「過去的Google不復存在！」18年資深員工離職開砲：皮蔡是罪魁禍首，沒有遠見|數位時代 BusinessNext

「過去的Google不復存在！」18年資深員工離職開砲：皮蔡是罪魁禍首，沒有遠見

在Google工作18年的資深員工離職後，撰寫一封砲轟老東家的公開信，批評執行長皮蔡的短視近利快要毀掉公司。

Google資深員工離職，痛批老東家企業文化變質

前Google工程師伊恩．希克森（Ian “Hixie” Hickinson）近日在部落格上表示，他在Google工作18年後遞交了辭職信，並於近日正式離職，他猛批過去的Google已經不復存在，沒有人知道公司想做什麼、士氣達到了最低點，並譴責執行長皮蔡是如今Google大部份問題的罪魁禍首。

希克森於2005年時加入Google，他是網頁及瀏覽器測試頁面Acid2、Acid3、HTML5規範、Pingback規範的作者及維護者。他在這封信中表示，自己有幸經歷過Google早期的時代，當時高管願意對員工開誠布公，從上到下每個人都努力做正確的事，現在常被拿來揶揄的「不做惡」口號，是所有人身體力行的準則。

「早期的Google是非常棒的工作場所，高階主管每週都會回應員工疑問，或者坦承為什麼沒辦法說的原因。」希克森在文中寫道，「各種產品的成敗都會客觀討論，並把焦點放在吸收教訓，而不是指責他人。」

然而Google的文化卻在這些年來逐漸受到侵蝕，下決定的準則從用戶的利益變成Google的利益，甚至變成決策者的利益。

「透明度消失了。」希克森指出，「以前我會熱切參加公司的每一場會議，了解正在發生的事，但現在我甚至能預測出高管回答的每個字，現在我不知道公司有誰能解釋Google的願景。士氣達到了最低點。」

點名皮蔡短視近利、沒有長遠眼光，Google越來越趨利

近年來，外界對「Google變了」的批評聲浪一直沒少過，認為這間公司已經變成過去他們最討厭的樣子。例如Google前國際關係主管羅斯．拉傑尼斯（Ross LaJeunesse）曾說，Google已經放棄了「不做惡」的價值觀，自從兩位創辦人淡出幕前後，公司越來越營利導向。

但希克森是少數指名道姓批評的前Google員工。「現在Google的大多數問題都是源自桑德爾．皮蔡缺乏長遠目光的領導，以及他對維護Google早期文化顯然不感興趣。」他在文中表示，「其中一個症狀就是無能的中層管理團隊不斷擴大。」

希克森更點名Google資深副總裁珍妮．班克斯（Jeanine Banks），聲稱她對旗下團隊所做的事了解甚少、經常提出顛三倒四、不恰當的要求，「她非常不人性地將工程師當作商品一般，不顧人員的意願及專業能力進行分配。」

對於執行長皮蔡的短視，希克森提到了Google今年的大裁員。2023年初Google在一封信中宣佈了裁員消息，大砍多達1.2萬名員工。當時Google手握龐大現金、業務保持獲利，根本沒有裁員的必要，這次裁員被認為是為了拯救股價、短視近利的行為。

希克森抨擊，這種作法傷害員工對公司的信任，「人們不再相信公司是他們的後盾，大幅減少任何冒險的行為。」

「Google創辦人曾向華爾街說過一句名言『Google不是傳統的公司，我們並不打算成為其中一員』，但這樣的Google已經不復存在。」希克森嚴詞表示。

希克森認為，Google仍有轉圜餘地，但管理層必須徹底改組，將權力從財務長轉回到能對創造用戶價值有著清晰願景，並能運用Google資源實現目標的人身上，「一位追求最大人類福祉、不考慮股價短期波動的人想領導Google邁入下個20年的話，就可以將Google的技術與熱情轉化為真正偉大的成就。」

從生成式AI訓練、推論，到代理式工作流程（Agentic Workflow）與未來的實體AI，資料流量正以指數級成長，讓記憶體從過去支援運算的配角躍升為決定AI效能與能源效率的關鍵角色。

全球知名的半導體與微電子技術分析機構TechInsights指出，AI競爭正逐漸從晶片算力擴展到記憶體架構設計能力，加速「Computational Memory」等新架構興起；在這波浪潮中，深耕記憶體與儲存技術數十年的美光科技，正與關鍵夥伴展開深度協同設計，包含攜手NVIDIA共同開發適用於新世代資料中心的低功耗記憶體技術，在AI基礎建設的新賽局中成為不可或缺的關鍵。

當GPU不再是唯一主角，記憶體為何躍上AI舞台中央？

過去，半導體的焦點多圍繞在晶片，例如CPU、GPU跟AI加速器等，市場普遍認為，晶片運算能力是左右科技產業發展速度的關鍵，但在進入生成式AI世代後，產業逐漸發現另一個事實：真正限制AI效能的瓶頸不是運算，而是資料能否快速被存取與傳輸。

從大型語言模型訓練，到AI推論、代理式工作流程（Agentic Workflow），甚至未來的機器人與自駕車，龐大的資料流量正持續推升對高頻寬、低延遲、高容量記憶體的需求，讓記憶體產業從過去相對標準化、以價格競爭為主的市場，逐漸轉變為AI基礎建設的重要核心。

「仔細觀察AI應用服務會發現，大多數工作負載都被頻寬限制。」美光科技全球業務執行副總裁Mike Cordano認為，記憶體是突破（頻寬）瓶頸的關鍵，也讓AI競賽從晶片算力升級到記憶體與儲存架構的系統級競爭。這樣的產業洞察，也正是Mike在歷經二十餘年的儲存產業資歷，加上四年半的創投生涯後，選擇加入美光的核心原因之一：在AI重塑產業結構的浪潮下，記憶體將成為這波成長最直接的動能所在。

從零組件供應商到策略夥伴，記憶體共創時代來臨

AI的崛起，正在改變記憶體廠商與客戶的關係。

過去，記憶體產品多是標準化元件，客戶關注的是價格、供貨與規格；合作模式也偏向短期採購與交易導向。然而隨著AI系統規模愈來愈大，從資料中心、雲端平台到終端裝置，記憶體已經成為決定系統效能的重要關鍵，也因如此，越來越多企業將記憶體視為「策略性資產」，而非單純零組件。

Mike表示：「現在，我們跟客戶合作的時間跨度改變了，在產品正式上市前三到四年便開始合作，從系統架構階段就共同規劃未來需求。」例如，美光科技與NVIDIA共同研發的資料中心所使用的低功耗記憶體，便是雙方提前多年展開深度合作（co-design）的成果。

值得特別注意的是，美光科技除從技術層面與晶片製造商等夥伴共創產品，也在需求層面與客戶進行密切合作，例如，將過去較無約束力、期限僅一年的長期協議（LTA）轉變成為期五年、條款更具約束力的策略性客戶協議（SCA），藉此掌握客戶的未來需求，進而在技術層面做更深度的合作。Mike坦言，深度協同設計是高成本的投入，美光的做法是先廣泛進行市場感知，理解不同場域的需求方向，再與生態系統中的夥伴們展開客製化合作。

從裝置導向轉為Token導向，AI浪潮重寫記憶體成長模式

除了合作模式改變，更大的典範轉移是需求的改變。

Mike解釋，過去記憶體需求跟PC、手機跟伺服器出貨量息息相關，但在AI新世代，推動記憶體需求成長的核心不再是設備數量，而是AI模型所產生的運算與資料消耗量。「AI產業逐漸走向以『Consumption』或『Token』為主的新經濟模式，每一次的模型運算都需要消耗大量的記憶體跟儲存資源，這意味著，即使設備銷量成長趨緩，記憶體需求仍可能持續上升。」

更重要的是，AI應用正從資料中心外擴至手機、PC、自駕車與機器人等場域，儘管不同場域對記憶體的需求不盡相同，但是，Mike認為：所有AI裝置都存在三項共同需求：更快的速度、更大的容量，以及更高的能源效率。

正如Mike在受訪時提到的：「我們最大的挑戰，是如何與客戶和整個生態系保持高度一致，一方面創造供給與產能，另一方面持續推動技術創新。」可以預期，在接下來的五年，記憶體產業面臨的挑戰不僅僅是擴展產能，而是如何與客戶共同規劃需求、同步投入技術創新，而這也是美光科技積極經營AI生態體系的原因。

總的來說，AI帶來的改變，不只是算力提升，而是重新定義整個運算架構：過去，記憶體被視為支援運算的基礎元件；現在，則是決定AI效能、能源效率與創新速度的關鍵資源；當產業競爭從晶片性能延伸到資料流動效率，從裝置數量轉向Token消耗量，記憶體的重要性也將隨之水漲船高，對美光科技來說，這將是其從供應商走向AI生態系核心夥伴的關鍵角色轉變。