Napster創辦人捲土重來 創立Snocap成為合法P2P
Napster創辦人捲土重來 創立Snocap成為合法P2P
2006.08.15 |

美國麻省理工學院經濟學教授梭羅(Lester Thurow)曾說:「網路帶來的經營危機,最早發生在音樂工業上,全球唱片公司如果沒有更新經營模式,數年內都會被淘汰。」MP3免費下載帶動線上音樂蓬勃發展,近年市場也反應出全球唱片業者正透過合作來積極投入數位音樂市場。賈伯斯(Steve Jobs)的蘋果電腦(Apple)以每首九十九美分價格,在iTunes線上音樂商店提供音樂下載,帶動線上音樂付費下載風潮,讓數位音樂變成一種消費商品。
網路音樂已經走入消費者生活中,各國合法音樂網站也正積極擴張,線上音樂市場所帶來的龐大商機儼然成為兵家必爭之地。研究機構Parks Associates指出,目前約有六○%以上的網路家庭使用數位音樂服務;市研機構Jupiter Research的預測也指出,線上音樂市場五年內將會從八億美元躍升至三十三億美元,足足吃掉二六%的音樂市場

吸引知名唱片公司合作

一九九九年由范寧(Shawn Fanning)設立的Napster網站,掀起一股熱潮,運用Peer-to-Peer(P2P)軟體,讓使用者得以直接交換彼此的MP3音樂檔案。當時每天約有七千五百萬名網友透過Napster下載音樂檔案,隔年范寧還登上《時代》(Time)雜誌的封面人物。
就在Napster處於最巔峰時期,南加州地方法院在二○○○年判決,Napster因為輔助及代理侵害原告之著作權,下令Napster網站關閉。
CNet網站的法律專欄曾以「P2P」為題,並提出網路著作權的根本解決之道,在於合法取得授權,指出P2P網路業者應先與著作權利人協商,建立商業授權模式。
「從哪裡跌倒就從哪裡爬起」,當時只是個大學生的范寧,又再度創辦Snocap,選擇他的故鄉加州,於二○○二年成立了一個一樣以P2P技術為主的新公司。但是他這次的捲土重來有很大的不同,「這次我們想要透過與唱片業的合作,將不合法的P2P服務變成合法的,Snocap的主要業務就是提供數位授權與著作權管理等服務。」僅以一千萬美元資本創業,創立之初只有一家唱片公司願意合作,但是范寧依然對公司的未來充滿信心。
在商界,昨日的敵人可能變成今日的朋友,當初大學生范寧創造出產值超過一百一十億美元的數位音樂分享革命性技術,成為唱片公司們的「全民公敵」。如今的Snocap,雖然才創立三年,目前卻已經吸引了大型唱片公司,如環球音樂(Universal Music)、EMI、新力博德曼(Sony BMG)、華納音樂(Warner Music)等。甚至還吸引了遊戲界巨人藝電公司(Electronic Arts)的前人資部門執行副總裁瑞夫(Rusty Rueff)跳槽到Snocap,甘願當起這個小公司的執行長。

音樂業者與樂迷間橋樑

因為Snocap合法化的P2P,讓音樂分享能夠真正攤在太陽底下。「這個合作關係就是貫徹了我們立志要將數位音樂合法化的承諾,並讓樂迷能以更多元的方式來享受音樂,」EMI唱片董事長兼執行長曼斯(David Munns)表示。
可不要小看這家新成立的線上音樂販售公司,Snocap裡面人才濟濟,除了電腦神童范寧、從藝電跳槽的瑞夫之外,還有曾擔任過雅虎(Yahoo! Inc.)總裁兼首席營運長的毛列特(Jeffrey Mallett),「Snocap等於是唱片公司、音樂零售商和樂迷三者之間的一座橋樑,」毛列特表示。
唱片公司或音樂獨立創作者可以將它所有的音樂放在Snocap的資料庫裡,買賣雙方經過註冊授權之後,就可以在Snocap網站上做合法的交易,消費者只要付小額費用,就不用擔心會牽扯到法律訴訟。「我們也會提供給唱片公司、獨立創作者和零售商當月的銷售報告,讓他們可以知道在這段期間賺了多少錢,而這些錢會自動地存到他們的帳戶裡,」毛列特在二○○五年十月Web 2.0會議時,介紹著Snocap的商業模式。
雖然范寧對廣大商機的數位音樂市場充滿希望,但是Snocap所面對的最大挑戰,在於數位音樂市場眾多的競爭對手,包括蘋果電腦的iTunes,以及其他線上音樂商店如eDonkey、Kazaa、甚至是那些能夠免費提供音樂下載的網站等。根據國際唱片業協會的統計,全球線上音樂商店已經超過一百家,一年內也以約四倍的速度在增加中。目前美洲約有二十四家網站提供音樂下載服務,歐洲有六十二家,亞太區也有十九家。市場的餅很大沒有錯,但是卻有許多人搶著吃,想要賺錢,似乎真的沒有那麼容易!

*Snocap

網址:www.snocap.com
上線時間:2002年
創辦人:范寧(Shawn Fanning)、毛列特(Jeffrey Mallett)
總部:美國加州舊金山

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五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承
五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承

1973 年,良興從台北光華商場一間 50 坪的電子零件行起家,半個世紀後蛻變為年營收破十億、毛利率 18% 的全通路 3C 品牌。不過,伴隨規模擴張帶來的不只是成長,還有日益加劇的管理摩擦。門市遍布全台、品項高達近萬筆,加上跨部門協作頻繁,行政耗損與知識傳承的缺口,成為這家老字號邁向下一階段的隱形天花板。

良興總經理賴志達回顧,從電子零件跨入電商、從線下擴張到 OMO 全通路、再到會員深度經營,作為 3C 零售業者,良興每一波轉型都走在同業前面。「現在輪到 AI 了。如何做到人機協作、AI 賦能,就是良興第五波轉型的核心命題。」

AI 自動化,從行政細節釋放組織戰力

轉型需要夥伴,而賴志達評估合作夥伴的標準很明確:技術能力是基本,產業知識(Domain Know-how)的深度是關鍵,回饋速度更是最終決定因素。2025 年的未來商務展上,良興選擇攜手 Data-DI,看重的正是其「策略諮詢 + AI 產品 + 落地陪跑」三軌並行的實施能力。

很快的,良興與 Data-DI 合作的第一個專案,就落在最耗費人力、卻最常被忽視的環節:會議記錄。「會議如果沒有產值、沒有效果,對企業很傷!」賴志達說,他每天參加許多會議,但跨單位協作的會議記錄長期依賴人工聆聽與逐字整理,常出現人名誤植、決策遺漏、行動項目無人追蹤,讓會議效果大打折扣。

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良興總經理賴志達
圖/ 數位時代

為了解決會議記錄的痛點,Data-DI 業務副總包威棣指出,在導入工具以前,團隊須先釐清三件事:場景是否具備落地價值、哪些流程節點適合 AI 介入,以及以終為始地掌握客戶真正想要的輸出樣貌。這些看似基本的提問,都決定 AI 能否精準落地。

確認方向後,良興與 Data-DI 成功導入 AI 會議記錄自動化系統,透過模糊比對技術校正語音辨識誤差,並將生成的雙版本報告直接回存至既有資料庫,不僅將行政人員從重複性作業中釋放,也為後續的 AI 應用奠定扎實的系統整合基礎。

賴志達分享,現在他去外部開會也會用這個工具,運用 AI 把錄音轉文字、再整理成簡報,很快就能完成,更令外部夥伴驚艷。「我認為這是很成功的案子!也提醒想做 AI 的老闆們,與其急著搞大架構,不如先從小工具讓公司嘗試 AI,建立理解和認同。」

AI 把資深員工大腦轉化為資產

補完行政效率的缺口後,良興接著切入更深層的營運核心:知識傳承。過去,頂尖銷售經驗長期鎖在少數資深員工身上,新人培訓耗時三個月,員工離職即帶走知識資本。與此同時,網路資訊發達,消費者進店前早已掌握基本規格,3C 通路門市人員要如何發揮更多價值?「我要門市的人不是死背規格,而是面對客人時,能用客人能理解的方式對話。」賴志達說。

為此,Data-DI 協助良興建置 AI 門市教育訓練系統。系統透過六大自動化關卡,串接教材生成、審核上架、AI 銷售對練與成績回報,主管僅需在核心節點審核;員工透過手機語音對練,系統依口吻、專業度、回應力等維度自動評分。賴志達表示,目標是將新人培訓期縮短至一個月,讓數十年累積的銷售智慧轉化為可複製、可傳承的企業資產。

然而,要讓這套系統真正運作,得先解決兩個根本問題:資料從哪裡來?以及訓練如何更準確?

「以前大數據時代,講的是資料要大、全、細、實;現在 AI 要做到的是準(準確)、合(合乎場景)。」包威棣說。良興不同廠商提供的素材品質參差不齊,Data-DI 除了整合內部資料,也補充加入外部市場評測內容以填補空缺,再透過人員審核機制過濾雜訊,搭配 agent 架構的多層步驟與知識限定,確保系統能精準提煉對應品類的訓練素材。

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Data-DI 業務副總包威棣
圖/ 數位時代

賴志達則看得更遠:「這些教育訓練的內容,也將成為公司未來訓練機器人很好的原料。」

Data-DI 陪跑型顧問,帶領企業 AI 轉型

良興與 Data-DI 合作的兩個專案中,雙方共同克服了長提示詞邏輯混亂、AI 幻覺污染知識庫、逐字稿讀取逾時等技術難題。邁向下一步,賴志達表示,公司各部門很早就建置 Power BI 報表,但數據豐富不等於決策清晰。「數據是土壤,如果沒有梳理,就沒有用了。」因此,他的下一個目標是活化數據資本、推動行銷自動流,以精實的人力持續驅動成長。

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良興攜手 Data-DI 推動 AI 落地,以小步快跑模式為企業創造變革。
圖/ 數位時代

包威棣則從顧問視角歸納兩個觀察:AI 導入需要高層認同、由上而下推進,像賴志達這樣持續引領良興走在業界前端的決策者,就是不可或缺的推手;而單點工具的價值,終究要累積成組織體質的轉變才算真正落地。「就像會議記錄改變了會議當責的結構,人員訓練改變了知識傳承的方式。從點狀應用走向企業變革,這種決策思路才是 AI 真正深入落地產生價值的關鍵。」

最後,對於仍在觀望AI應用的企業,他則建議:「未來 AI 導致的落差只會愈來愈大,人會變成超級工作者,企業會變成超級企業。開始做就對了,先做一個三個月的小任務,降低落差、再急起追上。」從痛點切入、小步快跑,讓組織在實作中累積對 AI 的理解與信任,這正是 Data-DI 的陪跑哲學。

有關更多 Data-DI 相關資訊,請查詢網站:https://www.data-di.com/

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