矽谷房價太高員工租不起?Google砸3,000萬美元蓋房
矽谷房價太高員工租不起?Google砸3,000萬美元蓋房

當你抱怨房價和房租高到令人絕望時,大洋彼岸的矽谷朋友們也並沒有好過到哪裡去。據說Twitter年薪16萬美元的員工,還只覺得自己能「勉強維持生計」;年收入六位數的矽谷居民,可能要被劃入「低收入」群體。

可以說是非常可怕了。

不過總有一類「別人家的公司」,希望能用更多的員工福利來穩定軍心。Google母公司Alphabet近期就啟動了一項計劃,準備拿出3,000萬美元為300名員工提供臨時性的安置住房。

根據《華爾街日報》的報導,Google的這項員工住房投資計劃,將與採用模組化技術建房(Modular Building)的新創公司Factory OS進行合作。其實這種模組化建築早已不是什麼新鮮東西,從幾年前開始,大家就開始使用這種把完整的房子提前建好再運送到目標位置的方式來進行房屋建設了。靈活高效,成本低廉。

由於對建築成本的控制,使用這種方式建造的房屋的租金將更加便宜。Factory OS的創辦人兼CEO Rick Holliday在採訪中表示,在上一個完成的專案中,他們採用模組化技術建造的房屋能夠幫助租客每月節省大約700美元的房租。

如今的矽谷區域,已經不是一般人能住得起的了。

數據顯示,自2010年以來,舊金山的房屋租金已經上漲了近五成,而房價也從2009年擺脫「谷底」之後一路飆升了大約98%。研究表明,如今住在聖何塞(San Jose)附近的「千禧一代」,已成為全美範圍內「最苦逼」的購房族,他們可能差不多需要等24年才能攢夠買房的錢。

在對供需狀況異常敏感的房地產市場,房價和租金的上漲必定不是偶然。近年來,美國科技公司仍在不斷加大在矽谷地區的人員規模。

蘋果位於加州庫比提諾(Cupertino)的新園區建好後,數千名員工將會在此落腳;Facebook和Alphabet也在趕這股「誰家的辦公樓建得更颯」的潮流,以滿足公司擴張的需求;Salesforce.com剛剛斥巨資拿下了舊金山最高樓的「冠名權」⋯⋯這些都可能讓矽谷地區本就緊缺的房屋供應變得更加緊張。

但是無論怎麼樣,如果有發展的需要,公司該擴張也還是得繼續擴張。不過比起讓員工自己去承擔高昂的生活成本,矽谷的科技公司們還是比較良心的。

除了Google之外,Facebook近期也計劃在門羅帕克(Menlo Park)建造1,500個房屋單位,其中大約15%都是人們能夠負擔得起的住房。目前,這項計劃還在前期的討論中。一位發言人,他們也在考慮模組化住房,類似於Factory OS或者一切能夠促進灣區房屋市場發展的專案,他們都會表示支持。

在中國,在科技公司雲集的幾大一線城市,房價也是無法訴說的痛。之前小米曾計劃和萬科合作在北京建房,為員工提供低於市價的租房選擇,不過最後因為種種原因不了了之。京東、阿里巴巴、格力、騰訊等等公司,都曾為員工提供不同的住房解決方案。

只能說,在這個拼員工、搶人才的時代,安居才能樂業是個全球通用的道理。要想留住人,先幫人把房子解決了吧。

本文授權轉載自:愛范兒

關鍵字: #Google #矽谷
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AI 同事愈來愈多怎麼管?Going Cloud 用「多代理系統」,助企業打造最強營運大腦
AI 同事愈來愈多怎麼管?Going Cloud 用「多代理系統」,助企業打造最強營運大腦

ChatGPT、Gemini、Claude 等 AI 通用工具問世後,「AI」無疑成了現今全球最熱門的關鍵字。儘管許多企業已經開始導入相關應用,多數卻仍停留在文書輔助、單一聊天機器人(Chatbot)運用等單點階段。但隨著商業環境快速變化、缺工日益嚴峻,企業需要的不再只是一個會回答問題的對話框,而是具備「自主決策與行動執行」能力的「代理式 AI」(Agentic AI)。

Going Cloud 和 IDC 合作發布的《多代理系統崛起 打造敏捷韌性企業》報告便指出,如今「AI First」時代來臨,企業的 AI 應用正從輔助性質走向自主營運,有 80% 的企業期望藉此提升生產力,70% 的企業希望能更輕鬆處理複雜任務,還有 66% 的企業期望透過多模型來提升整體效能。

代理式 AI 愈來愈多,必須納入組織管理

但究竟什麼是「代理式 AI」?

「過去人們使用生成式 AI 時,需要一步步下達明確指令,但現在使用者只要賦予代理式 AI(Agentic AI)明確目標,它就能自己理解前因後果、進行推演,甚至能去呼叫 API 完成任務。」Going Cloud 總經理黃柏淞點出差異。
而當企業內部的代理式 AI 日益增加,比方說,人資部門有專屬 AI、業務部門有報價 AI、法務部門有合約審閱 AI,跨部門協作的複雜度也隨之飆升,「如果你是管理者,你就會意識到,必須把 AI 當成一個人,納入組織裡來管理。」黃柏淞強調,能統籌、指揮多個 AI 代理協作的「多代理系統」(Multi-Agent System, MAS),正是為了解決這個痛點而生。

簡單來說,MAS 就像虛擬的企業總部,負責協調、治理負責不同任務的 AI 代理、工具和功能模組。在讓 AI 自主決策的同時,各個 AI 代理間也能共享資訊、協調分工。MAS 還具備極佳的擴展性和分散性,企業可以依照業務需求,隨時新增、更改 AI 代理,能大幅提升營運韌性。

雖然企業普遍意識到,代理式 AI 已經蔚為風潮,但實際部署時,仍面臨諸多挑戰。《多代理系統崛起 打造敏捷韌性企業》報告便顯示,資安疑慮、預算限制、缺乏 IT 支援分別是企業最擔憂的三大問題,「企業最擔心串聯多個 AI 代理時,要是權限沒控管好,很容易有機敏資料外洩的風險。」黃柏淞提到,在此情形下,Going Cloud 推出了以「分層式多代理架構」為核心的解決方案。系統會由一個「主管代理」(Supervisor Agent)作為主要決策層,底層則串聯了各個負責單一任務的「任務代理」(Task Agents)。

以 Going Cloud 服務的大型金融企業為例,假設一位 VIP 客戶登入銀行 APP,詢問 AI 客服:「我想申請房貸,請問現在利率多少?另外,請幫我評估把我目前的科技股基金贖回當作頭期款適不適合?」如果是傳統的聊天機器人,可能會因為問題太複雜直接轉接人工客服。但在 Going Cloud 的分層式 MAS 架構裡,「主管代理」接收到任務後,會先拆解再指派負責「房貸利率」的「任務代理」,去後台抓取客戶的信用評分和最新房貸專案。同時,這位虛擬主管還會指派「理財分析」的「任務代理」,去檢視客戶最近科技股基金的績效並預測市場。最後,再由「主管代理」統整資訊,一併給出一份完整且客製的財務建議,「分層式 MAS 能確保整個過程的指令被清楚傳遞,而且因為權限分層管理,房貸 Agent 不會碰到不該碰的理財資料,符合金融業的風險控管與合規要求。」黃柏淞說。

目前 Going Cloud 已經協助知名金融機構導入 MAS 架構。以實際成效來看,多代理客服平台能降低 50% 以上的人工客服工作負擔,並讓回覆使用者問題的平均時間減少 60% 以上;FAQ 知識導向與 API 資料調用的正確率,在調用得當的情況下,也都達到9成以上的成功率。黃柏淞指出,金融、製造、顧問等有複雜跨部門協作需求的大型企業,都是亟需採用代理式 AI 的產業。

#0 AI同事愈來愈多怎麼管?Going Cloud用「多代理系統」,助企業打造最強營運大腦
提到目前與台灣領先金融集團的合作進程,黃柏淞表示因為金融機構的特殊性,需要縝密的全方位服務,從前期討論到技術導入,大約需要半年到九個月的時間。
圖/ 數位時代

懂雲也懂企業痛點,助員工無痛升級「AI 小組長」

但為什麼 Going Cloud 能為企業打造出如此高效的代理式 AI 底層架構?一方面,Going Cloud 先前服務過亞洲最大 AI 多媒體科技集團科科科技(KKCompany Technologies),奠定具備理解和服務大型企業的經驗,且自 2022 年創立起,就鎖定服務架構最複雜的大型企業市場。同時,Going Cloud 是全台首家榮獲 AWS 生成式 AI 服務能力認證及 ISO27001、ISO27701 雙重國際驗證的雲端產業專家,此成就彰顯 Going Cloud 在堅實的資訊安全基礎上,深化了對個人資料保護的承諾,為客戶提供符合國際標準的資料保障,強化雲端服務領導地位。另外,Going Cloud 還能為企業量身打造底層 AI 平台,提供 AI 策略方針定調、雲端架構設計、Agent 任務規劃、效能優化等一站式服務。

對於準備跨入「AI 商用階段」的企業,黃柏淞建議,釐清應用場景,比追求最新技術更重要,「唯有清晰定義痛點,才能讓強大的 MAS 平台真正落地。」
他特別提到,導入 MAS 系統不只是 IT 部門的責任,其實更像企業的升級轉型,「未來的知識工作者,不能只是單純『接球就打』,每個人都將成為『小組長』或『專案經理』。」例如員工不必再親自打開 excel 敲公式、解讀報表,應該要學著指派手下的「數位同事」去執行。員工的核心價值,將從過去繁瑣、重複性任務的執行,轉移到前期的目標定義、流程規劃,以及後期的決策判斷和審核把關。

AI 技術飛速推進,企業間的競爭已從「要不要用 AI?」,升級成「如何管理與協作多個 AI?」。透過建構靈活、安全且具高擴展性的多代理系統,企業不僅能解放員工的生產力,更能在瞬息萬變的市場中,打造敏捷、韌性兼具的營運大腦。

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