蘋果唯一的「總經理」只是傀儡?曾被賈伯斯挖角的技術才女,為何變成蘋果討好中國的政治花瓶?
蘋果唯一的「總經理」只是傀儡?曾被賈伯斯挖角的技術才女,為何變成蘋果討好中國的政治花瓶?

爛攤子

葛越出生於中國東北遼寧省最大的城市瀋陽。她的父親是一位大學教授,在葛越十幾歲時,獲得了到加拿大卑詩省溫哥華擔任礦業顧問的機會。他原本打算帶葛越的大姐同行,但因為大姐在中國有男友,不願離開。葛越則把握機會,渴望學英文及接受國際教育。後來,這位前教授為了女兒犧牲,接下送披薩、加油站的零工,而葛越白天洗碗、賣鞋,晚上讀書,分擔家計。

1992年,葛越獲得獎學金進入西門菲莎大學(Simon Fraser University),完成了工程學的學士與碩士學位。2002年,她到PDA製造商Palm任職,待了近六年,當時該公司正努力尋找進入智慧型手機市場的新方向。葛越幾乎從零開始替 Palm 建立無線技術團隊,因而吸引了庫比蒂諾的注意。

iPhone 發表幾個月後,蘋果的招募人員展開為期一年的遊說。她一開始拒絕,認為離開團隊等於背叛。但挖角行動愈來愈猛烈,最後甚至出動賈伯斯親自請她共進晚餐。

這頓飯讓她留下深刻印象,儘管她事後坦言那場「晚餐」其實只是喝了兩個小時的水。「這有點像掛羊頭賣狗肉,」她曾對《財星》雜誌笑說。賈伯斯在聽完她的顧慮後,允許她把 Palm 團隊裡的核心成員一起帶過來。根據葛越的回憶,賈伯斯最後用這句話說服了她:「妳可以選擇留在 Palm,開著載滿人的巴士衝下懸崖;或者妳可以來蘋果,給他們一個更安全的落腳點。」

接下來九年裡,葛越展現出過人的技術實力,但也逐漸建立起「難以合作」的名聲。一位同事回憶:「她跟每個人都吵架。」產品同時包含硬體與軟體時,出了問題常會互相指責。比如通話中斷,可能是天線問題,也可能是基頻軟體出狀況。

在蘋果,理想的工程師態度應該是「有問題就先假設是自己這邊的錯,再去找解決辦法」,正如一名工程師所說:「在證明無罪之前,我是有罪的。」但內部人士表示,葛越卻傾向於先指責別人,這種態度在她的團隊裡也蔓延開來。一位密切合作過的人說,她在庫比蒂諾變得「非常保護自己、也非常孤立」,結果「沒有人想和葛越共事」。

在《哈佛商業評論》中,蘋果大學前負責人波多爾尼曾指出,蘋果在打造產品時往往會顯得「混亂」,因為牽涉多個部門。為此,蘋果鼓勵領導者對整體產品負責,「即便你無法掌控所有其他團隊。」他解釋說:「『好的混亂』出現在各團隊有共同目標、攜手合作時……『壞的混亂』則出現在團隊把各自的議程擺在共同目標之前。」波多爾尼強調,凡是與「壞的混亂」有關聯的人,「不是被解除領導職務,就是被徹底趕出蘋果。」至於葛越,她則被派往中國。

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葛越擔任蘋果公司副總裁兼大中華區董事總經理。
圖/ 蘋果 Newsroom

自 2014年起,八人幫就在中國幕後運作,成功幫蘋果塑造形象,但他們逐漸要求更多公開化的組織安排——需要一個更有組織的中國團隊,由強而有力的領導者來主導。據一些同事回憶,羅里.塞克斯頓曾想爭取這個角色。不過,塞克斯頓不是中國人,也不會講中文。

另一個可能人選是史蒂文.馬克。他會說中文,在中國待了十五年,也與當地官員有良好關係。但他加入蘋果時間不長,在庫比蒂諾並不算有名氣。一位同事說,馬克常有不錯的想法,但每當他試著拉攏高層支持時,往往得到一句居高臨下的「你是誰來著?」此外,蘋果非常在意外觀形象,讓一個白人來正式主導公司在中國的工作顯然不合適,尤其考慮到其中一個核心目標是討好中國官員。

葛思里回憶第一次見到葛越的情景。他是倡議設立「中國官方主管」的人之一,但並未參與遴選過程,也不認識她。所以當他 2017年初農曆新年後去庫比蒂諾出差時,對方約他到辦公室見面,讓他頗為驚訝。當時,葛思里在蘋果高層之間已頗具影響力。

走進她在 Infinite Loop 的辦公室,彼此寒暄幾句後,葛越盯著他說:「所以,我應該怪你囉?」葛思里聽得眼睛一瞪,覺得這問題帶有攻擊性。「我們從未見過面,」他回應,「我做了什麼嗎?」葛越答道:「嗯,我要上飛機去中國了,因為庫克說,『你最好聽聽葛思里的建議。』」幾分鐘後,葛思瑞才弄明白,葛越不是指一般短暫出差,而是被要求接下重大職涯挑戰:帶著不會說中文的丈夫與孩子,全家搬去上海。

2017年7月18日,在那場員工大會問答六週後,蘋果正式宣布葛越的新職務。但從第一次會面起,內部就開始流傳她並不適任這個角色。從外界來看,這是一次極佳的人事安排:她是副總裁,曾帶領大型團隊負責關鍵技術。但問題在於,她雖然出生於中國,16 歲就移民加拿大,之後再也沒有在中國長住過。像戈峻或馬克這樣的人,也許更熟悉當地人情世故,懂得如何在政治環境中遊刃有餘,但葛越是否具備這樣的能力,仍相當不確定。

全世界唯一的董事總經理

這種落差更該歸咎於蘋果本身。這個職位需要的是熟悉美中關係與地方制度的人,或是在蘋果營運層面上有深厚背景的人;葛越兩者都不是。毫無疑問,她是一位技術專家,但不具備正確的技能組合。她的「華人身分」應該是一個優點,但實際上只是顯示蘋果的膚淺,甚至帶點玩世不恭。庫比蒂諾想讓「中國的門面」看起來是中國人,而她的職涯經歷是否與職位契合,則被擺在次要位置。

更大的問題在於這個職位本身。「大中華區董事總經理」是一個有名無實的職位,主要是為了政治原因而設,根本無法與蘋果的運作方式契合。不同於傳統公司會劃分事業單位,有各自的損益表,由總經理負責監督,賈伯斯當年將整間公司放在一份損益表之下,再分為行銷、工程、財務等職能,由技術專家監督。

蘋果沒有總經理——然而這裡卻出現了中國的「總經理」葛越。這個奇特的職位使她名義上掛著頭銜,但實際上僅停留在一種儀式性的空殼位置。名義上,她應該要領導蘋果在其最重要市場中多達一萬四千名員工。但蘋果是一家階級森嚴的公司,中國的零售員工、營運工程師、研發專員以及政府事務團隊,都有各自獨立的彙報線,有的在中國內部、有的直接連回庫比蒂諾。這些部門沒有一個會在實質上向葛越報告。

同事們表示,葛越試圖在研發領域有所作為,承擔更多責任。但她的專長侷限於基頻軟體,庫比蒂諾的團隊對她的硬體能力並不尊重。於是她開始撰寫一份關於中國市場的月報,總結當地情況,並記錄她對蘋果競爭對手所推出行銷活動的觀察。

部分中國團隊成員喜歡這份報告,視葛越為支持他們爭取更多自主權的代表。另一位同事則說,葛越嘗試在行程中排出時間與大家會面,但她的角色究竟是什麼,始終缺乏清晰定義。她無法贏得尊重,也沒能培養出對基層狀況的敏銳理解。「她只是被推上前台,充當中國的門面,去見官員,」另一位同事說。「她只會在需要出席的活動上露面,然後照稿宣讀。我不尊重這樣的領導人。」

搖滾巨星

到了 2019年初,庫比蒂諾內部已經很清楚,這個職位根本沒起作用。葛越已淪為一個沒有重大職責的花瓶人物。她在一家根本沒有總經理職位的公司當總經理。然而,出於政治形象考量,蘋果仍需要這個角色,而要將葛越調離則充滿風險。

當時蘋果才剛失去零售部門主管安潔拉.阿倫茲(Angela Ahrendts,前Burberry執行長,也是庫克任內最具代表性的延攬之一),以及多元與包容部門主管丹妮絲.楊.史密斯(Denise Young Smith)。這兩位女性都曾出現在蘋果官網上男性居多的領導團隊頁面。在這種情況下,如果再失去另一位女性、而且還是領導團隊中唯一的中國人,根本是不可能的事。

再說,葛越對任何人都不構成威脅。庫比蒂諾的結論是,最好就讓她待在這個安逸的職位上。當她試圖為自己建立媒體形象時,蘋果並不允許,她於是另闢蹊徑,用其他方式打造自身形象。2019年她加入星巴克董事會,2022年加入 Lululemon 董事會,如今則擔任美國商會中國分會的理事。

延伸閱讀:中國EUV來了?深圳實驗室傳造出「山寨版ASML光刻機」,有望打造先進晶片

《蘋果在中國》立體書封.jpg
圖/ 商周出版

本文授權轉載自《蘋果在中國》,Patrick McGee著,商業周刊出版

責任編輯:蘇柔瑋

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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。

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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。

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「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

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