中高階主管如何在新創公司生存?
中高階主管如何在新創公司生存?
2018.08.06 | 創業

很多科技新創的文章從創業家的角度切入,即使是從員工的角度去探討,也多半是以社會新鮮人和青年就業者的眼鏡去看待事情。

然而,新創公司最後是否能夠壯大,通常成敗要素不在年輕的創辦人和熱血的青年員工,而是如何吸引產業界資深人士加入。畢竟,多一位虎將就是少一位大敵。不管是蘋果早年挖角百事可樂執行長John Sculley,還是特斯拉近期挖角Volvo工程虎將Anders Bell,都是很好的案例。就連主打青年創業的Facebook,其營運總監Sheryl Sanberg都是公司成功的重要推手。

故此,中高階主管如何進入新創公司就業其實是相當重要但鮮少被討論的議題。今天,我們換個角度看看業界的中高階主管進入新創公司的痛點和門檻。

新創公司的甜蜜陷阱

在美國,進入新創公司任職中高階主管,薪水不但不亞於更大、更穩定的科技公司,分配的認購權和提供的員工福利甚至比一般大公司更好。更何況現今全球熱錢亂竄,許多新創公司手上現金很多,跑道都有兩年以上,這種職業保障毫不遜色。

步入壯年末、中年,科技新創公司的媒體焦點和高速成長,讓許多中高階主管也開始考慮跳槽。在傳統產業和大公司待久的人,通常有幾項特質。第一,此人對於工作環境的可預期性要求較高;再來,此人習慣有明確升遷路線的工作環境;最後此人對跨團隊合作通常都會要求某種明確的書面計畫。

然而,新創公司祭出的甜頭背後,有很多其他業界人士看來莫名其妙的事,在沒有心理準備下會水土不服,甚至變成組織慢性病。

新創的老闆多半自尊心過剩且用人多疑

第一個要加入新創公司要有的心理準備就是:你的老闆可能很年輕,而且很有可能很不懂事,甚至非常幼稚。

新創事業有不少年輕人參與,很多人沒有賺過錢就從投資人圈到數百萬美元。心智成熟度先不談,很多人(不管任何年紀)會以為自己很了不起,忘記籌資只是第一步,每天在外面打嘴砲與作夢,總有一天支票需要兌現。也因為如此,科技業養出了不少吊兒郎當且跩得不得了的年輕創業家,如Facebook總裁祖克伯Uber前總裁Snapchat總裁都是業界有名的痞子大哥。

所以說,絕大多數的創業家都是貨真價實的自大狂,通常自尊心遠大於自己的實際能力。

更重要的是,公司對於創業家而言是寶貝,創業家很難將主導權讓給別人。這種保護意識,加上自大狂心理加持,常常造成創辦人每天跟手下的中高階主管搶位子、搶大聲公。

新創公司後來碰到的營運問題,很多都可以歸罪於創辦人本身。尤其是到了A輪後的新創,通常不是公司內沒有資深員工,而是創辦人每天叫資深員工做事,但是過沒幾天又覺得資深員工的方法不合己意,更糟糕的是三心二意,搞得手下沒辦法好好做事。

假設你今天是有二十年工作經驗的前營運總監,你有辦法接受一個年輕老闆每天說要倚重你,但是同時卻不斷在公司會議打斷你、否定你的建議?你是否有辦法習慣老闆的計畫初一十五不一樣,總是要你善後?

如果要進入新創公司,必須要有心理準備──這將是常態。

而且公司不是沒營收就是在虧錢,碰上營運問題,創辦人會毫不猶豫地將公司內資深主管抓去當替死鬼以平息董事質詢。原因沒有別的,在許多創業家的認知中自己才是真理,犧牲掉幾位資深主管不算什麼。

新創的KPI可能是移動目標

傳統產業和大公司通常都有穩定商業模式,只要大家有達到自己的KPI,營收就會繼續成長。

但在新創公司,商業模式常常都是實驗性質的。公司的客戶只有少少幾隻貓,能不能夠量化都不知道。中高階主管進入新創公司時,創辦人要求要將某數字當作KPI,實際上能不能夠達指標,創辦人自己也不知道。

這種情況發生的原因有幾個:第一,創辦人本身對於市場也不熟悉,訂出的價格和數字根本不符合市場常情;第二,公司擁有的客戶和觀察到的成功案例,常常都是經過篩選過的特例,沒有參考價值;第三,創辦人的草創時期賣命硬幹,完全忘記「成本會計」這回事,意思就是說創辦人不把自己的時間當成本、不把自己的健康當成本,請到人以後反而用這種「非人」標準要求員工,完全不符合常理。

新創公司背後的資金都是創投,實際發給員工的薪水不見得跟員工的產出等比例。所以說,當薪水亂開,常常KPI也亂開,新創公司中無理取鬧的要求很多,自己要有心理準備。

如果這還不夠嚴重,新創公司很常發生的事情就是當創辦人認定公司要轉型時,公司內制度和工作內容一夕之間全部洗牌。假如你是習慣見面談生意的業務主管,公司可能突然決定要全部線上化,硬要你去搞電子行銷,更甚者,可能要你去管產品。

很多資深主管的專業相當精深,新創公司一旦決定轉型,會讓公司花了很多時間金錢才招攬到的員工瞬間沒工作。有些創辦人不忍心炒大家魷魚,只好硬逼員工去從一些莫名其妙的差事。

到了這種情況,有時候到底離職還是硬撐何者比較痛快,就看個人。

新創的HR更冷血殘忍

最後,不得不提到新創公司的HR。在穩定的大公司待過的朋友,可能習慣公司的HR說什麼算什麼,就算要資遣員工也會給資遣費。

新創公司通常都沒這麼有人情味。因為創業家沒經驗,常常雇人、開除人程序都亂來,因為跟創辦人吵嘴隔天就被轟出去的案例很多;再來就是新創公司本身沒有太多錢,開除員工不但消息來得快,常常一毛錢也不給;最後,也是最糟糕的,因為新創公司規模不大,自認被控告的風險不大,有時候不管是創辦人還是HR都是故意對員工刻薄,仗著離職員工就算尋求法律途徑也拿不到什麼好處。

所以說,進新創公司就像買個夢,這夢還真的跟棉花糖一樣,只是一袋空氣。

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關鍵字: #新創 #創新創業
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AI NAS 何時才值得部署?QNAP 拆解地端 AI 的成本、算力與資料門檻
AI NAS 何時才值得部署?QNAP 拆解地端 AI 的成本、算力與資料門檻

當資料不能離開企業,運算就得靠近:AI 先改寫儲存架構

AI 帶來的第一個變化,不只是運算能力提高,而是企業必須重新決定資料放在哪裡。

儲存架構大致分為雲端與地端兩塊,QNAP 身為資料安全的守護者,長期發展的是地端網路儲存設備(NAS),並擴展至 25GbE、100GbE 高速網路交換器產品線,提供完整的儲存與高速網路基礎架構。威聯通科技(QNAP)總經理劉文義解釋,當資料因合規要求或敏感度不能上雲,就必須留在靠近使用者與應用的地方;運算需求一旦增加,承接資料的裝置也自然被推向地端 AI。

不能上雲的名單比想像中長。醫療業持有大量醫療個資,金融與保險業受到合規與法規限制,部分大學院校與設計公司也不希望資料被雲端存取。對這些組織而言,問題並不是雲端好不好用,而是一開始就沒有把核心資料全面上雲的選項。

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威聯通科技(QNAP)總經理暨威強電集團(IEI)董事長 劉文義
圖/ 數位時代

真正讓更多企業回頭計算的,則是長期成本。劉文義指出,資料上傳雲端可能免費,下載卻會按流量收費;當企業把一年、兩年、三年的費用加總回推,可能會發現,購買一台同等容量的 NAS,還能使用 7-10 年。資料規模愈大、存取愈頻繁,總持有成本的差距就愈值得評估。

這並不代表雲端與地端只能二選一。雲端仍適合模型訓練、程式開發與波動大的工作負載;地端則較適合高頻存取、對延遲敏感,或不能離開企業邊界的資料。企業真正要回答的,是每一類資料與任務應該放在哪裡。

依 QNAP 觀察,客戶過去關心的是需要幾 TB、幾 PB,或備份速度有多快;現在更常問的是,機器裡的資料要如何被 AI 活用。QNAP 也從 2021 年起,把公司發展定調在 AI 與高速網路的融合,試圖讓 NAS 從資料保存的位置,進一步成為資料被調用的位置。

當資料量持續擴大,搜尋與管理方式也會跟著改變。「在 NAS 裡放入 AI Agent 會越來越不可或缺。」劉文義舉例,當照片累積到 10 萬、20 萬張,要找出其中幾張特定畫面,已不可能只靠人工翻找。此時,能理解內容、接受自然語言指令的 AI 工具,會從加分功能逐漸變成必要條件。

從資料治理到地端推論:AI NAS 如何進入企業工作流?

AI NAS 不是「多了 AI 功能的 NAS」,而是 NAS 在企業工作流裡換了位置。
依 QNAP 觀察,目前客戶大致分布在一條導入光譜上。人數最多的一群,仍在把資料集中、分類、清理與建立權限。這一步看似與 AI 無關,卻決定後續系統能不能找到正確資料、辨識版本,並把答案交給有權限的人。

中間一群開始建置私有的檢索增強生成(RAG)知識庫。RAG 並不是重新訓練一個模型,而是在模型回答前,先從企業的 SOP、合約、法規或技術文件中取回相關內容,再產生附有來源依據的答案。QNAP 以 Qsirch 的語意搜尋能力協助建構這類應用,協助企業建立私有知識庫;而走在最前面的少數企業,則已經嘗試地端推論與 AI Agent。

模型的選擇權,QNAP 刻意留給客戶。知識庫背後採用哪一個模型,可由企業依需求決定,不綁定單一 AI 供應商。QNAP 也以 QuAgent AI 助理與模型情境協定(MCP)相關能力,讓管理者透過自然語言查詢狀態、調整設定,並讓 NAS 成為 AI Agent 可調用的資料節點。

不過,劉文義沒有把這條路說得太容易。他坦言,目前 NAS 硬體的 AI 運算能力仍有限。一般企業期待的應用,可能需要約 300 到 800 TOPS,甚至 1,000 TOPS,因此多數方案會以 NVIDIA 顯示卡補足算力;一張卡約需新台幣 10 萬至 12 萬元,一張算不完,就得配置 2 張或 4 張。

「整體成本可能是過去單獨一台 NAS 的 5 倍到 10 倍,並不是大部分中小企業都能接受。」除了硬體,使用者還需要 AI 應用的 Know-how、程式背景與開發資源,這些都是落地成本。

QNAP 則是透過算力分級讓各規模與需求的企業都可以有適合的解決方案。在 Computex 2026 搶先亮相的 QNAP AI NAS 中,一類是採用含有 iGPU 與專屬 NPU 的處理器平台,以一百多 TOPS 的範圍,可順暢使用 AI 應用程式;另一類機種則可安裝 1 張或 2 張 NVIDIA 顯示卡,處理更大的運算量。

同時 QNAP 也在軟體端也持續開發,目標是讓 NAS 裡的資料更有效率地被 AI 工具調用,讓資料成為有價值的知識。

從規格走到現場:能源公司如何導入私有 LLM?

本地 AI 實際落地部署會是什麼模樣?劉文義舉了一家約 50 多人的能源公司為例。這家公司原本想用 NAS 搭配雲端 AI 建置內部資料庫,但很快遇到兩個瓶頸:一是員工查詢時明顯出現卡頓;二是專利、技術與合約都高度敏感,高層不願上傳至公有雲,擔心機密資料會有外洩的疑慮。

後來,該公司導入 QNAP AI NAS 的旗艦機種 QAI-h1290FX,搭配顯示卡與全快閃 SSD,在地端部署私有大型語言模型,把數十年來封存的靜態檔案交給 AI 調用,進行跨檔案摘要與精準搜尋。員工因此省下翻找合約與報告的時間,核心機密也能留在企業內部。

這個案例說明,若任務範圍明確,有些應用不必動用雲端大型模型,地端運算量就可能足以支應。

但不同企業的資料量、查詢方式與模型大小不同,導入前仍需要概念驗證(POC)與技術人員評估。

而且,資料留在地端並不等於自動安全。企業仍要處理帳號權限、網路隔離、備份復原、漏洞修補與日常維運。地端的價值,是讓資料邊界與控制權回到企業手上;相對地,安全責任也會更直接地回到企業。

哪些企業現在該做,哪些再等?先看重複性與三個條件

能不能導入地端 AI,不只由產業標籤決定,也要看工作是否重複,以及場景能不能被清楚定義。劉文義觀察,第一批走進來的,除了受法規限制的醫療、金融與保險業,也包括利用地端 AI 加速資料處理的科技業,以及會計、律師等有大量重複文書工作的專業服務業,因為效益較容易被看見。

工廠也是可預期的場景。一條生產線可能有 10 台、20 台機器,每台處理與儲存資料的 Protocol 都不同,需要相對應的儲存裝置;生產過程累積的影像與紀錄可能要保存 3 年到 5 年。當企業要跨設備調用這些資料,AI Agent 與地端資料節點就有發揮空間。

「重複性資料處理越多,或重複性動作越多的產業,越容易透過導入 AI 提高工作效率。」反過來說,較傳統、人力密集,或仍高度依賴人工判斷的製造業,短期內未必能快速導入地端 AI。

依 QNAP 提供的資料,企業也可用「高頻、大量、敏感」三個條件做第一輪判斷:資料是否被頻繁調用?規模是否大到雲端傳輸與長期費用開始變得明顯?內容是否涉及個資、法規、智慧財產或商業機密?三個條件愈集中,地端部署愈值得評估;三者都不成立時,使用雲端 API 往往更簡單,也可能更划算。

可以先等的企業,大致也有三種。第一,資料仍分散、版本混亂、權限不清,急著上 AI 只會把混亂放大,先完成集中與治理,效率就可能先提升。第二,找不到一個具體且反覆發生的業務痛點,只因為「別人都在做」而採購,設備很可能變成昂貴的展示品。第三,使用量仍小、需求偶發,現階段雲端的彈性反而更有優勢。

因此,POC 不應只驗證「模型答不答得出來」,還要回答三個問題:資料由誰負責,誰可以存取?導入後能節省多少查找時間、傳輸成本或人工作業?正式上線後,誰負責資料、模型與資安維運?只有當效益與責任都能被量化,才適合從展示走向正式部署。

企業願意把部分資料留在自己的機房,動力最終仍回到資料主權。QNAP 的主要市場分布在歐洲、美洲與亞太,其中歐洲占比將近一半,而歐洲也正是全球推動資料主權的最大動力。

QNAP 的產品已取得 ISO 27001、ISO 27017 與 ISO 27018 等多項認證,並滿足 GDPR、HIPAA 等資料保護與法規遵循需求;累積至今,已售出約數百萬台裝置,協助企業打造智慧、安全的儲存方案。

至於普及時間點,劉文義提出一個明確的價格與效能交會點:地端應用若要順暢運作,運算量可能至少要達到 300 至 600 TOPS,甚至 800 TOPS,同時價格要落在新台幣 5 萬至 8 萬元。目前符合這些條件的硬體方案仍很有限。

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「AI NAS 不是多了 AI 功能,而是改寫了資料在工作流的位置。」威聯通科技總經理劉文義坦言,地端算力成本高昂,QNAP 透過「算力分級」與開放模型架構,助企業逐步建構私有 RAG 知識庫與 AI 團隊。
圖/ 數位時代

「預測約兩、三年後,應該很快會看到符合一般大眾期待、具備合理 CP 值的產品。那個時間點,就會是 AI 落地最蓬勃發展的時候。」在此之前,企業真正能先做的,不是搶著買最大的模型或最昂貴的顯示卡,而是把資料治理、使用權限與高價值場景準備好。

QNAP 以「資料煉油廠」比喻自己的角色:原油再多,沒有整理、提煉與配送的過程,也無法成為可用的能源。這個定位也點出地端 AI 的競賽條件——不是誰先買到算力,而是誰的資料先準備好被調用。模型會持續更換,但企業自己的資料層則會長期存在。

AI NAS 不是把模型塞進儲存設備,而是在資料必須留在企業內時,讓搜尋、推論與管理靠近資料的地端節點。

QNAP World Tour 2026 台北場將於 2026 年 9 月 18 日(五)舉行,現場將聚焦 AI 應用、儲存備份、網通產品、資安與監控,並安排 Live Demo,適合 IT 管理者、系統整合商與企業決策者參加。

活動地點:新板希爾頓酒店|如意 AB 廳

活動時間:09:20–16:00

地址:新北市板橋區民權路 88 號 2F

立即報名:https://bnex.tw/9f7my4

2026 QNAP 台灣企業資安韌性大調查,填問券抽好禮,倒數計時:https://www.surveycake.com/s/q4abw

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