AI來了先砍誰?Cloudflare執行長揭裁員新規則:「衡量者」先裁、工程師業務照樣聘
AI來了先砍誰?Cloudflare執行長揭裁員新規則:「衡量者」先裁、工程師業務照樣聘

重點一:Cloudflare 第一季營收創單季新高、年增 34%,同日宣布裁減逾 1,100 人;Prince 稱找不到年增 30% 以上卻裁逾 20% 的上市公司先例。

重點二:CEO 引用 Drucker 框架,將員工分為 Builder(產品打造者 / 價值建造者)、Seller(業務推廣者 / 市場開拓者)、Measurer(效能衡量者 / 營運檢視者) 三類,明確點名 AI 取代的是 Measurer。

重點三:中階主管、營運、行銷、財務等衡量職能成為主要調整對象;公司稱仍會投資工程與銷售角色,1,111 個實習名額收到近百萬份申請。

5 月 7 日盤後,雲端網路與資安公司 Cloudflare 同時丟出兩則訊息:第一季營收 6.398 億美元、年增 34%,非 GAAP 稀釋後 EPS 0.25 美元,兩項數字都超出分析師預期。

但下一句立刻接著:公司將裁掉逾 1,100 人。 以財報電話會議揭露的第一季底約 5,500 名員工估算,裁員後人數約落在 4,400 人上下,相當於整體員工的五分之一,並把第二季營收預估訂在 6.64 至 6.65 億美元,略低於華爾街預期的 6.661 億美元。

這是一份矛盾的成績單。財報亮眼,預估保守,再加上大規模裁員,5 月 8 日紐約早盤股價一度重挫 19% 至 209.22 美元,是 2023 年 4 月以來最大盤中跌幅。

兩週後的 5 月 20 日,Cloudflare 共同創辦人暨執行長 Matthew Prince 親自在《華爾街日報》社論版投書,承認他在美國商業史中找不到第二個案例:一家公開上市公司營收年增 30% 以上,卻同時裁掉超過 20% 的員工。

Prince 強調:公司營收創新高、自由現金流為正,大型客戶數仍在成長。他下手裁員,是因為他相信整個工作的定義正在改變,而 Cloudflare 必須走在前面。

要理解他的邏輯,他翻出的是一本 1954 年出版的書,管理學之父 Peter Drucker 的《管理實踐》(The Practice of Management)。

Drucker 的三類員工:Builder、Seller、Measurer

Drucker 在 70 年前把企業裡的工作分成三類,Prince 直接沿用:

Builder(建造者)負責造產品。工程師、設計師、產品經理都屬於這一類。

Seller(銷售者)負責把產品賣出去。業務、客戶經理、業務工程師都是。

Measurer(衡量者)則做「除此之外的所有事情」,Prince 自己列了一串:內部稽核、營收認列、財務、法務、合規、中階管理、營運。

Drucker 當年的論點是:「衡量」這件事很重要,但客戶是被「建造」和「銷售」贏來的,企業的資源應該優先投入這兩種人。Prince 在 2026 年重新撿起這個框架,是因為 AI 系統現在能做的事情,剛好就落在 Measurer 的工作範圍裡。

「以 Cloudflare 為例,過去內部稽核每季只能挑幾個業務風險領域檢視,」Prince 在投書中寫道,「現在我們正轉向每個業務風險都被持續稽核的系統。我們關帳速度更快,犯的錯更少,犯了錯也更容易抓出來。」

Cloudflare 實際砍了哪些職能?

Prince 在投書裡把刀子落在哪些位置講得很清楚:裁員的絕大多數是 Measurer

具體來說,包括四個區塊:

第一,跨部門的中階主管,理由是 AI 讓每位主管能管理更多直屬部屬,同時還能維持衡量與輔導的效果。

第二,把原本散在各業務線的營運職能整併成一個跨部門小組,需要特定專業時靠 AI 補位。

第三,行銷團隊「顯著縮編」,Prince 點名行銷部門「跟多數公司一樣,塞滿了 Measurer」。

第四,財務團隊則找出可以整併與自動化的機會。這些細節主要來自 Prince 投書的自述,仍屬公司管理層對裁員邏輯的詮釋。

值得注意的是,Prince 的說法裡,工程師與直接面對客戶的銷售角色不是這次調整的核心。Prince 對 Builder 與 Seller 的態度反而是「能聘多少聘多少」。

他寫道,如果一位工程師現在的生產力是過去的十倍,他會盡可能多招這樣的人。

Cloudflare 今年夏天的 1,111 個帶薪實習名額收到了將近一百萬份申請,最後錄取者「全是 Builder 或 Seller 屬性」,且大多數預計會收到正職 offer。

也就是說,AI 取代的不是「整個白領階層」,而是白領階層中「以衡量為工作核心」的那一群人。

為什麼 AI 取代的是 Measurer?

Prince 的判斷其實有兩層邏輯。

第一層是能力匹配。Measurer 的工作特徵是:在背後不眠不休地處理大量資料、要求客觀獨立、不需要正面舞台。Prince 形容,這幾個條件「正好就是 AI 的長項」。AI 可以做到的衡量精細度與頻率,過去就算是最好的員工也做不到。

第二層是價值創造的位置。Drucker 的原始論點是,顧客是靠 Builder 與 Seller 贏來的,Measurer 雖然關鍵,但不直接創造價值。AI 把「衡量」這件事的邊際成本壓到接近零之後,企業就有理由把省下來的人力預算,重新分配到能真正帶來成長的位置。

也就是說,Prince的意思不是「Measurer 不重要」,而是「Measurer 的最佳形式不再是人類」。

延伸閱讀:圖解2026裁員潮:全美年減50%、科技業卻逆勢增33%!AI讓白領主管職也難逃?

財報亮眼,股價為什麼還是大跌?

Prince 的敘事很完整,但市場顯然沒有全盤買單。

5 月 8 日盤中 19% 的跌幅,反映的不是這次財報本身(畢竟 EPS 與營收都超過預期),而是兩個訊號疊加:一是第二季營收預估區間落在 6.64 至 6.65 億美元,比華爾街預期的 6.661 億美元低了一點點;二是《路透社》報導引述分析師觀點指出,市場原本押注 Cloudflare 會受惠於 AI 採用潮,但公司近端成長指引偏保守,加上 AI 基礎設施成本上升可能壓縮利潤率,使投資人重新評估這筆帳。

意思是,市場關心的不是「Cloudflare 過去一季表現如何」,而是「AI 投資與裁員之間的算式能不能算得過來」。

對此 Prince 在投書中強調,這次裁員「不是為了減少人頭」,公司空缺職位數量還是歷史新高,未來員工總數會繼續增長。但短線市場的疑問是:如果未來員工總數還會成長,這次大規模 Measurer 裁員真的是結構優化,還是只是緩解基礎建設投資的成本壓力?

延伸閱讀:不要把學習外包給AI!Google雲端AI總監:用AI換速度,你賠上的是「未來的能力」

人人都是 Builder 的時代近了

當然,其實 Drucker 的三分法本身有它的盲點。

許多工作同時包含三種屬性的成分:一位行銷企劃可能既要做活動策劃(Builder)、又要跑客戶會議(Seller)、還要產製週報(Measurer)。Prince 自己也沒有提供「一個職位裡 Measurer 比例超過多少就會被取代」的精確門檻。

但這個框架的價值在於它逼迫每個知識工作者問自己一個問題:我每天花最多時間做的那件事,到底屬於哪一類?

對 Cloudflare 內部來說,這個問題已經有答案。對 Cloudflare 以外的世界,Prince 在投書最後指出:預期未來一年,會有越來越多公司走上同樣的路。

如果這個判斷成立,那麼接下來真正值得觀察的是這些公司在裁員後,把省下來的預算「重新投回」到哪些位置。

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資料來源:The Wall Street JournalCloudflare 財報新聞稿(SEC)Cloudflare 員工信BloombergReuters

本文初稿為AI編撰,整理.編輯/ 李先泰

關鍵字: #裁員
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AI 成為企業新基礎設施,勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合
AI 成為企業新基礎設施,勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合

因應生成式 AI、代理式 AI 與實體 AI 的崛起,模型成為企業資訊基礎設施的一環,企業不僅需要算力、還必須具備同時管理多個 AI 模型、優化營運成本,以及確保 AI 基礎設施的安全與穩定;有鑑於此,服務超過 2,000 家企業客戶上雲的勤英科技(ELITE CLOUD)將業務範疇從雲端代理延伸到 AI 基礎設施整合商,協助企業整合多元模型資源、因應不同應用場景彈性調度算力資源,在 AI 新世代建立可規模化的 AI Infra 能力。

「隨著 AI 從單一聊天機器人進化到多模型、多代理協作,企業的核心競爭力不再僅是擁有 AI,而是建立一套可管理、多模型共存、穩定、安全且可持續擴充的 AI Infra 環境。」勤英科技區域總經理黃士培表示,為協助更多企業推進 AI 創新實務,勤英科技從原本的 AWS、Google Cloud、Azure 雲端代理角色,進一步轉型為 AI 基礎設施整合服務商,透過多語言模型平台 MixRoute、代理式 AI 導入與企業資料治理服務,協助企業建立真正可落地、可管理、可擴展的 AI 應用架構。

從 IT Infra 到 AI Infra,企業最大挑戰不是模型、算力而是管理

過去幾年,許多企業透過生成式 AI 實現「問問題」、「摘要文件」、「生成簡報」,提升員工工作績效,而代理式 AI 的崛起與普及,則讓「內嵌 AI 的企業應用」快速成為新常態,從企業資源規劃(ERP)、顧客關係管理(CRM)、人力資源(HR),到客服、研發甚至製造系統,AI 開始深度嵌入各類企業應用,AI 扮演的角色也從單純的輔助工具,逐漸進化為企業營運與決策流程的重要核心。

也因此,企業保持未來競爭力的關鍵,不再是「有沒有導入 AI」,而是「是否具備管理 AI 的能力」,包括如何讓多模型共存、如何控管 Token 成本、如何確保資料品質與一致性、如何依不同部門需求配置 Agent,以及如何避免 AI 成為新的資訊孤島,都是企業導入 AI 後的新挑戰。

「Gemini、Claude、OpenAI、Mistral 等模型快速迭代,意味著企業若只押注單一模型,未來很可能在成本、效能與彈性上失去優勢。」勤英科技區域總經理黃士培表示,企業接下來更需要以「Models as Infrastructure(模型即基礎建設)」的思維,將大型語言模型視為與運算、儲存、網路同等重要的基礎資源來規劃、治理以及進行成本管理,將資訊系統架構重塑為 AI 基礎建設。

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圖/ 數位時代

勤英科技服務的客戶數超過 2,000 家,不少客戶已導入 AI 應用服務,正積極建置 AI Infra 與管理環境,因此,勤英科技自 2025 年積極轉型,將 AI Infra 視為企業長期競爭力的基礎建設來經營,業務範疇從傳統雲端代理擴展至 AI Infra 整合服務商,例如與多模型平台 MixRoute 合作,並開發可支援單一登入(SSO)、彈性調度不同大型語言模型 Token 的管理平台,協助企業簡化模型管理與成本控管,將更多資源與心力聚焦於核心業務與創新應用。

從雲端代理走向 AI Infra 整合,勤英科技從三面向協助企業發揮 AI 綜效

有鑑於 AI 應用與雲端環境息息相關,勤英科技除因應企業客戶的多雲策略協助管理多雲環境、優化成本,以及落實資安治理,更因應不同使用情境推出三種 AI 方案助力企業:

第一:提供開箱即用的 AI 服務。

黃士培以 Google Cloud 的產品為例解釋,透過整合 Gemini 的 Google Workspace,企業可直接在 Gmail、Meet、Docs、Sheets、Slides 中使用 AI 功能,包括會議摘要、文件生成、簡報整理等,快速提升員工生產力,同時,增強企業對 AI 應用的信心,為之後的應用深化做準備。

第二:協助企業規劃、打造與導入代理式 AI 應用服務。

「對於擁有豐沛結構化數據資料、知識庫的企業來說,除以生成式 AI 打造企業大腦,還會透過代理式 AI 提升自動化執行能力,重塑工作效率。」黃士培表示,勤英科技可以基於 Google Gemini Enterprise,提供含括底層雲端架構、AI 模型調度、資料治理與 AI Agent 串接等服務,讓企業員工可以自然語言安全調用企業資料,讓 Agent 進一步執行任務與推動流程。

舉例來說,勤英科技協助在台灣成立超過 50 年的製造業品牌商將 Gemini Enterprise 介接 SAP 與 Salesforce 訓練模型、建立可供 AI 調用的企業知識中樞;另在影音內容生成領域,勤英科技亦協助客戶導入 AI 自動化技術,將內容產製成本縮減達 90%。

第三:提供多模型聚合管理平台,滿足企業以 API 串連各種模型的需求。

勤英科技與新加坡 MixRoute 合作,提供企業客戶多模型管理平台,讓企業可以視需求彈性敏捷的調度 Gemini、Claude、OpenAI 等不同模型,並透過單一帳號、單一帳單與 Budget Alert 機制,管理 token 使用量與 AI 成本。

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圖/ 數位時代

「透過我們提供的多模型管理平台,企業客戶不會被單一模型綁定,可以在模型快速疊代的環境下,更靈活地管理成本與算力資源。」黃士培如是說道。

總的來說,隨著 AI 應用從單點工具走向大規模企業部署,下一波競爭核心將從模型能力延伸至 AI 基礎設施管理能力,而這也是勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合服務商背後的核心原因:當 AI 開始成為企業營運的一部分,企業需要的,已不只是模型供應商,而是能協助串接雲端、資料、Agent 與應用場景的長期技術夥伴。

有關更多勤英科技相關資訊,請查詢網站:https://www.elite.cloud/zh/

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