微軟推休假無上限,為何員工不買單、反而爽到老闆?從Netflix看前車之鑑
微軟推休假無上限,為何員工不買單、反而爽到老闆?從Netflix看前車之鑑

微軟(Microsoft)宣布將調整休假規定,提供美國員工「休假無上限」,稱之為「自由裁量休假」(Discretionary Time Off)。微軟考慮施行無上限休假制度已有數年,人資長表示,現在的工作方式、地點和時間都產生巨大變化,將休假改為更靈活和彈性的模式,是非常自然的下一步。

但據《The Independent》報導,不是所有微軟的員工都看好「自由裁量休假」,畢竟在沒有約定特休天數的情況下,在這個科技業大裁員潮中,一旦被裁員,就沒有約定好的假期可以換成薪資補貼。

去(2022)年高盛(Goldman Sachs)集團也宣布其總經理、合夥人層級者,將會獲得「無限休假天數」,一般員工則是每年至少得休 15 天,且其中 5 天還必須是連續的。《紐約時報》形容這間過去以強勢作風著稱的企業,彷彿搖身一變對員工最好的美國企業之一。

無限休假制的概念並非新鮮事,尤其在科技業更是常見,包含 Netflix、甲骨文(Oracle)等知名公司都採用了類似的制度。 不過,取消了休假天數的限制之後,員工實際上真的會過得比較快樂、更有動力嗎?

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員工不敢休假,給再多天數都沒有意義

從各種調查、研究中來看,這件事也許沒有想像中來得幸福。《華盛頓郵報》引述了一項非學術研究,一般制度的公司中,人們每年平均會休息 15 天,但在導入無限休假制的組織裡,員工平均卻只會請 13 天的假期。

這項看似體貼員工的制度,之所以無法發揮其效果, 主要原因在於員工反而更不敢休假。 《華盛頓郵報》指出,美國旅遊協會定期對員工與主管調查發現,多數管理階層,都相信適當的休假,可以幫助團隊維持工作動能,且都自認鼓勵部屬休假。

回過頭看看員工的心聲,卻出現了相當大的落差。多數受試者提到,他們鮮少從主管那邊得到休假相關的訊號,而且當沒有任何一位高層作為表率、真的執行無限休假制時,他們自然會難以「享受」這項福利。

除此之外,來自組織、上層的業績或 KPI 壓力,同樣是阻止休假的障礙 ,假設碰到老派的主管,休假可能會影響他對你的觀感,或一方面督促你請假,另一方面又不斷揮舞鞭子、強逼達標,讓人無法好利用假期。

前高盛合夥人威廉·格魯弗(William Gruver)便質疑無限休假制的效果,他認為員工即使請了特休,也只是換個地方工作罷了。富國銀行(Wells Fargo & Company)分析師麥克·梅奧(Mike Mayo)也認同這個論點,他認為比起讓員工享受福利,高盛此舉更像是為了營造溫和的企業形象。

無限休假制的反面:省下「未休假」薪資折抵,減輕雇主人事成本

《紐約時報》接著說明,提昇雇主品牌之餘,無限休假制還有個對企業主的好處:節省成本。根據台灣《勞基法》規定,員工離職前未休完的假期,應折算為工資,在美國同樣有類似規定,但這經常成為公司的潛在財務負擔。

假如把美國員工未使用的帶薪假期換算成薪資,所有雇主等於積欠了將近 3000 億美元(約新台幣 8 兆 9000 億元),且因為薪資較多的中高階主管,通常會剩有大量假期,等於離開時,公司就得支付不少成本。然而,轉為無限休假制即可「繞道」,由於員工並非擁有固定天數,離職時沒有所謂「未使用天數」,自然無需支付相關費用。

所以無限休假制,到底造福的是員工還是雇主?最終仍得視管理階層如何看待這件事情。美國人力資源管理協會(SHRM)提到,真正理想的無限休假制,是設計成更加彈性、員工更有自主權的方式,讓他們能隨時依照自身需求,無論是與家人相處、看醫生,或是來場抒解壓力的旅行,比起只是請假系統上毫無限制的數字,更能讓員工實現「休息是為了走更長遠的路」的目標。

資料來源:The IndependentNew York TimesThe Washington PostSHRM

本文授權轉載自:

責任編輯:錢玉紘

關鍵字: #微軟 #Netflix
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從模型競爭走向算力經濟,INFINITIX 助客戶打造軟體定義 AI 基礎建設
從模型競爭走向算力經濟,INFINITIX 助客戶打造軟體定義 AI 基礎建設

過去兩年,人工智慧技術以史無前例的速度翻轉企業營運與競爭態勢,從客服、知識管理到軟體開發,越來越多企業將大型語言模型(LLM)導入企業營運流程,隨著應用程度的深化與廣化,越來越多發現,真正的挑戰早已不只是「選擇哪個模型」,而是如何管理算力、控制成本、確保資料安全,以及讓不同世代GPU、模型與AI應用可以持續共存與調度。

代理式AI崛起後,AI應用從回答問題進展為執行任務、操作系統以及串接流程,連帶拉升對AI基礎設施的需求與架構複雜度,而這意味著,想要發揮AI綜效,光只有模型與技術尚不夠,必須將整體IT環境逐步升級為AI基礎建設(AI Infra)。

深耕AI管理領域多年的數位無限(INFINITIX),近年積極布局軟體定應AI基礎建設(Software Defined AI Infrastructure)市場,除持續深化與GPU、伺服器與AI硬體生態系的合作關係,如於2021年取得NVIDIA Solution Advisor全球夥伴資格,2025年亦獲AMD GPU生態建設夥伴獎,也因應市場需求推出AI-Stack與ixCSP兩大產品線,協助企業、雲端服務供應商(CSP)與新世代AI雲端業者,更有效率地管理跨世代AI算力資源。

數位無限執行長陳文裕表示:「我們的目標是協助客戶打造軟體定義AI基礎架構,讓其可以視需求向下整合不同世代GPU、儲存與網路設備,同時,向上鏈結模型、Token跟AI應用,加速企業的AI創新轉型腳步。」

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數位無限執行長陳文裕
圖/ 數位時代

從AI模型到AI經濟,企業競爭焦點轉向算力與Token調度能力

過去市場談AI,焦點多半放在模型參數、推論效能與模型能力,但在大型語言模型推論需求暴增的現下,AI Infra早已從單純GPU採購演變成涵蓋機櫃、網路、儲存、散熱與電力的整體工程;企業真正需要的,不是更多GPU、而是如何更有效率地調度與利用算力。

尤其在NVIDIA提出Token Factory概念後,全球AI產業正逐步從模型競賽轉向「AI經濟」,亦即,影響企業AI決策的再也不是使用哪個模型、部署多少GPU,而是消耗多少Token、產生多少AI服務,以及算力是否能被有效共享與調度。

換言之,在AI新世界,算力調度能力的重要水漲船高。對此,陳文裕十分認同的說:「企業想要提升AI競爭力,不僅要掌握模型與應用,還必須進一步思考如何有效切割GPU資源、讓不同部門甚至集團子公司共享算力、延長舊世代GPU的使用壽命,甚至是如何將閒置算力轉變成可交易的資源等。」

事實上,這也是大量AI資料中心(AIDC)跟新世代AI雲端服務(Neo Cloud)業者出現的原因,包括CoreWeave、Nebius、Lambda Labs、GMI Cloud等業者皆試圖以更具彈性的方式,提供企業所需的GPU服務與AI算力平台。

看準這波趨勢,數位無限除透過AI-Stack提供GPU切片、模型部署、模型管理與MLOps等服務,協助客戶提升GPU使用率,更進一步推出ixCSP平台,讓雲端服務供應商與新世代AI雲端業者,能從過去單純販售GPU資源轉型為提供GPU as a Service、Token as a Service與Model as a Service等創新AI服務。

以Software Defined AI Infrastructure助企業以「通用化、鬆耦合」迎戰瞬變AI世代

因應AI新世代帶來的挑戰:模型快速升級、算力需求攀升、GPU世代交替迅速,企業在追逐AI落地的同時,勢必得面臨基礎建設更新速度過快、硬體投資壓力升高,以及資源利用效率難以最佳化等挑戰。

為協助企業在AI快速演進與基礎建設投資之間取得平衡,數位無限的作法是,透過AI-Stack將底層硬體抽象化,以Token或模型服務形式提供,讓企業客戶、AIDC與Neo Cloud業者可以延長不同世代與不同品牌的AI硬體設備的生命週期、創造更高的使用價值、甚至是展開更多元的營收模式。

例如,高雄醫學大學附設中和紀念醫院便透過數位無限的AI-Stack解決GPU資源調度效率不彰問題,加速39項AI模型進入臨床應用階段,成功建立起「從模型開發到臨床落地」的完整生態系統。而日本精密製造大廠–Union Tool Co.–則是透過AI-Stack簡化GPU資源共享、加速AI模型的開發與測試腳步,為提升生產效率做最佳準備。

「如果大型企業或AIDC業者擁有閒置資源,也可以透過ixCSP平台,把算力共享或調度給集團內部團隊、子公司,甚至上下游合作夥伴使用,進一步提升整體資源利用率。」數位無限執行長陳文裕如是說道。

隨著AI從工具演變成企業核心基礎建設,企業真正需要的,也不再只是單一模型,而是一套能持續適應AI快速演進的AI Infra,而這與數位無限近年來的重要轉型方向一致:從AI管理軟體提供者轉型為軟體定義AI基礎建設供應商,更好協助客戶打造具備「通用化」與「鬆耦合」特性的AI基礎建設。

除以AI-Stack與ixCSP協助客戶提升算力使用效率與價值,數位無限亦計畫與硬體合作夥伴推出Agentic AI一體機方案,協助企業快速建立可驗證、可部署、可切割、可共享的AI運算環境,降低企業從PoC走向實際導入的門檻,加速AI落地。

總的來說,隨著AI競爭從模型能力延伸到算力治理,企業比拚的不僅是導入速度,而是能否建立一套足夠彈性、可持續演進的AI Infra,而這與數位無限的發展目標一致,將持續不斷優化產品服務,化身企業搶進AI新世代的關鍵合作夥伴。

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