紐約新創事業徵人看「情書」,員工一天上班 6 小時
紐約新創事業徵人看「情書」,員工一天上班 6 小時

百年前的亨利福特就發現,給員工更好的待遇與福利,反而能讓企業賺更多錢。百年後仍有許多企業重複這樣成功的案例,紐約新創公司 Acuity Scheduling 自 2015 年 5 月起將員工每日工時從 8 小時調降為 6 小時,一年多過後,公司生產力不但沒有下降,還成為 2016 年成長最快的商業 App 公司之一。

亨利福特早在 20 世紀初就明白加薪、降低工時,反可提升生產力的道理。1914 年時,他將工人的日薪從原本的 2.34 美元,提升至 5 美元,經通膨換算為今日美元為 120 美元,相當於 3,875 元新台幣,當亨利福特祭出如此高薪,產業界所有最優秀的員工都被吸引來福特,也大幅減少員工流動率,當年許多同業一年得雇用 300 人才能填滿 100 個職缺,因為做幾個月就跑掉了,福特加薪之後,優秀員工群集生產力大增,人力流失造成的潛在損失與人資成本大減,於是獲利蒸蒸日上。

1922 年時,亨利福特又想到,減少工時讓員工有充分的休閒,能大幅提升生產力,亨利福特認為不可把員工的休閒時間當成公司的損失,於是在 1926 年把每周上班 6 日,每天 8 小時工作共 48 小時工時,縮減為周休二日,每周上班 5 日,每周 40 工時,成為週休二日的先鋒。

如今,紐約新創公司、經營企業顧客訂位時間表排程服務的敏銳排程(Acuity Scheduling),也做出同樣大膽的實驗,創辦人暨執行長葛文‧祖克林斯基(Gavin Zuchlinski)在 2015 年 5 月時,本來設想希望員工們能快樂度過夏天,所以暫時調降工時為每天 6 小時,薪水與福利不變,沒想到,調降工時後,員工生產力大增,於是祖克林斯基乾脆讓每天工作 6 小時成為永久措施,每周工時縮短到 30 小時,比起亨利福特的創舉還更減少了 10 小時。

至今,敏銳排程每天工作 6 小時已經實施了超過一年半,結果發現,員工生產力跟工作 8 小時一樣高。

敏銳排程成立於 2006 年,成立的契機是祖克林斯基發現身為按摩師的母親,經常為了排程客戶的按摩時間而傷透腦筋,身為網路程式工程師的祖克林斯基,認為應該用科技來解決這個問題,於是開啟了排程服務的創業,發展至今已經有超過 5 萬個企業客戶,但只有 15 位員工,員工的主要工作項目大多是客戶服務。

輕易雇用跨國員工沒有夜班問題

客戶服務需要相當好的情緒承受力,光只是把員工留在公司不斷接受客戶轟炸,不可能有好的客戶服務,甚至可能還反而無事生事、小事化大,因此祖克林斯基認為,得讓員工能夠好好休息重新充電,才能展現出關懷客戶的人格,提供客戶人性的支援。

因此,減少工時能提升生產力有其道理。敏銳排程不僅將工時縮減到 6 小時,員工早上上班 3 小時,午休後,下午再上班 3 小時,還讓員工遠距上班,如此一來,員工不僅上班時間縮短,還進一步節省了通勤的時間,而遠距上班也讓敏銳排程能輕易雇用跨國員工,除了紐約之外,員工還遍布希臘、蘇格蘭,如此一來給了敏銳排程更大的優勢,那就是藉由員工所處時區不同,每個員工都不需要上夜班,卻能提供全天候的服務。

與亨利福特不同的是,敏銳排程並不利用這樣的待遇來吸引員工,祖克林斯基想要讓員工來上班時才發現一天只要上班 6 小時,給他們一個驚喜。

不過,敏銳排程的徵人方式本身就夠特別了,第一步篩選面試者的方式並非簡歷,而是給予他們一封由真正的客戶所回應的感謝信函,要求應徵者針對客戶的感謝信回覆一封「情書」,從回信的字裡行間,可以判斷出應徵者的人格特質,了解適不適合這份工作,最終敏銳排程還是會參考簡歷,但最重要的要素是人格,因為祖克林斯基認為,員工會想來上班的最重要因素,還是一起共事的同事。

6 小時工時也並非敏銳排程的獨家創見,瑞典搜尋最佳化公司 Brath 也自 2015 年起每日工作 6 小時、瑞典哥德堡市黑谷(Svartedalens)老人安養院也進行每日工作 6 小時的實驗,亞馬遜則於 2016 年 9 月推出每周 30 小時工時的彈性上班方案,不過與敏銳排程和瑞典不同的是,亞馬遜每周 30 小時員工薪資降為原本的 75%。

本文授權轉載自:科技新報

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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
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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。

代理式AI崛起後,AI應用從回答問題進展為執行任務、操作系統以及串接流程,連帶拉升對AI基礎設施的需求與架構複雜度,而這意味著,想要發揮AI綜效,光只有模型與技術尚不夠,必須將整體IT環境逐步升級為AI基礎建設(AI Infra)。

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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