到底該不該離職?前Google職涯規畫師:想清楚這3點,就可以大膽跳出舒適圈
到底該不該離職?前Google職涯規畫師:想清楚這3點,就可以大膽跳出舒適圈

如果你現在在Google工作,要換工作之前,會不會很猶豫,擔心自己下一步是否會更好?甚至,你的親朋好友會不會勸阻你,覺得你為什麼要離開一家當紅、福利又好的公司?

這就是本書作者珍妮.布萊克(Jenny Blake)的親身經歷。她曾是Google職涯策略諮商師,當決定離職自立門戶時,周遭的人都非常驚訝,頻頻詢問:「妳覺得自己會做得比待在Google還好嗎?」

「我不確定我能不能做得比較好,但如果我沒試過,我想我會後悔一輩子。」於是,布萊克就這樣做了一個「關鍵轉折」(pivot)。如今,她成立了自己的公司,幫助更多人規畫職涯,「雖然人生還是起起伏伏,可是我的心裡無比平靜,也對工作充滿鬥志。」

Pivot是本書的英文書名,原意是轉軸或支點,美國矽谷創業圈常把這個字用來比喻重新定企業走向、微調產品,以符合市場需求。

比方說,成立於加拿大的Ludicorp公司曾經為了某項線上遊戲,建立一個可以即時交換照片的聊天室,沒想到遊戲不怎麼紅,聊天室的「照片分享」功能卻大受歡迎,最終促使Ludicorp做了關鍵轉折:將照片分享功能獨立出來,成為今天攝影迷的愛用平台Flickr(Ludicorp和Flickr都已被Yahoo收購)。

主動連結「點」與「點」,把自己帶往關鍵下一步

布萊克把這個概念套用到職涯規畫, 將自己假想成產品,透過不斷優化技能,再利用低風險的微小試驗,評估轉變的可行性,有助於自己的職業生涯愈跳愈高、愈做愈好。

「你必須相信,眼前發生的點點滴滴,將來多少都會連結在一起。你得去相信,直覺也好、命運也好。」這是蘋果共同創辦人史帝夫.賈伯斯(Steve Jobs)2005年在史丹佛大學(Stanford University)的畢業演說中,廣為流傳的一段話,鼓勵人們相信自己現在所做的一切,在未來的某一天,都有可能派上用場。

不過,布萊克雖然認同現在的成就是由過去的點點滴滴串聯起來,卻不像賈伯斯那樣認為我們必須消極地「相信」,而是可以積極、主動連結「點」與「點」,把自己帶往「關鍵下一步」,創造另一個職業高峰。

她以打籃球來比喻尋找關鍵轉折的流程:要成為好的籃球員,首先要打好基礎(plant),運球穩健搭配腳步,才能有效進攻與防守。

其次,在場內要眼觀四面,耳聽八方,掃描球場(scan),才能找出對方防守的空檔,適時傳球給隊友助攻,或為自己製造機會(pilot)。最後,傳球或投籃或許會被抄截或蓋火鍋,但是一定得做這些嘗試,才有可能射籃得分(launch)。

微小的失敗不是失敗,而是更往成功目標前進

對於不確定該不該轉行、或找不到生涯方向的人,布萊克的建議是,不要對現在的工作有些微不滿或不開心,就馬上辭職,而是透過「有意識」「有技巧」地轉換職位或跳槽,讓職涯有更多選擇,也更開闊。下決定前,先省思以下3件事:

1. 為轉變備足子彈

布萊克發現許多人在想像未來職涯時,常會急著想知道:如何在公司找到新定位、怎麼邊工作邊找工作、怎樣確定這個決定會不會順利發展⋯⋯,然而在剛開始規畫時,太快問這些問題只會招來焦慮,無濟於事。

因此,這個階段的任務是尋找自己的核心技能與價值,不用羨慕別人有什麼,只要專注在自己擅長的事,深化、優化它,想像一年後的自己要成為怎樣的人。當然,「經濟基礎」是先決條件,否則做什麼都會綁手綁腳,更可能局限選擇性。

2. 建立人脈、累積信譽

找到方向之後,接下來就要盤點手邊有哪些資源,可以帶領你前往目的地。

布萊克採訪了許多成功找到轉折點、跨入夢想職位的人,幾乎每個人都強調兩點:一是把現在的職務做到淋漓盡致,二是建立人脈(networking),「新的工作機會通常來自於朋友或同事,以及你為自己建立的名聲。」

美國加州知名攝影師丹尼爾.卡拉漢(Daniel Kellehan)在酷朋(Groupon)工作時,就開始經營Instagram(IG),經過3年不間斷地貼文,他累積了7000個追蹤者,更在連續兩周被IG列為「使用者推薦」後,追蹤人數暴增至10萬人。慢慢地,從IG找上他的客戶愈來愈多,最後接案反倒成為他的主業,收入也跟著翻倍。

3. 持續驗證想法的可行性

最小可行性產品(Minimum Viable Product)是近年創業界的流行用詞,意思是以最低成本快速放到市場上,驗證產品或商業模式是否可行。套用到職涯規畫上,就是把腦海中對未來的想像,透過微小的試驗來確認方向及可行性。

舉例來說,想轉換跑道,你可以開始在公司裡多參與一些自己有興趣的專案、利用業餘時間經營網路平台,不用等到轉職後才重新學習新技能,或辭職後才開始創業。

就像發明家愛迪生(Thomas Edison)曾說:「我試了1000種不靈驗的方法,不代表失敗,因為每一個錯誤的嘗試,都能讓我更邁向成功。」微小的嘗試,雖然無法確保成功,但是容錯率較高,失敗後必須承擔的風險也較小。

本文授權轉載自:經理人

關鍵字: #Google #賈伯斯
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AI 競爭全新戰場!美光 Mike Cordano:記憶體將成下一個企業戰略制高點
AI 競爭全新戰場!美光 Mike Cordano:記憶體將成下一個企業戰略制高點

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。

美光 x 數位時代
美光科技全球業務執行副總裁 Mike Cordano
圖/ 數位時代

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。

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