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！|數位時代 BusinessNext

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，帶來的薪資提昇對於工程師本身固然是件好事，但也可能令台灣落入工程高收入陷阱，難以推動科技創業。

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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從AI模型到AI經濟，企業競爭焦點轉向算力與Token調度能力

過去市場談AI，焦點多半放在模型參數、推論效能與模型能力，但在大型語言模型推論需求暴增的現下，AI Infra早已從單純GPU採購演變成涵蓋機櫃、網路、儲存、散熱與電力的整體工程；企業真正需要的，不是更多GPU、而是如何更有效率地調度與利用算力。

尤其在NVIDIA提出Token Factory概念後，全球AI產業正逐步從模型競賽轉向「AI經濟」，亦即，影響企業AI決策的再也不是使用哪個模型、部署多少GPU，而是消耗多少Token、產生多少AI服務，以及算力是否能被有效共享與調度。

換言之，在AI新世界，算力調度能力的重要水漲船高。對此，陳文裕十分認同的說：「企業想要提升AI競爭力，不僅要掌握模型與應用，還必須進一步思考如何有效切割GPU資源、讓不同部門甚至集團子公司共享算力、延長舊世代GPU的使用壽命，甚至是如何將閒置算力轉變成可交易的資源等。」

事實上，這也是大量AI資料中心（AIDC）跟新世代AI雲端服務（Neo Cloud）業者出現的原因，包括CoreWeave、Nebius、Lambda Labs、GMI Cloud等業者皆試圖以更具彈性的方式，提供企業所需的GPU服務與AI算力平台。

看準這波趨勢，數位無限除透過AI-Stack提供GPU切片、模型部署、模型管理與MLOps等服務，協助客戶提升GPU使用率，更進一步推出ixCSP平台，讓雲端服務供應商與新世代AI雲端業者，能從過去單純販售GPU資源轉型為提供GPU as a Service、Token as a Service與Model as a Service等創新AI服務。

以Software Defined AI Infrastructure助企業以「通用化、鬆耦合」迎戰瞬變AI世代

因應AI新世代帶來的挑戰：模型快速升級、算力需求攀升、GPU世代交替迅速，企業在追逐AI落地的同時，勢必得面臨基礎建設更新速度過快、硬體投資壓力升高，以及資源利用效率難以最佳化等挑戰。

為協助企業在AI快速演進與基礎建設投資之間取得平衡，數位無限的作法是，透過AI-Stack將底層硬體抽象化，以Token或模型服務形式提供，讓企業客戶、AIDC與Neo Cloud業者可以延長不同世代與不同品牌的AI硬體設備的生命週期、創造更高的使用價值、甚至是展開更多元的營收模式。

例如，高雄醫學大學附設中和紀念醫院便透過數位無限的AI-Stack解決GPU資源調度效率不彰問題，加速39項AI模型進入臨床應用階段，成功建立起「從模型開發到臨床落地」的完整生態系統。而日本精密製造大廠–Union Tool Co.–則是透過AI-Stack簡化GPU資源共享、加速AI模型的開發與測試腳步，為提升生產效率做最佳準備。

「如果大型企業或AIDC業者擁有閒置資源，也可以透過ixCSP平台，把算力共享或調度給集團內部團隊、子公司，甚至上下游合作夥伴使用，進一步提升整體資源利用率。」數位無限執行長陳文裕如是說道。

隨著AI從工具演變成企業核心基礎建設，企業真正需要的，也不再只是單一模型，而是一套能持續適應AI快速演進的AI Infra，而這與數位無限近年來的重要轉型方向一致：從AI管理軟體提供者轉型為軟體定義AI基礎建設供應商，更好協助客戶打造具備「通用化」與「鬆耦合」特性的AI基礎建設。

除以AI-Stack與ixCSP協助客戶提升算力使用效率與價值，數位無限亦計畫與硬體合作夥伴推出Agentic AI一體機方案，協助企業快速建立可驗證、可部署、可切割、可共享的AI運算環境，降低企業從PoC走向實際導入的門檻，加速AI落地。

總的來說，隨著AI競爭從模型能力延伸到算力治理，企業比拚的不僅是導入速度，而是能否建立一套足夠彈性、可持續演進的AI Infra，而這與數位無限的發展目標一致，將持續不斷優化產品服務，化身企業搶進AI新世代的關鍵合作夥伴。