都愛罵人「蠢」、脾氣暴躁不好惹!傳記作家親揭密:馬斯克和賈伯斯相像在哪?
都愛罵人「蠢」、脾氣暴躁不好惹!傳記作家親揭密:馬斯克和賈伯斯相像在哪?

成功的企業家往往有很多共通點,而撰寫了《賈伯斯傳》、《馬斯克傳》的作者華特.艾薩克森也表示,也在深度採訪兩人的過程中,注意到兩人的相似之處。

根據《Business Insider》報導,艾薩克森形容特斯拉執行長馬斯克某方面有如「這個時代的賈伯斯」。撰寫傳記期間,艾薩克森對兩人都有進行長時間、深度的訪談,為了《賈伯斯》傳,他與賈伯斯面談了超過40次,而《馬斯克傳》則花費他花兩年的時間跟訪。

將馬斯克與賈伯斯比較並不是新鮮事,過去便時常有人或媒體將兩者並陳,但艾薩克森或許是少數與兩人都有深度交流的媒體人,在《馬斯克傳》當中,他也時常將賈伯斯與馬斯克相提並論,談及兩人在性格、缺陷及管理風格上的異同。

相同點一:脾氣暴躁,沒有同理心

賈伯斯性格不佳、脾氣暴躁已是眾人皆知,在會議上毫不留情痛罵下屬、對產品受挫甚至失敗時的狂怒過去時有所聞,許多曾與他共識的夥伴,都只能對他的個性直搖頭。艾薩克森表示撰寫《賈伯斯傳》途中,曾訪問蘋果共同創辦人沃茲尼克(Steve Wozniak),而對方所說的一句話便是「他一定要這麼壞?這麼粗暴又殘酷?這麼戲劇化人格?」

艾薩克森表示, 賈伯斯與馬斯克最常批評員工的一句話就是:這是我聽過最蠢的事 。

5151152799_af50f993bd_o.jpg-copy
賈伯斯在開發第一代iPhone時,只給開發團隊兩週時間設定好軟體願景。

而艾薩克森在撰寫《馬斯克傳》過程裡,也在馬斯克身上看到了同樣負面的人格傾向──曾被馬斯克前女友、流行歌手葛萊姆絲(Grimes)稱為「惡魔模式」。這時馬斯克會變得尖銳、缺乏同理心,並要求員工設定極為嚴苛的工作日程等。

先前《華爾街日報》曾披露,賈伯斯在開發初代iPhone時只給了開發團隊兩週時間設定軟體願景,假如做不到,他就會將這個任務交給其他團隊處理。

而馬斯克多年來的放炮紀錄更是不用多談,例如Cybertruck的量產時間一延再延,直到最近才終於生產第一輛車,先前在自駕投資者日活動上發下2020年打造自駕計程車隊的豪情壯志,但到現在還沒有任何實現跡象。

馬斯克旗下航太公司SpaceX更是曾經給出2024年送人上火星的目標,不過到現在計畫用於火星任務的星艦距離完工還很遙遠,仍在一次又一次的爆炸當中試錯。近年馬斯克改口2029年送人上火星,至於這個時間點能否達成,或許讓我們拭目以待。

艾薩克森評價,他們兩人有時直白到了殘酷的地步,甚至讓人反感,不過反過來說這也有助於打造賈伯斯心目中,不願與那些說不清楚想法的思想家為伍的一流團隊,並認為他們也因為缺乏同理心,能更專注地把心力全放在主要目標上。

相同點二:控制欲強、與共同創辦人難相處

同時為了實現目標, 兩人也都有很強的控制欲,對公司營運上任何微小的地方都要高度控制 ,很難與共同創辦人和睦相處,想要將所有細節都掌握在手中。就如同在賈伯斯領導下沃茲尼克淡出營運,馬斯克在經營特斯拉時也趕走了最初成立公司的馬丁.艾伯哈德(Martin Eberhard)。

2018年馬斯克與OpenAI分道揚鑣的情形,就體現了艾薩克森所說他們難以相處、擁有高度控制欲的性格。當時馬斯克想要將OpenAI完全歸入特斯拉旗下管理,認為唯有這麼做才能與科技巨頭抗衡。

山姆.奧特曼(Sam Altman)馬斯克
OpenAI執行長奧特曼曾在接受媒體訪問時表示,「馬斯克是個混蛋。」
圖/ 美聯社

然而這個提案最終遭到以山姆.奧特曼(Sam Altman)為首的管理層否決,馬斯克憤而離開辦公室,留下一句「你們是一群蠢貨」。儘管共同創辦OpenAI的山姆.奧特曼(Sam Altman)非常肯定馬斯克的能力,有時談到馬斯克仍不禁表示「他是個混蛋」。

相同點三:追求「簡單」美感,設計必須結合產品外觀與功能

但除了性格上的特點,艾薩克森指出,馬斯克與賈伯斯在設計上的追求也有著幾分相似,兩人都要求「簡單」的美感,「這遵循了賈伯斯和強尼.艾夫為蘋果建立的準則:設計不單單只是美學,真正的設計必須結合產品的外觀與功能。」他在《馬斯克傳》中談及馬斯克對特斯拉的計畫時提到。

他舉了特斯拉的門把設計為例,聲稱這個設計讓他想到了蘋果1998年版iMac的把手,沒有什麼特殊,但大大提高了產品的使用便利。 另外,兩人也都很清楚炒作產品的重要性,懂得如何將產品變成人們內心渴望的存在。

馬斯克更愛親臨第一線,注重產品量產能力

但兩人也有些截然不同的地方。另外,賈伯斯相對低調,後半生篤信佛法,而馬斯克則沒有明確的信仰,並且酷愛在社群媒體上發言,甚至因此「亂講話」影響股價被證券交易委員會開罰,甚至被投資者控告。

艾薩克森在《馬斯克傳》中描述,馬斯克比起賈伯斯更親自參與製造過程,更像一位親力親為的工程師。相較之下,賈伯斯是一個產品設計的天才,卻從來沒造訪過實際生產iPhone或Mac的工廠。

馬斯克會花費大量時間在第一線,極為注重量產可行性,他曾在推特上表示,打造量產用的機器才是推出一款產品最難的地方。他也曾多次向外界透露,Model 3實現量產前的一段時間,他每週工作120小時,幾乎在工廠地板倒頭就睡。

延伸閱讀:揭秘馬斯克!壓力大到半夜狂吐,只為全力救活Space X和特斯拉「兩個小孩」

資料來源:Business Insider、華爾街日報

責任編輯:錢玉紘

往下滑看下一篇文章
從台灣走進北美千家速食門市!Berry AI 如何攜手博弘雲端,讓 AI 規模化落地?
從台灣走進北美千家速食門市!Berry AI 如何攜手博弘雲端,讓 AI 規模化落地?

一家來自台灣的 AI 新創,如何讓美國上千家速食餐廳,都用它的 AI「看」得來速車道?

這家公司就是專注於 AI 影像辨識技術的 Berry AI (華捷智能),透過攝影機蒐集匿名數據並轉化為多項營運指標,協助速食品牌找出流程瓶頸、提升現場營運效率與整體顧客滿意度。以美國連鎖炸雞品牌 Zaxby’s 為例,在全面導入 Berry AI 解決方案後,服務速度提升 13%-20%,業績表現最好與最差的門市,每週營收差距從 2.4 萬美元縮小至約 9,000 美元。另一家連鎖速食品牌 Culver’s 在導入後,得來速車道的服務時間也立刻改善,進而提升整體吞吐量。

然而,支撐 Berry AI 解決方案的,不只有前端看得見的攝影機與影像辨識技術,還有後端穩定且具彈性的雲端平台。Berry AI 結合 Amazon Web Services (AWS) 全球雲端資源及博弘雲端顧問服務,打造兼顧即時性、穩定性與成本效益的雲地混合架構,成為推動 Berry AI 持續擴大北美市場版圖的重要關鍵。

從台灣 PoC 走向北美千店規模,Berry AI 面臨架構升級新挑戰

Berry AI 執行長林逸中表示,團隊成立初期投入近2年半的時間,探索最適合影像辨識技術的應用場景,最終將目光鎖定高度標準化的速食餐飲業(Quick Service Restaurant;QSR),推出得來速計時器、餐廳計數器等解決方案,運用 AI 影像分析技術,辨識顧客進入得來速車道或餐廳後的狀態,例如:排隊、點餐、候餐等。

同時,Berry AI 也進一步將現場蒐集到的數據轉化為可量化的營運指標,例如:不同門市、日期或時段的顧客等候時間,協助管理者從數據中找出流程瓶頸與可以優化的環節,進而提升服務效率及顧客滿意度。

在確立發展方向並於台灣完成 PoC (概念驗證)後,Berry AI 決定前進全球最大、也是 QSR 最核心的北美市場。然而,隨著合作客戶與部署門市持續增加,資料量快速攀升,加上服務範圍橫跨不同區域,既有以地端為主的架構開始面臨規模化挑戰。

林逸中補充指出,尤其 QSR 業者在選擇 AI 解決方案時,格外重視技術效能與穩定性,包括 AI 辨識精準度、能否因應突發狀況、系統能否穩定運作,以及網路發生問題時能否維持服務等。在這樣的要求下,若將所有運算與資料都留在地端,不僅難以因應日益增加的部署門市與資料量體,設備建置與維運成本也會隨之增加。

BerryAI 攜手博弘雲端 打造高可用性 AWS 雲地混合架構,突破北美規模化部署挑戰

如何確保系統的即時性、穩定性與成本效益,成為 Berry AI 進軍北美後必須解決的新課題。為此,Berry AI 選擇與博弘雲端合作,取得穩定且高可用的 AWS 運算與資料庫服務架構,將即時運算留在地端,同時在雲端環境整合資料庫處理大量資料與後續分析工作,形成兼顧地端即時運算與雲端彈性擴充的雲地混合架構。

Berry AI研發同仁汪楚剛說明,包括車輛偵測、追蹤與狀態辨識等需要即時反應的工作,會先在地端完成;再將辨識結果傳送至 AWS 雲端,計算各項營運指標,提供後續分析與決策使用。透過這套架構,Berry AI 至今已處理超過 2 億筆車輛狀態資料。

此外,AWS 也是 Berry AI 持續優化 AI 模型的重要基礎。Berry AI 將整套資料蒐集流程建構於 AWS 上,透過完整且多樣化的資料,持續訓練與優化模型,進一步提升地端影像辨識的準確度。

博弘雲端
Berry AI 鎖定高度標準化的速食餐飲業(Quick Service Restaurant;QSR),推出得來速計時器、餐廳計數器等解決方案,運用 AI 影像分析技術,辨識顧客進入得來速車道或餐廳後的狀態,例如:排隊、點餐、候餐等,協助管理者從數據中找出流程瓶頸與可以優化的環節,進而提升服務效率及顧客滿意度。
圖/ Berry AI網站圖

成為企業技術團隊的延伸,博弘雲端助 BerryAI 把 AWS 用得更好、更省

隨著北美業務持續成長,Berry AI 也迎來新的課題:如何把雲端資源用得更有效率、更省成本,這也成為 Berry AI 與博弘雲端合作的重要契機。

對此,可能有很多人好奇,像 Berry AI 這類技術能力成熟、具備自行建置架構能力的企業,為什麼還需要與博弘雲端合作?「關鍵在於,博弘雲端長期深耕 AWS,對相關服務與技術架構更加熟悉,可以成為企業內部技術團隊的延伸。」博弘雲端技術長宋青雲說。

當 Berry AI 遇到特定 AWS 服務或技術問題時,可以直接尋求博弘雲端協助;若需要進一步與 AWS 原廠確認,博弘雲端也能協助溝通與處理,減少 Berry AI 自行研究與排除問題所需投入的時間,讓內部研發團隊可以將更多心力和資源集中在核心產品開發。

更重要的是,博弘雲端不只提供技術支援,還能從 Berry AI 實際用量與成長需求出發,客製化設計最適合的節費方案,這對 Berry AI 降低營運成本有很大的幫助。宋青雲說明,博弘雲端根據 Berry AI 既有的 AWS 用量,推估未來 1-3 年內的使用需求,並以此為基礎規劃合適的長期雲端資源用量;同時考量 Berry AI 所屬飛捷集團旗下還有 3 家子公司同樣使用 AWS,進一步整合集團需求進行評估,放大整體採購規模,爭取更大的節費空間。

宋青雲強調,雲端採取隨需即付的計價模式,雖然具備彈性優勢,但若缺乏持續管理,仍可能出現資源配置不符商務規劃,或費用超出預期等情況。而博弘雲端不只能從使用現況出發、建議適合的節費方案,也會從效能、資安與成本等面向進行架構健檢,提出相應的優化建議;同時還會提供相關管理介面,讓企業隨時查看帳戶使用狀況、預估未來用量,在業務規模持續成長的同時,也能兼顧雲端架構的效能、安全與成本效益。

而架構健檢與成本優化,只是博弘雲端服務的一環。從企業準備上雲開始,博弘雲端便能協助將應用程式與資料從地端搬遷至雲端,或直接在雲端完成部署;進一步還能協助建置數據平台、數據中台,進行資料分析及導入 AI 應用,讓企業資料發揮更大價值。當服務正式上線後,博弘雲端也能接續提供維運服務。換言之,從前期 PoC、雲端建置到後續維運,博弘雲端都能依據企業需求,提供相應的服務與支援。

對 Berry AI 來說,藉由與博弘雲端合作,深化 AWS 雲端資源使用,不只是突破規模化挑戰,更重要的是能把有限的資源集中在核心業務,持續優化解決方案、開發更多貼近餐飲營運需求的應用,進一步爭取更多品牌合作,擴大北美市場版圖。目前,Berry AI 正全力拓展北美市場,也持續尋找對 AI 技術與餐飲產業應用充滿好奇心、重視團隊協作的人才加入。徵才方向涵蓋機器學習與電腦視覺、Platform & System(DevOps、Infrastructure),以及 Full Stack 軟體開發。從門市邊緣裝置上運行的 AI 模型、串連雲端與數千家門市的系統平台,到協助餐飲品牌提升營運效率的分析產品,每個環節都還有發揮的空間。 期待匯聚更多優秀夥伴,一起用 AI 解決真實的營運問題,讓來自台灣的技術走進更多全球 QSR 門市。

職缺詳情:https://www.cake.me/companies/berryai/jobs

登入數位時代會員

開啟專屬自己的主題內容,

每日推播重點文章

閱讀會員專屬文章

請先登入數位時代會員

看更多獨享內容

請先登入數位時代會員

開啟收藏文章功能,

請先登入數位時代會員

開啟訂閱文章分類功能,

請先登入數位時代會員

我還不是會員, 註冊去!
追蹤我們
一次搞懂工業AI
© 2026 Business Next Media Corp. All Rights Reserved. 本網站內容未經允許,不得轉載。
106 台北市大安區光復南路102號9樓