讓員工打開求職網的最後一根稻草是什麼？LinkedIn數據揭露3大轉職推力|數位時代 BusinessNext

讓員工打開求職網的最後一根稻草是什麼？LinkedIn數據揭露3大轉職推力

究竟是什麼原因促使員工開始尋覓、更換新工作呢？除了更好的薪水、更有發展性的職涯等外部拉力，其實組織內的推力也不容小覷。

員工「壓力過大」會搜尋新工作，什麼情況會果斷投履歷？

首先，當一位工作者，覺得自己很難或無法處理來自職位、責任的壓力時，找尋新工作的可能性，比起尚未進入「工作倦怠」的人高出近一倍。《Atlantics》雜誌指出，面臨這種狀態的工作者，會認為自己也不適合待在現在的崗位，覺得任何努力都是徒勞無功、沒有意義，反正表現得再優秀，也不會有人認可，而這些想法的成因，基本上都來自職場與主管。

然而，員工會上網瀏覽工作機會，並不代表鐵了心一定要離職。會讓人下定決心、點擊「投遞履歷」按鈕，則取決於主管是否足夠支持與關心團隊。 LinkedIn數據指出，當工作者認為管理階層不在意自己的職涯，或沒能在必要時伸出援手，應徵新工作的機率會提高40%；而當工作者身處於難以區分上下班界線的組織時，應徵新工作的機率則會增加131%。

想提高留任率，給主管的 3 項建議

在展現強力支持的主管帶領下，儘管員工仍會關注新的工作機會，但他們在衡量是否要應徵新工作前，主管的表現會成為關鍵評估因素、甚至起到留任效果。在管理實務上，主管可以透過以下做法來展現對部屬的支持：

1. 設計更符合員工個人發展的工作內容

《哈佛商業評論》建議，主管可以針對每位員工，設計更符合個人發展、志趣的工作內容。包括可以發揮強項的職位、得以激發熱情的任務，甚至可以把員工的個人生活也納入考量，例如和剛升格為新手爸媽的員工，討論一套兼顧家庭與職場的工作方式。

2. 打造支持心理健康的企業文化

也別忘記打造支持心理健康的企業文化。如果當員工透露自己倦怠或心理狀態不好，主管就將其貼上負面標籤的話，即使組織提供再多有益身心健康的資源（例如冥想、瑜伽課程），也無法阻止人才另尋出路。

3. 協助員工劃清生活與工作的界線

在遠距工作盛行的現在，員工更難以「關機」、全心享受他們的私生活，企業有必要站出來，替他們的員工畫出這道界線，甚至主動給予更多私人時間和空間。

現在有些公司會在下班或休假期間，鎖住email系統、不讓員工處理公事，有些組織則意識到身兼父母身分的員工，尤其需要相關協助。旅遊搜尋引擎Skyscanner就延長午休時間為3個小時，讓員工有充足的時間可以安頓好孩子，才有餘裕繼續處理工作。

本文授權轉載自：經理人

責任編輯：郭昱彣、蕭閔云

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從生成式AI訓練、推論，到代理式工作流程（Agentic Workflow）與未來的實體AI，資料流量正以指數級成長，讓記憶體從過去支援運算的配角躍升為決定AI效能與能源效率的關鍵角色。

全球知名的半導體與微電子技術分析機構TechInsights指出，AI競爭正逐漸從晶片算力擴展到記憶體架構設計能力，加速「Computational Memory」等新架構興起；在這波浪潮中，深耕記憶體與儲存技術數十年的美光科技，正與關鍵夥伴展開深度協同設計，包含攜手NVIDIA共同開發適用於新世代資料中心的低功耗記憶體技術，在AI基礎建設的新賽局中成為不可或缺的關鍵。

當GPU不再是唯一主角，記憶體為何躍上AI舞台中央？

過去，半導體的焦點多圍繞在晶片，例如CPU、GPU跟AI加速器等，市場普遍認為，晶片運算能力是左右科技產業發展速度的關鍵，但在進入生成式AI世代後，產業逐漸發現另一個事實：真正限制AI效能的瓶頸不是運算，而是資料能否快速被存取與傳輸。

從大型語言模型訓練，到AI推論、代理式工作流程（Agentic Workflow），甚至未來的機器人與自駕車，龐大的資料流量正持續推升對高頻寬、低延遲、高容量記憶體的需求，讓記憶體產業從過去相對標準化、以價格競爭為主的市場，逐漸轉變為AI基礎建設的重要核心。

「仔細觀察AI應用服務會發現，大多數工作負載都被頻寬限制。」美光科技全球業務執行副總裁Mike Cordano認為，記憶體是突破（頻寬）瓶頸的關鍵，也讓AI競賽從晶片算力升級到記憶體與儲存架構的系統級競爭。這樣的產業洞察，也正是Mike在歷經二十餘年的儲存產業資歷，加上四年半的創投生涯後，選擇加入美光的核心原因之一：在AI重塑產業結構的浪潮下，記憶體將成為這波成長最直接的動能所在。

從零組件供應商到策略夥伴，記憶體共創時代來臨

AI的崛起，正在改變記憶體廠商與客戶的關係。

過去，記憶體產品多是標準化元件，客戶關注的是價格、供貨與規格；合作模式也偏向短期採購與交易導向。然而隨著AI系統規模愈來愈大，從資料中心、雲端平台到終端裝置，記憶體已經成為決定系統效能的重要關鍵，也因如此，越來越多企業將記憶體視為「策略性資產」，而非單純零組件。

Mike表示：「現在，我們跟客戶合作的時間跨度改變了，在產品正式上市前三到四年便開始合作，從系統架構階段就共同規劃未來需求。」例如，美光科技與NVIDIA共同研發的資料中心所使用的低功耗記憶體，便是雙方提前多年展開深度合作（co-design）的成果。

值得特別注意的是，美光科技除從技術層面與晶片製造商等夥伴共創產品，也在需求層面與客戶進行密切合作，例如，將過去較無約束力、期限僅一年的長期協議（LTA）轉變成為期五年、條款更具約束力的策略性客戶協議（SCA），藉此掌握客戶的未來需求，進而在技術層面做更深度的合作。Mike坦言，深度協同設計是高成本的投入，美光的做法是先廣泛進行市場感知，理解不同場域的需求方向，再與生態系統中的夥伴們展開客製化合作。

從裝置導向轉為Token導向，AI浪潮重寫記憶體成長模式

除了合作模式改變，更大的典範轉移是需求的改變。

Mike解釋，過去記憶體需求跟PC、手機跟伺服器出貨量息息相關，但在AI新世代，推動記憶體需求成長的核心不再是設備數量，而是AI模型所產生的運算與資料消耗量。「AI產業逐漸走向以『Consumption』或『Token』為主的新經濟模式，每一次的模型運算都需要消耗大量的記憶體跟儲存資源，這意味著，即使設備銷量成長趨緩，記憶體需求仍可能持續上升。」

更重要的是，AI應用正從資料中心外擴至手機、PC、自駕車與機器人等場域，儘管不同場域對記憶體的需求不盡相同，但是，Mike認為：所有AI裝置都存在三項共同需求：更快的速度、更大的容量，以及更高的能源效率。

正如Mike在受訪時提到的：「我們最大的挑戰，是如何與客戶和整個生態系保持高度一致，一方面創造供給與產能，另一方面持續推動技術創新。」可以預期，在接下來的五年，記憶體產業面臨的挑戰不僅僅是擴展產能，而是如何與客戶共同規劃需求、同步投入技術創新，而這也是美光科技積極經營AI生態體系的原因。

總的來說，AI帶來的改變，不只是算力提升，而是重新定義整個運算架構：過去，記憶體被視為支援運算的基礎元件；現在，則是決定AI效能、能源效率與創新速度的關鍵資源；當產業競爭從晶片性能延伸到資料流動效率，從裝置數量轉向Token消耗量，記憶體的重要性也將隨之水漲船高，對美光科技來說，這將是其從供應商走向AI生態系核心夥伴的關鍵角色轉變。