美股七雄CEO誰賺最多?庫克年賺20億元、黃仁勳薪資漲60%,還有人薪資0元?
美股七雄CEO誰賺最多?庫克年賺20億元、黃仁勳薪資漲60%,還有人薪資0元?

近年的AI熱潮,不但讓各大科技公司的市值激增,更帶動CEO們的身價水漲船高!那麼,在俗稱「美股七雄」的領域中,誰又是總薪酬最高的執行長?

事實上,包括:微軟(Microsoft)、蘋果(Apple)、輝達(NVIDIA)、Google母公司Alphabet等巨頭CEO們,各自的薪酬結構都不同,
但皆以Base(基本薪資)、Stock(股票)與 Bonus(獎金)三大面向來結算。

據《Business Insider》報導,美股七雄的CEO最高總薪酬,以蘋果庫克(Tim Cook)在2023年的6,320萬美元總薪酬(約20.2億新台幣)拿下,與亞馬遜安迪賈西(Andy Jassy)的130萬美元,形成鮮明對比。

蘋果庫克〉6,320萬美元

庫克在2023年的總薪酬為6320萬美元,包括300萬的基本薪資、4,690萬的股票獎勵,以及和1,070萬的非股權激勵計畫補償,在美股七雄中名列前茅。

其中,基本薪資從2016年以來始終保持在300萬美元。他的總薪酬中,股票獎勵占據了大部分,顯示出他與公司業績的緊密聯繫。

儘管如此,庫克2023年的總薪酬年減少了近40%,2022年他共獲得9940萬美元。主因是庫克應股東建議,主動降低薪酬。

微軟納德拉〉4,850萬美元

微軟執行長納德拉在2023年的總薪酬為4850萬美元(約新台幣15億元),較2022年的5490萬美元年減12%。

他的薪資結構,包括基本薪資250萬美元、3,923萬美元股票獎勵,640萬美元非股權激勵獎金,以及「其他補償」36萬美元。截至2023年底年報,納德拉持有微軟超過80萬股股票,顯示其總薪酬與公司業績掛鉤。

納德拉自2014年接任微軟CEO的10年以來,總薪酬已超過10億美元。

輝達黃仁勳〉3420萬美元

輝達執行長黃仁勳在截至2023年1月的財年報告中,獲得3,420萬美元的薪資,較2022年2,135萬美元相比,增長了60%。

他的總薪酬包括了2,670萬美元的股票獎勵和400萬的現金獎金,以及250萬美元的其他開支。

Meta祖克柏〉2440萬美元

Meta創辦人祖克柏自2013年以來都是象徵性的基本薪資1美元,但他每年仍會獲得數百萬美元的安全及後勤費用。

根據Meta 4月的股東委託書,祖克柏是公司最大股東,持股3.455億股,除此之外,祖克柏今年還獲得了2,440萬美元(約新台幣7.78億元)的「其他報酬」。

Alphabet皮蔡〉880萬美元

Google母公司Alphabet執行長皮蔡,在2023年的薪資為880萬美元,包括200萬的基本薪資和677萬的個人安全費用。與他在2022年獲得2.26億美元薪資相差甚遠。

Google發言人先前對此高額薪酬表示,大部分是來自三年一次的股票授予的2.18億美元股權,此類獎勵是以多年度設立,以獎勵長期業績表現。

亞馬遜賈西〉薪資130萬美元

亞馬遜執行長賈西在2023年的薪資僅為130萬美元,其中包括36.5萬美元的基本工資和近100萬美元的安全費用。

若將賈西授予的股票價值計算在內,他的實際薪酬為 2,920萬美元,比2022年的3,320萬美元減少了12%。

根據年報,亞馬遜近年因股價下跌,且過去兩年的授權股票較少。賈西在2023年和2022年的實際收入遠低於2021年,正是他甫接手亞馬遜執行長的同一年,當年獲得總計2.1億美元的薪酬。

此外,賈西在2021年獲得的限制股票獎酬(Restricted Stock Awards,RSA),要到2023年才能歸屬,而且超過80%的股票要等到2026年至2031年之間才會逐步歸屬於他。

特斯拉馬斯克〉薪資0元

特斯拉執行長馬斯克2023年的薪資仍懸而未決,因法官駁回了他560億美元的薪資方案,原因為馬斯克與董事會成員關係密切,對於薪酬方案可能出現不公平影響。依據美國勞工聯合會和產業工會聯合會統計,馬斯克的薪資數字為0元。

在特斯拉股東今年6月13日以77%壓倒性多數表決支持恢復馬斯克的10年長期薪酬計劃之後,據特斯拉4月份市值估算,馬斯克的10年薪酬約為449億元。

從2019年以來,馬斯克已自行喊卡領薪水,他的薪資主要依賴於2018年設立的一系列目標,必須達成特定業績目標才能獲取股票獎勵,其中包括一項10年期的股票期權計劃,分為12檔里程碑,當特斯拉每達成一項里程碑,馬斯克便能授予股票獎勵,根據特斯拉,截至2023年,所有12個目標均已達標。

儘管薪資還未入袋,根據《富比士》(Forbes)截至10月統計,馬斯克仍擁有2693億美元的財富,穩坐全球首富寶座。

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資料來源:Business Insider美國勞工聯合會和產業工會聯合會

本文初稿為AI編撰,整理.編輯/ 蘇柔瑋

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門市越展越多,如何降低管理與維運負擔?不用全面汰換設備,也能逐步升級智慧化多據點管理
門市越展越多,如何降低管理與維運負擔?不用全面汰換設備,也能逐步升級智慧化多據點管理

快速展店背後的挑戰 如何降低跨據點管理與維運負擔

對連鎖零售企業而言,展店代表商機與成長,但當門市數量快速增加,營運與管理的複雜度也隨之提升。尤其對便利商店(C-store)、餐飲連鎖與其他高密度展店型態的企業而言,總部需要面對的不只是據點數量增加,更包括不同門市的設備管理、系統維護、日常維運與人力配置等多方面挑戰。

過去多據點門市的設備與資訊管理,往往以單一門市為單位,各據點可能擁有不同的攝影機、錄影設備配置與管理模式。當總部需要掌握事件狀況、確認門市營運情形,或進行跨區域管理時,往往需要投入大量人力逐一確認資訊,不僅增加管理負擔,也提高維運成本。

此外,零售產業本身具有高度變動性。門市可能因應市場策略進行展店、搬遷、改裝,甚至調整營運規模。傳統一次性設備投資模式,容易讓企業在面對據點變化時缺乏彈性,也增加設備重新配置與後續維護的負擔。

因此,現代零售企業所需要的不只是單純記錄事件的設備,而是一套能隨企業成長彈性調整、協助總部有效掌握多據點安全資訊,並支援未來智慧應用發展的智慧化管理架構。

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圖/ 晶睿通訊

從既有設備開始升級 降低全面汰換設備的轉型負擔

面對智慧化轉型需求,許多企業最大的挑戰並非是否需要升級,而是如何在不中斷現有營運的情況下完成轉型。

對已經投入大量資源建置安全系統的零售企業而言,全面汰換既有架構不僅成本高,也可能影響門市日常運作。因此,能夠兼容既有設備並逐步升級的彈性架構,成為企業導入智慧安全管理的重要關鍵。

透過混合雲架構,企業可以從既有設備開始,逐步整合不同據點的安全資訊與管理需求,同時導入雲端管理能力。相較於一次性重新建置,新一代平台架構能協助企業延續既有投資價值,並依照實際需求逐步導入更集中化、智慧化的管理能力。

此外,訂閱式雲端服務模式和混合雲安防架構,也為零售企業帶來更靈活的資產管理方式。相較於頻繁的硬體汰換、傳統一次性採購或繁瑣的跨品牌安防系統的管理,企業更有彈性的因應門市拓展、搬遷、調整或營運規模調整,精準配置資源,降低一次性投入壓力,也減少因據點變動造成設備閒置的情況。

對快速成長的連鎖零售企業而言,安全管理不再是一套固定且難以調整的架構,而是一個能隨企業規模與需求持續演進的平台。無論是新增門市、跨區域管理,或因應營運策略調整,都能以更彈性的方式完成管理升級。

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圖/ 晶睿通訊

AI 不只是安防工具 更開始協助零售提升營運效率

隨著 AI 技術快速發展,安全管理的角色也正在改變。過去企業導入影像系統主要用於事件記錄、事後查看與追蹤;如今,智慧雲端安防平台則能進一步從大量影像資訊中辨識人、車與行為,協助企業從「看見發生什麼」進一步「理解正在發生什麼」,甚至主動協助管理者發現與處理事件。對門市數量眾多、人力有限的連鎖零售業者而言,AI 正逐步成為降低管理負擔、提升營運效率的重要工具。

從基本事件偵測到自然語言規則 讓 AI 主動理解更多異常情境。 AI 智慧辨識已能針對跌倒、奔跑、徘徊、跨線等常見事件進行自動偵測,協助門市減少人工查看影像的需求。而進一步透過 Think Alert,管理者更可以直接以自然語言設定客製化的偵測條件,將 AI 應用延伸至傳統事件規則以外。以門市尖峰時段為例,店員往往需要同時處理結帳、補貨與顧客服務,總部也難以持續掌握每個據點的即時狀況。透過 Think Alert,管理者可以直接以自然語言設定「在門店入口抽菸的人」等情境;當符合設定條件的畫面出現時,系統即可主動發出警報,協助管理者即時掌握異常狀況。對於門市數量龐大的企業而言,這代表 AI 不只是協助辨識既定事件,更能依據不同營運需求,讓管理者以更直覺的方式設定希望 AI 主動關注的情境。

從大海撈針到快速完成調查 Think Search 搭配 Case Vault(案例庫) 掌握完整事件脈絡。 當事件發生後,如何從大量、多據點的影像中找到關鍵人物與事件脈絡,往往是最耗費人力的環節。透過 Think Search,管理者可以直接用自然語言描述想尋找的對象與情境,例如,當家長反映孩童可能在門市附近走失時,店員或總部人員不需要逐一查看不同攝影機的錄影畫面,只要在 Think Search 輸入「昨日上午,牽著小女孩的男性」等自然語言描述,系統即可協助從大量影像中篩選相關畫面,快速找到相關人物可能出現的時間與位置。若需要進一步追蹤,還能將不同搜尋階段找到的重要畫面與資訊整理至 Case Vault,建立事件時間線與人物移動路徑,協助管理者更完整掌握事件脈絡。

從安全管理延伸至顧客服務與門市營運 讓既有影像創造更多價值。 AI 的應用也不只限於安全事件。例如在咖啡店、餐飲等場景,若顧客將手機、包包等物品遺留在座位或櫃台附近,遺留物與遺失物偵測可以協助門市人員更快發現異常,主動確認並協助顧客處理失物問題;人流分析則能協助企業掌握不同時段的門市活動趨勢,作為空間配置與人力安排的參考;車牌辨識可應用於停車區域或門市周邊管理,而工安防護裝備辨識則能協助後場、倉儲等區域進行安全規範管理。透過這些應用,企業能在既有設備基礎上,進一步將影像資料延伸至安全、服務與營運等不同場景。

對連鎖零售業而言,AI 的價值已不只是「看得更清楚」,而是讓企業更快發現問題、更快找到資訊,並進一步理解事件脈絡與營運狀況。從基本事件偵測、自然語言設定規則,到 AI 搜尋與事件調查,再延伸至顧客服務與營運分析,雲端安防平台正讓影像從被動的紀錄工具,逐步成為支援多據點安全管理與營運決策的重要資訊來源。

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圖/ 晶睿通訊

85°C 北美導入 VIVOTEK AI 雲端安防平台 加速 80+ 門市智慧營運升級

隨著零售產業持續朝向多據點與數位化營運發展,如何在快速展店的同時兼顧營運效率、安全管理與服務品質,已成為企業的重要課題。

為支援持續拓展的營運需求,85°C Bakery Cafe 北美導入 VIVOTEK VORTEX AI 雲端安防平台,透過雲地整合架構與 AI 智慧應用,將原本分散的監控系統整合至單一平台,全面提升多據點管理效率、事件處理速度與日常營運效能。

此案例呈現零售企業如何從既有設備與架構出發,分階段導入雲端安防平台,並為未來智慧化管理與 AI 應用建立基礎。

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85°C Bakery Cafe North America 如何透過 VIVOTEK 雲端安防平台打造更智慧的門市管理模式

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