美國上班族42%拒升遷!3大關鍵字揭躺平關鍵:不當主管、遠端工作⋯找回生活自主權
美國上班族42%拒升遷!3大關鍵字揭躺平關鍵:不當主管、遠端工作⋯找回生活自主權

「躺平」,可說是亞洲近年討論度最高的職場現象之一。然而,這股現象似乎也成為美國職場的現在進行式。

在全球新創最活躍的美國,為何掀起一陣躺平風潮?難道,這意味著「美國夢」已經不復存在了嗎?

「躺平」已非亞洲專利

這些年,躺平風潮在中、日、韓、台各個地方受到「社畜」們大量共鳴,年輕人尤其不再為了功成名就拚命工作,更加注重生活品質,寧可薪水少一點、捨棄不必要的物慾,也要達到工作/生活平衡。

如今,在美國也出現類似的風潮。據《Business Insider》報導,跨國人力資源顧問公司任仕達(Randstad)在調查中發現, 約42%的美國受訪者表示不想要升遷,很滿意現在的生活,這個比例甚至高於許多以步調悠閒、享受生活聞名的國家。

人資軟體公司Visier去年第四季發布的報告中,有著類似的結果, 只有38%技術職希望升遷為管理職,多數人不想為了多一點錢,背負管理職的壓力,及更長的工作時間。

寧可不升遷,也不要「天天進辦公室」

電腦大廠戴爾為了讓員工從居家辦公的狀態重返辦公室,高管設計了一個自認為精妙的措施, 在今年2月宣佈,假如員工不願意每週至少進公司三天,就沒有升遷的資格。

然而,戴爾員工的反應相當平淡, 該聲明宣佈幾個月後,仍有將近半數人維持遠端辦公。顯然,對他們來說,能在家工作遠比升遷機會重要。

儘管員工躺平的速度令公司高管措手不及,但從過去幾年誕生的職場關鍵字來看,這項風潮其實早有徵兆。

躺平關鍵字1:等價

當2022年各國逐漸解封、邁入後疫情時代時,曾掀起一股「安靜離職」風潮。安靜離職並非真的離職,而是指員工傾向做好份內事,放棄在職場上砥礪精進,不再為了工作鞠躬盡瘁。這與席捲美國的躺平浪潮,有著幾分相似。

而在「安靜離職」後,又陸續誕生「咖啡打卡」、「懶女孩工作」等關鍵字。咖啡打卡指到公司打卡喝杯咖啡,如同寫下到此一遊後就回家遠端辦公,應付返回辦公室要求;懶女孩工作則是形容一份壓力低、安全有彈性、收入還過得去的工作。

work from home
疫情時遠端辦公的體驗,讓許多人意識到生活品質究竟有多可貴。

這些關鍵字與不願升遷的趨勢有著共通核心: 員工現在更為重視當下的生活,不再願意為了工作、稍多的薪水做出犧牲。換言之,工時與薪酬之間的等式,有著一比一的等價交換原則。

在過去,高層告知你將晉升為部門主管,並且還能獲得管理職的薪水加給,是能力及努力受到肯定的象徵。然而,現在這項榮譽卻變成許多人想要極力擺脫的燙手山芋。

躺平關鍵字2:疫情

一位系統分析師便透露,老闆一直有意無意暗示他要升遷,但他一點也不開心,反而擔心拒絕升遷的話,接下來工作會更困難, 「在美國社會這是一種逃避行為,社會期許人們要不斷向上爬。」

不過,那些關鍵字還有一個更表面的共通點,那就是「疫情」。

40多歲的扎克(Zack)過去是個很有抱負的人,他是學徒時一直夢想成為領班,成為領班後又追求更高的職位。「我想做最大的案子、成為最資深的人、管理最大的團隊」扎克表示,最終他如願以償被提拔到管理層,領導整個部門。

但疫情爆發後,他對成功的渴求出現變化。疫情期間扎克也轉變為遠端辦公,在家工作期間他才注意到自己為工作犧牲了多少事物,「午餐時間我可以跑步45分鐘。我重拾許多過去的愛好,我不禁想『天啊,我不想放棄現在的生活。』」

因此當公司要求扎克的團隊重返辦公室時,他選擇另謀高就。現在他的新工作並非管理職,薪水也比之前低2萬美元,不過技術職可以更關注在自己的任務上──去年他便以此為由拒絕升遷的機會。

關鍵字3:裁員

但人們不願意升遷,除了對生活品質的重視外,一部分原因也是「升遷」本身的吸引力變弱了。

《Business Insider》分析,過去的年代裡,管理職幾乎與「鐵飯碗」劃上等號,因為裁員原本就少見。 然而,裁員稀鬆平常的現在,管理職等同更高的薪水──等同節省成本時更優先的目標,接受升遷無異於置身危牆之下。

而且升遷後,許多人會發現自己的工作變無聊、沒有成就感,甚至有一個管理學名詞「管理憂鬱」(managerial blues),專門形容升遷後對工作感到失望的現象。

裁員.jpg
裁員稀鬆平常的時代裡,人們也擔心升遷可能代表更容易被裁員。
圖/ canva

結論:拒絕升遷,是為了重新找回生活的主控權

「每個想成為副總裁或管理層的人,都以為生活會變得更美好。」波士頓大學管理及組織學教授安特比(Michel Anteby)表示,「但事實上你可能會失去一些非常重要的事物。」

人們不在意、甚至拒絕升遷,背後代表著企業以往激勵員工的慣用手段,正在逐漸失效。更高階的頭銜、寬敞的座位、加上優渥的薪資,都越來越難讓人願意承受高工時、多如牛毛的會議與毫無成就感的管理工作。

這也代表著企業不再能依靠畫升遷大餅,以未來的工作誘使員工在當前的工作上努力,而是必須更加關注職位本身,確保員工喜歡自己當下的工作,那麼人們才更有可能願意全力以赴。

延伸閱讀:安靜離職的人是他們:大學畢業、年輕、男性!工時大減16小時,在想什麼?
「不願與財報扯上關係!」安永閃辭會計師職務,美超微股價重挫逾30%,怎麼回事?

資料來源:Business InsiderYahooVisier

責任編輯:李先泰

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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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