高薪執行長前5名出爐,有3人在做電動車!榜首馬斯克卻「唱衰」別人?
高薪執行長前5名出爐,有3人在做電動車!榜首馬斯克卻「唱衰」別人?

如今最高薪的執行長職位,竟然是在電動車產業?《彭博社》近日公佈的2021年美國企業執行長及高管的年薪排行中,不僅馬斯克高居榜首,前5名中就有3位執行長來自電動車公司,而蘋果甚至只能排第3。然而馬斯克先前卻表示,榜上的另外兩間電動車公司,可能註定失敗。

馬斯克奪薪資榜首,電動車公司執行長前5占3

《彭博社》公佈的這份排行中,馬斯克已連續第四年蟬聯執行長年薪榜首,達到100.77億美元。馬斯克本身不領特斯拉的薪水,即使按照法律規定每年仍會獲得3.7萬美元薪資,他也從不動用保留在銀行帳戶中。

取而代之的是,特斯拉在2018年為馬斯克擬定了一份長期績效獎勵計畫,依照特斯拉的市值、獲利能力提供股權獎勵。該計畫總共擬定了12個階段的成長目標,每達成一個階段,馬斯克就能夠獲得總股份1%的認股權。

而目前馬斯克已經解鎖了其中11份的股權獎勵,這批報酬讓馬斯克的身價增長了780億美元,近年也因此超越亞馬遜創辦人傑夫.貝佐斯(Jeff Bezos)成為世界首富。

這驚人的股權獎勵,也使得馬斯克去年薪資遠遠拉開其他企業的執行長,整整多出一位數。

但除了馬斯克之外,薪資前五高的執行長當中,第2、第4名也都是來自電動車公司。第2名便是電動車新創Rivian執行長羅伯特.斯卡林(Robert Scaringe),年薪達到22.89億美元;第4名則是另一間電動車新創Lucid Motor執行長彼得.羅林森(Peter Rawlinson),薪水達到5.75億美元。

而目前是全球市值第二高公司的蘋果,執行長庫克(Tim Cook)則名列第3,去年年薪達到8.53億美元。其餘5至10名的企業則分別是C3.ai、Coty、KKR、SentinelOne、Palantir、GitLab,多數都是來自科技領域。

執行長領高薪,電動車公司卻面臨極大營運壓力

Rivian、Lucid Motor等電動車新創恰好都在去年IPO,或許也因此帶給創辦人莫大的股權獎勵,細看兩位執行長的薪資比例,超過98%都是由股權獎勵貢獻。兩人的固定年薪只有50、60萬美元上下。

只不過在高薪背後,兩家電動車新創都面臨交車延遲的困境。儘管Rivian聲稱今年有望達成生產2.5萬輛電動車的目標,2022上半年總產量為6,954輛,還不到目標產量的30%,想實現產能計畫勢必得加倍投入。

且由於俄烏戰爭、經濟衰退等因素,電動車產業原料價格大漲,Rivian的虧損情況相當嚴重,今年第二季虧損擴大到17億美元,也不得不宣佈裁掉約5%員工。

而Lucid Motor情況也不好過,2022上半年總計生產了1,405輛電動車,交車數1,039輛,因此直接將原先年交車數1.2萬輛的預期對半砍至6,000到7,000輛,且即使是這個目標也要求他們在下半年產能成長至上半年的三倍以上。

且與Rivian的狀況相同,Lucid同樣深陷嚴重虧損當中,今年第二季虧損金額約4.14億美元,較2021年同期成長了接近一倍之多。

再加上Lucid Motor是走豪車路線,即使美國政府通過對電動車的補貼措施,也會因為價格不符合獲得購車補貼的規定,很可能反倒在市場上處於劣勢。

Lucid Air
Lucid Air 車款。
圖/ 翻攝自 Lucid Air 官網

馬斯克曾在今年6月警告,如果Rivian跟Lucid Motor沒辦法縮減成本,他們註定走向破產。

「除非Rivian與Lucid有重大變革,否則他們都會破產。」馬斯克評論,「我希望他們能有些成果,但除非他們有辦法大幅降低成本,不然最終會像其他汽車公司一樣被淘汰──除了特斯拉與福特。」

延伸閱讀:馬斯克評論Lucid、Rivian:應削減成本否則會破產,被葬入「汽車公墓」

馬斯克以Rivian為例,聲稱他們的電動車售價太高,沒辦法有足夠的消費者來彌補生產的高額固定成本,車子太貴導致民眾消費不起,最終就會讓公司陷入泥沼。目前Rivian兩款車型售價都在8萬美元上下,而Lucid更是接近9萬美元起價。

儘管執行長坐領高薪,Rivian及Lucid公司的營運狀況可說相當緊繃,且依靠股權獎勵的高薪也有可能因股價崩盤而大幅縮水。例如Rivian去年11月上市至今,股價跌幅已經達到75%以上。

資料來源:BloombergBusiness InsiderNew York Times

責任編輯:錢玉紘

關鍵字: #電動車
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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。

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「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:

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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。

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