同事假掰、主管愛罵人!台積電被美國員工怨「最糟職場」,為何狂收一星負評?
同事假掰、主管愛罵人!台積電被美國員工怨「最糟職場」,為何狂收一星負評?

今年2月,台積電位於日本熊本的廠房風光落成,相隔兩個月後,台積電才終於獲得美國政府承諾給予66億美元的補助,而早熊本廠一年動工的亞利桑那州廠,則要到2025年才能邁入量產。設廠進度的延宕,以及台美員工的文化衝突,都成為了台積電在美國擴張的阻礙。

「我們承諾在兩年內準備完成,這是台積電的要求。」熊本縣知事蒲島郁夫指出。日本政府鼎力相助、合作夥伴索尼的幫忙,以及當地員工全天候24小時輪班工作的努力下,這座廠房才能以遠超其他地區的速度完成建造。

台灣、美國員工文化衝突不斷

儘管熊本廠生產的晶片先進程度不及亞利桑那州廠,台積電也曾經表示,每個國家設廠的規模、地理位置及規劃都不同,不能互相比較,根據科技媒體《Rest of World》報導,位遠赴亞利桑那州廠的台灣工程師仍然對於被熊本廠超前進度感到失落,「日本工廠先啟用,讓我感到很沮喪。」

台積電熊本廠開幕
台積電熊本廠晚一年開工卻搶先亞利桑那州廠啟用,讓位於亞利桑那的台灣員工感到有些沮喪。
圖/ 蔡仁譯攝影

但更讓這些台灣工程師不滿的,或許是美國當地的員工。有些台灣員工抱怨,管理層對美國員工太縱容,給美國人高薪、減少他們的工作量、還讓他們提早下班。2022年底,台積電從台灣派遣員工遠赴亞利桑那州,協助工廠安裝設備,為量產備戰,目前當地約2,200名員工中,有大約一半都來自台灣。

這些員工在台積電的軍事化管理下工作多年,早已習慣漫長的工作時間、下班後打來的電話以及嚴厲主管,在這間國際上最知名的台灣公司犧牲奉獻值得自豪,是他們理想中的工作。但美國人沒有同樣的榮譽感,他們有更多薪水相當,工作時間卻較短的選擇。

《Rest of World》指出,台灣員工形容美國人傲慢、鬆散、對命令常有意見,「很難讓他們做事」。但在台灣員工看不慣美國人的作風時,當地員工也對台積電的企業文化很有意見,有一些前員工表示,台灣人試圖塑造美國人能力差工作慢的印象,但這不是事實,「台灣人對每一項工作都營造出虛假的急迫性,要求你立刻完成所有工作,對想保持工作生活平衡的人來說,這根本不現實。」

另外,美國員工與台灣員工間的相處有時也不太融洽。有員工透露,他看到美國女性員工要求台灣員工換掉清涼美女的電腦桌布;還有美國員工聲稱,來台受訓時有同事說他是「白皮種豬」(white breeding pig),暗指他來台灣只是為和女生上床。

雖然有台灣工程師坦承,他有時也會對台積電的管理、工作時長感到疲憊,但他能理解正是這些要素使得台積電登上世界第一,「我想支持台積電成為一間偉大的公司,這是我的信仰。」

台積電努力彌平文化差異,卻挽不回美國員工評價

語言隔閡是美國工程師在台積電遭遇的主要問題之一,公司內部多是使用中文及台語溝通,美國人很難理解會議上所說的內容,或是文件上的指示,雖然理論上會有台灣工程師與之搭配,但通常他們也都很忙,導致美國工程師很多時間都靠著Google翻譯解決。

還有美國員工抱怨,培訓期間他們很少有機會實作,大多時候只能在一旁看著,「就像上數學課,你可以看著老師在黑板上解500道練習題,但不親自做一些題目的話,考試會不及格。」加上語言隔閡讓他們很難與主管溝通,有人就開玩笑稱製作投影片是他在公司學到的最主要技能。

而美國員工也指控台灣員工很會討好上級, 聲稱同事毫無理由加班「讓我很生氣,這只是在作秀。」 還有美國員工聲稱,有台灣員工甚至會偽造、操弄資料來滿足那些有著不切實際期待的主管。

雖然為了彌合文化差異,台積電採取了不少行動,例如放寬內部T phone的限制,讓美國員工可以利用Instagram、Spotify等服務,也提供台灣員工許多美國文化課程,建議主管用鼓勵代替批評、不要在公共場合對員工吼叫、以及不要隨便威脅開除等,仍無法完全解決文化衝突。

一位2023年從台積電離職美國員工表示,他很開心自己離開公司,「所有人都給了他們傾聽我們聲音的機會,但他們從來沒有做到。」

職場評論網站Glassdoor上,台積電也只獲得3.2顆星,低於英特爾、德州儀器等同行的評價。「也許台積電是台灣最棒的公司之一,但他們忘了美國有許多同樣傑出的公司,薪資也很優渥。」一位台積電鳳凰城技術經理在職場評論網站上Glassdoor上,給公司留下了1顆星的評價。還有前員工聲稱,「台積電是地球上最糟糕的工作場所。」

美國生產成本高50%,喝牛奶不必親自養頭牛?

目前台積電計畫在亞利桑那州建設三座廠房,台積電總裁魏哲家在4月法說會上表示,一廠預計2025上半年開始量產4奈米製程,落後最初設定的2024年。原訂2026年的二廠,也延到2028年投入營運,至於獲得補助時同步宣佈的三廠,則計畫2030年前邁入量產。

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張忠謀曾表示,台積電赴美設廠最後可能是白忙一場。
圖/ 蔡仁譯攝

中研院院士、芝加哥大學經濟學教授謝長泰指出,複雜的監管、強力的工會以及不習慣長時間工作的當地員工,都是台積電在美國營運的阻礙。在美國經營製造業的成本高昂,台積電能從亞利桑那州廠獲得的利潤較低,需要亞利桑那州廠的唯一原因,「是確保美國政府不會與他們對立。」謝長泰表示。尤其台積電在2023年有65%營收來自美國客戶。

事實上,最不看好台積電赴美的人就是創辦人張忠謀,他曾多次在公開場合表達類似觀點,直言在美國製造晶片的成本比台灣高出50%,加上缺乏人才,最後可能是白忙一場。他也談過台灣與美國員工的文化差異,「半夜一點設備故障,在美國要隔天早上8點才有人修理,但在台灣半夜兩點就修好了。」

前台灣立委、哈佛大學甘迺迪學院資深訪問學者許毓仁指出, 美國政府需要給予台積電等公司即時且不間斷地支持,才有辦法建立台灣花費30年時間打造的半導體生態 ,把這項任務交給亞洲的盟友是更容易的辦法。「要喝牛奶,不必養一頭牛。」許毓仁認為,「你只要確保牛奶會送到家門口就行。」

延伸閱讀:台積電傳美國廠勞工趕下班,把設備丟電梯就走人?是真的嗎?台積電怎麼說?

資料來源:Rest of WorldTheRegisterGlassdoor

責任編輯:錢玉紘

關鍵字: #台積電
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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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