摸魚也是一門學問?中國清華開課瞬間爆滿!背後是年輕人對抗「996」辛酸血淚
摸魚也是一門學問?中國清華開課瞬間爆滿!背後是年輕人對抗「996」辛酸血淚

誰說年輕人真的躺平了?年輕人很聰明呢。

正是因為看透了996資本家的自私、垃圾和不負責任,越來越多年輕人不再相信職場PUA,在表演式加班和多線程摸魚兩種模式中隨機切換,用積極的消極對抗消極的積極。

摸魚現在有多紅?

在《光明日報》痛批996制度違法後,摸魚文化首次出現在中國最高等學府,由清華大學學生開設的網路課程《摸魚學導論》一推出隨即引發網路上熱烈討論,瞬間登上知乎熱搜第一名,瀏覽人次接近700萬。

小辭典:
「996」指的是「早上9點上班,晚上9點下班,每周工作6天」的工作方式,有時也被用來代指資方要求勞方延長工時,而不額外給加班費的工作制度。

來清華,學摸魚

課程登上知乎熱門話題後,開設「摸魚學導論」網路課程的清華學生在知乎上進行了解答,他表示,作為一名「普普通通」的清華學子,「突然發現(清華大學的)荷塘雨課竟然提供了我們一個開放性的環境,讓人人都可以創建一門課程,人人都擁有一個講台。於是我便半開玩笑地建了一門“摸魚學導論”課程」。

摸魚的受歡迎程度遠超過他的想像,「500人的社群很快就滿了,荷塘雨課堂上也有了更多的人選擇課程,課容量也從原來的500擴增到2000。截至目前,已經有1300多人選課了」。

為了讓課程顯得更加真實,它還有相應的課程大綱、學習資料、作業等等元素,實際上並未開課,只是一個「玩笑課」。

清華學子半開玩笑開設的《摸魚學導論》網絡課程.圖片來自:顧介漣(知乎)
清華學子半開玩笑開設的《摸魚學導論》網絡課程,乍看之下有完整的架構。
圖/ 顧介漣(知乎)

清華社會科學學院院長、心理學系主任彭凱平接受澎湃新聞採訪時表示,「這名同學實際將自己的嘗試變成了學校教改的一個嘗試,即人人都可以開課」,由於種種原因,現在大學生心理壓力較大,有些還會出現焦慮、緊張,甚至煩躁抑鬱的情緒,彭凱平對學生的這種嘗試很支持,認為有利於學生緩解壓力。

摸魚正在流行

在接受採訪時,清華社會科學學院院長、心理學系主任彭凱平提到:「他(開設課程的學生)沒有過多地強調“摸魚”,其實只是想用一個更接地氣、更符合年輕人口味的方式表現積極心理學的理念。」

由此可見,摸魚在主流輿論中仍然是一個敏感話題。

不過,習慣了職場PUA,經歷過殘酷現實的年輕人,則越來越常把摸魚當成一個積極應付996的方式

總結摸魚技巧,開發摸魚軟體,信奉「認真上班不叫賺錢,摸魚才是」的理念,開聊天室傳播摸魚文化等等,摸魚文化遍地開花。

開源摸魚神器軟件,在電腦上實現了用excel 表格看小說、狀態欄炒股等功能,在GitHub 上獲得了
開源摸魚神器軟體,在電腦上實現了用excel表格看小說、狀態欄炒股等功能,在GitHub上獲得了3300 多星。
圖/ 知乎
識別老闆人臉自動切換桌面的開源軟件. 圖片來自:園長(知乎)
軟體可以識別老闆的人臉自動切換成桌面. 圖片來自:園長(知乎)。
圖/ 知乎

摸魚甚至還發展出了不同流派,比如「實魚和表魚」、「微休息(Micro-break)」、「大摸無魚」等等,還有相應的理論基礎,成為一種集結心理學、賽局理論、軟體開發、行銷學等多種學科於一身的綜合學科。

每當有人反駁摸魚,就會有人搬出「二向箔警告」——沒有摸魚,哪裡來的令全世界科幻迷折服的《三體》?

摸的是什麼?

摸魚這個用法源自成語混水摸魚,比喻趁混亂的時候從中撈取利益,是一個貶義詞。但隨著996工作制越來越囂張,摸魚在某些用法下變成了褒義詞。

就連蘋果這樣「出身良好」的外商公司都領悟到了中國職場文化精髓,在最新推出的Apple Watch廣告中,我們看到了一個「打工人」996的一天,她6點多就要起床擠地鐵,上班途中靠咖啡提神處理工作,在千篇一律的辦公桌上重複著千篇一律的工作,運動量嚴重不足,工作期間跑步搶訂會議室,和同事友好討(si)論(bi)毫無意義的內容,加班後叫車難只能騎腳踏車回家,到家快11點,妝都沒卸倒頭就睡。

姑娘,你怎麼笑得出來?圖片來自:Apple Watch 廣告
姑娘,你怎麼笑得出來?圖片來自:Apple Watch 廣告。
圖/ Apple Watch 廣告
被辦公桌綁住的打工人. 圖片來自: Apple Watch 廣告
被辦公桌綁住的打工人. 圖片來自: Apple Watch 廣告。
圖/ Apple Watch 廣告

延伸閱讀:上班8小時「不合實情」,辦公室真適合你嗎?遠端工作的目標是什麼?

可能工廠機器的停工時間都比這個「打工人」的休息時間還要長。

996企業壓榨的如意算盤打得劈啪響,但聰明的年輕人總有對策。「每天蹲廁所10分鐘,一年就能多出5天假」,「調整心態準備好零食,泡杯茶聊個天,一個天不夠就多聊幾個」,「6點下班去吃飯健身,9點回來表演一下再打卡」等等。

年輕人都在摸魚,看上去好像很有趣,實際上只能看到四個大字:無可奈何。

生活成本不斷上漲,社會資源尤其是工作職缺都集中在大都市的996企業,年輕人不得不向現實屈服,一邊努力爭取進入996企業捲成人上人,一邊摸著魚罵996

和混水摸魚不同,摸魚摸的並不是私人利益,而是變相的無聲抗議,為了五斗米,很多人不得不口嫌體正,被迫營業。

讓員工摸魚才是最好的996

震動科幻小說界的《三體》,是劉慈欣在發電廠上班時摸魚創作的。

當然,這種行為是不對的,上班期間應該做和工作相關的事情,但其中蘊含的道理是值得探討的,那就是創造需要相對自由的時間,否則只能機械輸出。

人是一種社會性的複雜生物,需要時間去奮鬥,也需要時間去休息,吃喝拉撒玩看上去沒有在工作,實際上都是為了創造積蓄能量。

即使是一台機器,也有停下來檢修和加潤滑劑的時候,但有些企業希望機器永遠不要停,打從心底就沒有把人當成人。

996工作制
圖/ 數位時代

摸魚文化興起,背後反映的是資本試圖將人異化為不需要檢修的機器的行為,今天的996企業和幾個世紀前的工廠幾乎沒有區別,最大的差異可能在於,機器壞了,需要工廠老闆花錢檢修,人廢了,換一批人就好了

這種短視選擇的最終結果就是雙輸,陷入互相傷害的惡性循環。

996一開始的確可以在短時間內提高效率,但是當996成為常態,人的創造力和生產力都會開始下降,覺得效率不夠,越加深996程度,甚至升級為9117或是007,越來越多的企業加入996大軍,忽略了還有創新並優化結構,釋放生產力這條路。

同時,抗爭都是從檯面下轉向檯面上的,當整個社會的人口紅利逐漸消失時,摸魚文化就會興起,再往後發展,摸魚可能真的會成為清華大學塑造正確三觀的一堂正式選修課,到那時候,除了一些收入極致誘惑的企業,絕大多數996企業都再也沒有對PUA員工任性的資格。

如今,聰明的企業已經開始幫助員工摸魚,鼓勵通過創造提高效率,不去做無意義的加班,為員工提供社交空間,改善辦公環境,帶著員工去接觸大自然,創新辦公模式等等,「職場供給側改革」的號角早已吹響,而非一味地強調直接輸出。

當然,不同企業不同工作有不同的要求,也要根據實際情況來。

把人當人,不好嗎?

前幾年整個社會崇尚奮鬥,現在開始流行摸魚,短短幾年的時間,輿論就迅速且安靜地發生了改變。

是年輕人本身出了問題嗎?可以肯定不是。

當教育體系越來越完善,年輕人接受到的正確三觀教育只會更多不會更少,照理說應該會一代比一代有朝氣,不會像現在這樣公開討論摸魚。

只要是一個對自己的人生有點想法的年輕人,都不願意用摸魚這種積極的消極來游戲生活,除非他的潛意識已經默認失去了希望。

希望,是多麼寶貴的東西啊。

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圖/ ImageFlow via shutterstock

它可以讓一個貧窮山區的孩子努力讀書考上清華北大,可以讓一個偏遠地區的年輕人在大都市打拼自己的事業,可以讓上有父母下有子女的中年人仍然保持一顆青春的心。

現在卻正在發生這樣的事——希望,在高昂的房價和租金、沉重的生活開銷和不受管控的壓榨下漸漸離大家遠去,看不到盡頭的鹹魚生活,躺平是比努力奮鬥更加經濟的行為。

就像一個一直處於飢餓的人,每次外出覓食前都要精確算好消耗的卡路里,若行動得不償失,還不如什麼都不做。

現在,摸魚文化反映的消極對抗已經發出了一個強烈的信號:把人當人,不好嗎?

本文授權轉載自:愛范兒

責任編輯:郭昱彣、錢玉紘

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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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