百度璩靜美化血汗工時、馬雲「996」制度引爆爭議,有毒工作為什麼令人反感?
百度璩靜美化血汗工時、馬雲「996」制度引爆爭議,有毒工作為什麼令人反感?

中國最重要的搜尋引擎百度(Baidu)近日陷入公關危機,起因為原擔任百度副總裁兼公關部負責人的璩靜,在其抖音(中國版TikTok)發表爭議性的言論,美化血汗工作文化,並無視員工的辛勞與壓力,引發眾人譁然,甚至引起外媒關注。

百度公關高層大失言,還利用職權威脅員工

在5月初的假期期間,璩靜在其抖音上分享一系列短影音,談及自己對事業的熱愛、嚴格的管理風格以及對下屬須不懈工作的要求。她過去曾表示自己太專注於工作,以致連兒子讀幾年級都不清楚,但她並不後悔,因為是她選擇成為職業女性。根據相關人士透露,璩靜的影片是百度在短影音平台上擴大影響力布局的一部分,而整個公關團隊都被要求建立個人帳戶,希望提高其製作短影音的能力,內容可以自由選擇,璩靜則是選擇分享個人經歷,但她在接下來影片中的發言陷入越來越深的爭議當中。

璩靜在其他的影片中,表示若要從事公關方面的工作,就不該指望周末休息,應該讓手機24小時待命,隨時準備回覆。同時,她也對在疫情期間拒絕出差的員工表示不解,認為為什麼要考慮到員工的家人,指出自己雖為人母,但也都是以工作為重,並不為此感到痛苦和疲倦,顯示其忽視員工的處境和感受的一面。

除此之外,璩靜聲稱她不會對員工的福祉承擔任何責任,因為她不是這些員工的媽媽,若是對工作不滿意就離職,並威脅那些抱怨她管理模式的員工,只要她的一句話,就能讓他們在這個產業中找不到工作。

「有毒工作文化」是什麼?為什麼引發年輕人反感?

璩靜的言論讓外界十分震驚,因為事實上中國這種過度工作的有毒(toxic)工作文化已經為人詬病多年,2019年阿里巴巴的共同創辦人馬雲也曾因為支持「996」制度(從早上9點工作至晚上9點,每周工作6天),並稱之為一種福報而引發眾怒。

有毒職場 toxic workplace 是什麼?

有毒職場(toxic workplace)是指充滿負面情緒和缺乏有效溝通的工作環境。在有毒職場中,員工往往會經歷以下感受或結果:

-缺乏支持:員工得不到上級或同事的支持,常常感到孤立無援。
-負面情緒:工作環境中充斥著負面情緒,如壓力、焦慮和不滿。
-溝通不良:團隊內部缺乏有效的溝通,訊息不透明,導致誤解和矛盾頻發。
-人際關係緊張:同事之間存在競爭、背後說閒話等,破壞了工作氛圍。
缺乏成就感:員工無法從工作中獲得成就感和滿足感,長期處於低落狀態。
-高流動率:有毒職場常常導致高員工流動率,因為員工會選擇離開這種負面的環境。

在中國許多產業都可以看到這種過勞和極端競爭的工作文化,特別是科技業,而現在也有越來越多年輕人公開反對這樣有毒的工作文化。因為當公司要求員工完全忠誠,並投入心力和時間在工作上時,員工可能會因為自己的犧牲或奉獻沒有得到相應的回報,而有所反抗。因此璩靜除了表達對這種工作文化的支持,還以攻擊性的發言數落和威脅員工,更讓人無法接受。而百度的股價也受影響,5月7日下跌約2.17%,9日時仍持續下跌2.2%。

璩靜是誰?

一名網友在微博的留言中寫道,璩靜身為公司副總裁,應該知道自己的言論和態度會令下屬反感,卻仍將這些言論公之於眾,可見她的認知是多麼脫離現實。另一位網友則指出,璩靜本應該領導百度的公關部門,但卻因為自己而身陷公關危機,這才是缺乏專業精神的行為。

在進入公關產業前,璩靜曾擔任中國官方媒體新華社的記者,並在2021年離開華為(Huawei)加入百度。根據《CNN》的報導,一名百度前員工表示,璩靜將華為野心勃勃的公司文化帶至百度,對公司造成相當大的文化衝擊,而約60%的團隊成員在璩靜到職的幾個月內就選擇離職。

在影片不斷發酵且招致各界批評後,璩靜隨即刪除影片並公開道歉,澄清自己的影片不代表百度立場,也很抱歉這些影片導致對公司的價值觀和企業文化產生誤解。她表示自己認真閱讀許多批評指教,會虛心接受並深刻反省,接下來會從錯誤中吸取教訓,改進溝通方式,並更加關心同事。據悉,目前璩靜已從百度離職。

延伸閱讀:豐田回聘65歲退休員工,「可做到70歲」!4大關鍵讓銀髮族變即戰力

參考資料:CNNThe GuardianBBCCampaign Asia虎嗅

關鍵字: #百度 #抖音
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從模型競爭走向算力經濟,INFINITIX 助客戶打造軟體定義 AI 基礎建設
從模型競爭走向算力經濟,INFINITIX 助客戶打造軟體定義 AI 基礎建設

過去兩年,人工智慧技術以史無前例的速度翻轉企業營運與競爭態勢,從客服、知識管理到軟體開發,越來越多企業將大型語言模型(LLM)導入企業營運流程,隨著應用程度的深化與廣化,越來越多發現,真正的挑戰早已不只是「選擇哪個模型」,而是如何管理算力、控制成本、確保資料安全,以及讓不同世代GPU、模型與AI應用可以持續共存與調度。

代理式AI崛起後,AI應用從回答問題進展為執行任務、操作系統以及串接流程,連帶拉升對AI基礎設施的需求與架構複雜度,而這意味著,想要發揮AI綜效,光只有模型與技術尚不夠,必須將整體IT環境逐步升級為AI基礎建設(AI Infra)。

深耕AI管理領域多年的數位無限(INFINITIX),近年積極布局軟體定應AI基礎建設(Software Defined AI Infrastructure)市場,除持續深化與GPU、伺服器與AI硬體生態系的合作關係,如於2021年取得NVIDIA Solution Advisor全球夥伴資格,2025年亦獲AMD GPU生態建設夥伴獎,也因應市場需求推出AI-Stack與ixCSP兩大產品線,協助企業、雲端服務供應商(CSP)與新世代AI雲端業者,更有效率地管理跨世代AI算力資源。

數位無限執行長陳文裕表示:「我們的目標是協助客戶打造軟體定義AI基礎架構,讓其可以視需求向下整合不同世代GPU、儲存與網路設備,同時,向上鏈結模型、Token跟AI應用,加速企業的AI創新轉型腳步。」

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數位無限執行長陳文裕
圖/ 數位時代

從AI模型到AI經濟,企業競爭焦點轉向算力與Token調度能力

過去市場談AI,焦點多半放在模型參數、推論效能與模型能力,但在大型語言模型推論需求暴增的現下,AI Infra早已從單純GPU採購演變成涵蓋機櫃、網路、儲存、散熱與電力的整體工程;企業真正需要的,不是更多GPU、而是如何更有效率地調度與利用算力。

尤其在NVIDIA提出Token Factory概念後,全球AI產業正逐步從模型競賽轉向「AI經濟」,亦即,影響企業AI決策的再也不是使用哪個模型、部署多少GPU,而是消耗多少Token、產生多少AI服務,以及算力是否能被有效共享與調度。

換言之,在AI新世界,算力調度能力的重要水漲船高。對此,陳文裕十分認同的說:「企業想要提升AI競爭力,不僅要掌握模型與應用,還必須進一步思考如何有效切割GPU資源、讓不同部門甚至集團子公司共享算力、延長舊世代GPU的使用壽命,甚至是如何將閒置算力轉變成可交易的資源等。」

事實上,這也是大量AI資料中心(AIDC)跟新世代AI雲端服務(Neo Cloud)業者出現的原因,包括CoreWeave、Nebius、Lambda Labs、GMI Cloud等業者皆試圖以更具彈性的方式,提供企業所需的GPU服務與AI算力平台。

看準這波趨勢,數位無限除透過AI-Stack提供GPU切片、模型部署、模型管理與MLOps等服務,協助客戶提升GPU使用率,更進一步推出ixCSP平台,讓雲端服務供應商與新世代AI雲端業者,能從過去單純販售GPU資源轉型為提供GPU as a Service、Token as a Service與Model as a Service等創新AI服務。

以Software Defined AI Infrastructure助企業以「通用化、鬆耦合」迎戰瞬變AI世代

因應AI新世代帶來的挑戰:模型快速升級、算力需求攀升、GPU世代交替迅速,企業在追逐AI落地的同時,勢必得面臨基礎建設更新速度過快、硬體投資壓力升高,以及資源利用效率難以最佳化等挑戰。

為協助企業在AI快速演進與基礎建設投資之間取得平衡,數位無限的作法是,透過AI-Stack將底層硬體抽象化,以Token或模型服務形式提供,讓企業客戶、AIDC與Neo Cloud業者可以延長不同世代與不同品牌的AI硬體設備的生命週期、創造更高的使用價值、甚至是展開更多元的營收模式。

例如,高雄醫學大學附設中和紀念醫院便透過數位無限的AI-Stack解決GPU資源調度效率不彰問題,加速39項AI模型進入臨床應用階段,成功建立起「從模型開發到臨床落地」的完整生態系統。而日本精密製造大廠–Union Tool Co.–則是透過AI-Stack簡化GPU資源共享、加速AI模型的開發與測試腳步,為提升生產效率做最佳準備。

「如果大型企業或AIDC業者擁有閒置資源,也可以透過ixCSP平台,把算力共享或調度給集團內部團隊、子公司,甚至上下游合作夥伴使用,進一步提升整體資源利用率。」數位無限執行長陳文裕如是說道。

隨著AI從工具演變成企業核心基礎建設,企業真正需要的,也不再只是單一模型,而是一套能持續適應AI快速演進的AI Infra,而這與數位無限近年來的重要轉型方向一致:從AI管理軟體提供者轉型為軟體定義AI基礎建設供應商,更好協助客戶打造具備「通用化」與「鬆耦合」特性的AI基礎建設。

除以AI-Stack與ixCSP協助客戶提升算力使用效率與價值,數位無限亦計畫與硬體合作夥伴推出Agentic AI一體機方案,協助企業快速建立可驗證、可部署、可切割、可共享的AI運算環境,降低企業從PoC走向實際導入的門檻,加速AI落地。

總的來說,隨著AI競爭從模型能力延伸到算力治理,企業比拚的不僅是導入速度,而是能否建立一套足夠彈性、可持續演進的AI Infra,而這與數位無限的發展目標一致,將持續不斷優化產品服務,化身企業搶進AI新世代的關鍵合作夥伴。

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