中階主管崩潰中！Y世代鞠躬盡瘁卻被無情裁員，Z世代又不愛升遷⋯發生什麼事？|數位時代 BusinessNext

影片｜中階主管崩潰中！Y世代鞠躬盡瘁卻被無情裁員，Z世代又不愛升遷⋯發生什麼事？

中階主管長期處於職業倦怠、過度工作等負面情境，如果忽視對他們的關心，這群人將比下屬面臨更高離職風險，甚至被裁員，進而引發「主管崩潰潮」。

Z世代謝絕管理職！年輕一代將目光轉向自我成長

另一方面，近年各產業掀起的大裁員潮，以中階管理層裁員尤甚，光是2023年就佔了所有裁員職位的三分之一，也讓留下來的員工對公司的前景感到愈來愈悲觀。

目睹千禧世代中階管理層所面臨的困窘──接下職位鞠躬盡瘁、卻被無情裁員的戲碼──初為社會新鮮人的Z世代，似乎不太熱中追求中階管理職位，他們更傾向成為專注自我的「個人貢獻者」（Individual Contributor）。

今年9月，國際徵才顧問公司Robert Walters調查了3,600名Z世代的未來職涯發展，報告指出，高達72%的Z世代員工寧願以個人貢獻者的角色作為職涯發展，也不願升遷成為中階管理層。「Z世代更喜歡在專案中展現自我，並專注培養自己的品牌和方法，而不是花時間管理他人。」Robert Walters總監露西．比塞特（Lucy Bisset）分析道。

這種趨勢被稱為「有意不擁有權力」（conscious unbossing），換句話說，Z世代並非不去追求成功，只是他們有意識地避開需要管理他人的壓力和責任。

調查指出，有36%的Z世代員工表示，即便未來有可能會擔任主管，但他們也坦承，自己並不真正渴望這樣的職位。這種現象反映出年輕一代高度重視工作與生活的平衡，並且更希望避免中階管理層所帶來的情感和心理負擔。

不願「朝九晚五」！畢業生更想自己當老闆

「我們這一代人不想從事諮商或銀行工作，甚至不想再成為太空人。」數位產品市場品牌Whop創辦人史蒂文．施瓦茨（Steven Schwartz）在採訪時向《財富》表示。

年僅25歲、身為Z世代一員的施瓦茨，僅13歲就開啟第一份網路副業，他認為網路造就Z世代的職業觀念不同於上一世代，不願步入日日「朝九晚五」的老套道路，「他們想做一些自己更在意的事情。」

根據LinkedIn數據，Z世代畢業生中成長第二快的職位頭銜是「創辦人」，顯示愈來愈多年輕人不願在公司為謀高職勾心鬥角，反而想要自己當老闆或影響者（Influencer），為自己的人生負責作主即可。

本文初稿為AI編撰，整理．編輯/ 蘇柔瑋

從生成式AI訓練、推論，到代理式工作流程（Agentic Workflow）與未來的實體AI，資料流量正以指數級成長，讓記憶體從過去支援運算的配角躍升為決定AI效能與能源效率的關鍵角色。

全球知名的半導體與微電子技術分析機構TechInsights指出，AI競爭正逐漸從晶片算力擴展到記憶體架構設計能力，加速「Computational Memory」等新架構興起；在這波浪潮中，深耕記憶體與儲存技術數十年的美光科技，正與關鍵夥伴展開深度協同設計，包含攜手NVIDIA共同開發適用於新世代資料中心的低功耗記憶體技術，在AI基礎建設的新賽局中成為不可或缺的關鍵。

當GPU不再是唯一主角，記憶體為何躍上AI舞台中央？

過去，半導體的焦點多圍繞在晶片，例如CPU、GPU跟AI加速器等，市場普遍認為，晶片運算能力是左右科技產業發展速度的關鍵，但在進入生成式AI世代後，產業逐漸發現另一個事實：真正限制AI效能的瓶頸不是運算，而是資料能否快速被存取與傳輸。

從大型語言模型訓練，到AI推論、代理式工作流程（Agentic Workflow），甚至未來的機器人與自駕車，龐大的資料流量正持續推升對高頻寬、低延遲、高容量記憶體的需求，讓記憶體產業從過去相對標準化、以價格競爭為主的市場，逐漸轉變為AI基礎建設的重要核心。

「仔細觀察AI應用服務會發現，大多數工作負載都被頻寬限制。」美光科技全球業務執行副總裁Mike Cordano認為，記憶體是突破（頻寬）瓶頸的關鍵，也讓AI競賽從晶片算力升級到記憶體與儲存架構的系統級競爭。這樣的產業洞察，也正是Mike在歷經二十餘年的儲存產業資歷，加上四年半的創投生涯後，選擇加入美光的核心原因之一：在AI重塑產業結構的浪潮下，記憶體將成為這波成長最直接的動能所在。

從零組件供應商到策略夥伴，記憶體共創時代來臨

AI的崛起，正在改變記憶體廠商與客戶的關係。

過去，記憶體產品多是標準化元件，客戶關注的是價格、供貨與規格；合作模式也偏向短期採購與交易導向。然而隨著AI系統規模愈來愈大，從資料中心、雲端平台到終端裝置，記憶體已經成為決定系統效能的重要關鍵，也因如此，越來越多企業將記憶體視為「策略性資產」，而非單純零組件。

Mike表示：「現在，我們跟客戶合作的時間跨度改變了，在產品正式上市前三到四年便開始合作，從系統架構階段就共同規劃未來需求。」例如，美光科技與NVIDIA共同研發的資料中心所使用的低功耗記憶體，便是雙方提前多年展開深度合作（co-design）的成果。

值得特別注意的是，美光科技除從技術層面與晶片製造商等夥伴共創產品，也在需求層面與客戶進行密切合作，例如，將過去較無約束力、期限僅一年的長期協議（LTA）轉變成為期五年、條款更具約束力的策略性客戶協議（SCA），藉此掌握客戶的未來需求，進而在技術層面做更深度的合作。Mike坦言，深度協同設計是高成本的投入，美光的做法是先廣泛進行市場感知，理解不同場域的需求方向，再與生態系統中的夥伴們展開客製化合作。

從裝置導向轉為Token導向，AI浪潮重寫記憶體成長模式

除了合作模式改變，更大的典範轉移是需求的改變。

Mike解釋，過去記憶體需求跟PC、手機跟伺服器出貨量息息相關，但在AI新世代，推動記憶體需求成長的核心不再是設備數量，而是AI模型所產生的運算與資料消耗量。「AI產業逐漸走向以『Consumption』或『Token』為主的新經濟模式，每一次的模型運算都需要消耗大量的記憶體跟儲存資源，這意味著，即使設備銷量成長趨緩，記憶體需求仍可能持續上升。」

更重要的是，AI應用正從資料中心外擴至手機、PC、自駕車與機器人等場域，儘管不同場域對記憶體的需求不盡相同，但是，Mike認為：所有AI裝置都存在三項共同需求：更快的速度、更大的容量，以及更高的能源效率。

正如Mike在受訪時提到的：「我們最大的挑戰，是如何與客戶和整個生態系保持高度一致，一方面創造供給與產能，另一方面持續推動技術創新。」可以預期，在接下來的五年，記憶體產業面臨的挑戰不僅僅是擴展產能，而是如何與客戶共同規劃需求、同步投入技術創新，而這也是美光科技積極經營AI生態體系的原因。

總的來說，AI帶來的改變，不只是算力提升，而是重新定義整個運算架構：過去，記憶體被視為支援運算的基礎元件；現在，則是決定AI效能、能源效率與創新速度的關鍵資源；當產業競爭從晶片性能延伸到資料流動效率，從裝置數量轉向Token消耗量，記憶體的重要性也將隨之水漲船高，對美光科技來說，這將是其從供應商走向AI生態系核心夥伴的關鍵角色轉變。