馬斯克給推特高層的慘痛教訓!他為何能用「正當理由」秋後算帳,沒收千萬美元遣散費?
馬斯克給推特高層的慘痛教訓!他為何能用「正當理由」秋後算帳,沒收千萬美元遣散費?

馬斯克捧著面盆走進推特大門的隔天早晨,法務長歌迪與手下的政策和法務團隊開了一場視訊會議。

幾乎沒人知道,早在幾個月前馬斯克和原執行長阿格拉瓦通電話時,他就試圖使歌迪遭到開除,不過大多數人認定她待在推特的時日不會長久。不只是她在夏季為了交易案控告馬斯克,新老闆也曾公開批評歌迪對韓特.拜登筆記型電腦報導和封鎖川普的決策。他就是不太喜歡她。

在那個周四早晨,歌迪依然在職,她的團隊得知一些驚人的消息:昨晚她與馬斯克首次單獨會面。見到前幾個月在法庭上對抗的人難免緊張,不過約莫 30 分鐘的互動算是友好,只是馬斯克一直說自己「累壞了」。

兩人談論阿格拉瓦企圖修改推特內容政策的土星計畫,歌迪也請求馬斯克用他的星鏈(Starlink)衛星網路服務協助推特用戶避開政府監控。她甚至問馬斯克有沒有想過與中國的潛在衝突。特斯拉在上海設有一座工廠,中國政府似乎可能利用特斯拉在當地的業務向馬斯克和推特施壓。歌迪團隊有些成員把當成正面跡象。或許,至少她會留下來協助這段過渡時期,他們心想。

美國西岸太平洋時區當天下午 4 點左右,馬斯克正式收購推特的 440 億美元交易完成。歌迪立刻遭到開除。執行長阿格拉瓦和財務長塞格也被解雇,兩人心裡有數,都在當天稍早離開辦公室。深入參與訴訟案的推特法務長艾傑特也被炒魷魚,由保全人員護送出推特總部。馬斯克接管公司不到 30 分鐘,就有一半的推特高層去職。

推特主管已經做好相應的準備,安排其他人在自己突遭開除時接替工作。畢竟這群人才剛成功控告馬斯克,逼他收購公司。

消失的「金色降落傘」

馬斯克最初與董事會協商時告訴董事長泰勒,他試圖買下公司,部分原因是他對推特經營層毫無信心。他們沒人預期自己會保住工作。在馬斯克的收購合約中,這 4 位經理人都獲得「金色降落傘」補償措施,假使他們在交易完成的一年內遭到開除就會生效,代表價值數百萬美元的部分或全部股份獎酬將立即授予。

這種獎酬在併購案很常見,用來鼓勵所有人朝完成交易努力。舉例來說,阿格拉瓦和歌迪知道公司賣給馬斯克,自己很可能丟掉工作,但至少他們能提前拿到獎酬。以阿格拉瓦來說,遭到開除預計讓他進帳約 5,000 萬美元。

至少那是原本應該發生的事。這幾位推特主管收到一封證實解雇的電子郵件時,馬斯克對他們每個人補上一句「去你的」。他沒有裁掉他們,相反的,他是「基於正當理由」解雇他們,因此不適用金色降落傘條款。假設阿格拉瓦和歌迪想拿到他們的幾百萬美元,就必須上法院與馬斯克二度對決。

對馬斯克來說,光是拿掉金色降落傘還不夠。交易完成後沒幾天,推特法務團隊有幾位成員收到一封信,馬斯克要求他們安排時間和他的律師團面談。「這間公司在調查內部主管、職員和顧問的特定行為。」信中寫到,並要求員工保留與收購案相關的所有訊息和文件、推特財報,甚至是對吹哨者馬吉的處理方式。

「請立即開始保留與你任職推特相關的所有文件和訊息,包括電子郵件、簡訊或任何平台的即時通訊。」馬斯克不只拒絕提供金色降落傘,他也在追查跟自己打官司的經理人有什麼汙點,期望回過頭來控告他們。馬斯克想復仇。

交易完成那天晚上 9 點左右,經過一整天的會議和解雇,馬斯克發送一則推文:「鳥兒自由了。」

延伸閱讀:唸醫學院沒意義了?馬斯克吐6大預測:為何未來在特斯拉晶圓廠,可以吃漢堡、抽雪茄?

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圖/ 今周刊出版

本文授權轉載自《馬斯克的X帝國:矽谷最瘋狂!一場價值440億美元的推特權力遊戲》,寇特・華格納著,今周刊出版

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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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