「鋼鐵人」馬斯克坦言痛苦不堪,揭露親情失衡、靠安眠藥入睡
「鋼鐵人」馬斯克坦言痛苦不堪,揭露親情失衡、靠安眠藥入睡

這幾周對馬斯克來說,簡直如地獄一般煎熬,本月初宣布要將特斯拉(Tesla)下市,然而一直沒有揭露資金來源,面臨美國證券交易委員會(SEC)介入調查,甚至多位前員工還出面槓上特斯拉,指控生產過程有瑕疵。

正逢多事之秋,位於風暴核心的執行長馬斯克(Elon Musk)最近接受了《紐約時報》以及YouTuber馬克斯·布朗利(Marques Brownlee)的訪問,除了談到也許能在三年內推出一台25,000 美元的平價車款,更揭露自己內心的情緒,談到過去有好長一段時間都靠著安眠藥才能入眠,甚至健康還因此亮起紅燈。

中低價位車輛,三年內將現身?

曾經被前Google工程副總裁維克·岡多特拉(Vic Gundotra),稱讚「地球上最優秀的科技評測員」的24歲YouTuber馬克斯·布朗利(Marques Brownlee),在馬斯克公開於Twitter上宣布「我考慮用每股 420 美元將特斯拉私有化,資金已經到位」後,在特斯拉總部與馬斯克錄製了一段17分鐘的專訪影片。這支訪談不像一般新聞訪問,尖銳的提出許多公司經營策略疑問,馬克斯·布朗利反到像是一位熱情的特斯拉粉絲,與馬斯克輕鬆地聊聊關於電動車的一切。

「特斯拉致力於讓汽車變得更加舒適,這不容易,為了讓價格可以負擔,需要高產量以及規模經濟支撐。」而造出一台經濟實惠的電動車。一直是特斯拉很重要的目標,馬斯克表示聊到,相較於通用、福特這些經濟規模「大到荒謬」的車廠,特斯拉的規模相對小很多,而在汽車這一行競爭又特別激烈。

馬斯克(Elon Musk)
一台車25,000 美元,我想我們是可以做到的,如果我們非常努力,也許三年內可以達成。

要生產出高品質,且價格相對親民的車輛,關鍵在於大量生產的規模經濟,馬斯克還以手機作為例子,他說以前的手機超級大一台,後來iPhone問世開啟智慧型手機時代,手機性能越來越好,低端手機價格也隨之降低,這是因為技術的成熟以及用戶的增加,讓廠商可以透過量產來壓低售價,並分攤技術開發的成本。

Model 3
目前Model 3的對手是Toyota的 Prius,售價為23,475美元,大約是Model 3 49,000的一半價格。
圖/ shutterstock

根據馬斯克在八月財報會議說法,目前Model 3的對手是Toyota的 Prius,售價為23,475美元,約是Model 3 49,000的一半價格。「我的資金跟關注力,全都投注在如何讓我的產品更加吸引人,」雖然價格貴森森,馬斯克很自豪地說:「一款真正受歡迎的產品就會創造口碑,靠著口碑相傳打天下這就是特斯拉的商業模式,我們不打廣告,更不會打折。」他更透露,就連自己的車,也都是付原價購買的。

親情失衡、健康欠佳,馬斯克身心煎熬

在馬克斯·布朗利所錄製的訪問中,可以看到馬斯克對於事業的熱情與自信,而在《紐約時報》的專訪中,卻能看到馬斯克脆弱的內心。

馬斯克(Elon Musk)
過去這一年,是我事業生涯中最艱困和痛苦的一年,我非常痛苦。

8月7日,馬斯克在Twitter拋出要將公司下市的消息。根據馬斯克說法,當天他在女友的家中醒來,早上運動完後,就開著Model S前往機場,準備出發到特斯拉在內華達州的超級工廠,那條讓全世界議論紛紛的貼文,就是在前往機場的路中發出的,他強調出於資訊透明的考量,這則貼文在發布之前,沒有給任何人先看過。

馬斯克是眾所皆知的工作狂,先前才剛剛度過47歲生日,「生日那天我整整24小時都在工作,整夜都是,沒有朋友陪伴,什麼都沒有。」這樣的生活讓他心力交瘁,「我只有兩個選擇,失眠或者吃安眠藥。」

他回憶,生日過後的兩天,他預計要出席哥哥的婚禮擔任伴郎,他從工廠乘坐私人飛機直達婚禮現場,還差一點趕不上婚禮,典禮一結束後他立刻又飛回公司,完全沒有停留。馬斯克透露,他從2001年開始,就再也沒有休過超過一周的假期,為了提升Model 3產能,最近每周都工作超過120小時,「有時候我連續三四天都沒有離開工廠,這背後的代價就是沒辦法看孩子及見朋友。」據描述,馬斯克在談起這些與家人、朋友的關係時,數度難過哽咽,講到最後,馬斯克更透露在全力衝刺事業之際,健康狀況也開始亮紅燈,「狀況並不好,有朋友來看我,他們都很擔心。」

Elon Musk
忙著衝刺特斯拉的事業,馬斯克鮮少陪伴家人與朋友,健康狀況也亮起紅燈。

無法自拔的工作狂行徑,其他特斯拉高層也都看在眼裡,據傳,多年來大家都希望替馬斯克找一位副手分擔工作,「如果你知道誰能做的更好,請告訴我,讓他們可以來做這個工作。」專訪中他堅定地表示,現階段還沒有準備放下任何一個自己擔任的角色。

馬斯克試圖透過媒體對大眾敞開心胸,以此回擊外界對於公司私有化,鋪天蓋地的質疑聲浪。不過,上周《紐約時報》的專訪刊出後似乎沒有達到預期效果,許多人認為馬斯克大談自己身體不好、親情危機甚至數度哽咽都只是在裝可憐討拍,股價在上週五收盤大跌將近9%,過去一周累計跌幅超過14%,市值蒸發將近百億美元,或許這才更讓馬斯克想哽咽吧。

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從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路
從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路

「代理式 AI 」(Agentic AI)的創新服務正在重新塑造企業對AI的想像:成為內部實際運行的數位員工,提升關鍵工作流程的效率。代理式AI的技術應用清楚指向一個核心趨勢:2025 年是 AI 邁向「代理式 AI」的起點,讓 AI 擁有決策自主權的技術轉型關鍵,2026 年這股浪潮將持續擴大並邁向規模化部署。

面對這股 AI Agent 浪潮,企業如何加速落地成為關鍵,博弘雲端以雲端與數據整合實力,結合零售、金融等產業經驗,提出 AI 系統整合商定位,協助企業從規劃、導入到維運,降低試錯風險,成為企業佈局 AI 的關鍵夥伴。

避開 AI 轉型冤枉路,企業該如何走對第一步?

博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題、生成內容的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工,應用場景也從單一任務延伸至多代理協作(Multi-Agent)模式。

「儘管 AI 前景看好,但這條導入之路並非一帆風順。」博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲綜合多份市場調查報告指出,到了 2028 年,高達 70% 的重複性工作將被 AI 取代,但同時也有約 40% 的生成式 AI 專案面臨失敗風險;關鍵原因在於,企業常常低估了導入 GenAI 的整體難度——挑戰不僅來自 AI 相關技術的快速更迭,更涉及流程變革與人員適應。

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博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工。面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時加速 AI 落地。
圖/ 數位時代

正因如此,企業在導入 AI 時,其實需要外部專業夥伴的協助,而博弘雲端不僅擁有導入 AI 應用所需的完整技術能力,涵蓋數據、雲端、應用開發、資安防禦與維運,可以一站式滿足企業需求,更能使企業在 AI 轉型過程中少走冤枉路。

宋青雲表示,許多企業在導入 AI 時,往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。

轉換率提升 50% 的關鍵:HAPPY GO 的 AI 落地實戰路徑

博弘雲端這套導入方法論,並非紙上談兵,而是已在多個實際場域中驗證成效;鼎鼎聯合行銷的 HAPPY GO 會員平台的 AI 轉型歷程,正是其最具代表性的案例之一。陳亭竹說明,HAPPY GO 過去曾面臨AI 落地應用的考驗:會員資料散落在不同部門與系統中,無法整合成完整的會員輪廓,亦難以對會員進行精準貼標與分眾行銷。

為此,博弘雲端先協助 HAPPY GO 進行會員資料的邏輯化與規格化,完成建置數據中台後,再依業務情境評估適合的 AI 模型,並且減少人工貼標的時間,逐步發展精準行銷、零售 MLOps(Machine Learning Operations,模型開發與維運管理)平台等 AI 應用。在穩固的數據基礎下,AI 應用成效也開始一一浮現:首先是 AI 市場調查應用,讓資料彙整與分析效率提升約 80%;透過 AI 個性化推薦機制,廣告點擊轉換率提升 50%。

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左、右為博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹及技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲。宋青雲分享企業導入案例,許多企業往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。
圖/ 數位時代

整合 Databricks 與雲端服務,打造彈性高效的數據平台

在協助鼎鼎聯合行銷與其他客戶的實務經驗中,博弘雲端發現,底層數據架構是真正影響 AI 落地速度的關鍵之一,因與 Databricks 合作協助企業打造更具彈性與擴充性的數據平台,作為 AI 長期發展的基礎。

Databricks 以分散式資料處理框架(Apache Spark)為核心,能同時整合結構化與非結構化資料,並支援分散式資料處理、機器學習與進階分析等多元工作負載,讓企業免於在多個平台間反覆搬移資料,省下大量重複開發與系統整合的時間,從而加速 AI 應用從概念驗證、使用者驗收測試(UAT),一路推進到正式上線(Production)的過程,還能確保資料治理策略的一致性,有助於降低資料外洩與合規風險;此對於金融等高度重視資安與法規遵循的產業而言,更顯關鍵。

陳亭竹認為,Databricks 是企業在擴展 AI 應用時「進可攻、退可守」的重要選項。企業可將數據收納在雲端平台,當需要啟動新型 AI 或 Agent 專案時,再切換至 Databricks 進行開發與部署,待服務趨於穩定後,再轉回雲端平台,不僅兼顧開發效率與成本控管,也讓數據平台真正成為 AI 持續放大價值的關鍵基礎。

企業強化 AI 資安防禦的三個維度

隨著 AI 與 Agent 應用逐步深入企業核心流程,資訊安全與治理的重要性也隨之同步提升。對此,宋青雲提出建立完整 AI 資安防禦體系的 3 個維度。第一是資料治理層,企業在導入 AI 應用初期,就應做好資料分級與建立資料治理政策(Policy),明確定義高風險與隱私資料的使用邊界,並規範 AI Agent「能看什麼、說什麼、做什麼」,防止 AI 因執行錯誤而造成的資安風險。

第二是權限管理層,當 AI Agent 角色升級為數位員工時,企業也須比照人員管理方式為其設定明確的職務角色與權限範圍,包括可存取的資料類型與可執行的操作行為,防止因權限過大,讓 AI 成為新的資安破口。

第三為技術應用層,除了導入多重身份驗證、DLP 防制資料外洩、定期修補應用程式漏洞等既有資安防禦措施外,還需導入專為生成式 AI 設計的防禦機制,對 AI 的輸入指令與輸出內容進行雙向管控,降低指令注入攻擊(Prompt Injection)或惡意內容傳遞的風險。

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博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲進一步說明「AI 應用下的資安考驗」,透過完善治理政策與角色權限,並設立專為生成式 AI 設計的防禦機制,降低 AI 安全隱私外洩的風險。
圖/ 數位時代

此外,博弘雲端也透過 MSSP 資安維運託管服務,從底層的 WAF、防火牆與入侵偵測,到針對 AI 模型特有弱點的持續掃描,提供 7×24 不間斷且即時的監控與防護。不僅能在系統出現漏洞時主動識別並修補漏洞,更可以即時監控活動,快速辨識潛在威脅。不僅如此,也能因應法規對 AI 可解釋性與可稽核性的要求,保留完整操作與決策紀錄,協助企業因應法規審查。

「AI Agent 已成為企業未來發展的必然方向,」陳亭竹強調,面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時,加速 AI 落地。在這波變革浪潮中,博弘雲端不只是提供雲端服務技術的領航家,更是企業推動 AI 轉型的策略戰友。透過深厚的雲端與數據技術實力、跨產業的AI導入實務經驗,以及完善的資安維運託管服務,博弘雲端將持續協助企業把數據轉化為行動力,在 AI Agent 時代助企業實踐永續穩健的 AI 落地應用。

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