挑戰Netflix、HBO，音樂服務Spotify傳進軍影音串流|數位時代 BusinessNext

網路付費下載音樂平台Spotify正在進行一項重大的改變。

根據兩項針對公司計畫的來源指出，Spotify打算成為一個網路付費下載的音樂及「影音」平台，因此未來將投資於原創內容，並與線上串流影音服務公司Netflix競爭龍頭。 Spotify的轉型最終也將與現存的內容創作者及供應商競爭，例如HBO。我們的來源更表示，Spotify目前正在尋找可以挹注資金及創作獨有內容的夥伴。這樣的決定是否會導致Spotify的新一輪投資，目前則無定論。

目前Spotify從帳面上來看已值數十億美金，這都是有鑒於幾輪大型的投資，最後一次募資差不多就在去年的這個時候。可口可樂公司(Coca-Cola)和高盛集團(Goldman Sachs)的一億美金投資，使Spotify市值三十億美金。Spotify對消費者而言已成為一項非常熱門的服務，但是其商業仍面臨挑戰，原因就是「微薄的利潤」。Spotify並不擁有用戶所聽音樂的所有權，此權利屬於唱片公司所有，因此每當用戶選擇其中的任何一首歌，Spotify都需付費給這些唱片公司。而隨著Spotify知名度越來越高，這些唱片公司收費也越來越高。Spotify原先的計畫是，只要隨著在民眾間的知名度提升，即有能力要求與這些唱片公司協商。

然而這個計畫至今從未發生，在某種程度上的原因是市面上也有數家Spotify的競爭者，針對這些歌曲的所有權提出喊價，即使收取這些費用已成為這些唱片公司的重要收入來源，兩者相較起來Spotify還是依賴唱片公司較多。

成為一個像Netflix的線上影音平台可以如何解決這樣的問題呢？

一年前，Netflix也面臨類似的挑戰，只是面對的是影音而不是音樂。Netflix沒有擁有任何一個串流項目的所有權，其所有權屬於好萊塢的電影公司，因此好萊塢向Netflix收取巨額的費用。於是在同年二月，Netflix做了一些改變。它自製了影集「紙牌屋(House Of Cards)」，此影集可於其平台上播放，且不屬於其他任何一家公司。此影集的製作所費不貲，光是花在每一集的費用就高達五百萬美金，這尚不包括像發放紙牌屋的海報於全國各地等行銷費用。Netflix的賭注是紙牌屋能夠吸引新的平台用戶，而這些用戶在看完所有十三集的影集之後，仍會繼續使用此平台。其希望數年後由這些長期訂閱者所產生的收入，能夠超越影集的大量前期成本。目前還無法確定Netflix的賭注是否會成功。

我們也看過類似的案例。

HBO過去曾經是知名的有線電視頻道，播放戲院已上映過的電影。而之後期開始製作原創電影，例如影集《黑道家族(The Sopranos)》和《慾望城市(Sex And The City)》。現在民眾每個月花費15至20美金訂閱HBO的原創作品，如《女孩我最大(Girls)》和《權力遊戲( Game Of Thrones)》。像製作這類型的節目花費都相當驚人，但是它們卻可以吸引那些會留下來的訂閱者。現在HBO是時代華納公司(Time Warner)盈利最多的部門下之優質產業。Netflix和Spotify針對此次的賭注都認為，他們可以利用網路影音與有線電視的模糊差別，來成功複製此類似的方法，這都多虧於智慧型手機、平板、網路電視和機上盒的興起。

出自《Business Insider》

從生成式AI訓練、推論，到代理式工作流程（Agentic Workflow）與未來的實體AI，資料流量正以指數級成長，讓記憶體從過去支援運算的配角躍升為決定AI效能與能源效率的關鍵角色。

全球知名的半導體與微電子技術分析機構TechInsights指出，AI競爭正逐漸從晶片算力擴展到記憶體架構設計能力，加速「Computational Memory」等新架構興起；在這波浪潮中，深耕記憶體與儲存技術數十年的美光科技，正與關鍵夥伴展開深度協同設計，包含攜手NVIDIA共同開發適用於新世代資料中心的低功耗記憶體技術，在AI基礎建設的新賽局中成為不可或缺的關鍵。

當GPU不再是唯一主角，記憶體為何躍上AI舞台中央？

過去，半導體的焦點多圍繞在晶片，例如CPU、GPU跟AI加速器等，市場普遍認為，晶片運算能力是左右科技產業發展速度的關鍵，但在進入生成式AI世代後，產業逐漸發現另一個事實：真正限制AI效能的瓶頸不是運算，而是資料能否快速被存取與傳輸。

從大型語言模型訓練，到AI推論、代理式工作流程（Agentic Workflow），甚至未來的機器人與自駕車，龐大的資料流量正持續推升對高頻寬、低延遲、高容量記憶體的需求，讓記憶體產業從過去相對標準化、以價格競爭為主的市場，逐漸轉變為AI基礎建設的重要核心。

「仔細觀察AI應用服務會發現，大多數工作負載都被頻寬限制。」美光科技全球業務執行副總裁Mike Cordano認為，記憶體是突破（頻寬）瓶頸的關鍵，也讓AI競賽從晶片算力升級到記憶體與儲存架構的系統級競爭。這樣的產業洞察，也正是Mike在歷經二十餘年的儲存產業資歷，加上四年半的創投生涯後，選擇加入美光的核心原因之一：在AI重塑產業結構的浪潮下，記憶體將成為這波成長最直接的動能所在。

從零組件供應商到策略夥伴，記憶體共創時代來臨

AI的崛起，正在改變記憶體廠商與客戶的關係。

過去，記憶體產品多是標準化元件，客戶關注的是價格、供貨與規格；合作模式也偏向短期採購與交易導向。然而隨著AI系統規模愈來愈大，從資料中心、雲端平台到終端裝置，記憶體已經成為決定系統效能的重要關鍵，也因如此，越來越多企業將記憶體視為「策略性資產」，而非單純零組件。

Mike表示：「現在，我們跟客戶合作的時間跨度改變了，在產品正式上市前三到四年便開始合作，從系統架構階段就共同規劃未來需求。」例如，美光科技與NVIDIA共同研發的資料中心所使用的低功耗記憶體，便是雙方提前多年展開深度合作（co-design）的成果。

值得特別注意的是，美光科技除從技術層面與晶片製造商等夥伴共創產品，也在需求層面與客戶進行密切合作，例如，將過去較無約束力、期限僅一年的長期協議（LTA）轉變成為期五年、條款更具約束力的策略性客戶協議（SCA），藉此掌握客戶的未來需求，進而在技術層面做更深度的合作。Mike坦言，深度協同設計是高成本的投入，美光的做法是先廣泛進行市場感知，理解不同場域的需求方向，再與生態系統中的夥伴們展開客製化合作。

從裝置導向轉為Token導向，AI浪潮重寫記憶體成長模式

除了合作模式改變，更大的典範轉移是需求的改變。

Mike解釋，過去記憶體需求跟PC、手機跟伺服器出貨量息息相關，但在AI新世代，推動記憶體需求成長的核心不再是設備數量，而是AI模型所產生的運算與資料消耗量。「AI產業逐漸走向以『Consumption』或『Token』為主的新經濟模式，每一次的模型運算都需要消耗大量的記憶體跟儲存資源，這意味著，即使設備銷量成長趨緩，記憶體需求仍可能持續上升。」

更重要的是，AI應用正從資料中心外擴至手機、PC、自駕車與機器人等場域，儘管不同場域對記憶體的需求不盡相同，但是，Mike認為：所有AI裝置都存在三項共同需求：更快的速度、更大的容量，以及更高的能源效率。

正如Mike在受訪時提到的：「我們最大的挑戰，是如何與客戶和整個生態系保持高度一致，一方面創造供給與產能，另一方面持續推動技術創新。」可以預期，在接下來的五年，記憶體產業面臨的挑戰不僅僅是擴展產能，而是如何與客戶共同規劃需求、同步投入技術創新，而這也是美光科技積極經營AI生態體系的原因。

總的來說，AI帶來的改變，不只是算力提升，而是重新定義整個運算架構：過去，記憶體被視為支援運算的基礎元件；現在，則是決定AI效能、能源效率與創新速度的關鍵資源；當產業競爭從晶片性能延伸到資料流動效率，從裝置數量轉向Token消耗量，記憶體的重要性也將隨之水漲船高，對美光科技來說，這將是其從供應商走向AI生態系核心夥伴的關鍵角色轉變。