【書介】《賈伯斯來應徵，你敢用嗎？》：「真誠＆正向」賈伯斯就願意為你工作|數位時代 BusinessNext

前一陣子零售業教父徐重仁出任全聯總裁的消息引發各界討論，而他也是大家公認善於用人與培育人才的主管，曾經在接受雜誌媒體專訪時他談到，企業與其感嘆找不到人才，更應重視如何把人變成「人才」。徐重仁認為，「人，才是王道」。

企業是由人組成的，所以找到優秀的人才、對的人，永遠是企業經營重要的核心之一，然而企業對於優秀人才的「缺憾」就好像「女人的衣櫃永遠少一件」一樣，經常感嘆沒有適合的人才，可是滿街的求職者也感嘆沒有伯樂識千里馬，企業與求職者兩端有時像牽不到紅線的姻緣。

今天介紹的《賈伯斯來應徵，你敢用嗎？》，作者林行宜目前為光電產業的人資主管，累積超過20年的人力資源經驗，並曾任職過傳產製造業、服務業，及半導體業、半導體設備業、光電業等各產業，在這本書中他將主管面對人才「選」、「用」、「育」、「留」四個問題作了詳細明白的剖析，對人力資源部門與求職者這都是本相當實用的書。

其中一章就是以書名為題，作者提問：「如果你是用人主管，正在進行工程師的招募面談。此時，來了一個嬉皮小子，頂著一頭亂髮，穿著邋遢，身上飄著一股異味，還嚷嚷著如果不錄取他，就賴著不走。面對這位如此狂妄孤傲，打扮卻宛如流浪漢般的應徵者，你會繼續面談，還是立即攆走他呢？」這個情境點出了人資主管在面對應徵者時，很難預測與辨認眼前這位特立獨行的人，到底是「天才」？還是「瘋子」？

作者指出，人力主管面對特立獨行的面試者時，在刻版印象與另類思考之間需特別謹慎，雖然主管未必具有預測能力，但是一般像是極聰明的天才，對於整個世界的人事物反應與看法都不同，因此他們並不容易在世間找到和自己智能水準相近的對談者，這意謂著他們往往擁有孤僻的特質與特立獨行的行徑。

因此，主管需評估企業組織的文化，是否有如此的彈性空間允許為這樣的「天才」進入？是否有空間另外安排特殊職務？否則「天才」待得痛苦，企業也難以留人。

除了如何「識人」之外，作者也在書中談到主管與部屬之間的關係。主管與部屬之間的關係就像「放風箏」般微妙，可以信任，但不能放任，這中間的拿捏是一門藝術。對於員工而言，想要獲得主管的信任，就需「自重自愛與主動回報進度，是部屬確保「風箏線」強度的方法。」

有時也會發現，為何有些公司或部門總是找到爛人？作者指出，這就像磁場能量相吸的道理一樣，「正向能量磁場愈強的主管，愈能吸引優質夥伴加入團隊，如同『人才聚寶盆』，號召四方人才匯聚，共闖事業。」

因此，作者建議主管需「真誠」以待，無論是面對自己、組織、或部屬，用再多管理技巧包裝自己的心，終究會被部屬看穿，主管磁場調整正向，自然「物以類聚」，吸引好人才。

此外，作者也提醒主管要像線上遊戲中的「魔法師」角色，需適時提升成員的生命能量，鼓舞那些前進動能不足的部屬，「透過各種激勵方式，將能量灌輸給部屬。當部屬前進能量的指數回溫，便能產生勇往直前的勇氣與動力」。

「用人」與「被任用」其中的哲學都相當耐人尋味，其實求職者或招募者之間的關係很像「談戀愛」的過程，要能彼此看對眼，進入公司之後的磨合、協調、達成共識的過程，在「選」、「用」、「育」、「留」之間各有拿捏與取捨。

過完年後想轉職？或者是即將面臨排山倒海而來的應徵者？你該把這本《賈伯斯來應徵，你敢用嗎？》收在自己的平板電腦裡，隨時打開參考與提醒自己。

（作者薛怡青,曾擔任科技媒體記者，現為Readmoo特約作者。）

《賈伯斯來應徵，你敢用嗎？》 詳細資訊： http://goo.gl/TZDSfK 立即試讀： http://goo.gl/ZPI532

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。

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。