聯想台灣分公司傳裁員,今年砍2成人力!2024年已5萬人丟飯碗,為何有「抄襲式裁員」?
聯想台灣分公司傳裁員,今年砍2成人力!2024年已5萬人丟飯碗,為何有「抄襲式裁員」?

全球PC龍頭聯想(Lenovo)台灣分公司傳出裁員,今年至今累計裁員比率達2成以上。對此,Lenovo表示不予回應。

美國爆「抄襲式裁員」,這是什麼?

全球科技業「裁員滾滾」,根據《Layoffs.fyi》網站,2024年開年至今,已經有209家科技公司傳出裁員消息,共計50,312名員工被解僱。

對於此種現象,史丹福大學商學教授、組織行為專家費弗認為這是「抄襲式裁員」,這波裁員主要是公司為了滿足投資人的需求。

華盛頓大學福斯特商學院教授Jeff Shulman指出,科技業存在裁員效應,企業發現裁員有助於股價上漲,所以他們會認為沒有必要停下裁員腳步,之所以這樣做不會被唾棄,是因為所有人都這樣,這已經是種常態,而且可能會持續一段時間。

對於規模較小新創公司來說,確實容易面臨到資金短缺、融資困難問題,但大企業坐擁現金且利潤豐厚,裁員並非必要手段。

史丹佛大學教授費弗將這種現象稱為「抄襲式裁員」,公司之間互相模仿,科技業的裁員基本上是一個社會傳染案例,「當一家大型科技公司裁員時,競爭對手公司的董事會可能會開始質疑,為什麼他們不採取同樣的做法。」

對於這波裁員潮,[有哪些代表性的科技公司計畫裁員][1],以下為整理報導:

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圖/ Layoffs.fyi

ShopBack裁員24%,退出「先買後付」業務

新加坡的現金回饋平台ShopBack在3月19日宣布裁員,將縮減195個職位,占集團員工總數的24%。

與此同時,根據新加坡當地媒體The Business Times報導,ShopBack寄給當地客戶的電子郵件中表示,將從3月22日起停止在新加坡、馬來西亞提供「先買後付」(BNPL)服務。

「從2022年第二季開始,當市場情緒轉變,激進擴張成為不可持續的長期策略時,我們將重點轉向成本與效率考量。」集團執行長Henry Chan表示,內部已經用盡所有可行的替代方案來降低成本,例如:大幅削減加薪、績效獎金和福利預算,對高階領導者實施薪資削減並取消績效獎金,以及取消招募100多個職位。

「我犯了一個錯誤,帶領公司追求太多的方向,並且過快地擴大團隊。對於裁員決定,我承擔全部責任。」Henry Chan說,現在起,必須為2024年及未來發展制定更清晰的策略。

電動車市低迷,Rivian裁員10%!

在全球電動車市場低迷之際,美國電動車新創Rivian宣布將裁員10%,該公司未透露具體裁員人數。同時,Rivian在財報中指出,預計今年產量不會比2023年 57,232 輛汽車增加。

Rivian執行長RJ Scaringe在內部信中表示,「我們正面臨充滿挑戰的經濟環境,包括高利率和地緣政治不確定性,現在,我們需要做出具有針對性的改變,確保我們未來仍充滿希望。」

過去Rivian也曾經歷裁員,該公司在2022年7月以及2023年5月均裁員6%員工。而這次的裁員,預計影響Rivian位於加州總部的1000多名員工,Rivian表示,裁員主要影響受薪員工,以及非製造業時薪員工,但拒絕提供具體數字。該公司目前共有16,700名員工。

思科(Cisco):全球裁員5%、逾4,000人受影響

思科計畫在全球裁員5%,作為全公司重組的一部分,並將業務重點轉向人工智慧等「關鍵優先領域」。

根據思科最新年報指出,思科在全球擁有近85,000名員工,這意味著超過4,000名員工可能會受到裁員影響。

思科坦言,員工的遣散費和其他解僱福利,將使公司總共損失近8億美元。

由於思科在台灣也有分公司,目前仍不卻定台灣員工是否受影響,思科聲明指出,「根據政策,思科不會對各地區工作內容調整的具體細節發表評論。(As a matter of policy, Cisco does not comment on the specific details of job actions by site.)」

Alphabet(Google母公司):YouTube、硬體、廣告部門皆裁員

Google 在當地時間 10 日宣布將裁掉數百名員工,包含開發Google助理部門、負責 Pixel、Nest 和 Fitbit的硬體團隊,以及擴增實境(AR)團隊的成員。並在16日宣布第二波裁員,將裁掉廣告銷售部門百名員工,以及最新裁員大刀也砍向YouTube的百名員工。

具體的裁員規模還無法立即確認,但像是Fitbit共同創辦人詹姆士.派克(James Park)、艾瑞克.傅利曼(Eric Friedman)都將離開公司。

Google發言人指出:「公司正在投資最重要的優先項目與未來重大機會,也會幫助受影響的員工在內部尋找其他職位。」

延伸閱讀:[Google再裁員數百人,語音助理、AR部門首當其衝!][2]

Amazon:裁員超過500人

繼去年裁撤 2.7 萬名員工後,亞馬遜(Amazon)正在縮減直播部門Twitch、影音串流平台Prime Video和米高梅工作室(MGM Studios)部門的工作機會,預計會影響超過500名員工。

亞馬遜Prime Video暨米高梅工作室高級副總裁邁克.霍普金斯(Mike Hopkins)在內部信件指出,公司計劃減少在某些領域的投資,以集中發展具有影響力的內容與產品。

Twitch執行長丹.克蘭西(Dan Clancy)則在部落格文章中表示:「很明顯,我們的組織規模,仍然遠遠超出了我們業務所需的規模。」

Twitch執行長丹.克蘭西(Dan Clancy)寫下的內部信
Twitch執行長丹.克蘭西(Dan Clancy)寫下的內部信。
圖/ Twitter

微軟:裁員遊戲部門1900人

微軟將裁撤遊戲部門1900名員工,相當於8%的人力,其中剛成功收購3個月的動視暴雪影響最大,不只裁撤人員最多,總裁、首席設計師雙雙宣布離開公司,甚至開發中的生存遊戲也被腰斬。

微軟遊戲內容和工作室總裁麥特‧布提(Matt Booty)在內部信說明,本次裁員範圍包含開發團隊、共享服務(Shared Service)與職能部門,公司將為這段過渡時期受影響的員工提供全力支持,包括符合規定的遣散費。

Discord:裁員170人

根據《The Verge》報導,Discord證實將解雇17%的員工,相當於170人。

Discord 執行長傑森.希特倫(Jason Citron)在一份內部備忘錄表示:「我們發展迅速,員工規模擴大得更快,自2020年以來增加5倍,但營運效率降低了。今天,我們越來越清楚地認識到,需要集中注意力並改進我們的合作方式,為組織增強敏捷性,這在很大程度上推動了我們縮減員工規模的決定。」

Discord向被資遣的員工提出5項補貼承諾:

  • 5個月的薪水(再加上Discord 每一整年額外一週的薪水);
  • 連續5個月的福利;
  • 3個月的再就業服務;
  • 計劃於 2024 年 2 月 1 日歸屬的獎勵的股權歸屬;
  • 到 2024 年底繼續獲得 Modern Health(原有的員工福利);
Discord
Discord宣布裁員17%的員工,相當於170人。
圖/ shutterstock

PayPal:裁員2500人

PayPal計畫將在今年裁員2500人,占該公司全球員工總數的9%的。

執行長克里斯(Alex Chriss)自內部信中指出,將透過直接裁員、及凍結職缺來調整公司規模,使公司能以符合需求的效率,為客戶提供服務並推動盈利增長,並繼續投資該公司認為會成長的業務領域。

PayPal上次發動裁員是在去年1月,當時裁撤2,000人,占全球員工總數的7%。

Duolingo:裁員10%(約聘人員)

根據《彭博社》報導,語言學習軟體製造商——多鄰國(Duolingo)證實已裁減10%的承包商,並表示將使用生成式AI來加速內容創作。換句話說,本次裁員並沒有影響全職員工。

「我們只是不再需要那麼多人來做一些承包商正在做的工作,部分原因可能歸功於人工智慧。」Duolingo發言人表示。

Duolingo執行長路易斯.馮.安(Luis von Ahn)也曾經在去年11月致股東的一封信中表示,公司正在使用生成式AI來更快地生成新內容,例如產製節目腳本、翻譯對話,或者在應用程式內自動生成語音。

Rent the Runway:裁員10%

美國時尚服飾租賃平台Rent the Runway主打「以租代買」服務,近期宣布裁撤10%的工作職位,即37名員工。

Rent the Runway表示:「憑藉已經表現強勁的獲利能力,新的組織結構,目標為企業在2024財年實現自由現金流平衡的狀態。」該公司補充說道,這項裁員計畫有望每年節省1,100萬~1300萬美元的現金。

Rent the Runway
Rent the Runway宣布裁員10%的員工。

Unity Software:裁員1,800人

美國遊戲引擎開發商Unity將在3月底前將裁員1,800人,佔整個公司比例 25%。

不只是Unity,幾家大型電玩公司在過去一年內都有裁員。舉例來說,《要塞英雄》開發商Epic Games由於業務陷入困境,解雇約800名員工以削減成本,佔其員工總數16%;《Madden NFL》開發商EA Sports也解雇6%的員工,把支出集中在成長機會。

Xerox:裁員至少3,000人

印表機與影印機製造商全錄(Xerox)宣布計劃裁員15%,並且改組領導團隊,推估至少3,000名員工會受到影響。消息傳出後,該公司股價下跌12%至15.84美元。

即使公司有賺錢還是持續裁員!祖克柏:衝效率是主因

許多科技巨頭從去年開始就進行大裁員,給出的理由是,為了修正了疫情期間過度招聘的狀況。但是到了今年,裁員的狀況仍在持續,已經發動多波裁員的Meta執行長祖克柏(Mark Zuckerberg)就認為,是因為許多公司發現了「精簡人力」的好處。

祖克柏這一年多來實施了「效率年」策略,他在接受Podcast節目訪問時提到,相信精簡人力的做法可以讓公司變得更好,即便這意味著要跟許多有才華的同事分道揚鑣,他仍相信增強效率的做法能助公司回到正軌。

祖克柏指出,如今很多公司依然在探索增加效率的可能性,例如組織重組、簡化管理階層等方式。也因此即便是微軟、Google等獲利強勁的公司,也仍在繼續裁員。

而對於AI取代人類工作一說,祖克柏強調,「AI對他們(科技公司)來說,並不是一個重要的裁員因素,開端還是來自於修正過度招聘,進而想成為一家在營運上更有效率的公司。」

延伸閱讀:[微軟一度超車蘋果,奪市值冠軍!納德拉如何讓大象起舞?拆解他的重返榮耀之路][3]

資料來源:[華爾街日報][4]、[The Verge 1][5]、[The Verge 2][6]、[彭博社][7]、[Layoffs.fyi][8]

責任編輯:林美欣
[1]: https://www.wsj.com/business/layoffs-list-the-companies-cutting-jobs-in-2024-6acb4e95?mod=business_lead_story
[2]: https://www.bnext.com.tw/article/73875/google-fire-massage-staff
[3]: https://www.bnext.com.tw/article/65364/microsoft-ceo-satya-nadella
[4]: https://www.wsj.com/business/layoffs-list-the-companies-cutting-jobs-in-2024-6acb4e95?mod=business_lead_story
[5]: https://www.theverge.com/2024/1/8/24030420/duolingo-laid-off-10-percent-of-its-contractors-because-of-ai
[6]: https://www.theverge.com/2024/1/11/24034705/discord-layoffs-17-percent-employees
[7]: https://www.bloomberg.com/news/articles/2024-01-08/duolingo-cuts-10-of-contractors-in-move-to-greater-use-of-ai
[8]: https://layoffs.fyi/

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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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