全球軟體工程師市場,選地的三種玩法

最近 germantechjobs.de 出了一篇 2025 年 EUROPEAN TRANSPARENT IT JOB MARKET 報告,蒐集資料,並訪問了一狗票歐洲市場工程師的直樣狀況,當然也著重討論了薪資的部分。

快快讀完後,我對有問題的地方做了一點研究,比較一下這似的地方工程師的就業狀況:美國、瑞士、德國,順便也討論一下我的看法。

如果你把「軟體工程師」當成一個全球流動的職業,而不是只看某一個國家,那你很快就會發現一件事:
同樣寫程式,不同市場玩的根本不是同一套遊戲。

這篇文章,我用一個很具體、也很常見的假設來對齊不同國家:

資深工程師(Senior SWE / Infra / Backend),單身、無小孩。

沒有家庭變數、沒有育兒補助比較、沒有配偶收入,單純看「一個工程師的勞動在不同市場會被怎麼定價」。

同樣是資深工程師,三個完全不同的定位

如果你只看稅前年薪,美國通常還是第一名,瑞士緊追在後,德國明顯在後段。但真正的差異不只是數字,而是工程師在制度裡被怎麼看待

  • 美國:工程師是價值創造者,也是消耗品
  • 瑞士:工程師是用全球價格競標的人才
  • 德國:工程師是高級專業勞工

這個定位,會一路影響到薪資結構、工時文化、風險承擔,甚至你怎麼規劃人生。

為什麼瑞士工程師薪水「高到不科學」

在歐洲內部,瑞士幾乎是異類。

同樣在地理上接近德國、法國,但一個資深工程師在蘇黎世拿到的薪水,往往可以是柏林或巴黎的 1.5~2 倍。這不是特例,而是結構性現象。

關鍵原因其實很現實:

  1. 產業結構:B2B 企業軟體 > 消費者產品
    瑞士軟體產業的特殊性在於它不是主攻全球消費者市場,而是服務高價值 B2B 企業客戶:

    金融科技 (FinTech) Temenos 是瑞士最大的軟體公司之一,在全球35個以上國家擁有60多個辦事處,專注於銀行、保險和金融公司的金融科技軟體開發 The NineHertz:。這類企業軟體利潤極高,願意支付工程師高薪。

    製藥與生物科技 Benchling 是為生命科學領域提供雲端平台的軟體公司,服務製藥和生技產業 Built In。諾華和羅氏等製藥公司是數據科學專業人員的最大雇主之一

    企業級安全與基礎設施 Proton 是瑞士非營利科技公司,開發加密網路平台,包括電子郵件客戶端、VPN、密碼管理器等 Built In。Sonar 提供軟體程式碼品質服務,檢查軟體程式碼的問題並培訓開發人員最大化程式品質。
  2. 工程師角色:支援核心業務,而非產品本身
    大多數軟體工程師不是在做 B2C 產品公司,而是在支援其他高利潤產業。從金融機構到製藥公司,瑞士各組織都依賴數據驅動的洞察來做出戰略決策。
  3. 薪資結構:分享母公司的高利潤
    這些母公司本身就賺大錢(製藥、金融、保險),所以對技術投資不手軟,工程師薪資自然跟著高,願意支付「全球市場價」來搶人才。

    相比之下,德國雖然有 SAP 這樣的軟體巨頭,但整體產業結構更分散,薪資天花板相對較低。
  4. 市場定位:全球化 vs 區域化
    大蘇黎世地區擁有約20萬 IT 專家,他們使用大數據結合擴增實境提供卓越的投資回報。瑞士被全球創新指數評為世界最具創新力的國家,是軟體開發、金融科技、人工智慧、區塊鏈和數位解決方案突破性進展的樞紐。

    對比:
    瑞士工程師: 服務全球客戶(跨國銀行、國際藥廠)→ 按全球價格付薪
    德國工程師: 很多服務歐洲市場 → 按區域價格付薪
    法國工程師: 國內市場為主 → 受當地薪資結構限制
  5. 瑞士的「解僱自由」優勢
    瑞士沒有法定遣散費或強制性遣散費計劃。只有超過50歲且在公司工作20年以上的員工才需要支付遣散費,最低為兩個月薪資,最高為八個月薪資。

    實際意義:
    雇主「請錯人」的成本極低
    願意支付高薪吸引人才,因為不擔心「卡死」
    可以大膽嘗試高薪挖角,失敗了也能快速調整

所以瑞士工程師的高薪,不是佛心,而是市場機制跑到極端乾淨的結果

那德國與法國為什麼就「還好」

德國、法國的工程師薪水並不低,但明顯被「壓平」。

原因也很清楚:

  • 高稅負
  • 強工會與勞動保護
  • 薪資結構追求社會平衡

在這樣的系統裡,工程師很難變成「收入異常值」。你會過得穩、假很多、失業也不會馬上崩潰,但薪資天花板本來就被設計得不高

德國不是要你致富,而是要你不要掉下去。

歐洲 vs 美西:錢少一截,但真的只是輸錢嗎?

如果你把瑞士、德國放到整個全球來看,歐洲整體還是比美西少一大節。尤其是算進 RSU、快速跳槽、職涯爆擊,美國依然是天花板最高的地方。

但歐洲拿來交換的,是別的東西:

  • 工作與生活邊界清楚
  • 假期是真的假
  • 社會安全網完整
  • 移民身分相對穩定

你在美國,是用壓力、風險和不確定性換取「收入上限」。
你在歐洲,是用收入上限換取「可預期的人生」。

你不是在選工作,是在選一套市場規則

把這四個地方放在一起看,其實會得到一個很工程師的結論:

全球沒有「最好的工程師市場」,只有不同風險與回報曲線。

美國是 high risk / high reward,
瑞士是 low drama / high base,
德國是 no surprise

當你開始用這個角度看世界,很多「為什麼別人薪水比我高」的焦慮,會轉變成一個更實際的問題:

你選擇的是哪一種玩法?

薪資定價權,來自你服務的市場規模

當我們把美西、瑞士、台灣硬體三個「高薪異常值」放在一起看,會發現一個被忽略的真相:薪資的天花板,不是由你的技術決定,而是由你服務的市場規模決定。

全球市場 = 全球定價權

台積電工程師季分紅可達 170萬-400萬,加上年終與本薪,資深工程師年薪輕鬆破 300-400 萬台幣 ——這個數字看似「不科學」,但當你理解台積電掌握全球半導體製造 50% 以上市占率,服務 Apple、NVIDIA、AMD 等全球客戶時,就會發現:

台積電工程師的薪資,是按「全球晶片市場」的價值來定價,不是按「台灣內需市場」定價。

同樣的邏輯:

美西軟體工程師 → 服務全球 30 億用戶(Google, Meta, Netflix)
瑞士金融/製藥軟體工程師 → 支援全球金融交易/藥物研發
台灣半導體硬體工程師 → 生產全球 90% 的先進晶片

他們的共同點:產出的價值直接流向全球市場,所以薪資也按全球標準支付。

台灣軟體工程師的困境:服務內需市場

相對的,台灣軟體工程師平均月薪 6.2 萬,年薪約 80-100 萬——不是技術不夠好,而是:大多數台灣軟體公司服務的是台灣市場,按台灣 GDP 與消費力定價

當你為台灣電商寫系統、為本地銀行開發 App、為台灣企業做數位轉型,你的薪資上限就被「台灣市場願意/能夠支付的價格」給鎖死了。

薪資不是由你的技術決定,而是由你創造的價值流向哪個市場決定。

如果台灣軟體可以搭上台灣半導體/硬體產業的列車發展,就有可能翻轉定價權。

……

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當 Fake it 不再通往 make it

Fake it until you make it 的有效邊界

Fake it until you make it. (演久了就是你的)

剛來矽谷的時候常常聽到這句話,主要是在這個全世界最競爭的軟體市場生存,實力需要先『裝』出來,說的要是 buzz words,面試題要先刷出來,敘事要強硬得連自己都相信,久而久之,你的實力會增長, imposter syndrome (冒牌者症候群)也會慢慢消失,從此實至名歸,迎向美好的明天。

但是真的是這樣嗎?

如果離 make it 的實力只有一兩步之遙,這種暴氣ㄍ一ㄥ出來的氣勢,的確會讓你如神功護體,讓敵人暫時望之卻步。但是『ㄍ一ㄥ出來的氣勢』畢竟不持久,當接下來的實力沒有跟上時,Fake it until you make it 這種敘事就會看起來非常蒼白可笑。

我們這篇文章討論一下讓『Fake it until you make it.』這種心法能夠成功的外在環境條件。

問題不在於「肯不肯拚」,而在於:環境是不是允許你在還沒 make it 的時候,犯錯、被質疑、被檢驗。

從中國品牌開始的困惑

這幾年觀察華為、BYD、小米等眾多中國品牌的操作方式,讓我開始思考一種經營邏輯:先打雷,雷聲震天響,然後寄望滂沱大雨。

直到 2 年前為止,我一直是蠻看好中國產品與中國品牌這種經營模式。

主要原因很簡單:市場人道概念不強,法律相對寬鬆,發展產品與品牌的自由度也高。身為工程師,如果能直接在 production 上用真實情景測試並快速迭代,對產品發展來說是再好也不過的了。

想像一下這種狀況:
雖然我做的手機在市場上有時候螢幕會爛掉、會當機、會進水、會有亮點、會過熱,但在這些問題發生的同時,我也已經蒐集到了幾乎所有會出問題的環節。接下來我只要一個個處理,更換電池供應商、了解 LED 螢幕產商的生產結構、改寫會出錯的軟體……接著重重補償客戶、以舊換新、挽救信譽,然後再大量生產。

生物科技領域尤其如此。沒有太嚴格的人道限制,法律沒有過度規範,如果能專注技術與產品本身,彎道超車看起來只是時間問題。

反向研究倖存者即可

這讓我想到第二次世界大戰期間的飛機故事。

當時盟軍希望透過加強飛機裝甲來減少戰損,軍方研究了從戰場返航的轟炸機,發現機翼和機尾佈滿彈孔,因此建議加強這些部位。

然而,統計學家亞伯拉罕・沃德(Abraham Wald)卻給出完全相反的建議:
「我們應該加強那些沒有彈孔的地方(如引擎和駕駛艙)。」

因為能飛回來的飛機,代表即使機翼中彈仍能撐到降落;而沒有彈孔的地方,才是真正的致命傷,一旦被打中,飛機就回不來了。

理論上,你的手機品牌根本不用像 Apple 或 Google 一樣在推出前畏首畏尾、保密到家、反覆測試。你的成本結構跟美國對手一開始就不一樣,研發與量產成本又只是對方的幾分之一,只要品質調整好,很容易異軍突起、攻佔對手城池。

但現實並沒有這樣發展

但是發展卻不是這樣。

這幾年我觀察到的華為、BYD、小米等品牌,似乎不是把力氣放在處理 production 中發生的事情,反而比較像是在處理提出問題的人。

然後到了下一個產品迭代,這些老問題依然存在,完全沒有改善,好像瑕疵與問題不曾發生過。

這就讓我非常迷惑了。

體制是個雙面刃,反對力量是重要的

可以藉由體制優勢、低成本發現問題、打磨出優質產品,為什麼反而要去攻擊提出問題的消費者呢?

這些品牌,不知道為什麼非常著重於炒作一個「遙遙領先」的敘事。這種敘事在國際市場是沒有反應的,因此我不得不懷疑,他們真正想討好的,不是中國消費者的實際需求,反而是想迎合某種國家敘事。

Tesla 與市場霸凌

在我剛來美國灣區(2012)時,Tesla 正在快速成長,這家公司早期也因一些火燒車事故和自動駕駛相關事故被媒體廣泛報導與批評。

隨著這些安全事件的出現,Tesla 也面臨來自消費者、研究者與媒體的質疑和法律訴訟,包括近年陪審團裁定 Tesla 需支付重大賠償的案件。

美國消費者沒有因為它是國產品牌而保護它。喜歡它的人用美金支持,不滿意它的人用做空、輿論、訴訟、批評,甚至物理破壞來打擊它。

在這樣允許負面攻擊的制度下,企業也必須回應市場的霸凌:處理產品安全問題、推出客戶真正需要的功能、迎合市場需求。

當宏大敘事高於市場

但如果在市場需求之外,產品還背負了宏大的敘事,只許成功、不許失敗,那麼所有批評的聲音都會顯得非常刺耳。

當短期內無法解決產品問題時,剩下唯一可行的選項,就只剩下解決提出問題的人。

問題是:當提出問題的人都被解決了,品牌還有誘因回頭解決產品與市場問題嗎?還是只要確保這個「宏大敘事」能持續存在就好?

經濟學 101:人類會對誘因做出反應。如果誘因來自市場,成功就會是市場的成功;如果誘因來自政治,那成功的部分,也只會是政治而已。

權力,只會為權力的來源負責。

什麼樣的體制,長出什麼樣的企業

什麼樣的體制,有什麼樣的市場,就會長出什麼樣的企業。

如果一個體制允許企業在尚未成熟時進入市場、快速試錯、承受批評、為失敗付出代價,那麼「Fake it until you make it」就只是一段過渡期的心理策略。
假裝,會在市場檢驗下被拆穿;留下來的,才是真正 make it 的部分。

但如果一個體制允許宏大敘事高於市場回饋,允許成功被放大、失敗被隱藏,允許提出問題的人先於問題本身被處理,那麼 Fake it 就不再是過程,而會變成目的。

在這樣的環境中,企業最先學會優化的,往往不是產品、工程或安全性,而是敘事、站位與政治正確。

不是因為企業不理性,而是因為誘因非常清楚。

經濟學沒有道德判斷,只有行為反應。當回饋來自市場,企業就會為市場負責;當回饋來自權力,企業就會為權力負責。

這不是企業的問題,而是制度設計的必然結果。

Fake it until you make it 的理想操作:
OpenAI 與 Sam Altman

如果要看 Fake it until you make it 在理想條件下會如何發揮,AI 產業提供了一個清楚的對照。Sam Altman 與 OpenAI 選擇的是一條高敘事、高風險的路線。在 ChatGPT 爆紅之前,敘事遠早於產品成熟,承諾未來能力,同時承受研究社群、投資人、媒體以及使用者的強烈檢驗。在這種制度下,Fake it 不再只是心理策略,而是一個必須被迫兌現的過渡期。敘事和能力必須逐步對齊,否則整個體制會自動校正。

相對而言,Anthropic 則選擇了更穩健的策略。它刻意降低對未來能力的承諾,把重心放在安全、可控與漸進式能力上。敘事更克制,步伐更穩,但它仍然無法逃避市場、研究社群和使用者的驗證壓力。差異不在於能否生存,而在於選擇承擔的風險類型——是快速兌現敘事,還是慢速累積能力。無論哪種方式,都必須面對外部回饋的考驗。

兩者看似風格迥異,但共同點十分清晰:在健康的制度裡,Fake it 只是過渡,而真正的生存,仍取決於對外部回饋的回應。

……

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