14條「軍規」逼瘋人、午餐只送香蕉!亞馬遜成為巨頭企業,全靠員工「996」血汗堆積?
14條「軍規」逼瘋人、午餐只送香蕉!亞馬遜成為巨頭企業,全靠員工「996」血汗堆積?

如果將矽谷的科技公司按照名氣、規模來劃分,市值超過兆元、員工數逾百萬的亞馬遜,無疑是站在金字塔的尖端。

但若讓一位程式設計師按照入職意願將科技企業進行排序,亞馬遜肯定會在FAANG(Facebook、Amazon、Apple、Netflix、Google)五大科技股之中墊底。從性價比的角度考慮,排名可能還不如IBM、英特爾、甲骨文這些知名「養老院」。

近幾年來,亞馬遜入職門檻低、名額多的傳聞早已是眾所皆知,具備一些經驗的工程師甚至將其視為最後的選擇。「 先去亞馬遜待兩年再跳槽吧! 」,似乎變成工程師之間彼此安慰的一種流行語。

對於矽谷的上班族來說,公司的名氣並不是選擇的唯一標準,薪酬福利、晉升管道、公司文化、工作與生活的平衡等,才是左右他們的重要因素。顯然地,亞馬遜這些年並沒有擄獲勞工們的心。

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圖/ Frederic Legrand - COMEO via shutterstock

時薪「感人」,福利卻只有「香蕉」

從基礎工資的角度來看,亞馬遜在眾多科技企業裡並不算低,甚至是第一檔次的。但是,當你把工作時間、公司福利也考慮進去的話,實際拿到的時薪就會下跌好幾個水平。

在「955工作制」盛行的矽谷,亞馬遜應該是最支持「996是福報」的公司之一。加班成為常態、許多員工都要隨時待命,沒有及時回覆郵件、電話還會被追問,而大半夜守著電腦on call,也是許多亞馬遜工程師揮之不去的陰影。

在眾多科技巨頭中,較為出名的加班大廠就是亞馬遜和Facebook,但Facebook雖然經常加班,在薪資方面也絕不吝嗇。而亞馬遜呢?基本上是拿著平均薪資,卻做著別家公司兩倍的工作。

先不指望像Google為員工配備的健身房、洗衣房、遊戲室等高級福利,就連一間普通的餐廳,也是查無此處。每當Linkedin、Google的員工開始糾結今天中午要去哪間餐廳吃飯時,許多亞馬遜員工已經穿上外套出去覓食了。

除了午餐之外,日間休息的飲料、零食也都沒有。綜觀公司上下,只有一樣東西絕對充足,那就是「香蕉」。貝佐斯在2015年提出了一個名為「 社區香蕉攤 」的倡議,在西雅圖設立香蕉攤並免費向民眾發放香蕉,用以鼓勵健康飲食。從此之後,亞馬遜公司裡的香蕉也開始向員工無限量供應。

延伸閱讀:亞馬遜的社區福利專案「香蕉車」,已經發給西雅圖市民170萬根香蕉

如今,別家科技公司的休息區盡是各種水果飲料和零食,而到了亞馬遜,就變成一杯咖啡和一堆香蕉。員工們甚至開玩笑說,亞馬遜可能覺得員工們都是小小兵(Minions),願意為了香蕉付出一切。

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圖/ 截圖自網路

招聘新人是為了開除員工?

而這些年,除了讓人印象深刻的香蕉之外,還有一個詞彙與亞馬遜緊密相連—— PIP(Performance Improvement Plan),也稱作績效改善計劃 。不過,與其說是改善計劃,倒不如稱它為裁員直達車。一旦員工被PIP了,便意味著已站在裁員邊緣。

為了讓績效改善計劃更科學、更人性化,亞馬遜還為它設計出一套完善的制度:工作評價墊底的人會先進入篩選名單中,接著主管會安排一些任務作為最後的考核,通過者便能逃過一劫,未通過者不是自行離職,就是進入PIP等待裁員指示。

對許多工程師來說,PIP就是一場噩夢,它意味著你在這幾個月內都不能升職、加薪、換組別,記錄還會一直留存在公司的檔案裡,像是貼上一個劣等標籤。

而亞馬遜的可怕之處在於,其PIP的頻率、比例特別高,而被PIP的原因也是五花八門,像是技術不好、缺乏溝通能力,或是與主管不合拍。

曾經有平台做過一項統計, 亞馬遜的員工PIP比例約為10%,其他科技公司僅僅在0.5%–3%之間 。而不同於亞馬遜PIP幾乎等於裁員,如Google、蘋果等企業,即便員工被PIP了,也只有極小的機率會被開除。

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圖/ shutterstock

延伸閱讀:招聘新人就是為了一年後解雇!亞馬遜愛用的「末位淘汰制」,引發哪些副作用?

從招聘規模和速度來看,在眾多科技公司中,亞馬遜可謂是最大、最快的,在疫情期間,亞馬遜的總員工人數首次突破了百萬,成為全美僅次於沃爾瑪的第二大雇主。但近日, 亞馬遜卻被爆出招聘新人其實是為了完成每年規定的裁員目標

根據Business Insider報導,亞馬遜的幾位項目經理向其披露,公司每年會向部門下達裁員指標,而為了能完成這項目標,經理們不得不快速招聘新人,儘管在一開始他們就知道雇用的人很快會被裁員。

雖然亞馬遜官方表示不存在「 hire to fire 」這一說法,但也承認了末位淘汰制的存在。根據內部文件顯示,包含新任執行長安迪.賈西(Andy Jassy)在內的高層都非常關注員工的流動性。賈西先前在AWS時,曾明確提出要保持員工每年6%的換血率,若當年的任務未完成,隔年還得補足差額。

面對殘酷的淘汰制度,無疑地為員工造成極大的心理壓力。先前就有一名華裔員工,入職三個月就被經理放進PIP,多次申訴未果而選擇跳樓自殺。在美國匿名的職場交流論壇Blind上,也曾有被PIP的員工表示,自己因為壓力太大而住進了精神療養院,並揚言要報復自己的團隊和亞馬遜HR。

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圖/ shutterstock

延伸閱讀:亞馬遜的「達爾文主義」文化,將他從樓上推下

先前在亞馬遜工作的Aron說,他曾經也被PIP過,那段噩夢般的時間簡直不堪回首。經理一下當著面表揚他,一下又在評價中打了NI(需要提升),且在郵件、會議中列舉他的種種不足,例如不夠主動、不夠有好奇心等等,讓他陷入深深的自我懷疑之中。而像他這樣的例子,在亞馬遜裡也絕非少數。

「遇到好的Manager是運氣,但並不是每個人都有這樣的好運。」Aron最後離開亞馬遜、去了Lyft,他表示離職的那一刻像是一種解脫,連空氣都變得香甜。

員工的夢魘:14條「軍規」

實際上,無論是冷酷的加班制度、節儉的公司福利,亦或是在PIP制度下強調的競爭、努力,其背後都與亞馬遜所奉行的 14條領導力準則(14 Leadership principles) 有很大的關聯。

「14條領導力準則」的每一條皆由創辦人貝佐斯親自寫下,被認為是打造亞馬遜商業帝國的基石,貫穿亞馬遜經營及管理的各個層面。而在矽谷的求職圈裡,14條領導力準則也可以說是無人不知、無人不曉——因為面試必考。

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圖/ 品玩

在「刷題」文化盛行的矽谷,科技公司的面試一般都會有測驗,答對這些考古題就能順利上岸。但亞馬遜卻不一樣,除了測驗之外,通常都會加入另一個重頭戲—— Behavior Question(簡稱BQ)

所謂的BQ, 是指面試官會針對求職者過去的經歷,要求他講一個自己的故事、或處理某類問題的思路來體現個人價值,透過求職者的回答來判斷這個人是否符合14條領導力準則的要點

亞馬遜的現場面試通常共有4輪,而每一輪基本有超三分之一的時間是關於BQ的問題。數位面試官輪番上陣,對求職者的想法、動機刨根究底,經常讓不善言辭的工程師們手足無措。

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圖/ Shutterstock

然而,好不容易通過面試、入職之後,也不能就此掉以輕心,這14條「軍規」將是難以逃離的魔咒。

在入職培訓中,每一位新進員工都會逐條學習領導力準則,且會在培訓後進行考核測試。在日後的工作之中,主管也會基於這14條準則對員工進行考核評分,即便程式寫得再好,也有可能因為領導力不足而被放入PIP候選名單。

此外,這14條準則更是貫徹在公司的營運管理之中。例如,有亞馬遜的員工表示,每當想購買一個產品或使用新的辦公用品時,他立刻會收到一封郵件,上面寫著「節儉(Frugality)是亞馬遜的準則之一,在下單前,請認真思考你是否真的需要它。」

儘管如此,亞馬遜如今能成長為一個偉大的企業,或許正是因為和這種「狼性」文化密不可分,它在略顯殘酷的同時,也的確培養出了一批優秀的技術人才,對許多求職者來說,亞馬遜至今仍是一個具有強大吸引力的科技巨輪。

本文授權轉載自:品玩

責任編輯:文潔琳、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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