馬斯克「不領薪」,卻能讓特斯拉市值翻12倍!薪酬與工作動力真的成正比嗎?
馬斯克「不領薪」,卻能讓特斯拉市值翻12倍!薪酬與工作動力真的成正比嗎?

今年1月時,特斯拉的市值一度來到7,740億美元,你能想像嗎?在3年前,特斯拉的市值還只有約500多億美元。如今,特斯拉的市值翻了12倍,而這個目標早已寫在特斯拉創辦人暨執行長馬斯克(Elon Musk)的薪酬計畫裡!

特斯拉董事會在2018年替馬斯克制定了一項「10年薪酬計畫」,主要內容為馬斯克10年內不會領取任何薪水和獎金,但只要達成KPI,他就能獲得優渥的股票期權獎勵,是一個讓馬斯克靠股票致富的瘋狂計畫。

僅供報導用途_shutterstock_652388239_特斯拉_Tesla
圖/ Shutterstock

延伸閱讀:不甩晶片荒?特斯拉Q1交車量公布在即,馬斯克狂言:幾個月內超越蘋果

根據《財星》報導,特斯拉這項10年薪酬計畫分成12項目標,第一個目標市值為1,000億美元,隨後以500億美元逐級遞增,最後一項目標為市值6,500億美元。且馬斯克除了要達成市值目標,還要解鎖利潤目標。如今,特斯拉市值已超越最後一項目標,等於提前7年達成。

從特斯拉的成長來看,高薪的獎賞或許是督促馬斯克的動力之一,獎勵計畫似乎能激勵人心,帶來高績效。但不論是對管理階層或一般員工,「外在獎勵」有時或許只是最基礎的條件。

又或者說,能激勵管理階層、員工前進的動機,除了錢,還有什麼呢?

有錢能使鬼推磨?「內在獎賞」才是最大驅動力

美國麻州克拉克大學與非營利組織Center for Creative Leadership曾做過研究顯示,最能有效勉勵經理人的方式,在於提供「內在獎賞」,像是帶來學習的機會、成就感、喜悅等的感受。

這項研究指出,受到內在獎賞所驅動的經理人們,面對工作是最快樂、最有效率的,也較不容易離開組織;相反的,缺乏內在獎賞的經理人們,對工作的滿意度最低、離職風險也最高,甚至,外在獎勵不會影響他們對工作的感受,也就是說,難以藉由獎金、薪酬使他們感到滿足。

shutterstock_happy_business_597162353.jpg
圖/ nd3000 via Shutterstock

延伸閱讀: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

馬斯克追求的內在獎賞

馬斯克常常說,自己的動力不是賺錢。他曾在2017年一場活動中表示,「希望自己能想到未來,並且覺得很不錯」是驅動他前進的力量。

我們正在盡可能讓未來變得更好,我們也會因即將發生的事而受到啟發,對於明天充滿期待 。」

他還提到,他累積個人資產的主因,是為了募集推動新計畫所需的資金;他真正的動力,在於如何確保自己做的事情可以一直是最好的。

諮詢公司Vantage Consulting創辦人蒙泰恩(Christian Muntean)曾指出,錢固然重要,但往往比不上「他人對你的讚賞」、「有意義以及有挑戰性的工作機會」、「享受與同事的關係」、「對管理階層的敬重」、「個人成長」等帶來的滿足感。

理想與麵包的論戰仍持續著

呈上述討論,依據績效給予令人滿意的薪資與獎金固然重要,但員工內心真正在乎什麼、為什麼而工作,也同樣值得被重視。儘管如此,收入與金錢獎勵與是否滿意工作、進而帶來高績效的關係,仍非常複雜。

《CNBC》在2019年的一份調查中揭露,高薪者確實對工作更滿意:年收入超過15萬美元的工作者中,有68%對工作非常滿意;年收入低於5萬美元的工作者,則只有40%對工作非常滿意。但在上述調查中,幾乎所有年齡層的受訪者都認為,感覺到工作具有意義,是構成職場幸福感最重要的部分。

燦笑馬斯克elon musk tesla.JPG
圖/ Reuters Connect

延伸閱讀:91.6%上班族不滿意薪水CP值,創8年新高!平均被凍薪長達3.8年

對馬斯克而言,10年薪酬計畫或許扮演著驅動他的因素之一,但不可否認的是,內在動機也發揮了關鍵作用。《財星》指出,展望特斯拉的未來,馬斯克必須致力提升特斯拉的盈利能力;特斯拉因此需要訂定「薪酬計畫2.0」,以更艱難的挑戰,激勵馬斯克繼續破關。

本文授權轉載自:經理人

責任編輯:文潔琳、錢玉紘

關鍵字: #特斯拉 #馬斯克
往下滑看下一篇文章
從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路
從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路

「代理式 AI 」(Agentic AI)的創新服務正在重新塑造企業對AI的想像:成為內部實際運行的數位員工,提升關鍵工作流程的效率。代理式AI的技術應用清楚指向一個核心趨勢:2025 年是 AI 邁向「代理式 AI」的起點,讓 AI 擁有決策自主權的技術轉型關鍵,2026 年這股浪潮將持續擴大並邁向規模化部署。

面對這股 AI Agent 浪潮,企業如何加速落地成為關鍵,博弘雲端以雲端與數據整合實力,結合零售、金融等產業經驗,提出 AI 系統整合商定位,協助企業從規劃、導入到維運,降低試錯風險,成為企業佈局 AI 的關鍵夥伴。

避開 AI 轉型冤枉路,企業該如何走對第一步?

博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題、生成內容的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工,應用場景也從單一任務延伸至多代理協作(Multi-Agent)模式。

「儘管 AI 前景看好,但這條導入之路並非一帆風順。」博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲綜合多份市場調查報告指出,到了 2028 年,高達 70% 的重複性工作將被 AI 取代,但同時也有約 40% 的生成式 AI 專案面臨失敗風險;關鍵原因在於,企業常常低估了導入 GenAI 的整體難度——挑戰不僅來自 AI 相關技術的快速更迭,更涉及流程變革與人員適應。

2-RD096270.jpg
博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工。面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時加速 AI 落地。
圖/ 數位時代

正因如此,企業在導入 AI 時,其實需要外部專業夥伴的協助,而博弘雲端不僅擁有導入 AI 應用所需的完整技術能力,涵蓋數據、雲端、應用開發、資安防禦與維運,可以一站式滿足企業需求,更能使企業在 AI 轉型過程中少走冤枉路。

宋青雲表示,許多企業在導入 AI 時,往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。

轉換率提升 50% 的關鍵:HAPPY GO 的 AI 落地實戰路徑

博弘雲端這套導入方法論,並非紙上談兵,而是已在多個實際場域中驗證成效;鼎鼎聯合行銷的 HAPPY GO 會員平台的 AI 轉型歷程,正是其最具代表性的案例之一。陳亭竹說明,HAPPY GO 過去曾面臨AI 落地應用的考驗:會員資料散落在不同部門與系統中,無法整合成完整的會員輪廓,亦難以對會員進行精準貼標與分眾行銷。

為此,博弘雲端先協助 HAPPY GO 進行會員資料的邏輯化與規格化,完成建置數據中台後,再依業務情境評估適合的 AI 模型,並且減少人工貼標的時間,逐步發展精準行銷、零售 MLOps(Machine Learning Operations,模型開發與維運管理)平台等 AI 應用。在穩固的數據基礎下,AI 應用成效也開始一一浮現:首先是 AI 市場調查應用,讓資料彙整與分析效率提升約 80%;透過 AI 個性化推薦機制,廣告點擊轉換率提升 50%。

3-RD096215.jpg
左、右為博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹及技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲。宋青雲分享企業導入案例,許多企業往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。
圖/ 數位時代

整合 Databricks 與雲端服務,打造彈性高效的數據平台

在協助鼎鼎聯合行銷與其他客戶的實務經驗中,博弘雲端發現,底層數據架構是真正影響 AI 落地速度的關鍵之一,因與 Databricks 合作協助企業打造更具彈性與擴充性的數據平台,作為 AI 長期發展的基礎。

Databricks 以分散式資料處理框架(Apache Spark)為核心,能同時整合結構化與非結構化資料,並支援分散式資料處理、機器學習與進階分析等多元工作負載,讓企業免於在多個平台間反覆搬移資料,省下大量重複開發與系統整合的時間,從而加速 AI 應用從概念驗證、使用者驗收測試(UAT),一路推進到正式上線(Production)的過程,還能確保資料治理策略的一致性,有助於降低資料外洩與合規風險;此對於金融等高度重視資安與法規遵循的產業而言,更顯關鍵。

陳亭竹認為,Databricks 是企業在擴展 AI 應用時「進可攻、退可守」的重要選項。企業可將數據收納在雲端平台,當需要啟動新型 AI 或 Agent 專案時,再切換至 Databricks 進行開發與部署,待服務趨於穩定後,再轉回雲端平台,不僅兼顧開發效率與成本控管,也讓數據平台真正成為 AI 持續放大價值的關鍵基礎。

企業強化 AI 資安防禦的三個維度

隨著 AI 與 Agent 應用逐步深入企業核心流程,資訊安全與治理的重要性也隨之同步提升。對此,宋青雲提出建立完整 AI 資安防禦體系的 3 個維度。第一是資料治理層,企業在導入 AI 應用初期,就應做好資料分級與建立資料治理政策(Policy),明確定義高風險與隱私資料的使用邊界,並規範 AI Agent「能看什麼、說什麼、做什麼」,防止 AI 因執行錯誤而造成的資安風險。

第二是權限管理層,當 AI Agent 角色升級為數位員工時,企業也須比照人員管理方式為其設定明確的職務角色與權限範圍,包括可存取的資料類型與可執行的操作行為,防止因權限過大,讓 AI 成為新的資安破口。

第三為技術應用層,除了導入多重身份驗證、DLP 防制資料外洩、定期修補應用程式漏洞等既有資安防禦措施外,還需導入專為生成式 AI 設計的防禦機制,對 AI 的輸入指令與輸出內容進行雙向管控,降低指令注入攻擊(Prompt Injection)或惡意內容傳遞的風險。

4-RD096303.jpg
博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲進一步說明「AI 應用下的資安考驗」,透過完善治理政策與角色權限,並設立專為生成式 AI 設計的防禦機制,降低 AI 安全隱私外洩的風險。
圖/ 數位時代

此外,博弘雲端也透過 MSSP 資安維運託管服務,從底層的 WAF、防火牆與入侵偵測,到針對 AI 模型特有弱點的持續掃描,提供 7×24 不間斷且即時的監控與防護。不僅能在系統出現漏洞時主動識別並修補漏洞,更可以即時監控活動,快速辨識潛在威脅。不僅如此,也能因應法規對 AI 可解釋性與可稽核性的要求,保留完整操作與決策紀錄,協助企業因應法規審查。

「AI Agent 已成為企業未來發展的必然方向,」陳亭竹強調,面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時,加速 AI 落地。在這波變革浪潮中,博弘雲端不只是提供雲端服務技術的領航家,更是企業推動 AI 轉型的策略戰友。透過深厚的雲端與數據技術實力、跨產業的AI導入實務經驗,以及完善的資安維運託管服務,博弘雲端將持續協助企業把數據轉化為行動力,在 AI Agent 時代助企業實踐永續穩健的 AI 落地應用。

>>掌握AI 應用的新契機,立即聯繫博弘雲端專業顧問

登入數位時代會員

開啟專屬自己的主題內容,

每日推播重點文章

閱讀會員專屬文章

請先登入數位時代會員

看更多獨享內容

請先登入數位時代會員

開啟收藏文章功能,

請先登入數位時代會員

開啟訂閱文章分類功能,

請先登入數位時代會員

我還不是會員, 註冊去!
追蹤我們
2026 大重啟
© 2026 Business Next Media Corp. All Rights Reserved. 本網站內容未經允許,不得轉載。
106 台北市大安區光復南路102號9樓