新創工程師的中年危機:滿盤皆輸,我還剩下什麼?
新創工程師的中年危機:滿盤皆輸,我還剩下什麼?

本文作者陳昭穎(Winston Chen),原文刊載於其部落格台灣工程師的矽谷故事

從公司第一位工程師,到第一位工程管理者,也已經三年有餘,從一開始事必躬親,每行程式出自我手,到現在我必須從同事工工整整,亮晶晶的程式區塊中,找出一些我能讀的懂的蛛絲馬跡。

團隊支援的產品,也從當初簡簡單單的mobile app +雲端伺服器,長到有硬體,有韌體,有embedded,有雲端,有mobile app,有DevOps,有Desktop Native⋯⋯等等戰線很長的整套服務。

身為一位負責一整個約10人工程團隊營運的工程師,除了經歷過好多場工程與營運的危機,要處理整個公司對工程團隊的信任問題,我的職責也離day to day的coding越來越遠,離管理越來越近。

處理過上一個工程危機以後,我開始深切任知到以往書上讀到後嗤之以鼻的那些所謂的「管理」,現在離我這麼近,我想這是一個抉擇吧?如果就這樣一頭栽進管理這條路,或許我以後永遠也沒有辦法回來當工程師了?畢竟捫心自問,比起管理者,我還是更想當工程師。

但是如果不轉身邁入管理這個領域,我怕我在職涯上的成長因此受限,回頭看看跟我同事的那些工程師們,每一個都在某些方面讓我嘆服,其他方面也完全不比我差。我已經老大不小了,養小孩的家庭時間正在蠶食鯨吞掉我所有的自我成長時間,如果不趁這時機跨過門檻,往後要在同一個平台上競爭,中年危機感只會越來越強,越來越烈。

其實我身旁的工程師中,也有不少正經歷中年危機的案例,老友工程師E在經歷過幾次傷心的職涯體驗後,毅然決然地遁出軟體業,選定了運輸業下手,打算自己做生意,擺脫軟體業中技術與管理之間的無限迴圈。老友工程師S在經歷過工程師,管理職,創業家,工程師,管理職⋯⋯等的循環後,選擇卸下戰甲,找到一個能跨國套利的工程師職位,不再過問管理界的風風雨雨。

老友工程師夫婦A與M,雖然雙雙在矽谷就職於令人稱羨的G社與L社,薪水總和堪稱朋友界之霸,但是一雙兒女的教育費加上在Los Gatos絕佳學區的房屋貸款讓兩人眉毛緊鎖,所有雄心壯志都先放到一邊。

這是無間道吧?我想。年輕一些時,所有人都認為自己的路會越走越寬,就算只是工程師,到某個時候,也一定有所突破,到時候突破所能夠換來的會是「自由」,有了自由以後,閒雲野鶴也好,將相王侯也好,都可以任我選擇。

後來當然不是這樣,突破點不會自己發生。走做公司這條路時,我當初賭的突破點有兩個:

  1. 或許會賺一點錢
  2. 或許會有一點名

或許會賺一點錢,跳出上班族的無限循環?

除非你已經連續成功創業過幾間公司,投資人甘願給你高薪水報酬,不然做新創公司要賺錢,只有把公司做起來,拿股份換錢。如果你運氣好,賭到一間facebook,算你祖上積德,恭喜你從此擺脫上班族的無限迴圈,進入高級新創人的族群,只要保守點花,從此吃穿不愁。

但是大部分的新創工程師沒那麼好運,運氣稍好的公司被Acqui-hire出場,股票沒賺到多少錢,但是至少混得進下一間中大型公司職缺,算是在人生職涯上有點交待,在朋友間也算抬得起頭。

運氣不好的,公司收起來以後,還得跟當初你面試進來的小朋友一起改改履歷找工作了,你贏得了你當初帶起來的小朋友們嗎?你比較貴喔XD如果這時候你還有簽證問題,那真的會有點難看,手上的選擇,隨著你的變老越來越少,越來越少。

或許會有一點名,還能再組隊攻略新的商業題目?

很多以新創為業的人都一樣,如果我成功出場,或是只要「看起來」成功出場,馬上可以想點新的題目出來,拿其他(「看起來」成功而已的話)創投的錢再度投入賽馬場,不管之前有多少萬個骨頭枯,找個當時熱門的題目(⋯⋯區塊鏈?),配上我過去成功所累積的名聲,還是能再度接近成功的。是嗎?

那如果連「看起來」都不成功了呢?後生可畏之外,我已經沒有任何名聲或是人脈資本去槓桿,失去了所有東山再起的可能,我在任何資本市場中呼不了風,喚不了雨,人生要如何繼續呢?

滿盤皆輸卻,看著別人成功

如果我最後的結果不理想,滿盤皆輸,看著別人美妙的成功,我能夠揮揮衣袖,散髮扁舟嗎?

應該是可以的!

功成名就本來就不是我兒時的夢想,我也不用向世界證明有多行。更何況在看過台灣矽谷眾多人才各顯其能後,我很清楚自己跟那些知名CEO/CTO,或是那些所謂超強創投傢伙比起來,什麼可以,什麼不行。

那麼,在經歷過這些風浪後,假設我截至目前累積的所有事業一敗塗地,滿盤皆輸的話,我會做些什麼?或者是,如果我運氣好,祖上積德,賭到了名與利,我會做些什麼?

仍然是「組隊開公司,做出並推廣自己著迷的產品,」我想。

這樣說來,我從來沒有為了名利苦撐,我苦撐都是為了自己相信的產品或是價值。想到這裡,心裡踏實了一些。成或敗,我都在做我自己想做的事情。

不要為了名與利苦撐。

所以走管理還是走技術?

其實答案已經呼之欲出了,如果還想繼續「組隊開公司,做出並推廣自己著迷的產品」我必須隨著公司的規模成長而成長,公司或是組織從來就不是一個人的事情,管理,也就變成下一個我必須掌握的能力了,默默翻開Julie Zhuo所寫的The Making of A Manager

至於這條管理路會不會走得越來越寬,走得自由呢?敬請期待。

本文授權轉載自:台灣工程師的矽谷故事

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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