馬斯克是這個時代的賈伯斯?傳記作家揭密兩大特質:都愛罵人「蠢」、脾氣暴躁不好惹!
馬斯克是這個時代的賈伯斯?傳記作家揭密兩大特質:都愛罵人「蠢」、脾氣暴躁不好惹!
賈伯斯、馬斯克,兩人有哪些共同特質?

成功的企業家往往有很多共通點,而撰寫了《賈伯斯傳》、《馬斯克傳》的作者華特.艾薩克森也表示,也在深度採訪兩人的過程中,注意到兩人的相似之處。

根據《Business Insider》報導,艾薩克森形容特斯拉執行長馬斯克某方面有如「這個時代的賈伯斯」。撰寫傳記期間,艾薩克森對兩人都有進行長時間、深度的訪談,為了《賈伯斯》傳,他與賈伯斯面談了超過40次,而《馬斯克傳》則花費他花兩年的時間跟訪。

將馬斯克與賈伯斯比較並不是新鮮事,過去便時常有人或媒體將兩者並陳,但艾薩克森或許是少數與兩人都有深度交流的媒體人,在《馬斯克傳》當中,他也時常將賈伯斯與馬斯克相提並論,談及兩人在性格、缺陷及管理風格上的異同。

🛎️延伸閱讀: 超強大「X支付」明年登場!包辦用戶所有財務需求,未來連銀行帳戶都不需要?

相同點一:脾氣暴躁,沒有同理心

賈伯斯性格不佳、脾氣暴躁已是眾人皆知,在會議上毫不留情痛罵下屬、對產品受挫甚至失敗時的狂怒過去時有所聞,許多曾與他共識的夥伴,都只能對他的個性直搖頭。艾薩克森表示撰寫《賈伯斯傳》途中,曾訪問蘋果共同創辦人沃茲尼克(Steve Wozniak),而對方所說的一句話便是「他一定要這麼壞?這麼粗暴又殘酷?這麼戲劇化人格?」

艾薩克森表示, 賈伯斯與馬斯克最常批評員工的一句話就是:這是我聽過最蠢的事

5151152799_af50f993bd_o.jpg-copy
賈伯斯在開發第一代iPhone時,只給開發團隊兩週時間設定好軟體願景。

而艾薩克森在撰寫《馬斯克傳》過程裡,也在馬斯克身上看到了同樣負面的人格傾向──曾被馬斯克前女友、流行歌手葛萊姆絲(Grimes)稱為「惡魔模式」。這時馬斯克會變得尖銳、缺乏同理心,並要求員工設定極為嚴苛的工作日程等。

先前《華爾街日報》曾披露,賈伯斯在開發初代iPhone時只給了開發團隊兩週時間設定軟體願景,假如做不到,他就會將這個任務交給其他團隊處理。

而馬斯克多年來的放炮紀錄更是不用多談,例如Cybertruck的量產時間一延再延,直到最近才終於生產第一輛車,先前在自駕投資者日活動上發下2020年打造自駕計程車隊的豪情壯志,但到現在還沒有任何實現跡象。

馬斯克旗下航太公司SpaceX更是曾經給出2024年送人上火星的目標,不過到現在計畫用於火星任務的星艦距離完工還很遙遠,仍在一次又一次的爆炸當中試錯。近年馬斯克改口2029年送人上火星,至於這個時間點能否達成,或許讓我們拭目以待。

艾薩克森評價,他們兩人有時直白到了殘酷的地步,甚至讓人反感,不過反過來說這也有助於打造賈伯斯心目中,不願與那些說不清楚想法的思想家為伍的一流團隊,並認為他們也因為缺乏同理心,能更專注地把心力全放在主要目標上。

相同點二:控制欲強、與共同創辦人難相處

同時為了實現目標, 兩人也都有很強的控制欲,對公司營運上任何微小的地方都要高度控制 ,很難與共同創辦人和睦相處,想要將所有細節都掌握在手中。就如同在賈伯斯領導下沃茲尼克淡出營運,馬斯克在經營特斯拉時也趕走了最初成立公司的馬丁.艾伯哈德(Martin Eberhard)。

2018年馬斯克與OpenAI分道揚鑣的情形,就體現了艾薩克森所說他們難以相處、擁有高度控制欲的性格。當時馬斯克想要將OpenAI完全歸入特斯拉旗下管理,認為唯有這麼做才能與科技巨頭抗衡。

山姆.奧特曼(Sam Altman)馬斯克
OpenAI執行長奧特曼曾在接受媒體訪問時表示,「馬斯克是個混蛋。」
圖/ 美聯社

然而這個提案最終遭到以山姆.奧特曼(Sam Altman)為首的管理層否決,馬斯克憤而離開辦公室,留下一句「你們是一群蠢貨」。儘管共同創辦OpenAI的山姆.奧特曼(Sam Altman)非常肯定馬斯克的能力,有時談到馬斯克仍不禁表示「他是個混蛋」。

相同點三:追求「簡單」美感,設計必須結合產品外觀與功能

但除了性格上的特點,艾薩克森指出,馬斯克與賈伯斯在設計上的追求也有著幾分相似,兩人都要求「簡單」的美感,「這遵循了賈伯斯和強尼.艾夫為蘋果建立的準則:設計不單單只是美學,真正的設計必須結合產品的外觀與功能。」他在《馬斯克傳》中談及馬斯克對特斯拉的計畫時提到。

他舉了特斯拉的門把設計為例,聲稱這個設計讓他想到了蘋果1998年版iMac的把手,沒有什麼特殊,但大大提高了產品的使用便利。 另外,兩人也都很清楚炒作產品的重要性,懂得如何將產品變成人們內心渴望的存在。

馬斯克更愛親臨第一線,注重產品量產能力

但兩人也有些截然不同的地方。另外,賈伯斯相對低調,後半生篤信佛法,而馬斯克則沒有明確的信仰,並且酷愛在社群媒體上發言,甚至因此「亂講話」影響股價被證券交易委員會開罰,甚至被投資者控告。

艾薩克森在《馬斯克傳》中描述,馬斯克比起賈伯斯更親自參與製造過程,更像一位親力親為的工程師。相較之下,賈伯斯是一個產品設計的天才,卻從來沒造訪過實際生產iPhone或Mac的工廠。

馬斯克會花費大量時間在第一線,極為注重量產可行性,他曾在推特上表示,打造量產用的機器才是推出一款產品最難的地方。他也曾多次向外界透露,Model 3實現量產前的一段時間,他每週工作120小時,幾乎在工廠地板倒頭就睡。

資料來源:Business Insider華爾街日報

責任編輯:錢玉紘、高敬原

往下滑看下一篇文章
從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路
從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路

「代理式 AI 」(Agentic AI)的創新服務正在重新塑造企業對AI的想像:成為內部實際運行的數位員工,提升關鍵工作流程的效率。代理式AI的技術應用清楚指向一個核心趨勢:2025 年是 AI 邁向「代理式 AI」的起點,讓 AI 擁有決策自主權的技術轉型關鍵,2026 年這股浪潮將持續擴大並邁向規模化部署。

面對這股 AI Agent 浪潮,企業如何加速落地成為關鍵,博弘雲端以雲端與數據整合實力,結合零售、金融等產業經驗,提出 AI 系統整合商定位,協助企業從規劃、導入到維運,降低試錯風險,成為企業佈局 AI 的關鍵夥伴。

避開 AI 轉型冤枉路,企業該如何走對第一步?

博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題、生成內容的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工,應用場景也從單一任務延伸至多代理協作(Multi-Agent)模式。

「儘管 AI 前景看好,但這條導入之路並非一帆風順。」博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲綜合多份市場調查報告指出,到了 2028 年,高達 70% 的重複性工作將被 AI 取代,但同時也有約 40% 的生成式 AI 專案面臨失敗風險;關鍵原因在於,企業常常低估了導入 GenAI 的整體難度——挑戰不僅來自 AI 相關技術的快速更迭,更涉及流程變革與人員適應。

2-RD096270.jpg
博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工。面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時加速 AI 落地。
圖/ 數位時代

正因如此,企業在導入 AI 時,其實需要外部專業夥伴的協助,而博弘雲端不僅擁有導入 AI 應用所需的完整技術能力,涵蓋數據、雲端、應用開發、資安防禦與維運,可以一站式滿足企業需求,更能使企業在 AI 轉型過程中少走冤枉路。

宋青雲表示,許多企業在導入 AI 時,往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。

轉換率提升 50% 的關鍵:HAPPY GO 的 AI 落地實戰路徑

博弘雲端這套導入方法論,並非紙上談兵,而是已在多個實際場域中驗證成效;鼎鼎聯合行銷的 HAPPY GO 會員平台的 AI 轉型歷程,正是其最具代表性的案例之一。陳亭竹說明,HAPPY GO 過去曾面臨AI 落地應用的考驗:會員資料散落在不同部門與系統中,無法整合成完整的會員輪廓,亦難以對會員進行精準貼標與分眾行銷。

為此,博弘雲端先協助 HAPPY GO 進行會員資料的邏輯化與規格化,完成建置數據中台後,再依業務情境評估適合的 AI 模型,並且減少人工貼標的時間,逐步發展精準行銷、零售 MLOps(Machine Learning Operations,模型開發與維運管理)平台等 AI 應用。在穩固的數據基礎下,AI 應用成效也開始一一浮現:首先是 AI 市場調查應用,讓資料彙整與分析效率提升約 80%;透過 AI 個性化推薦機制,廣告點擊轉換率提升 50%。

3-RD096215.jpg
左、右為博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹及技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲。宋青雲分享企業導入案例,許多企業往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。
圖/ 數位時代

整合 Databricks 與雲端服務,打造彈性高效的數據平台

在協助鼎鼎聯合行銷與其他客戶的實務經驗中,博弘雲端發現,底層數據架構是真正影響 AI 落地速度的關鍵之一,因與 Databricks 合作協助企業打造更具彈性與擴充性的數據平台,作為 AI 長期發展的基礎。

Databricks 以分散式資料處理框架(Apache Spark)為核心,能同時整合結構化與非結構化資料,並支援分散式資料處理、機器學習與進階分析等多元工作負載,讓企業免於在多個平台間反覆搬移資料,省下大量重複開發與系統整合的時間,從而加速 AI 應用從概念驗證、使用者驗收測試(UAT),一路推進到正式上線(Production)的過程,還能確保資料治理策略的一致性,有助於降低資料外洩與合規風險;此對於金融等高度重視資安與法規遵循的產業而言,更顯關鍵。

陳亭竹認為,Databricks 是企業在擴展 AI 應用時「進可攻、退可守」的重要選項。企業可將數據收納在雲端平台,當需要啟動新型 AI 或 Agent 專案時,再切換至 Databricks 進行開發與部署,待服務趨於穩定後,再轉回雲端平台,不僅兼顧開發效率與成本控管,也讓數據平台真正成為 AI 持續放大價值的關鍵基礎。

企業強化 AI 資安防禦的三個維度

隨著 AI 與 Agent 應用逐步深入企業核心流程,資訊安全與治理的重要性也隨之同步提升。對此,宋青雲提出建立完整 AI 資安防禦體系的 3 個維度。第一是資料治理層,企業在導入 AI 應用初期,就應做好資料分級與建立資料治理政策(Policy),明確定義高風險與隱私資料的使用邊界,並規範 AI Agent「能看什麼、說什麼、做什麼」,防止 AI 因執行錯誤而造成的資安風險。

第二是權限管理層,當 AI Agent 角色升級為數位員工時,企業也須比照人員管理方式為其設定明確的職務角色與權限範圍,包括可存取的資料類型與可執行的操作行為,防止因權限過大,讓 AI 成為新的資安破口。

第三為技術應用層,除了導入多重身份驗證、DLP 防制資料外洩、定期修補應用程式漏洞等既有資安防禦措施外,還需導入專為生成式 AI 設計的防禦機制,對 AI 的輸入指令與輸出內容進行雙向管控,降低指令注入攻擊(Prompt Injection)或惡意內容傳遞的風險。

4-RD096303.jpg
博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲進一步說明「AI 應用下的資安考驗」,透過完善治理政策與角色權限,並設立專為生成式 AI 設計的防禦機制,降低 AI 安全隱私外洩的風險。
圖/ 數位時代

此外,博弘雲端也透過 MSSP 資安維運託管服務,從底層的 WAF、防火牆與入侵偵測,到針對 AI 模型特有弱點的持續掃描,提供 7×24 不間斷且即時的監控與防護。不僅能在系統出現漏洞時主動識別並修補漏洞,更可以即時監控活動,快速辨識潛在威脅。不僅如此,也能因應法規對 AI 可解釋性與可稽核性的要求,保留完整操作與決策紀錄,協助企業因應法規審查。

「AI Agent 已成為企業未來發展的必然方向,」陳亭竹強調,面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時,加速 AI 落地。在這波變革浪潮中,博弘雲端不只是提供雲端服務技術的領航家,更是企業推動 AI 轉型的策略戰友。透過深厚的雲端與數據技術實力、跨產業的AI導入實務經驗,以及完善的資安維運託管服務,博弘雲端將持續協助企業把數據轉化為行動力,在 AI Agent 時代助企業實踐永續穩健的 AI 落地應用。

>>掌握AI 應用的新契機,立即聯繫博弘雲端專業顧問

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
2026 大重啟
© 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