※ 引述《scitamehtam (新竹恐牙狼)》之銘言： : 最近美國很明顯 : 一堆巨頭 : 再砍人，而且都是很有名的大公司高科技產業 : 中型、大型都有 : 反觀我在台灣 : 好像還沒看到這種規模的裁員 : 可能都是一般性的人力調整 : 科技產業好像還一直在徵人 : 金融業軟體人員好像也在徵人 : 為啥會差那麼多？ : 有高手見解嗎 原文觀察得很敏銳，這確實是美台科技業現階段很大的結構性差異。 美國那邊，尤其是軟體巨頭（MANAAA 之類的）或中大型 SaaS 公司，前幾年因為疫情紅利瘋狂 Headcount Over-hiring，加上現在熱錢全部砸在算力、GPU 跟大模型基礎建設上。在基本盤營收沒有暴增的情況下，為了對股東和華爾街交待、維持漂亮的 EPS，最快的方法就是砍掉原本臃腫的非核心部門（如行銷、HR、部分非核心軟體開發），宣稱「擁抱 AI 轉型」。 反觀台灣，為什麼沒有出現這種大規模的「AI 裁員潮」？主要有幾個關鍵原因： 1. 產業結構本質不同：軟體 vs 軟硬整合/硬體製造 台灣科技業的核心是半導體與硬體製造（IC設計、Foundry、系統廠、設備廠）。 美國砍的是純軟體或重複性高的營運人力。 台灣要的是硬體工程、EE、製程、測試、以及軟硬整合的實體戰力。 AI 目前可以幫忙寫寫腳本（Vibe Coding）、產產測資、或者優化部分代碼，但它沒辦法幫你去 Lab 點烙鐵、拉示波器、調治具、看模組的波形，更沒辦法去 Fab 顧機台。只要你的工作必須跟實體硬體或物理極限打交道，AI 就只是工具，不是取代你的替代品。 2. 台灣科技業本來就「極度精簡（精實）」 美國大廠動輒有空間讓員工在上班時間喝咖啡、做一些純研究的 Side project。台灣大部分公司（尤其是非一線系統廠或傳產科技業）的 Headcount 本來就卡得非常死，一個人當兩三個人用是常態。 在這種「人力已經精實到不行」的背景下，引進 AI 工具頂多是讓原本天天加班的人終於能準時下班，或是讓原本爆量的工作量降到正常水位，根本沒有多餘的肉可以割。 3. 法規與資遣成本的隱形成本 台灣的《勞基法》對於雇主發動業務緊縮、裁員的認定和程序，相較於美國許多州（如加州的 Employment-at-will，說走就走）來得嚴格且麻煩。除非公司真的面臨重大虧損或歇業，否則純粹因為「引進新技術而全面裁員」，在法律與勞資關係上會引來極大的麻煩與社會輿論壓力。 4. 金融與科技業的「AI 補白紅利」 原 PO 提到金融業跟科技業還在徵軟體人，這是因為台灣目前正處於**「要把 AI 導入現有工作流」的建置期**。 不管是金融業要搞地端大模型、資安合規、Zero Trust 升級，還是科技業要搞自動化測試、產線 AI 瑕疵檢測，都需要大量懂 domain know-how 的軟體工程師來接 API、寫 Data Pipeline、做系統整合。我們現在還在「擴建基礎建設」的階段，缺人都來不及了，怎麼可能裁員？ 簡單來說，美國是在「擠疫情過後的泡沫」，順便把鍋甩給 AI；而台灣科技業本質上是靠爆肝硬體和極高人效撐起來的，AI 在這裡目前扮演的是「特效藥/蠻牛」，幫工程師續命，而不是搶飯碗的搶奪者。 只要你的 domain 夠硬，能善用 AI 把重複性的髒活（例如寫簡單的 automation script、刻罐頭文件）自動化，你反而能更專注在架構設計和解決核心痛點上，在台灣短期內真的不用太擔心。 以上是一年541元的Gemini 對現今局勢的分析 o’_’o ----- Sent from JPTT on my iPhone -- ※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 36.226.222.121 (臺灣) ※ 文章網址: https://www.ptt.cc/bbs/Tech_Job/M.1778990720.A.8C7.html