IBM員工喊「快逃」!藍色巨人遭吐槽:愛炒短線、不再創新⋯真是這樣嗎?
IBM員工喊「快逃」!藍色巨人遭吐槽:愛炒短線、不再創新⋯真是這樣嗎?

曾為全球PC指標大廠的IBM近年搭上AI熱潮,轉型為電腦硬體與雲端技術供應商。然而近期卻有一名自稱IBM的員工,在Reddit上批評IBM在競爭激烈的AI市場已不再創新,整個IBM籠罩著官僚主義、過時的技術和企業廢話的無休止迴圈中。

然而,事實真的是如此嗎?叱吒一時的「藍色巨人」(Big Blue),遇到了什麼問題?

據IBM於10月23日盤後公布的第三季財報,營收只成長1%至150億美元,在高利率牽動企業縮減IT支出的背景下,諮詢和基礎設施部門獲利不佳,導致營收低於華爾街預期,股價在盤後下挫逾2%。

針對未來營收展望,IBM聲明指出,旗下生成式AI業務規模已超過30億美元,比第二季增加超過10億美元。IBM董事長兼執行長Arvind Krishna則喊話,「我們繼續看到AI領域巨大的發展勢頭,因為我們的模式值得信賴、成本更低,且性能領先。」

事實上 在AI熱潮開始後,IBM的股價近期年直線上升。截至11月5日,IBM股價在一年內上漲38.5%、年初至今漲幅也有27.75%,的確稱得上展望樂觀。

但就在不到一個月前的9月底,Reddit論壇中一篇「IBM員工自白信」,卻透露了在公司內部觀察到的種種問題,包括:雲端服務市占率低迷、缺乏創新能力、重視短期利潤、透過「維持複雜性」盈利⋯⋯等亟需大刀闊斧改革的事項。

值得追問的問題是,「股價高漲」與「創新停滯」兩種看似截然不同狀態,是可以同時並存的嗎? 以台灣產學界部分零星的評論來說,可以看出端倪:

例如,台大資工系教授洪士灝指出:

「近年來對IBM的觀感是乏善可陳,從好幾年前開始,就已經不是過去那個人們熟知的IBM,只有量子計算還值得看看。」

粉專「大齡工程師」更指出:

IBM再次證明了技術不是一切,「商業手法才是股價的支撐。」

IBM陷挑戰!內部員工怎麼說?

近期,IBM遭指稱「發展面臨挑戰」,特別是在雲端服務和人工智慧領域缺乏創新,使得公司逐漸失去競爭力。

Reedit網友「ReindeerLess4421」以多年員工自居,直指: 「我們的最佳時光早已過去,我們所見證的是IBM緩慢而痛苦的死亡,但我們仍然在這艘沉船上。」

根據他的貼文,IBM的問題可歸納為以下幾點:

問題一:遺留系統困局

該網友指出,IBM雲端服務(IBM Cloud)在市場中的佔比非常有限,主要依賴於「那些無法脫離IBM遺留系統的企業客戶」。換言之,這些客戶不是因為IBM的雲端產品好而選擇它,而是因為無法輕易遷移到其他平台。

貼文也寫道,IBM過去以340億美元收購Red Hat,就是因為在雲端市場的創新上無法取得突破,最終只能依靠收購彌補技術不足。 所謂的「混合雲」(hybrid cloud)策略,只是將舊系統與稍新一些的系統合併,缺乏真正的創新。

貼文也強調,IBM的收入中有很大一部分來自於全球服務部門(Global Services),這些收入主要來自於幫助其他公司管理雲端基礎架構,甚至是解決IBM自身產品帶來的複雜性問題。「這樣的策略本質上就是販賣複雜性,讓企業在遇到整合困難時,只能依賴IBM的顧問服務來解決問題。」

問題二:高額維護費與軟體陷阱

IBM在大型主機(system Z mainframes)和企業軟體方面依然有可觀的收入來源,這些系統是許多大型機構的基礎,因為遷移的成本過高,客戶無法輕易更換供應商。IBM藉此大幅收取軟體和維護費用,使得許多企業只能持續支付昂貴的費用以維持系統運行。

在軟體授權方面,IBM透過專有軟體(例如DB2Websphere)使得客戶深陷於其基礎設施之中,並利用高額的維護和支援費用來持續盈利。這些軟體授權協議(ELA)成為IBM榨取利潤的重要工具,讓企業在陷入困境後無法輕易脫身。

system Z mainframes.jpg
IBM的大型主機IBM Z。
圖/ IBM

問題三:愛炒短線、不利創新

IBM的「人力資源再平衡」(workforce rebalancing)策略,實際上是一種成本削減措施,透過將高薪員工替換為低薪的海外員工,來實現短期內的利潤提升。然而,這種做法嚴重影響了員工的士氣和工作熱情,最終導致整體生產力下降,對公司長期發展不利。

貼文也指稱,公司內部缺乏創新文化,像watsonx這樣的人工智慧產品「根本沒人會去用。」更多是為了追趕市場趨勢,並未帶來真正的技術突破。且這些產品大多是對其他開源模型(如Meta)的重新包裝,目標客戶依然是那些無法輕易脫離IBM生態的遺留客戶。

貼文最後更奉勸IBM員工「及早下車」:

IBM正在耗盡你的精力,把你困在無止境的官僚主義、過時技術和企業無謂之事中。你真的相信watsonx或IBM Cloud會拯救我們嗎?沒有增長或創新,你要麼是在修補舊系統,要麼是在試圖銷售死去的AI產品,要麼是在諮詢煉獄中掙扎。

我們無法扭轉局面。在你能夠離開之前,趕快走吧!發展現代技術技能,在一個未來光明的地方工作。

IBM真的不懂創新嗎?

隨著企業的生成式AI需求激增,IBM才在10月21日舉辦的TechXchange 年度技術大會上,發表了自家旗艦級模型系列第三代 Granite 3.0。在眾多學術與行業評比測試中,均超越或與類似規模的競者模型並駕齊驅,在性能、建模彈性、透明度與安全性上表現可期。更被2024年第二季度的《Forrester Wave™:語言AI基礎模型》評為「強勁表現者」。

此外,IBM最新的解決方案——IBM Guardium數據安全中心,讓企業能夠在一個平台中查看其數據資產,該中心的儀表板涵蓋從數據監控到治理的所有內容,同時管理AI安全風險和加密流程。平台內的生成式AI功能可生成風險摘要,幫助安全專業人員快速識別潛在威脅。

不僅如此,IBM最近還展示了AI如何支持生物多樣性。他們與 Reef Company 合作,該公司建造人工魚礁以恢復因氣候變化而失去的珊瑚礁。IBM的 BluBoxx海洋數據平台,可幫助收集感測器中水的鹽度、溫度等數據,以提供對生態系統如何隨時間變化的理解。

延伸閱讀:梁見後家族一圖看懂!美超微AI生態系背後藏管理黑洞,會走向這兩大結局嗎?

資料來源:IBMFirst Page SageReeditfreepressjournalCNBCtheregisterventurebeat

責任編輯:李先泰

關鍵字: #創新 #IBM #AI
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數位時代 X 國泰金控 從百套系統上雲到 Cloud First:國泰如何把雲端變成AI成長引擎?
數位時代 X 國泰金控 從百套系統上雲到 Cloud First:國泰如何把雲端變成AI成長引擎?

2019年金融監理機關正式將雲端納入委外規範後,揭示金融業上雲時代來臨,國泰金控數數發中心成立雲端策略發展部,負責擬定集團上雲策略,並於2020年正式啟動7年集團雲端轉型計畫;在多數金融機構仍停留在單點遷移或IT現代化的現下,國泰金融集團在 2025 年即完成 100 套系統上雲,更將雲端轉型階段從 Cloud Ready、Cloud Adoption 推向 Cloud First,成為數據與人工智慧應用的關鍵引擎。

國泰金控資訊長|吳建興 James Wu
圖/ 數位時代

「百套系統上雲不僅僅是數字,更是讓國泰從『 IT 進化業務』邁向『 IT 驅動成長』的關鍵轉折。」國泰金控雲端策略發展部協理顏勝豪表示,上雲帶來的效益十分顯著,包括提升資源可用性與營運敏捷度、減輕 IT 維運負擔;同時,雲端業者多具備零碳排或綠能機房機制,亦有助於企業朝向 ESG 永續營運邁進。「金融上雲不是單純的現代化基礎設施或者是升級技術,而是為了換取速度與可靠度,讓集團可以加速創新腳步、彈性調配資源,以及培育所需人才與技能,為未來做最佳準備。」
為讓集團員工、金融同業以及有志上雲的夥伴可以進一步探討雲端轉型的各種可能,國泰金控舉辦雲端轉型成果發表會,會中除有集團子公司分享最新成果,三大公有雲平台業者也從不同技術視角共同探討在合規、資安與 AI 應用的可能。

七年、三階段,國泰金融集團將雲端內化為營運流程與創新引擎

國泰金控科技長|姚旭杰 Marcus Ya
圖/ 數位時代

為什麼國泰可以領先市場完成雲端轉型、數據與 AI 賦能業務?

顏勝豪認為,雲端轉型的起點不是直接遷移系統,而是從四個面向打底:應用系統盤點評估、雲端架構設計、雲端遷移藍圖規劃,以及組織治理框架建立,而這也是 Cloud Ready 階段最重要的事情。
「不同子公司有不同商業模式與節奏,若沒有共同語言與平台底座,上雲很容易各自為政。」顏勝豪表示,為讓所有員工可以齊步前行,國泰以雲端遷移方法論 Cathay 6R(註1)作為共同語言、用平台作為共同底座,讓轉型不只是技術選擇,而是集團行動。
完成單一系統的雲端遷移後,便進入 Cloud Adoption 階段。在這個階段中,要透過大規模遷移建立更成熟的上雲標準作業流程(SOP),透過 FinOps 機制控管與優化雲端營運成本,以及透過自動化與治理模型確認多雲環境與安全與維運穩定性,目標是將雲端內化為組織日常運營的一部分,進而邁向 Cloud First 階段:在合規前提下,新專案與系統升級預設在雲端環境開發,並善用雲原生優勢加速新產品功能開發速度。
「集團雲端策略只有一個核心原則:讓雲成為 AI 時代的成長引擎,而不是單純的基礎設施。」關於國泰的未來雲端布局,顏勝豪如是總結。

國泰金控 雲端策略發展部 協理|顏勝豪 Otto Yen
圖/ 數位時代

以雲端為 AI 資源引擎、發揮數據燃料價值,實現 AI 賦能業務應用

國泰不僅在2025年完成集團百套系統上雲,也啟動數據上雲計畫並為 GenAI 奠定基礎建設。
例如國泰金控實現數據上雲,打造資料湖倉與 GAIA 生態系統架構為 AI 賦能業務做準備:成立國泰風險聯防中心(CRC)攜手集團洗防人員強化風險控管與金融犯罪因應能力;釋出國泰員工 AI 助手–Agia–Beta
版,提供差勤、福利與權益、技術支援、職務職能與集團其他資訊等五大類別管理辦法等查詢服務;此外,亦推出集團數據共享平台、集團法規知識庫、 AI 評測中心等服務,更好發揮 Cloud First 與 AI 賦能業務應用的價值。
雲端是 AI 時代的關鍵底座、數據則是 AI 的燃料。顏勝豪指出,發展AI需要龐大的 GPU 算力,若自建 GPU 機房,不僅硬體設備昂貴、折舊速度快,光是散熱系統一年就高達兩、三千萬元的成本,若採取雲端資源,可以隨啟隨用,同時,大幅降低試錯成本。「當雲端打好基礎、AI成為能力模組,銀行、人壽、產險與證券的創新不再是單點突破,而是放大集團級綜效。」

國泰以 Cloud First + AI 持續領先市場、形塑未來樣貌

「雲端可以優化算力成本,資料則決定 AI 應用上限。」顏勝豪解釋,在 AI 新世代,AI 模型定調能力「下限」,集團子公司掌握的「獨特資料」則決定應用的「上限」,考量雲端有許多好用 AI 服務,唯有資料上雲才能發揮數據價值、用 AI 賦能集團各子公司業務。
例如國泰世華銀行將採取多公有雲策略,打造雲端智慧生態圈,並以現代化雲原生技術拓展應用場景;同時,運用 AI 與資料分析優化客戶服務體驗,並藉由跨雲整合機制支援多元業務模式,以充分發揮上雲效益。至於國泰產險,不僅在兩年半內完成13套核心系統上雲、優化營運流程,如以 Serverless 架構打造百萬級效果、萬元成本的短網址系統等,讓雲端成為產險驅動長期成長的核心引擎與標準配備。

國泰人壽則是透過雲端與 AI 滿足不同客戶需求,如以 AI Search 精準呈現關鍵字搜尋結果,讓客戶可以精準且快速的查找所需資料、大幅優化官網體驗與滿意度。至於國泰證券則是於2026年初推出「庫存管家」服務,以客戶持股為核心,應用 AI 技術打造個人化推播服務,協助投資人更有效率地掌握庫存狀況,提供更即時、系統化的投資管理體驗。
總的來說,國泰金控在集團的雲端轉型不僅是技術升級,更是思維革新,從百套系統上雲進展到 Cloud First 階段,可以預期在雲地基礎下,國泰將進一步引領 AI 時代變革,持續提升營運韌性與放大創新價值。

註1:Cathay 6R 國泰設計 Cathay 6R 雲端遷移方法論,將系統遷移方式依據上雲模式、系統開發成本分為 Rehost 、Replatform、Refactor、Rewrite、Replace 和 Retain 共6種遷移架構,並能對應到 IaaS、PaaS、SaaS 三種不同上雲模式。

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