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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AI 成為企業新基礎設施,勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合
AI 成為企業新基礎設施,勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合

因應生成式 AI、代理式 AI 與實體 AI 的崛起,模型成為企業資訊基礎設施的一環,企業不僅需要算力、還必須具備同時管理多個 AI 模型、優化營運成本,以及確保 AI 基礎設施的安全與穩定;有鑑於此,服務超過 2,000 家企業客戶上雲的勤英科技(ELITE CLOUD)將業務範疇從雲端代理延伸到 AI 基礎設施整合商,協助企業整合多元模型資源、因應不同應用場景彈性調度算力資源,在 AI 新世代建立可規模化的 AI Infra 能力。

「隨著 AI 從單一聊天機器人進化到多模型、多代理協作,企業的核心競爭力不再僅是擁有 AI,而是建立一套可管理、多模型共存、穩定、安全且可持續擴充的 AI Infra 環境。」勤英科技區域總經理黃士培表示,為協助更多企業推進 AI 創新實務,勤英科技從原本的 AWS、Google Cloud、Azure 雲端代理角色,進一步轉型為 AI 基礎設施整合服務商,透過多語言模型平台 MixRoute、代理式 AI 導入與企業資料治理服務,協助企業建立真正可落地、可管理、可擴展的 AI 應用架構。

從 IT Infra 到 AI Infra,企業最大挑戰不是模型、算力而是管理

過去幾年,許多企業透過生成式 AI 實現「問問題」、「摘要文件」、「生成簡報」,提升員工工作績效,而代理式 AI 的崛起與普及,則讓「內嵌 AI 的企業應用」快速成為新常態,從企業資源規劃(ERP)、顧客關係管理(CRM)、人力資源(HR),到客服、研發甚至製造系統,AI 開始深度嵌入各類企業應用,AI 扮演的角色也從單純的輔助工具,逐漸進化為企業營運與決策流程的重要核心。

也因此,企業保持未來競爭力的關鍵,不再是「有沒有導入 AI」,而是「是否具備管理 AI 的能力」,包括如何讓多模型共存、如何控管 Token 成本、如何確保資料品質與一致性、如何依不同部門需求配置 Agent,以及如何避免 AI 成為新的資訊孤島,都是企業導入 AI 後的新挑戰。

「Gemini、Claude、OpenAI、Mistral 等模型快速迭代,意味著企業若只押注單一模型,未來很可能在成本、效能與彈性上失去優勢。」勤英科技區域總經理黃士培表示,企業接下來更需要以「Models as Infrastructure(模型即基礎建設)」的思維,將大型語言模型視為與運算、儲存、網路同等重要的基礎資源來規劃、治理以及進行成本管理,將資訊系統架構重塑為 AI 基礎建設。

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圖/ 數位時代

勤英科技服務的客戶數超過 2,000 家,不少客戶已導入 AI 應用服務,正積極建置 AI Infra 與管理環境,因此,勤英科技自 2025 年積極轉型,將 AI Infra 視為企業長期競爭力的基礎建設來經營,業務範疇從傳統雲端代理擴展至 AI Infra 整合服務商,例如與多模型平台 MixRoute 合作,並開發可支援單一登入(SSO)、彈性調度不同大型語言模型 Token 的管理平台,協助企業簡化模型管理與成本控管,將更多資源與心力聚焦於核心業務與創新應用。

從雲端代理走向 AI Infra 整合,勤英科技從三面向協助企業發揮 AI 綜效

有鑑於 AI 應用與雲端環境息息相關,勤英科技除因應企業客戶的多雲策略協助管理多雲環境、優化成本,以及落實資安治理,更因應不同使用情境推出三種 AI 方案助力企業:

第一:提供開箱即用的 AI 服務。

黃士培以 Google Cloud 的產品為例解釋,透過整合 Gemini 的 Google Workspace,企業可直接在 Gmail、Meet、Docs、Sheets、Slides 中使用 AI 功能,包括會議摘要、文件生成、簡報整理等,快速提升員工生產力,同時,增強企業對 AI 應用的信心,為之後的應用深化做準備。

第二:協助企業規劃、打造與導入代理式 AI 應用服務。

「對於擁有豐沛結構化數據資料、知識庫的企業來說,除以生成式 AI 打造企業大腦,還會透過代理式 AI 提升自動化執行能力,重塑工作效率。」黃士培表示,勤英科技可以基於 Google Gemini Enterprise,提供含括底層雲端架構、AI 模型調度、資料治理與 AI Agent 串接等服務,讓企業員工可以自然語言安全調用企業資料,讓 Agent 進一步執行任務與推動流程。

舉例來說,勤英科技協助在台灣成立超過 50 年的製造業品牌商將 Gemini Enterprise 介接 SAP 與 Salesforce 訓練模型、建立可供 AI 調用的企業知識中樞;另在影音內容生成領域,勤英科技亦協助客戶導入 AI 自動化技術,將內容產製成本縮減達 90%。

第三:提供多模型聚合管理平台,滿足企業以 API 串連各種模型的需求。

勤英科技與新加坡 MixRoute 合作,提供企業客戶多模型管理平台,讓企業可以視需求彈性敏捷的調度 Gemini、Claude、OpenAI 等不同模型,並透過單一帳號、單一帳單與 Budget Alert 機制,管理 token 使用量與 AI 成本。

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圖/ 數位時代

「透過我們提供的多模型管理平台,企業客戶不會被單一模型綁定,可以在模型快速疊代的環境下,更靈活地管理成本與算力資源。」黃士培如是說道。

總的來說,隨著 AI 應用從單點工具走向大規模企業部署,下一波競爭核心將從模型能力延伸至 AI 基礎設施管理能力,而這也是勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合服務商背後的核心原因:當 AI 開始成為企業營運的一部分,企業需要的,已不只是模型供應商,而是能協助串接雲端、資料、Agent 與應用場景的長期技術夥伴。

有關更多勤英科技相關資訊,請查詢網站:https://www.elite.cloud/zh/

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