虧錢6年多、欠900多億,樂視怎麼敢推4 天半工作制?一文認識這間神奇公司
虧錢6年多、欠900多億,樂視怎麼敢推4 天半工作制?一文認識這間神奇公司

「樂視居然還剩下400 多人,有不少是五年以上的老員工。為啥留下來?幸福感是很多老樂視人留下來的理由,沒有內捲和996,沒拖欠過留下來的員工的工資,也沒停過社保。」

2022 年7 月,微博大V @Fenng 一條關於樂視的微博火了。

樂視隨後回應「情況基本屬實」,並且補充道:「如果有一天,我們合法地率先推行每週工作四天半、36 小時工作制,大家也不要感到意外。」

公司依然身背巨債,創辦人賈躍亭一直是「下週回國」的狀態,但樂視的四天半工作制真的在2023 年到來了。

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圖/ 樂視

4 天半工作製到來,工作是為了更好地生活

1 月3 日,@樂視影片發佈公告稱,2023 年1 月1 日起,樂視將執行每週四天半工作制。

具體來說,樂視員工將在每週三彈性工作半天,考勤時間調整為連續的5 小時,比如上午10 點至下午15 點、上午11 點至下午16 點都是符合規定的。

與此同時,工資保持不變。

樂視表示,從2022 年的封控經歷來看,「有些工作不一定非要在公司完成」,因此選擇讓「之前計劃推行的一周四天半工作制提前提上日程」。

每週四天半工作,樂視認為有如下好處:

有利於員工和家人及時就醫;
有利於緩解「週一工作焦慮症」;
有利於員工學習和提高專業技能;
有利於提升家庭幸福感;

不得不說,這篇公告也寫得很有水平,「生活絕不是為了更好地工作,但工作一定是為了更好地生活」這句,戳中了不少打工人的心。

類似的是,2022 年2 月,攜程宣布從3 月1 日開始,施行3+2 工作模式:每週三、週五,公司各事業部、職能部門可根據實際管理需求,實行或逐步推行1-2 天的混合辦公。

攜程2021 年的混合辦公試驗數據顯示,對績效無明顯影響,6 成員工強烈支持,離職率下降三分之一。

更激進的4 天工作制也在國外如火如荼地開展,冰島、美國、日本、英國、新西蘭、西班牙、比利時等國均有試點。

延伸閱讀:樂視宣布「每周工作4天半」、薪資照給!經濟不景氣,樂視為何敢特立獨行?

部分试點公司.
圖/ Quartz

2022 年6 月6 日,目前世界規模最大的「四天工作制」試驗在英國拉開帷幕,為期6 個月,有70 多家公司和3300 多名員工參加。

試驗採用「100:80:100」模型:員工獲得100% 的工資,工作時間是原來的80%,產出保持之前的100%。好消息是工資沒變,壞消息是工作量也沒變,生產力才是關鍵。

結果是試驗很成功,中期研究結果顯示,41 家參與問卷調研的公司中有35 家表示試點結束後仍「可能」或「非常可能」繼續縮短每週的工作時間。

最重要的是,88%的受訪者表示,在試行的現階段,四天工作制讓他們的業務運作「良好」,也就是說4 天工作制沒有影響日常的工作業務推進。

四天工作制喜聞樂見,四天半工作制也算開了個好頭,不內捲、反996 的未來有了曙光,但為什麼偏偏是讓人疑惑「居然還沒倒閉」的樂視?

樂視官方曾回應,樂視員工無內捲過於絕對了,畢竟有人的地方就有江湖。只不過在樂視,內捲的程度低一些,因為員工只有400 多,很多崗位是「一個蘿蔔一個坑」,想卷都不知道和誰卷,但凡多一兩個人可能就捲起來了。

當年輝煌的樂視,又是為何落入「一個蘿蔔一個坑」的境地的?

400 多名員工不996,甄嬛傳保住了榮華富貴?

2004 年11 月,賈躍亭成立了樂視網,它曾是唯一一家在中國上市的影片網站,也是最早宣布盈利的影片網站。2015 年,樂視網市值一度達到1500 億元。

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圖/ ifanr
樂視2.
圖/ ifanr

然而在瘋狂擴張之後,龐大債務壓垮樂視。2016年,樂視業務擴張到汽車板,非上市體係從汽車到手機等整體陷入資金鍊危機,樂視網也被捲入漩渦。

2016 年底,樂視對外承認資金鍊和融資能力出現問題,供應商和員工們爆發了大規模討債熱潮,賈躍亭在2017 年7 月遠遁美國繼續造車夢,給樂視留下巨額債務和一地雞毛,以及「下週歸國」的段子。2019 年,證監會調查指出樂視10 年財務造假。

網上有一種說法是,樂視之所以能活到現在,靠的是《甄嬛傳》的版權收入和租金。

但在2022 年的秋季溝通會上,樂視品牌負責人夏曉艷回應,《甄嬛傳》帶給樂視網的收入不足5%,算上樂融致新(樂視電視)收入,佔比不足2%,2021 年房租帶給樂視網的收入也只佔6%。

值得一提的是,樂融大廈在2021 年11 月被拍賣成功,2022 年上半年完成交割,從2022 年7 月開始,樂視網不再收租金,並向新業主繳納租金。

所以只靠甄嬛傳和租金是活不下去的,那麼現在的樂視是如何賺錢的?

目前,樂視主要有樂視網與樂融致新兩個主體公司,前者的業務有樂視影片、雲計算等,後者則包括智慧硬體與內容營運。

2022 年7 月,第一財經報導,樂融致新CEO 張巍表示,樂視影片和樂視電視都有各自的會員和廣告收入,這是持續多年的傳統收入,樂視影片目前還有與其他第三方合作的MCN、小程式等收入,樂視電視有智慧硬體收入等。

簡單來說,一方面靠軟體,另一方面靠硬體。

在軟體方面,樂視影片是主營業務,被盤到包漿的《甄嬛傳》確實功不可沒。2011 年末,《甄嬛傳》在地方台首播,之後樂視影片獲得《甄嬛傳》的網路獨家播映權,《甄嬛傳》製片方花兒影視也於2013 年被樂視網以9 億元的價格收購。

但在遭遇資金鍊危機後,《甄嬛傳》版權被花兒影視分銷給優酷影片,導致《甄嬛傳》正版全集影片目前可在樂視影片和優酷影片上觀看。

甄嬛傳十多年風華不減,平均每年為花兒影視帶來一千多萬的收益。@樂視影片也曾在2022 年4 月指出:「這麼說吧,如果2018 年版權不被花兒賣出,樂視現在回的血會更多,樂視影片可以安心養老。」

除了《甄嬛傳》外,樂視影片還有《羋月傳》《白鹿原》《紅高粱》等劇集,並且因為債務纏身,樂視並不參與愛優騰對版權、用戶的燒錢爭奪戰,轉為合作模式。

2022 年上半年,樂視新上跟播劇29 部,片庫劇207 部,電影144 部,動畫62 部,和頭部影片平台比是小巫見大巫,但樂視也找到了自己的定位——經典好劇。

而在硬體方面,樂視的電視和手機業務仍在繼續。

樂視超級電視在京東賣得不錯,600 元到3500 元的價格也親民,還有網友評論說2013 年買的樂視電視s55 目前還能用,開屏廣告和系統內置的欄目一直在更新。

樂視
圖/ ifanr

2023 年恰逢樂視超級電視的10 週年。去年7 月,樂視還自誇了一番:

樂視超級電視當年的配置確實無敵,即便是14 年、15 年和16 年的產品,配置的Mstar 系列918/928/938 等當時的旗艦芯片,現在依然運行速度飛快,不遜於當下其他品牌的主流配置互聯網電視,樂視超級電視如今的日活離不開滿級性能配置的策略。

樂視進入手機領域則是在2015 年,曾因為資金問題一度停滯,2021 年,樂視宣布手機業務正式回歸,同年9 月推出新機S1;2022 年618 前夕,入門旗艦機Y1 Pro 上市;就連2022 年7 月被稱為「神仙公司」時,樂視也不忘帶著話題宣傳新款Y2 Pro。

這些機型售價基本在500-1000 元之間,主打性價比,其中Y1 Pro 被一些測評部落客稱為「老人機替代品」。

另外,樂視旗下還有耳機、充電寶、智慧門鎖、多功能鍋、智慧手錶、電動牙刷等小家電。

2020 年,樂融致新的電視銷量在40 萬-50 萬台,有1000 萬的超級電視會員,樂視影片也還有上百萬的會員。有內容版權,有影片平台,有電視終端,營運和廣告都在賺錢,看起來樂視的日子還能湊合著過下去。

沒落的網路公司,最具話題性的企業之一

表面的欣欣向榮之下,樂視還是深陷泥淖,雖然從2018 年起沒有再欠供應商和員工的一分錢,但歷史遺留的債務問題依然擺在那裡。

截至2021 年末,樂視網資產總計25.80 億元,同比下降34.59%;負債總計220.65 億元(約台幣968億元),同比增長3.25%。

「還有400 員工」似乎也並不少,但和往昔崢嶸歲月一比完全不夠看,樂視網的2016 年年報顯示,其在職員工數量合計達5389 人。2019 年底,樂視一次性裁員50%;2020 年初,疫情最嚴重時,樂視降薪10% 左右。

2021 年2 月,北京商報報導,這幾年樂視一直在做的事就是降成本,成本薪酬是前幾年原有的1/3 左右,包括CDN 成本、人員成本、其他的營運成本、行銷成本。不過,2022 年3 月,隨著公司經營狀況的改善,樂視恢復了2 年前降低的薪酬。

對於樂視的未來,產經觀察家丁少將認為,樂視還有機會,但總體十分有限:

相對來說,樂視電視的發展空間要大一些,但很難躋身一線,可以在部分垂直市場、下沉市場找到生存發展的機會,另外,以樂視電視為基礎,還可以拓展一些IoT(物聯網)硬體業務;樂視影片則看不到發展的空間了,長影片行業極度燒錢,沒有大資本的支撐,僅靠之前囤積的老舊內容版權,難以長遠。

儘管危機重重,還在2020 年7 月被深交所摘牌退市,樂視近年的行事並不低調。

比如在2021 年2 月的春節期間,各大app 都更新了圖標,今日頭條分10 億,抖音分20 億,快手分21 億,百度分22 億,拼多多分28 億,樂視影片的122 億數字是最大的,只不過是負的,被看熱鬧不嫌大的網友們送上了熱搜。

樂視後來回應,122 億並不是欠款的精確金額,只是出於推廣效果最大化考慮。

既然負債不是秘密,自嘲一下也沒有什麼不可以,還能展現樂視正視債務、努力經營的形象。效果也確實十分顯著,樂視影片app 的下載量漲幅接近20%。

另外,樂視也開設直播間售賣自有產品,想成為第二個東方甄選,奈何「樂視30 天直播14 場帶貨2 萬元」一度衝上微博熱搜,樂視對此保持自嘲式的樂觀。

樂視也許算不上神仙公司,卻是一家神奇的公司,債務問題沒解決但依然活著,對於危機並不藏著掖著,在員工基本權益方面有所保證。從欠122 億、沒有996 到四天半工作制,平時不聲不響的樂視隔三差五地上熱搜,似乎慢慢活了過來。

樂融致新CEO 張巍曾向債權人表達感謝,「對公司的處境比較理解,沒有給公司更大的壓力」。所謂蝨子多了不癢,債多了不愁,樂視這一沒落的互聯網公司,在努力求生的同時,反而在一眾互聯網大廠裡顯得更加雲淡風輕。

本文授權轉載自:愛范兒 ifanr

責任編輯:傅珮晴、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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