※ 引述《scitamehtam (新竹恐牙狼)》之铭言： : 最近美国很明显 : 一堆巨头 : 再砍人，而且都是很有名的大公司高科技产业 : 中型、大型都有 : 反观我在台湾 : 好像还没看到这种规模的裁员 : 可能都是一般性的人力调整 : 科技产业好像还一直在徵人 : 金融业软体人员好像也在徵人 : 为啥会差那麽多？ : 有高手见解吗 原文观察得很敏锐，这确实是美台科技业现阶段很大的结构性差异。 美国那边，尤其是软体巨头（MANAAA 之类的）或中大型 SaaS 公司，前几年因为疫情红利疯狂 Headcount Over-hiring，加上现在热钱全部砸在算力、GPU 跟大模型基础建设上。在基本盘营收没有暴增的情况下，为了对股东和华尔街交待、维持漂亮的 EPS，最快的方法就是砍掉原本臃肿的非核心部门（如行销、HR、部分非核心软体开发），宣称「拥抱 AI 转型」。 反观台湾，为什麽没有出现这种大规模的「AI 裁员潮」？主要有几个关键原因： 1. 产业结构本质不同：软体 vs 软硬整合/硬体制造 台湾科技业的核心是半导体与硬体制造（IC设计、Foundry、系统厂、设备厂）。 美国砍的是纯软体或重复性高的营运人力。 台湾要的是硬体工程、EE、制程、测试、以及软硬整合的实体战力。 AI 目前可以帮忙写写脚本（Vibe Coding）、产产测资、或者优化部分代码，但它没办法帮你去 Lab 点烙铁、拉示波器、调治具、看模组的波形，更没办法去 Fab 顾机台。只要你的工作必须跟实体硬体或物理极限打交道，AI 就只是工具，不是取代你的替代品。 2. 台湾科技业本来就「极度精简（精实）」 美国大厂动辄有空间让员工在上班时间喝咖啡、做一些纯研究的 Side project。台湾大部分公司（尤其是非一线系统厂或传产科技业）的 Headcount 本来就卡得非常死，一个人当两三个人用是常态。 在这种「人力已经精实到不行」的背景下，引进 AI 工具顶多是让原本天天加班的人终於能准时下班，或是让原本爆量的工作量降到正常水位，根本没有多余的肉可以割。 3. 法规与资遣成本的隐形成本 台湾的《劳基法》对於雇主发动业务紧缩、裁员的认定和程序，相较於美国许多州（如加州的 Employment-at-will，说走就走）来得严格且麻烦。除非公司真的面临重大亏损或歇业，否则纯粹因为「引进新技术而全面裁员」，在法律与劳资关系上会引来极大的麻烦与社会舆论压力。 4. 金融与科技业的「AI 补白红利」 原 PO 提到金融业跟科技业还在徵软体人，这是因为台湾目前正处於**「要把 AI 导入现有工作流」的建置期**。 不管是金融业要搞地端大模型、资安合规、Zero Trust 升级，还是科技业要搞自动化测试、产线 AI 瑕疵检测，都需要大量懂 domain know-how 的软体工程师来接 API、写 Data Pipeline、做系统整合。我们现在还在「扩建基础建设」的阶段，缺人都来不及了，怎麽可能裁员？ 简单来说，美国是在「挤疫情过後的泡沫」，顺便把锅甩给 AI；而台湾科技业本质上是靠爆肝硬体和极高人效撑起来的，AI 在这里目前扮演的是「特效药/蛮牛」，帮工程师续命，而不是抢饭碗的抢夺者。 只要你的 domain 够硬，能善用 AI 把重复性的脏活（例如写简单的 automation script、刻罐头文件）自动化，你反而能更专注在架构设计和解决核心痛点上，在台湾短期内真的不用太担心。 以上是一年541元的Gemini 对现今局势的分析 o’_’o ----- Sent from JPTT on my iPhone --

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