逐字稿

大家好，最近最大的台灣 AI 消息，不是 OpenAI 和 Anthropic 又怎麼了，反而是聯發科把他們公司內部每個員工的 AI 預算，就是砍半再砍半。最近已經到了剩下每個人每個月好像二到三美金這個程度。

這個在網路上引起很大的論戰。就是說一個那麼大的半導體設計公司，基本上來說不缺這樣的 budget，但是從原本大家一直在鼓勵使用 AI，要做所謂的最大化使用 AI token，token maximizing，變成現在開始節省 AI 的預算。

Threads 上的員工反應：AI 寫測試程式、local GPU farm 大塞車

然後也有很多網友，我看到主要是在 Threads 上面罵說，之前他們一直鼓勵使用 AI 來做 PPT、來做一些 coding，那現在他們也養成一個習慣了，就是任何一個人都可以很輕鬆的用 Claude 做出一些比較好的測試程式。我看到蠻多人都講到說他們用 AI 來做相關的測試程式。因為我不是這個業界的，但我相信它是一個蠻重要的 program。

那他們說現在沒有了這樣子的東西，就變成大家大幅度的湧入自己公司內部的 local GPU farm，然後導致大塞車，大家都在那邊等。

兩個有趣的點

我們可以看到這裡有兩個非常有趣的點。

第一個，不管怎麼說，AI 已經跨入了我們工作的時代。而且大家也開始都知道怎麼去使用它，並且很大幅度的影響到我們工作的效率，甚至我們工作的方式。

另外也看到，老闆怎麼突然從原本非常非常鼓勵 AI 的投入，並且鼓勵員工做一些 AI 和 token 的 maximizing，突然轉向變成要做成本的控管和節省。

這其實就反映到一個在組織裡面最重要的點。

老闆的考量順序：股價、訂單、成本、效率

我們去想一下，老闆在看一般的組織變革或是一些轉型的時候，會看哪幾個東西？

第一個看的應該是股價。那先不考慮股價，他第一個在意的就是訂單：訂單從哪邊來？你做這個投資，能不能幫助我把訂單做大，或是直接切到另外一個領域裡面？第二個他會在意的就是成本。第三個他在意的，是所謂效率。

所以股價是第 0 個，然後訂單第一個，成本第二個，效率第三個。這個就是他考量的順序，而且是一個很重要的順序：一永遠大於二，二永遠大於三。

訂單：AI 有沒有幫聯發科拿到 Google TPU 的單

有了這個基本的感覺之後，我們再回來看這件事情。

首先第一個，AI 在 MTK 這邊，到底有沒有幫助到獲得最新的訂單？我們去看一下他們相關的法說會，他們都會講到說，今天最大幅度是要去爭取 Google TPU 的訂單。那其實簡單講就是一個 to B 的 business，所以員工效率的優化，其實並沒有直接影響到訂單。這個很現實，但是也必須要講得很清楚。

所以 AI 在 MTK 的 case，它是無法影響到拿到或沒拿到這個訂單的。某種程度來說，老闆是不是跟 Google 這邊有很好的 relationship，可能比是不是用 AI 來得更重要。

成本：沒有裁員，AI 反而增加支出

那第二個，AI 到底對成本有什麼樣的影響？

我們也明確的看到，在這段時間，至少我看到的公開新聞裡面，他是沒有大裁員的，沒有用 AI 來做大裁員。反而是之前公司投入了一些 cloud 預算，或是自己建的 local GPU farm，其實反而是增加相關的成本。

效率：有哀嚎就代表有用，但驗證時間也變多

那第三個，從現在那麼多的哀嚎來看，我們可以直接講，只要有哀嚎，代表它真的有點用，至少它有點用。所以在效率上，應該是有一些 enhancement。

至於 enhancement 多或少，其實不太確定。因為現在很多企業裡面也都講到，雖然 AI 明顯會增加生產的效率，但是在驗證花的時間也會變多。所以整體這邊加一點、那邊扣一點，不見得會有一個倍數級的成長。這也是目前的現實。

二大於三：老闆的決定合乎邏輯

所以在這情況下，我們看到：

第一，AI 不會幫助 MTK 增加訂單。

第二，AI 明確的會幫 MTK 增加成本。

第三，效率是會提升的，我們就先假設它是有提升的。

但是二大於三。所以在這情況下，老闆做這件事情其實也沒什麼不對，或是說很合乎他的邏輯。

風向標：降本增效以外，AI 要能開出新領地

所以最後回到現在，我覺得這個事情是一個蠻重要的風向標。因為它代表現在 AI 導入到所有企業的一個主旋律：所有要使用 AI 來做導入的公司都必須要去想，AI 除了降本增效以外，你必須要想辦法讓你的公司有新的領地、新的訂單，或是增加你的股價，或是把原本佔有的領地擴增，或是研發出一個新的產品，讓原本做不到的事情變成做得到。

不然的話，你就會陷入像 MTK 這樣子的情況：我們增加了成本，我們也提升了效率，但是除非到最後 MTK 進行裁員，否則 AI 的成效是看不到的。對老闆來說、對資本來說、對股東來說，他會看不到。這個是很現實的東西。

我跟客戶講的：原本做不到、現在做得到的事

所以這是為什麼我在跟客戶或是跟朋友講，在進行 AI 導入的時候，我都特別講到，要特別去想：除了降本增效以外，還有什麼東西是原本你做不到、後來做得到的，或是它能夠幫助你開創一個什麼新領域的訂單。最起碼，你要能夠幫助我們去獲客。

如果不做到這種積極性的、aggressive 的創新，或是在 business 上面拿到 outcome，到最後只是走向原本傳統的降本增效的敘事的話，很有可能 AI 就只有兩件事：

第一個就是裁員。

第二個就是像 MTK 這樣子，一開始 token maximizing，然後之後再回到 token minimizing，或是一個精算。

拿掉 AI，人補得上嗎

那這個時候辛苦的就是大家。因為就如同最後一個網友所說的，現在的交期、schedule，現在大家在做的 KPI，都是以 AI 為主。現在把 AI 抽掉，人是很難去補上去的。

那這個時候該怎麼辦？因為你都已經 scale 化了，你就不可能再回到以前那個古法刻 code 的時代。那現在這個問題就在於，人能不能補上？其實很明顯是很難的。

那該怎麼辦呢？這個就是我們現在所要面臨的問題。

這是我今天要講的，謝謝大家。

編按： 影片中「每人每月剩二到三美金」「砍半再砍半」來自聯發科員工在 Threads 上的貼文，聯發科官方沒有公開說明調整額度的原因。「爭取 Google TPU 訂單」為市場報導的說法。

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