股市大漲竟掀起大離職潮?1991個執行長被下台啟示錄
股市大漲竟掀起大離職潮?1991個執行長被下台啟示錄

英特爾、Nike、星巴克,這些公司有何共同點?答案是:它們的執行長都在同一年下台。

這反映的是「執行長(被)下台」的大趨勢。據調查機構Challenger、Grey & Christmas統計,二○二四年至十一月底,全美共有一千九百九十一位執行長宣布離職,這是該機構自二○○二年開始調查以來最高數字。公司規模大如《財星》五百大企業,小到新創公司;產業從晶片到運動鞋、咖啡,幾乎無一倖免。

為什麼執行長大量落馬?大環境是股市大漲。

過去兩年美股標普五百指數總計上漲逾五○%,那些業績或漲幅較低的公司,股東們質疑「為何別的公司大漲,我們沒有?」執行長於是成為戰犯。

要績效,還要能擺平複雜議題!執行長在位時間縮短,三年陣亡三成

美國馬里蘭大學金融學教授卡斯(David Kass)對《雅虎財經》表示,如今董事會要求執行長對業績不佳負責——無論是利潤還是股價。執行長在位時間正在縮短。

因此,執行長下台未必是因為犯了錯,而是他的公司財務數字沒有像別人那樣一飛沖天。分析師法爾(Michael Farr)就表示,董事會要的是能訂出計畫並乘勢起飛的經營者,做不到就下台。「執行長是否真的有錯並不重要。」

另一大環境因素,是經營環境比以往更複雜。

從「多元、平等、包容(DEI)」 的浪潮,到遠距工作與重返辦公室的爭論,以及地緣政治,一些經營者發現,想只專注自己的業務越來越困難,執行長必須十八般武藝都要略懂。

《富比世》分析,除了績效指標,如今的董事會更傾向尋找能應對技術轉型、永續發展、地緣政治危機和社會議題等複雜問題的經營者。顧問公司羅素雷諾茲(Russell Reynolds)報告也稱,企業對多才多藝、風險準備型領導力的需求「從未如此之大。」

正因經營環境日趨複雜,執行長只要在某個領域應對失當就可能翻船。因此即使是龍頭企業及其經營者,地位也不再穩固。

根據《富比世》數據,二○○三年的《財星》五百大公司,有一半以上現已不存在。標準普爾五百大企業更明顯:四○%執行長任期只有一至五年,另外二八%是五到十年之間。

研究諮詢公司光輝國際(Korn Ferry)數據顯示,執行長有所謂「三年之癢」——三分之一的執行長在三年內離職。

大環境使執行長陣亡成常態,何種特質的經營者能生存下來?

光輝國際發現,擅長管理衝突、建立人脈,以及在各種利害關係間保持平衡的執行長,任期超過三年的可能性會上升四六%。而缺乏同理心的執行長,提前下台的可能性上升九四%。具有「強烈自我傾向」的領導者,離職的可能性比那些更具合作性的領導者高出近五○%。

除了個人特質,未來環境變動劇烈,執行長也必須兼顧本業以外的事。尤其美國新總統川普上任後,政治對經濟的影響將更顯著。因此執行長們恐怕也要具備敏銳的政治嗅覺(見第四十八頁文)。

董事會任命執行長,扮演制衡角色!如何從被動不負責變多元發聲成挑戰?

對執行長來說,主動適應大環境是必要之舉。不過執行長是由董事會任命的,挑選經營者時,董事會該如何避免踩雷呢?

事實上過去這一年執行長大離職潮,也反映一個問題:董事會是否有善盡責任?

二○二四年十二月,英特爾董事會解雇了執行長基辛格(Pat Gelsinger)。他在位近四年,公司市值蒸發一千五百億美元。問題在於:董事會為何會容忍這麼久?

另一個例子是特斯拉。該公司董事會在二○一八年批准執行長馬斯克的天價薪酬方案:十年五百六十億美元,但在二○二四年一月遭法官判決無效遭撤銷,至今未能翻案。要知道標普五百大企業執行長的中位數薪酬,約是一千六百萬美元,馬斯克收入是他們的逾三百倍。

這兩個極端:英特爾的董事會是《經濟學人》形容的「不負責任的被動」;特斯拉董事會則是「遷就霸道總裁的奇想,忽視自己的信託義務。」

這兩種董事會帶來同一結果,那就是執行長缺乏制衡。倘若經營者犯錯,董事會未能即時糾錯。

投資人可能認為,只有明星執行長才能帶領公司走向偉大。董事會只要當橡皮圖章。放眼當今的大公司,從特斯拉到輝達等,公司成功幾乎都被歸功於執行長個人。

這代價就是董事會的功能萎縮。據顧問公司資誠(PwC)的調查,只有三成的高階主管將董事會的表現評為良好或優秀,五分之一的人認為它很差。八四%高階主管認為,董事們並未越過他們與管理層之間的界限——也就是董事們沒有對經營者的方向提出不同意見。事實上,這正是有警覺性的董事會應該做的事情。

明星執行長可遇不可求,而且對公司來說,執行長也有「保鮮期」,因為大環境變化,不同情勢也需要不同人才。

波士頓大學學者布羅切特(Francois Brochet)等人的研究顯示,平均而言,執行長任職十四年後,公司價值開始下降。

如此說來,若要避免選錯人,董事會是否要對執行長訂出嚴格的任期限制?也不盡然。奧勒岡州立大學學者Sam Yul Cho等人的研究表明,由「職業視野」較短的執行長經營的公司,產生的重大創新較少。

《經濟學人》認為,企業或許不應糾結執行長任期的年限,而在於「制衡」——對執行長權力的制衡。哈佛大學法學院學者貝布丘克(Lucian Bebchuk)提議設立「增強獨立性」的董事,如果霸道執行長想解雇和其意見不同的董事時,少數股東可否決執行長這種行為。

這個目的不是要牽制執行長,而是在保護不同的意見有發聲機會。董事會與執行長間,避免一方獨大,導致另一方淪為橡皮圖章——正如過去的奇異(GE)。這或許才是讓執行長、董事會雙贏之道。

本文授權轉載自:商業周刊

延伸閱讀:美禁令、換機潮、印度市場助攻,AI之外,三網通股迎轉機

川普怎影響?台股攻2萬8千點?蛇年安心投資攻略

往下滑看下一篇文章
AI NAS 何時才值得部署?QNAP 拆解地端 AI 的成本、算力與資料門檻
AI NAS 何時才值得部署?QNAP 拆解地端 AI 的成本、算力與資料門檻

當資料不能離開企業,運算就得靠近:AI 先改寫儲存架構

AI 帶來的第一個變化,不只是運算能力提高,而是企業必須重新決定資料放在哪裡。

儲存架構大致分為雲端與地端兩塊,QNAP 身為資料安全的守護者,長期發展的是地端網路儲存設備(NAS),並擴展至 25GbE、100GbE 高速網路交換器產品線,提供完整的儲存與高速網路基礎架構。威聯通科技(QNAP)總經理劉文義解釋,當資料因合規要求或敏感度不能上雲,就必須留在靠近使用者與應用的地方;運算需求一旦增加,承接資料的裝置也自然被推向地端 AI。

不能上雲的名單比想像中長。醫療業持有大量醫療個資,金融與保險業受到合規與法規限制,部分大學院校與設計公司也不希望資料被雲端存取。對這些組織而言,問題並不是雲端好不好用,而是一開始就沒有把核心資料全面上雲的選項。

qnap2.jpg
威聯通科技(QNAP)總經理暨威強電集團(IEI)董事長 劉文義
圖/ 數位時代

真正讓更多企業回頭計算的,則是長期成本。劉文義指出,資料上傳雲端可能免費,下載卻會按流量收費;當企業把一年、兩年、三年的費用加總回推,可能會發現,購買一台同等容量的 NAS,還能使用 7-10 年。資料規模愈大、存取愈頻繁,總持有成本的差距就愈值得評估。

這並不代表雲端與地端只能二選一。雲端仍適合模型訓練、程式開發與波動大的工作負載;地端則較適合高頻存取、對延遲敏感,或不能離開企業邊界的資料。企業真正要回答的,是每一類資料與任務應該放在哪裡。

依 QNAP 觀察,客戶過去關心的是需要幾 TB、幾 PB,或備份速度有多快;現在更常問的是,機器裡的資料要如何被 AI 活用。QNAP 也從 2021 年起,把公司發展定調在 AI 與高速網路的融合,試圖讓 NAS 從資料保存的位置,進一步成為資料被調用的位置。

當資料量持續擴大,搜尋與管理方式也會跟著改變。「在 NAS 裡放入 AI Agent 會越來越不可或缺。」劉文義舉例,當照片累積到 10 萬、20 萬張,要找出其中幾張特定畫面,已不可能只靠人工翻找。此時,能理解內容、接受自然語言指令的 AI 工具,會從加分功能逐漸變成必要條件。

從資料治理到地端推論:AI NAS 如何進入企業工作流?

AI NAS 不是「多了 AI 功能的 NAS」,而是 NAS 在企業工作流裡換了位置。 依 QNAP 觀察,目前客戶大致分布在一條導入光譜上。人數最多的一群,仍在把資料集中、分類、清理與建立權限。這一步看似與 AI 無關,卻決定後續系統能不能找到正確資料、辨識版本,並把答案交給有權限的人。

中間一群開始建置私有的檢索增強生成(RAG)知識庫。RAG 並不是重新訓練一個模型,而是在模型回答前,先從企業的 SOP、合約、法規或技術文件中取回相關內容,再產生附有來源依據的答案。QNAP 以 Qsirch 的語意搜尋能力協助建構這類應用,協助企業建立私有知識庫;而走在最前面的少數企業,則已經嘗試地端推論與 AI Agent。

模型的選擇權,QNAP 刻意留給客戶。知識庫背後採用哪一個模型,可由企業依需求決定,不綁定單一 AI 供應商。QNAP 也以 QuAgent AI 助理與模型情境協定(MCP)相關能力,讓管理者透過自然語言查詢狀態、調整設定,並讓 NAS 成為 AI Agent 可調用的資料節點。

不過,劉文義沒有把這條路說得太容易。他坦言,目前 NAS 硬體的 AI 運算能力仍有限。一般企業期待的應用,可能需要約 300 到 800 TOPS,甚至 1,000 TOPS,因此多數方案會以 NVIDIA 顯示卡補足算力;一張卡約需新台幣 10 萬至 12 萬元,一張算不完,就得配置 2 張或 4 張。

「整體成本可能是過去單獨一台 NAS 的 5 倍到 10 倍,並不是大部分中小企業都能接受。」除了硬體,使用者還需要 AI 應用的 Know-how、程式背景與開發資源,這些都是落地成本。

QNAP 則是透過算力分級讓各規模與需求的企業都可以有適合的解決方案。在 Computex 2026 搶先亮相的 QNAP AI NAS 中,一類是採用含有 iGPU 與專屬 NPU 的處理器平台,以一百多 TOPS 的範圍,可順暢使用 AI 應用程式;另一類機種則可安裝 1 張或 2 張 NVIDIA 顯示卡,處理更大的運算量。

同時 QNAP 也在軟體端也持續開發,目標是讓 NAS 裡的資料更有效率地被 AI 工具調用,讓資料成為有價值的知識。

從規格走到現場:能源公司如何導入私有 LLM?

本地 AI 實際落地部署會是什麼模樣?劉文義舉了一家約 50 多人的能源公司為例。這家公司原本想用 NAS 搭配雲端 AI 建置內部資料庫,但很快遇到兩個瓶頸:一是員工查詢時明顯出現卡頓;二是專利、技術與合約都高度敏感,高層不願上傳至公有雲,擔心機密資料會有外洩的疑慮。

後來,該公司導入 QNAP AI NAS 的旗艦機種 QAI-h1290FX,搭配顯示卡與全快閃 SSD,在地端部署私有大型語言模型,把數十年來封存的靜態檔案交給 AI 調用,進行跨檔案摘要與精準搜尋。員工因此省下翻找合約與報告的時間,核心機密也能留在企業內部。

這個案例說明,若任務範圍明確,有些應用不必動用雲端大型模型,地端運算量就可能足以支應。

但不同企業的資料量、查詢方式與模型大小不同,導入前仍需要概念驗證(POC)與技術人員評估。

而且,資料留在地端並不等於自動安全。企業仍要處理帳號權限、網路隔離、備份復原、漏洞修補與日常維運。地端的價值,是讓資料邊界與控制權回到企業手上;相對地,安全責任也會更直接地回到企業。

哪些企業現在該做,哪些再等?先看重複性與三個條件

能不能導入地端 AI,不只由產業標籤決定,也要看工作是否重複,以及場景能不能被清楚定義。劉文義觀察,第一批走進來的,除了受法規限制的醫療、金融與保險業,也包括利用地端 AI 加速資料處理的科技業,以及會計、律師等有大量重複文書工作的專業服務業,因為效益較容易被看見。

工廠也是可預期的場景。一條生產線可能有 10 台、20 台機器,每台處理與儲存資料的 Protocol 都不同,需要相對應的儲存裝置;生產過程累積的影像與紀錄可能要保存 3 年到 5 年。當企業要跨設備調用這些資料,AI Agent 與地端資料節點就有發揮空間。

「重複性資料處理越多,或重複性動作越多的產業,越容易透過導入 AI 提高工作效率。」反過來說,較傳統、人力密集,或仍高度依賴人工判斷的製造業,短期內未必能快速導入地端 AI。

依 QNAP 提供的資料,企業也可用「高頻、大量、敏感」三個條件做第一輪判斷:資料是否被頻繁調用?規模是否大到雲端傳輸與長期費用開始變得明顯?內容是否涉及個資、法規、智慧財產或商業機密?三個條件愈集中,地端部署愈值得評估;三者都不成立時,使用雲端 API 往往更簡單,也可能更划算。

可以先等的企業,大致也有三種。第一,資料仍分散、版本混亂、權限不清,急著上 AI 只會把混亂放大,先完成集中與治理,效率就可能先提升。第二,找不到一個具體且反覆發生的業務痛點,只因為「別人都在做」而採購,設備很可能變成昂貴的展示品。第三,使用量仍小、需求偶發,現階段雲端的彈性反而更有優勢。

因此,POC 不應只驗證「模型答不答得出來」,還要回答三個問題:資料由誰負責,誰可以存取?導入後能節省多少查找時間、傳輸成本或人工作業?正式上線後,誰負責資料、模型與資安維運?只有當效益與責任都能被量化,才適合從展示走向正式部署。

企業願意把部分資料留在自己的機房,動力最終仍回到資料主權。QNAP 的主要市場分布在歐洲、美洲與亞太,其中歐洲占比將近一半,而歐洲也正是全球推動資料主權的最大動力。

QNAP 的產品已取得 ISO 27001、ISO 27017 與 ISO 27018 等多項認證,並滿足 GDPR、HIPAA 等資料保護與法規遵循需求;累積至今,已售出約數百萬台裝置,協助企業打造智慧、安全的儲存方案。

至於普及時間點,劉文義提出一個明確的價格與效能交會點:地端應用若要順暢運作,運算量可能至少要達到 300 至 600 TOPS,甚至 800 TOPS,同時價格要落在新台幣 5 萬至 8 萬元。目前符合這些條件的硬體方案仍很有限。

qnap3.png
「AI NAS 不是多了 AI 功能,而是改寫了資料在工作流的位置。」威聯通科技總經理劉文義坦言,地端算力成本高昂,QNAP 透過「算力分級」與開放模型架構,助企業逐步建構私有 RAG 知識庫與 AI 團隊。
圖/ 數位時代

「預測約兩、三年後,應該很快會看到符合一般大眾期待、具備合理 CP 值的產品。那個時間點,就會是 AI 落地最蓬勃發展的時候。」在此之前,企業真正能先做的,不是搶著買最大的模型或最昂貴的顯示卡,而是把資料治理、使用權限與高價值場景準備好。

QNAP 以「資料煉油廠」比喻自己的角色:原油再多,沒有整理、提煉與配送的過程,也無法成為可用的能源。這個定位也點出地端 AI 的競賽條件——不是誰先買到算力,而是誰的資料先準備好被調用。模型會持續更換,但企業自己的資料層則會長期存在。

AI NAS 不是把模型塞進儲存設備,而是在資料必須留在企業內時,讓搜尋、推論與管理靠近資料的地端節點。

QNAP World Tour 2026 台北場將於 2026 年 9 月 18 日(五)舉行,現場將聚焦 AI 應用、儲存備份、網通產品、資安與監控,並安排 Live Demo,適合 IT 管理者、系統整合商與企業決策者參加。

活動地點:新板希爾頓酒店|如意 AB 廳

活動時間:09:20–16:00

地址:新北市板橋區民權路 88 號 2F

立即報名:https://bnex.tw/9f7my4

2026 QNAP 台灣企業資安韌性大調查,填問券抽好禮,倒數計時:https://www.surveycake.com/s/q4abw

登入數位時代會員

開啟專屬自己的主題內容,

每日推播重點文章

閱讀會員專屬文章

請先登入數位時代會員

看更多獨享內容

請先登入數位時代會員

開啟收藏文章功能,

請先登入數位時代會員

開啟訂閱文章分類功能,

請先登入數位時代會員

我還不是會員, 註冊去!
追蹤我們
台達電全解讀
© 2026 Business Next Media Corp. All Rights Reserved. 本網站內容未經允許,不得轉載。
106 台北市大安區光復南路102號9樓