當代溫柔CEO納德拉,用三個字讓微軟成為最會合作的公司
當代溫柔CEO納德拉,用三個字讓微軟成為最會合作的公司

微軟(Microsoft)執行長薩蒂亞.納德拉(Satya Nadella)的成長經歷,看起來就是成功者標準樣本:印度公職人員之子,取得工程學士學位,移民美國,最後在科技界嶄露頭角。

但如果你問納德拉,如何做好生涯規畫?他會告訴你,他從沒想過成為工程師,進入大學之前,生活只有板球,唯一的志向是成為職業板球選手。小時候納德拉的房間裡貼了 3 張海報;第一張是共產主義之父卡爾.馬克思(Karl Marx),因為父親希望他能認真念書;他母親看到卻有不同想法,所以貼了一張印度吉祥天女拉克什米(Lakshmi)的畫像,意思是叫納德拉做自己就好。納德拉確實知道如何做自己,所以貼了他最崇拜的印度板球球星傑辛哈(M. L. Jaisimha)海報。

納德拉要讀大學時,父親送他一台個人電腦,從此開啟納德拉對電腦的興趣。在大學期間,他迷上數學家兼電腦科學家約翰・馮諾曼(John Von Neumann)和艾倫・圖靈(Alan Turing),從此,板球球具被冷落在房間的角落。畢業後,納德拉進入昇陽電腦(Sun Microsystems),1992 年,因為微軟需要懂 32 位元作業系統的人,而他在昇陽恰好負責研發相關軟體,便被找進微軟。

1993 年納德拉結婚,婚後第三年,他的兒子贊恩(Zain)因為胎兒缺氧窘迫,緊急剖腹生產,贊恩也因此重度腦性麻痺,必須依賴輪椅、依賴家人。納德拉曾覺得上天對他不公平,為什麼讓他遇到這種狀況,他的妻子卻說:「你哪有受到什麼傷害?真正的受害者是贊恩!」

當他從贊恩的角度看世界,才理解什麼是站在別人的角度思考、了解他人的痛苦,懂得什麼是 「同理心」

最後他也把同理心融入管理當中,將微軟變成為了「他人」,而非只為自己生存的公司,成為當代最溫柔的執行長。

回想 2008 年的微軟,個人電腦作為最大財務命脈,出貨量卻停滯不前。同時間,硬體的智慧型手機、平板,落後蘋果公司(Apple);服務的搜尋、雲端、線上廣告,又趕不上 Google 和亞馬遜(Amazon),當時還只是線上搜尋與廣告事業部主管的納德拉從沒想過,有一天他會接任執行長,並在他接手短短 4 年內,股價翻倍,市值從 9 兆台幣翻升到 25 兆台幣。

微軟在他手中變得不一樣,是因為他成功改變微軟人的做事態度。 當時的微軟,四處可見狗咬狗的文化,有漫畫家甚至把微軟組織圖畫成彼此對立的幫派,大家拿槍互指對方;但更讓納德拉傷心的是,一般外來的批評會使內部人團結,但這則笑話,微軟人竟然接受組織就是如此。

讓內部聽見客戶的聲音,扭轉彼此對立的文化

他在著作《刷新未來》提到,納德拉在商學院時,讀到曾寫過知名小說《大河戀》(A River Runs Through It)作者諾曼.麥克林(Norman Maclean)的一本書《青年與火》(Young Man and Fire),故事關於 1949 年一場慘烈的森林大火,造成 13 名救火員喪生。他在書中看到,最終死裡逃生的隊長,雖然知道必須先引小火,才能逃出大火,但由於「缺乏團隊共識」,隊長無法說服大夥們跟隨他,所以隊員們命喪火窟,這使他體悟團隊共識、彼此信任的重要。

但微軟的員工為什麼會彼此對立?問題出在績效考核制度。部屬害怕提出「異想天開」,或聽起來「不聰明」的點子,讓主管認為「不優秀」,在不敢冒險的情況下,該怎麼凸顯自己的優秀?最簡單的方法就是批評,講一句:「這是什麼白痴問題!」既能貶低別人,又能提高自己。

為了塑造團隊共識,首先,他把不同部門的員工打散,各自組成一個個小團體,由一位產品經理帶隊找客戶。這使他們的思維,轉變成思考「客戶」和「微軟人」,不同部門、員工不再彼此競爭,而是有我們是同一國的感覺。 此時,原本不會接觸到客戶的員工,也能親耳聽見客戶需求,不同部門開始合作,提出可能解決問題的點子。

企業存在是為了解決問題,不應為了自尊推開顧客

員工團結還不夠,沒有創新組織還是無法前進。納德拉認為,

創新,先要有同理心,你才能站在客戶立場,幫顧客解決問題。

這個頓悟來自於他的兒子贊恩,由於贊恩先天重度腦性麻痺,小時候都住在加護病房;有一次,納德拉走進病房時,被周圍機器的嗶嗶聲和低鳴吸引注意,他才發現許多設備都跟微軟有關,原來自己家的公司,已經從幫助其他企業,成長到能拯救他人生命。

這讓納德拉回想起當初加入微軟的原因,比爾.蓋茲(Bill Gates)和保羅.艾倫(Paul Allen)創立微軟的目標,是讓每個家庭都有一台電腦,普及科技,每個人都能藉由微軟產品的協助,幫助更多人。

換句話說,微軟存在的意義,是為了打造「為他人賦能」的產品。

2014 年起,他舉辦微軟黑客松(Microsoft Hackathon),讓員工從自己的問題、痛點,研發解決問題的產品。 例如,一位微軟員工因為孩子有讀寫障礙,想幫助有同樣困擾的孩子,他找來不同團隊成員研究,最後找到方法,像是打造出能將單字拆解成音節,並標出動詞與從屬子句的軟體。一位有讀寫障礙的男生使用後,從原本一分鐘讀 6 個字,進步到一分鐘能讀 27 個字。

另一方面,納德拉也將「解決問題」的意識,放到企業之間。 微軟和 Google 多年來,不停向政府監管機構提出專利控訴,但他認為,法律訴訟上的鬥爭是一種惡性競爭,無法讓自己的組織,以及整個產業進步,所以他便和 Google 執行長桑德爾.皮查(Sundar Pichai)達成和解。

他還打破過往蘋果與微軟長期競爭的關係,在 2014 年 3 月,宣布將在 iOS 系統提供 office 服務。他認為,

合作才能創造共好,擴大客戶群,而企業應該帶給客戶方便,不應為了自尊,把顧客推開。

納德拉提醒微軟人:微軟當初成功的關鍵,是善於與別人合作。 蓋茲和艾倫讓電腦普及化後,有戴爾(Dell)、惠普(HP)等硬體製造商、Adobe 和 Autodesk 等軟體供應商、還有 EA Sports 電玩遊戲製造商,才使這塊市場愈來愈大。所以,顧客在什麼平台,用什麼軟體,其實不重要;重要的是,微軟能不能幫助顧客解決問題。

你加入微軟,不是為了讓自己變酷,而是為了幫助他人變酷。 ── 微軟執行長,薩蒂亞.納德拉

薩蒂亞.納德拉的管理3心法

1. 尊重對手,但不要怕他們

納德拉從小喜愛板球,在比賽中獲得不少管理體悟。他曾在比賽時對上澳洲選手,由於從未跟外國選手競爭,所以還沒開始比賽就心生恐懼。教練看到,直接叫納德拉對戰最強對手,讓他沒時間思考、害怕,專注比賽,最後發揮潛力。

2. 團隊成功比個人成績重要

納德拉以前的板球球隊有一位明星投球手,這位投手只在意自己的投球表現,往往在守備時,球落在身邊也不防守,導致球隊輸球。這讓納德拉了解,一個能力傑出的人,如果沒有把團隊放在第一位,也可能毀了整個團隊。

3. 放心授權,也要適時提點部屬

納德拉某次比賽投球一直被對手擊中,但隊長沒有馬上接手,而是等到他投到一段時間,才代替他上場解決對手。但對手出局後,隊長又把球交還給納德拉。這個動作隱含了領導者該了解什麼時候介入,才能讓部屬獲得經驗,又不會失去信心。

薩蒂亞.納德拉

出生: 1967 年 出生地: 印度海德拉巴(Hyderabad) 學歷: 芝加哥大學商學院(University of Chicago Booth School of Business)工商管理碩士、密爾瓦基威斯康辛大學(University of Wisconsin-Milwaukee)電機工程碩士、馬尼帕爾理工學院(Manipal Institute of Technology)電機工程系

人物大事記

1990: 加入昇陽電腦(Sun Microsystems),負責研發在 32 位元作業系統上運作的軟體
1992: 加入微軟,負責推廣 Windows NT 作業系統。NT 後來成為 Windows 各版本骨幹
2008: 擔任線上搜尋與廣告事業部工程部主管,負責搜尋引擎 Bing,開發廣告拍賣功能
2010: 領導微軟營收第三高事業單位「伺服器與工具事業部」,打造 Azure 雲端平台
2014: 成為微軟第三任執行長至今

微軟

世界最大軟體公司,由比爾.蓋茲(Bill Gates)和保羅.艾倫(Paul Allen)在 1975 年創立。1980 年代開發出作業系統 Microsoft Windows,開始稱霸家用桌上型電腦作業系統市場。1990 年,推出辦公室軟體 Microsoft Office,成為辦公室最普及的辦公軟體。

本文授權轉載自:經理人;作者:高士閔(出自《經理人月刊》2018 年 11 月號,封面故事:印度 CEO 的領導學

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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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