亞馬遜的「達爾文主義」文化,將他從樓上推下
亞馬遜的「達爾文主義」文化,將他從樓上推下
2016.12.01 | Amazon

一名剛入職美國亞馬遜的華裔技術員工,因為自己在公司內部遭受「不公正待遇」,近日從該公司總部位於西雅圖市區的十二層辦公樓上跳下,身受重傷。據該員工的朋友在北美華人網站「一畝三分地」的留言,該員工目前在當地醫院休養,目前沒有生命危險。

瞭解情況的亞馬遜員工也向 PingWest品玩確認了這個消息。

該員工在跳樓之前給數百名員工發出了一封內部郵件,控訴自己遭受的不公待遇,收件人包括亞馬遜創始人兼 CEO傑夫.貝佐斯(Jeff Bezos)。

一名不願透露身分的亞馬遜員工表示,涉事員工今年7月11日入職,在亞馬遜Hardline Business事業組(負責消費電子、運動、汽車、家居、工具和玩具等商品)工作。他的直屬上司,一名約旦籍軟體發展經理認為他的績效有問題,並且威脅他的同事給他「bad review」(同事相互評分打差評)。

但訊息源同時也指出,該名員工從入職到現在三個月提交的代碼已經超過萬行,從數字上來講沒有理由被質疑績效低。一位訊息源向PingWest品玩展示了涉事員工在內部代碼庫的記錄,顯示有經常性的大量代碼和修改提交。

該員工蒐集了經理差別待遇的證據給亞馬遜HR部門,後來HR答應給他轉組即調離該部門。經理得知這一消息,向他施加壓力,要給他三個月「PIP」。PIP是亞馬遜的一種績效工具,全稱為Performance Improvement Plan,即績效改進計畫。

理論上,PIP是因為員工的工作表現太差,管理者和你制定一個計畫,看看能否有所改進,你需要按照這個計畫一步步做下去,改進提高一直到達到要求。雖然聽上去是一種勉勵績效低的員工加倍努力的機制,但PIP在亞馬遜卻並非如此——進入PIP的員工如無意外都會被公司解雇,基本等於走人的前兆。

熟悉情況的亞馬遜員工指出,如果新員工在半年之內轉組,並且給之前所在組的管理者的打差評,會對這名管理者本身的績效評分帶來負面影響,但不會對其整體績效帶來什麼特別嚴重的影響。據瞭解,亞馬遜最新的政策是鼓勵員工轉組,員工和管理者都不會受到懲罰。

「雖然一年內轉組,老闆都不會太情願,畢竟招人和培訓也是費了力氣的。好的管理者遇到員工轉組都不會說什麼更不會阻攔,所以真的是看管理者的造化了。」一位剛從亞馬遜美國總部離職不久的前員工說。

PingWest品玩尚未獲得這名設施員工發出的內部郵件。據看過郵件的其他亞馬遜華裔員工評價,信的內容「寫得真心且具內涵」。

去年,一篇《紐約時報》針對亞馬遜企業文化的深度調查報導備受關注,它披露了亞馬遜內不為人知的「血汗工廠」。文章指出,亞馬遜有一種「故意的達爾文主義」:過分強調適者生存和優勝劣汰,卻並沒有對後進的同事產生督促效果,而是單純地讓他們感到羞恥。

在亞馬遜,表現不好的員工要不是主動離職,不然就是PIP後被開除,而表現好不好全看直接上司的「欽定」。文章採訪了超過100名亞馬遜前員工和現員工,大部分受訪者認為亞馬遜對員工沒有人情味。有知情人士指出,在亞馬遜工作,進入門檻低,流動率大,on call(網站出現技術問題,隨時加班修復)極多。很多員工覺得亞馬遜的公司文化在侵蝕他們工作和生活的平衡,讓他們「鞭笞」自己的不足,公司就像是一頭難以被滿足的巨獸。

為了對抗這種不健康的文化,亞馬遜的前員工和現員工組成了「FACE of Amazon」(Former And Current Employee of Amazon)組織,整理所有亞馬遜內外員工受到的「虐待」。比如,當中的一個頁面顯示,去年《紐約時報》文章事件發生後,貝佐斯出面表示有什麼問題都可以給他發郵件,一位聲望較好但受到不公待遇的經理照做給貝佐斯發了郵件,卻在幾周後被解雇。

最近《西雅圖時報》報導稱,亞馬遜正在考慮推翻現行的績效考評制度,把關注點從「員工和其他員工的績效對比」,轉移到員工的確實成就上。

關於跳樓事件,亞馬遜員工評價不一,主要的兩種評價,一種抨擊經理人渣,另一種則認為涉事員工心理素質太差,跳樓的做法太極端,「西雅圖沒太陽,少維生素D,容易抑鬱。」一名亞馬遜員工說。

堅持後一種想法的員工,並非不近人情,「大部分人不是麻木,而是在選擇用正確的方式解決問題,」一位前員工說,「這件事也能給亞馬遜HR和亂來的管理者上個小緊箍咒,也是挺好的。」

本文授權轉載自:PingWest

關鍵字: #企業文化
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從模型競爭走向算力經濟,INFINITIX 助客戶打造軟體定義 AI 基礎建設
從模型競爭走向算力經濟,INFINITIX 助客戶打造軟體定義 AI 基礎建設

過去兩年,人工智慧技術以史無前例的速度翻轉企業營運與競爭態勢,從客服、知識管理到軟體開發,越來越多企業將大型語言模型(LLM)導入企業營運流程,隨著應用程度的深化與廣化,越來越多發現,真正的挑戰早已不只是「選擇哪個模型」,而是如何管理算力、控制成本、確保資料安全,以及讓不同世代GPU、模型與AI應用可以持續共存與調度。

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深耕AI管理領域多年的數位無限(INFINITIX),近年積極布局軟體定應AI基礎建設(Software Defined AI Infrastructure)市場,除持續深化與GPU、伺服器與AI硬體生態系的合作關係,如於2021年取得NVIDIA Solution Advisor全球夥伴資格,2025年亦獲AMD GPU生態建設夥伴獎,也因應市場需求推出AI-Stack與ixCSP兩大產品線,協助企業、雲端服務供應商(CSP)與新世代AI雲端業者,更有效率地管理跨世代AI算力資源。

數位無限執行長陳文裕表示:「我們的目標是協助客戶打造軟體定義AI基礎架構,讓其可以視需求向下整合不同世代GPU、儲存與網路設備,同時,向上鏈結模型、Token跟AI應用,加速企業的AI創新轉型腳步。」

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數位無限執行長陳文裕
圖/ 數位時代

從AI模型到AI經濟,企業競爭焦點轉向算力與Token調度能力

過去市場談AI,焦點多半放在模型參數、推論效能與模型能力,但在大型語言模型推論需求暴增的現下,AI Infra早已從單純GPU採購演變成涵蓋機櫃、網路、儲存、散熱與電力的整體工程;企業真正需要的,不是更多GPU、而是如何更有效率地調度與利用算力。

尤其在NVIDIA提出Token Factory概念後,全球AI產業正逐步從模型競賽轉向「AI經濟」,亦即,影響企業AI決策的再也不是使用哪個模型、部署多少GPU,而是消耗多少Token、產生多少AI服務,以及算力是否能被有效共享與調度。

換言之,在AI新世界,算力調度能力的重要水漲船高。對此,陳文裕十分認同的說:「企業想要提升AI競爭力,不僅要掌握模型與應用,還必須進一步思考如何有效切割GPU資源、讓不同部門甚至集團子公司共享算力、延長舊世代GPU的使用壽命,甚至是如何將閒置算力轉變成可交易的資源等。」

事實上,這也是大量AI資料中心(AIDC)跟新世代AI雲端服務(Neo Cloud)業者出現的原因,包括CoreWeave、Nebius、Lambda Labs、GMI Cloud等業者皆試圖以更具彈性的方式,提供企業所需的GPU服務與AI算力平台。

看準這波趨勢,數位無限除透過AI-Stack提供GPU切片、模型部署、模型管理與MLOps等服務,協助客戶提升GPU使用率,更進一步推出ixCSP平台,讓雲端服務供應商與新世代AI雲端業者,能從過去單純販售GPU資源轉型為提供GPU as a Service、Token as a Service與Model as a Service等創新AI服務。

以Software Defined AI Infrastructure助企業以「通用化、鬆耦合」迎戰瞬變AI世代

因應AI新世代帶來的挑戰:模型快速升級、算力需求攀升、GPU世代交替迅速,企業在追逐AI落地的同時,勢必得面臨基礎建設更新速度過快、硬體投資壓力升高,以及資源利用效率難以最佳化等挑戰。

為協助企業在AI快速演進與基礎建設投資之間取得平衡,數位無限的作法是,透過AI-Stack將底層硬體抽象化,以Token或模型服務形式提供,讓企業客戶、AIDC與Neo Cloud業者可以延長不同世代與不同品牌的AI硬體設備的生命週期、創造更高的使用價值、甚至是展開更多元的營收模式。

例如,高雄醫學大學附設中和紀念醫院便透過數位無限的AI-Stack解決GPU資源調度效率不彰問題,加速39項AI模型進入臨床應用階段,成功建立起「從模型開發到臨床落地」的完整生態系統。而日本精密製造大廠–Union Tool Co.–則是透過AI-Stack簡化GPU資源共享、加速AI模型的開發與測試腳步,為提升生產效率做最佳準備。

「如果大型企業或AIDC業者擁有閒置資源,也可以透過ixCSP平台,把算力共享或調度給集團內部團隊、子公司,甚至上下游合作夥伴使用,進一步提升整體資源利用率。」數位無限執行長陳文裕如是說道。

隨著AI從工具演變成企業核心基礎建設,企業真正需要的,也不再只是單一模型,而是一套能持續適應AI快速演進的AI Infra,而這與數位無限近年來的重要轉型方向一致:從AI管理軟體提供者轉型為軟體定義AI基礎建設供應商,更好協助客戶打造具備「通用化」與「鬆耦合」特性的AI基礎建設。

除以AI-Stack與ixCSP協助客戶提升算力使用效率與價值,數位無限亦計畫與硬體合作夥伴推出Agentic AI一體機方案,協助企業快速建立可驗證、可部署、可切割、可共享的AI運算環境,降低企業從PoC走向實際導入的門檻,加速AI落地。

總的來說,隨著AI競爭從模型能力延伸到算力治理,企業比拚的不僅是導入速度,而是能否建立一套足夠彈性、可持續演進的AI Infra,而這與數位無限的發展目標一致,將持續不斷優化產品服務,化身企業搶進AI新世代的關鍵合作夥伴。

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