Google與微軟等軟體巨擘在台擴編,可能讓台灣落入工程高收入陷阱!
Google與微軟等軟體巨擘在台擴編,可能讓台灣落入工程高收入陷阱!

今年台灣軟體業一相當令人振奮的消息就是 Google 即將在板橋擴編,再加上原先微軟、亞馬遜在台灣的擴編計畫,顯示美國跨國科技巨擘未來幾年在台灣的營運規模將會增加。

台灣新聞媒體坊間有不少「大量投資台灣AI人才的傳聞」,然而這點從市場需求和產業結構看來,是有其疑點。撇開實際研發和營運項目不談,有一點能確定的就是這些科技廠商擴編,將會創造數千個工程職缺,而突然增加的人才缺口,也會提升台灣的工程薪資水準。

全球分工模式的隱憂

提升台灣軟體工程師的薪資水準是不是好事?

個別而言,當然是好事。但是,這也迫使我們正視全球分工模式對台灣本地產業發展的影響。

現在台灣的大型美商科技公司的中高階軟體工程師年薪約在120萬到200萬新台幣之間,但是同樣等級的中高階軟體工程師,在舊金山和紐約,年薪也在360萬到600萬新台幣之間。先不論是否有能力差異、文化差異或法規差異,類似的工程職務的薪資就差了兩倍。

因此對於美商科技公司而言,要在台灣給予超出市場行情的薪水,一點兒也不困難。最根本的原因在於這些科技廠商的市場在國外,而且很多都是在消費力、薪資水準高出台灣至少一倍的市場。而以美國而言,和中國一樣的大市場優勢更是讓軟體工程師的產出效益倍增。

除非台灣的新創公司與科技大廠也能夠在同樣的消費水準、同樣的規模的市場中占有一席之地,否則會很難以同樣高薪規格去搶工程師。

所以這種吃全球市場但是勞工在台灣的分工模式,最後很有可能會形成台灣工程師薪資水準由外商企業主導的結構性特徵。 當然,這意味著台灣的工程師的薪資漲幅將會因為這股作用力而高於許多其他行業,整體而言,到底對於台灣產業是好是壞,就見仁見智。

台版PayPal幫的可能性

PayPal創立於1998年,算是達康世代的成功案例之一。而Paypal的成功,也使得其共同創辦人以及早期員工持續創業,先後創辦了Founders Fund、Palantir、Tesla、YouTube等成功企業。當然,PayPal只是一例,Google、亞馬遜、臉書等都不乏有員工離職創業的案例。

那今天,是否這些大型科技企業擴編,就會更進一步刺激新的台灣創業潮呢?

敝人以為,將美國新一波創業潮歸功於PayPal以及其他成功科技企業,有點錯估了科技就業和創業之間的因果關係;除此之外,更是低估了「在地文化」因素。

長期而言,科技業,就連科技新創的就業,最後還是靠薪資水準去驅動的。對於大部分在科技業任職的人,多數人在乎的是薪資水準和福利,並不是甚麼雄心壯志或遠大的理想。而會想要創業的人本來就是少數,有膽識創業的人更少,這人口比例個人相信不會因為科技大公司雇員而有明顯的增長。

再說,如果美國科技大廠來台雇員會讓台灣人想去創業,那這早該發生了。況且,台灣這幾年也有微軟、Google 的中階主管高調回台創業,但是目前為止仍未見起色。這也告訴我們,跨國科技巨擘擴編,不會直接造就新創產業。

在美國,其實所謂PayPal幫的現象,並不是大家所想的因果關係。

美國科技業中,原本想創業的人,如果沒有二十幾歲的時候跑去創業,通常在大公司一段時間後也會思考離職創業的可能性。美國科技業的薪水不停水漲船高,除了科技業內同業競爭以外,另外就是大公司必須要維持比新創公司高至少20%的薪水,否則員工不是跑去創業,不然就會跳槽到新創公司去。而微軟、Google、臉書等企業紛紛成立了企業內的孵育器,希望讓想創業的員工可以在企業內發展未來可能成為子公司的新專案。

對於美國科技大公司,新創產業對他們而言是種威脅。這些公司的許多新政策,都是要防止員工離職去創業。

人才失衡與偏安心理

一切回歸現實,我們應該去討論台灣的人事到底在這些國際大廠的價值鏈中有甚麼樣的地位。

以微軟和Google而言,在台灣成立的「研發中心」主要是要運用台灣的中文語音和硬體製造優勢。整體而言,台灣在這些大公司的價值鏈中,占有的是「工程」和「品管」層面,離品牌建立、市場策略、產品設計的核心事業是有一段距離的。

而很不巧的,台灣新創產業最缺乏的,正好是這類人才。若國際大廠沒有辦法幫助台灣補足品牌、市場策略和設計人才,那在工程人才薪水調漲的情況下,台灣的新創必須付出更高的工程成本,但是卻可以跟國際競爭的品牌和商業模式,反而讓對台灣的環境更不利於創業。

就好像智利、澳洲、卡達、沙烏地等國落入「天然資源陷阱」而難以在軟體科技產業上推動創新,台灣可能會因此落入跨國科技巨擘產生的「工程高收入陷阱」。

論及文化層面,台灣人民族性偏安,與其選擇新創公司,多數台灣人反而會選擇更高薪的科技大公司或是公務員的鐵飯碗,而且之後會選擇離職創業的機率是微乎其微。對於國際科技巨擘而言,只要將薪水調漲至台灣公司無法競爭之境地,就能夠掌握大批穩定、相對忠誠而且相對便宜的工程勞動力。

長遠看來,這些科技巨擘的擴編計畫不但不會推動台灣的科技創業,反而會將台灣推向「離岸科技研發島」的方向。

這不見得是壞事,但至此大家就不該再對軟體創業的未來有太多不切實際的遐想。

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關鍵字: #工程師文化
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從台灣走進北美千家速食門市!Berry AI 如何攜手博弘雲端,讓 AI 規模化落地?
從台灣走進北美千家速食門市!Berry AI 如何攜手博弘雲端,讓 AI 規模化落地?

一家來自台灣的 AI 新創,如何讓美國上千家速食餐廳,都用它的 AI「看」得來速車道?

這家公司就是專注於 AI 影像辨識技術的 Berry AI (華捷智能),透過攝影機蒐集匿名數據並轉化為多項營運指標,協助速食品牌找出流程瓶頸、提升現場營運效率與整體顧客滿意度。以美國連鎖炸雞品牌 Zaxby’s 為例,在全面導入 Berry AI 解決方案後,服務速度提升 13%-20%,業績表現最好與最差的門市,每週營收差距從 2.4 萬美元縮小至約 9,000 美元。另一家連鎖速食品牌 Culver’s 在導入後,得來速車道的服務時間也立刻改善,進而提升整體吞吐量。

然而,支撐 Berry AI 解決方案的,不只有前端看得見的攝影機與影像辨識技術,還有後端穩定且具彈性的雲端平台。Berry AI 結合 Amazon Web Services (AWS) 全球雲端資源及博弘雲端顧問服務,打造兼顧即時性、穩定性與成本效益的雲地混合架構,成為推動 Berry AI 持續擴大北美市場版圖的重要關鍵。

從台灣 PoC 走向北美千店規模,Berry AI 面臨架構升級新挑戰

Berry AI 執行長林逸中表示,團隊成立初期投入近2年半的時間,探索最適合影像辨識技術的應用場景,最終將目光鎖定高度標準化的速食餐飲業(Quick Service Restaurant;QSR),推出得來速計時器、餐廳計數器等解決方案,運用 AI 影像分析技術,辨識顧客進入得來速車道或餐廳後的狀態,例如:排隊、點餐、候餐等。

同時,Berry AI 也進一步將現場蒐集到的數據轉化為可量化的營運指標,例如:不同門市、日期或時段的顧客等候時間,協助管理者從數據中找出流程瓶頸與可以優化的環節,進而提升服務效率及顧客滿意度。

在確立發展方向並於台灣完成 PoC (概念驗證)後,Berry AI 決定前進全球最大、也是 QSR 最核心的北美市場。然而,隨著合作客戶與部署門市持續增加,資料量快速攀升,加上服務範圍橫跨不同區域,既有以地端為主的架構開始面臨規模化挑戰。

林逸中補充指出,尤其 QSR 業者在選擇 AI 解決方案時,格外重視技術效能與穩定性,包括 AI 辨識精準度、能否因應突發狀況、系統能否穩定運作,以及網路發生問題時能否維持服務等。在這樣的要求下,若將所有運算與資料都留在地端,不僅難以因應日益增加的部署門市與資料量體,設備建置與維運成本也會隨之增加。

BerryAI 攜手博弘雲端 打造高可用性 AWS 雲地混合架構,突破北美規模化部署挑戰

如何確保系統的即時性、穩定性與成本效益,成為 Berry AI 進軍北美後必須解決的新課題。為此,Berry AI 選擇與博弘雲端合作,取得穩定且高可用的 AWS 運算與資料庫服務架構,將即時運算留在地端,同時在雲端環境整合資料庫處理大量資料與後續分析工作,形成兼顧地端即時運算與雲端彈性擴充的雲地混合架構。

Berry AI研發同仁汪楚剛說明,包括車輛偵測、追蹤與狀態辨識等需要即時反應的工作,會先在地端完成;再將辨識結果傳送至 AWS 雲端,計算各項營運指標,提供後續分析與決策使用。透過這套架構,Berry AI 至今已處理超過 2 億筆車輛狀態資料。

此外,AWS 也是 Berry AI 持續優化 AI 模型的重要基礎。Berry AI 將整套資料蒐集流程建構於 AWS 上,透過完整且多樣化的資料,持續訓練與優化模型,進一步提升地端影像辨識的準確度。

博弘雲端
Berry AI 鎖定高度標準化的速食餐飲業(Quick Service Restaurant;QSR),推出得來速計時器、餐廳計數器等解決方案,運用 AI 影像分析技術,辨識顧客進入得來速車道或餐廳後的狀態,例如:排隊、點餐、候餐等,協助管理者從數據中找出流程瓶頸與可以優化的環節,進而提升服務效率及顧客滿意度。
圖/ Berry AI網站圖

成為企業技術團隊的延伸,博弘雲端助 BerryAI 把 AWS 用得更好、更省

隨著北美業務持續成長,Berry AI 也迎來新的課題:如何把雲端資源用得更有效率、更省成本,這也成為 Berry AI 與博弘雲端合作的重要契機。

對此,可能有很多人好奇,像 Berry AI 這類技術能力成熟、具備自行建置架構能力的企業,為什麼還需要與博弘雲端合作?「關鍵在於,博弘雲端長期深耕 AWS,對相關服務與技術架構更加熟悉,可以成為企業內部技術團隊的延伸。」博弘雲端技術長宋青雲說。

當 Berry AI 遇到特定 AWS 服務或技術問題時,可以直接尋求博弘雲端協助;若需要進一步與 AWS 原廠確認,博弘雲端也能協助溝通與處理,減少 Berry AI 自行研究與排除問題所需投入的時間,讓內部研發團隊可以將更多心力和資源集中在核心產品開發。

更重要的是,博弘雲端不只提供技術支援,還能從 Berry AI 實際用量與成長需求出發,客製化設計最適合的節費方案,這對 Berry AI 降低營運成本有很大的幫助。宋青雲說明,博弘雲端根據 Berry AI 既有的 AWS 用量,推估未來 1-3 年內的使用需求,並以此為基礎規劃合適的長期雲端資源用量;同時考量 Berry AI 所屬飛捷集團旗下還有 3 家子公司同樣使用 AWS,進一步整合集團需求進行評估,放大整體採購規模,爭取更大的節費空間。

宋青雲強調,雲端採取隨需即付的計價模式,雖然具備彈性優勢,但若缺乏持續管理,仍可能出現資源配置不符商務規劃,或費用超出預期等情況。而博弘雲端不只能從使用現況出發、建議適合的節費方案,也會從效能、資安與成本等面向進行架構健檢,提出相應的優化建議;同時還會提供相關管理介面,讓企業隨時查看帳戶使用狀況、預估未來用量,在業務規模持續成長的同時,也能兼顧雲端架構的效能、安全與成本效益。

而架構健檢與成本優化,只是博弘雲端服務的一環。從企業準備上雲開始,博弘雲端便能協助將應用程式與資料從地端搬遷至雲端,或直接在雲端完成部署;進一步還能協助建置數據平台、數據中台,進行資料分析及導入 AI 應用,讓企業資料發揮更大價值。當服務正式上線後,博弘雲端也能接續提供維運服務。換言之,從前期 PoC、雲端建置到後續維運,博弘雲端都能依據企業需求,提供相應的服務與支援。

對 Berry AI 來說,藉由與博弘雲端合作,深化 AWS 雲端資源使用,不只是突破規模化挑戰,更重要的是能把有限的資源集中在核心業務,持續優化解決方案、開發更多貼近餐飲營運需求的應用,進一步爭取更多品牌合作,擴大北美市場版圖。目前,Berry AI 正全力拓展北美市場,也持續尋找對 AI 技術與餐飲產業應用充滿好奇心、重視團隊協作的人才加入。徵才方向涵蓋機器學習與電腦視覺、Platform & System(DevOps、Infrastructure),以及 Full Stack 軟體開發。從門市邊緣裝置上運行的 AI 模型、串連雲端與數千家門市的系統平台,到協助餐飲品牌提升營運效率的分析產品,每個環節都還有發揮的空間。 期待匯聚更多優秀夥伴,一起用 AI 解決真實的營運問題,讓來自台灣的技術走進更多全球 QSR 門市。

職缺詳情:https://www.cake.me/companies/berryai/jobs

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