【觀點】一道公式,隱藏Google裁員秘密!皮蔡為何寧可眾人罵,也要硬著幹?
【觀點】一道公式,隱藏Google裁員秘密!皮蔡為何寧可眾人罵,也要硬著幹?

美西太平洋時間1月20日星期五,台灣已經從小年夜開始農曆新年的長假漫漫,在一片意外也不意外的氛圍當中,Google CEO 桑德・皮蔡(Sundar Pichai,以下全文簡稱其英文名Sundar或中文姓皮蔡)按下了發信鍵,對全公司送出了一份備忘錄,宣布全球裁員 12,000 人(約占 6%)。一向以員工福利著稱的 Google,迎來了公司成立 25 年來的第一次大規模裁員。

以下為信件中文簡譯(編按:部分文字經過重新中文詮釋意譯,若擔心誤解請參考Google官方部落格:Keyword的原文,我們並於本文末附上編譯時所取得的全文)

Google人,

我有些艱難的消息要說。我們決定裁減約12000個工作崗位。我們已經對在美國本土受影響的員工分別發送了電子郵件。在其他國家,這個程序將會因當地法規實務而稍微更久些。

這意味著,我們得和這些我們努力招聘、並樂於共事、極具才華的人們說再見。對此,我深感抱歉。這將影響所有Google人的生活,為此我心沉重,我對導致我們走到這步的決定負全責。

過去兩年的戲劇性增長,讓我們以昨日的假設而招聘,卻難以面對今日的市場現實。

我仍對眼前的機遇、產品和服務的價值,與我們對人工智慧的早期投資充滿信心。為了能抓緊機遇,我們必須做出艱難的抉擇。所以,我們對產品領域與職能進行嚴格審查,確保人力與崗位與公司的優先保持一致;受影響的崗位反映了審查成果。這項裁員橫跨了整個Alphabet(原Google)集團、產品領域、職能、職階與地區。

給那些將離開我們的Google人:謝謝你努力工作幫助各地的人和生意。你的貢獻難以估價,我們對此表示感謝。

這轉變並不容易,我們仍將致力幫忙員工尋求他們的下一個機會。

對美國本土受影響的員工:

  • 我們將全額支付員工完整通知期內(至少 60 天)工資。
  • 我們還將提供起價為 16 週(每多一年在職年資再加2週)的遣散費,並加快至少 16 週的Google員工配股(Google Stock Units, GSU Vesting)。
  • 我們將支付 2022 年的獎金和剩餘休假時間。
  • 我們將為受影響的人提供 6 個月的醫療保險、就業安置和移民安排。
  • 在美國境外,我們將依據當地法律支持員工。

作為一家近 25 歲的公司,我們勢必會碰上艱難的經濟周期。這些都是讓我們重新對焦、重設成本基礎,並將人才與資源導引到最優先事項的重要時刻。

在某處受限反讓我們在機會在其他地方賭點大的。幾年前重新將公司定位為AI優先,讓我們的業務和整個行業都取得了突破。

感恩這些早期投資,讓Google的產品能成就更好。我們也準備好為使用者、開發者和企業,在各類服務上大膽採納、有責應用人工智慧。

這些工作成果都是持續健康地、忽略不可能的初心而造就,也成為我們的核心文化。

環顧今日的 Google,依然可見相同的精神和能量驅動著我們。這就是為什麼即使面對最艱難的日子,我仍對我們能履行使命保持樂觀;今日尤甚。

我相信各位對公司將如何向前走有很多疑問。我們將在周一舉行公司大會,請確認你的行事曆瞭解細節在那之前,在如此難過的時刻,請照顧好自己,吸收這個令人難過的消息。對了,如果你剛開始上班,請自在在家工作。

-Sundar

許多人們(包括內外的伙伴、同業、甚至生態系夥伴,也包含筆者自己)都想不透這家財務健全的公司,怎麼會需要裁員呢?

「動機」是行為的準則,一切的「起心動念」都是源自於此。
桑德爾.皮蔡(Sundar Pichai) Google執行長
圖/ Reuters.

這一點,也許我們可以從執行長皮蔡薪資的重要部分:績效獎勵股票(Performance Stock Unit,簡稱PSU)看出些端倪。

根據路透社報導,2023 年 Sundar 的 PSU (Performance Stock Unit,績效獎勵股票) 佔收入的比重,將從 43% 提升到 60% 。也就是說,公司的股價表現,會大大地影響 Sundar 的總收入。

具體來說,這份收入公式將如何計算呢?

從 2020 年末Alphabet(原Google)集團提交給美國證交會(SEC)的文件中,可見到2021/2022 桑德·皮蔡的PSU公式。雖然到成文為止,還未可見2023財年的最新版本,但以經驗來說應該不會相差太遠。

讀者可見該文件後面的EXHIBIT A有提到TSR(Total Shareholder Return 股東總回報)的計算方法,簡單來說,

TSR=期末減掉期初的股價漲幅再加上配息,再除上期初股價。
SEC文件中定義的計算方式

然後把 Alphabet 的 TSR 與 S&P 100 其他公司的 TSR 一起比較。

期望值是比S&P 100 的其他公司一半的公司好(超過第二四分位數),就拿 100% 說好的股票。如果只有比 1/4 的公司好(只超過第三四分位數),只能拿 50% 的股票。如果股價表現超過 3/4 的公司(超過第一四分位數!),則可以拿到 200%。如果更差,皮蔡就沒股票可領。(這個級距跳很大!第 25 名與第 26 名,差了一倍的股票!)依照路透社的計算,皮蔡一來一回的這筆錢高達六千三百萬美金,約當於二十億台幣。

Alphabet所提交的皮蔡績效目標,與績效股票分配表

績效目標 Alphabet相對S&P 100同儕排名(由高至低) 績效股票分配
Minimum 低於第三四分位數 0%
Threshold 高於第三四分位數 50%
Target 高於第二四分位數 100%
Maximum 高於第一四分位數 200%
資料來源:SEC文件,《數位時代》編譯整理

這也意味:當 S&P 100 其他大公司都因為裁員而股價大漲的時候,如果Sundar沒跟著裁員,吃虧的就是他自己。(請讀者望一望S&P 100 的公司清單,個個都是狠角色,全是世上最優秀的公司)

相同的邏輯也套用到其他大公司的專業經理人。只要有公司裁員,其他公司也得跟著一起裁,就算大環境沒有很糟,也會導致裁員骨牌效應。到了這個節骨眼上,公司賺不賺錢已經不是唯一的考量了。股價才是執行長的心頭肉。

就算這是家帳上有現金1000億、自由現金流超過600億美元的公司,根本沒有必要裁員。但是,你也很難不懷疑執行長有私心。更何況,如果執行長本身也是董事會的成員,就必得要最大化股東權益。如果他沒能最大化股東權益,有可能會被其他股東控告,吃上官司。

也就是說,如果皮蔡夠硬頂下裁員壓力,決定不裁員,不但自己可能被股東控告,更有可能失去自身的績效獎勵股票(競爭激烈,差一名就差一倍股票)。權衡之下,裁員才是對他來說最合理的做法。

我們也不能責怪CEO太自私,畢竟原本董事會設計的獎勵公式就是如此。做為執行長只是執行董事會交付的任務而已。

延伸閱讀:明明沒虧錢,為何Google要大裁1.2萬人?從炒掉27位按摩師,看皮蔡做了哪些轉變

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圖/ Shutterstock

題外話,在疫情期間,大家都在家避難、遠距上班的時候,這家公司一樣支付薪水給「不用上班」的餐廳員工與交通車司機。連矽谷的 Uber 司機都「鵝樂」(台語,稱讚之意)。當時,受惠於聯準會的寬鬆貨幣政策,股價飛漲,這點成本還不影響公司的股價。但是當聯準會提高利率,大家的營收與股價一起跌的時候,所有的成本就顯得很沉重了。(套句寄生上流電影裡的台詞:有錢的話,我也會很善良

最後,如果你是員工,面對這樣的 CEO ,你該怎麼辦呢?

筆者的建議:打不過就加入他。開始大量買進股票,一起變成股東。既然執行長得最佳化股東權益,那就讓自己也變成股東,讓自己和執行長站在同一陣線。

如果真的被裁了,不但可以賺到資遣費,還可以賺到股價反彈的紅利。(就在宣布裁員後的兩個交易日,Google股票已經反彈7%,相對過去整個月成長了15%。更重要的是,轉念一想:你可憐的同事們,雖然沒有被裁員,但是還留在公司裡辛苦地工作,幫你打工。

想到這裡,你作夢都會笑。

延伸閱讀:矽谷60天已裁6萬人!SAP、IBM、Google⋯盤點科技業「瘦身風」,誰裁最兇?

以下為Google官方部落格:Keyword的原文全文


Googlers,

I have some difficult news to share. We’ve decided to reduce our workforce by approximately 12,000 roles. We’ve already sent a separate email to employees in the US who are affected. In other countries, this process will take longer due to local laws and practices.

This will mean saying goodbye to some incredibly talented people we worked hard to hire and have loved working with. I’m deeply sorry for that. The fact that these changes will impact the lives of Googlers weighs heavily on me, and I take full responsibility for the decisions that led us here.

Over the past two years we’ve seen periods of dramatic growth. To match and fuel that growth, we hired for a different economic reality than the one we face today.

I am confident about the huge opportunity in front of us thanks to the strength of our mission, the value of our products and services, and our early investments in AI. To fully capture it, we’ll need to make tough choices. So, we’ve undertaken a rigorous review across product areas and functions to ensure that our people and roles are aligned with our highest priorities as a company. The roles we’re eliminating reflect the outcome of that review. They cut across Alphabet, product areas, functions, levels and regions.

To the Googlers who are leaving us: Thank you for working so hard to help people and businesses everywhere. Your contributions have been invaluable and we are grateful for them.

While this transition won’t be easy, we’re going to support employees as they look for their next opportunity.

In the US:

  • We’ll pay employees during the full notification period (minimum 60 days).
  • We’ll also offer a severance package starting at 16 weeks salary plus two weeks for every additional year at Google, and accelerate at least 16 weeks of GSU vesting.
  • We’ll pay 2022 bonuses and remaining vacation time.
  • We’ll be offering 6 months of healthcare, job placement services, and immigration support for those affected.
  • Outside the US, we’ll support employees in line with local practices.

As an almost 25-year-old company, we’re bound to go through difficult economic cycles. These are important moments to sharpen our focus, reengineer our cost base, and direct our talent and capital to our highest priorities.

Being constrained in some areas allows us to bet big on others. Pivoting the company to be AI-first years ago led to groundbreaking advances across our businesses and the whole industry.

Thanks to those early investments, Google’s products are better than ever. And we’re getting ready to share some entirely new experiences for users, developers and businesses, too. We have a substantial opportunity in front of us with AI across our products and are prepared to approach it boldly and responsibly.

All this work is a continuation of the “healthy disregard for the impossible” that’s been core to our culture from the beginning. When I look around Google today, I see that same spirit and energy driving our efforts. That’s why I remain optimistic about our ability to deliver on our mission, even on our toughest days. Today is certainly one of them.

I’m sure you have many questions about how we’ll move forward. We’ll be organizing a town hall on Monday. Check your calendar for details. Until then, please take good care of yourselves as you absorb this difficult news. As part of that, if you are just starting your work day, please feel free to work from home today.

-Sundar

本文獲作者授權轉載並經《數位時代》編輯,原文在此

《數位時代》長期徵稿,針對時事科技議題,需要您的獨特觀點,歡迎各類專業人士來稿一起交流。投稿請寄edit@bnext.com.tw,文長至少800字,請附上個人100字內簡介,文章若採用將經編輯潤飾,如需改標會與您討論。

(觀點文章呈現多元意見,不代表《數位時代》的立場)

責任編輯:林美欣

關鍵字: #Google
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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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