麼?」有更明確的想像與定義。

 

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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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