「音樂」才是終極核心價值
「音樂」才是終極核心價值
2006.02.15 |

雷光夏(音樂創作者) 音樂的創作價值,正被網路重新檢驗

我有iPod,但都是用來儲存我喜歡的CD,並沒有上音樂網站購買音樂的習慣,主要是因為台灣的線上音樂環境還沒有成熟,我也沒有那種迫切性需要讓數位的型式和我的音樂創作發生關聯。 我記得自己印象最深刻的一個故事,是有一次媒體報導福旺合唱團主唱去吃魯肉飯,結果老闆很興奮地告訴他下載了好多他的歌曲,他臉上雖然陪著微笑,但是再也吃不下去眼前的美食,因為他心裡在吶喊:「為什麼魯肉飯不能免費下載?」 但是線上音樂這兩年來快速發展,卻值得音樂創作者重新思考自己創作的意義。首先,如果按照過去的邏輯,我們創作,聽眾付費,這是天經地義的事,主要是透過一個通路的機制,把受歡迎的作品轉換成「價值」 ,再讓創作者繼續創作。現在網路把這個通路顛覆掉了,什麼樣的「價值」 可以支持創作持續? 其次,如果我們本來就希望一些創作不要被資本市場機制所扼殺,能夠多所流傳,那麼網路免費下載不正是天大的好機會嗎?作品只要能被越多人所喜愛接納,我相信對所有創作者來說,就是最大的肯定,但創作者要如何定義這比以往更大的「價值」 ? 再者,如果每一個人都有散布音樂的管道,其實任何人都可以創作,講白一點,過去之所以成為「創作者」 ,很大一個原因是發行管道的機制被壟斷,現在全球的愛樂者都可以把音樂放在網路上,接觸到過去根本想都想不到的聽眾,像羅馬尼亞的(嘜阿喜)就風行全世界,連一般人也可以發表甚至參與創作,到底誰還可以自稱「創作者」 ? 值得慶幸的是,我仍舊可以透過網路,和許多朋友分享音樂的感覺,像是小奧斯陸、陳玠安等都是我會去看的音樂人網站。我想,多一點同好與熱情,網路和音樂的關係,最終還是會沉澱下來。

錢大慧(前廣告雜誌主編) 音樂網站主導權終究重回音樂本身

我逛遍了所有音樂網站,但是沒有在台灣下載過音樂,主要原因有二:第一,我自己真正喜歡的音樂,最後還是會去買CD;第二,我付錢給台灣的音樂網站,只是再一次傷害台灣創作者,其實他們還是拿不到錢。 我認為MP3的快速成長,正好是台灣音樂界應該徹底反省的時侯了。主要的關鍵是,MP3真的是過去CD的終結者嗎?我覺得這是錯誤的觀念。雖然一部小小的MP3播放器可以放進一千首歌,但是其實有的人就只會灌進兩、三張CD來聽,對於音樂受好者來說,MP3播放器是他們使用的工具之一,就像音響和樂評一樣。 我想舉一個搭配MP3播放器的音響做例子,就是著名美國音響大廠BOSE曾推出一個售價二百九十九美元的喇叭來專門搭配數位音樂,相當於一萬新台幣的價格,對許多年輕人來說不是一筆小數目,但是依然造成熱賣供不應求。消費者口味不但多元化,而且還蠻極端的,MP3播放器的出現正是證明了這一點。 這種「多元性」 其實也是行銷的大好機會,所以唱片公司應該把MP3重新「定位」 ,當做一種行銷的工具,而不是始終覺得做任何事情、發行各種音樂,最後都會被MP3侵飾掉利潤。另一方面,唱片公司對歌曲的授權若更為開放,亦將有助於線上音樂商店發展。 簡單的說,台灣的音樂公司如果不善用數位潮流,而是採取逃避態度,不但營運走下坡,台灣好的音樂也會愈來愈少。其實要看未來線上音樂的發展,不妨直接來看過去十年的音樂演變,主導產業走向的從來就不是「科技」 本身。儘管科技變化快速,最後決勝的還是內容,只有內容才能讓聽眾流連忘返,這不是原本音樂公司的強項嗎?像SONY BMG、維京音樂等公司積極跨入音樂網站也是這個原因,所以即使現在各大科技公司都在搶進線上音樂,音樂公司更不應該缺席,因為音樂公司才最懂消費者口味,而消費者的口味才是未來線上音樂最後勝出的關鍵。

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從模型競爭走向算力經濟,INFINITIX 助客戶打造軟體定義 AI 基礎建設
從模型競爭走向算力經濟,INFINITIX 助客戶打造軟體定義 AI 基礎建設

過去兩年,人工智慧技術以史無前例的速度翻轉企業營運與競爭態勢,從客服、知識管理到軟體開發,越來越多企業將大型語言模型(LLM)導入企業營運流程,隨著應用程度的深化與廣化,越來越多發現,真正的挑戰早已不只是「選擇哪個模型」,而是如何管理算力、控制成本、確保資料安全,以及讓不同世代GPU、模型與AI應用可以持續共存與調度。

代理式AI崛起後,AI應用從回答問題進展為執行任務、操作系統以及串接流程,連帶拉升對AI基礎設施的需求與架構複雜度,而這意味著,想要發揮AI綜效,光只有模型與技術尚不夠,必須將整體IT環境逐步升級為AI基礎建設(AI Infra)。

深耕AI管理領域多年的數位無限(INFINITIX),近年積極布局軟體定應AI基礎建設(Software Defined AI Infrastructure)市場,除持續深化與GPU、伺服器與AI硬體生態系的合作關係,如於2021年取得NVIDIA Solution Advisor全球夥伴資格,2025年亦獲AMD GPU生態建設夥伴獎,也因應市場需求推出AI-Stack與ixCSP兩大產品線,協助企業、雲端服務供應商(CSP)與新世代AI雲端業者,更有效率地管理跨世代AI算力資源。

數位無限執行長陳文裕表示:「我們的目標是協助客戶打造軟體定義AI基礎架構,讓其可以視需求向下整合不同世代GPU、儲存與網路設備,同時,向上鏈結模型、Token跟AI應用,加速企業的AI創新轉型腳步。」

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數位無限執行長陳文裕
圖/ 數位時代

從AI模型到AI經濟,企業競爭焦點轉向算力與Token調度能力

過去市場談AI,焦點多半放在模型參數、推論效能與模型能力,但在大型語言模型推論需求暴增的現下,AI Infra早已從單純GPU採購演變成涵蓋機櫃、網路、儲存、散熱與電力的整體工程;企業真正需要的,不是更多GPU、而是如何更有效率地調度與利用算力。

尤其在NVIDIA提出Token Factory概念後,全球AI產業正逐步從模型競賽轉向「AI經濟」,亦即,影響企業AI決策的再也不是使用哪個模型、部署多少GPU,而是消耗多少Token、產生多少AI服務,以及算力是否能被有效共享與調度。

換言之,在AI新世界,算力調度能力的重要水漲船高。對此,陳文裕十分認同的說:「企業想要提升AI競爭力,不僅要掌握模型與應用,還必須進一步思考如何有效切割GPU資源、讓不同部門甚至集團子公司共享算力、延長舊世代GPU的使用壽命,甚至是如何將閒置算力轉變成可交易的資源等。」

事實上,這也是大量AI資料中心(AIDC)跟新世代AI雲端服務(Neo Cloud)業者出現的原因,包括CoreWeave、Nebius、Lambda Labs、GMI Cloud等業者皆試圖以更具彈性的方式,提供企業所需的GPU服務與AI算力平台。

看準這波趨勢,數位無限除透過AI-Stack提供GPU切片、模型部署、模型管理與MLOps等服務,協助客戶提升GPU使用率,更進一步推出ixCSP平台,讓雲端服務供應商與新世代AI雲端業者,能從過去單純販售GPU資源轉型為提供GPU as a Service、Token as a Service與Model as a Service等創新AI服務。

以Software Defined AI Infrastructure助企業以「通用化、鬆耦合」迎戰瞬變AI世代

因應AI新世代帶來的挑戰:模型快速升級、算力需求攀升、GPU世代交替迅速,企業在追逐AI落地的同時,勢必得面臨基礎建設更新速度過快、硬體投資壓力升高,以及資源利用效率難以最佳化等挑戰。

為協助企業在AI快速演進與基礎建設投資之間取得平衡,數位無限的作法是,透過AI-Stack將底層硬體抽象化,以Token或模型服務形式提供,讓企業客戶、AIDC與Neo Cloud業者可以延長不同世代與不同品牌的AI硬體設備的生命週期、創造更高的使用價值、甚至是展開更多元的營收模式。

例如,高雄醫學大學附設中和紀念醫院便透過數位無限的AI-Stack解決GPU資源調度效率不彰問題,加速39項AI模型進入臨床應用階段,成功建立起「從模型開發到臨床落地」的完整生態系統。而日本精密製造大廠–Union Tool Co.–則是透過AI-Stack簡化GPU資源共享、加速AI模型的開發與測試腳步,為提升生產效率做最佳準備。

「如果大型企業或AIDC業者擁有閒置資源,也可以透過ixCSP平台,把算力共享或調度給集團內部團隊、子公司,甚至上下游合作夥伴使用,進一步提升整體資源利用率。」數位無限執行長陳文裕如是說道。

隨著AI從工具演變成企業核心基礎建設,企業真正需要的,也不再只是單一模型,而是一套能持續適應AI快速演進的AI Infra,而這與數位無限近年來的重要轉型方向一致:從AI管理軟體提供者轉型為軟體定義AI基礎建設供應商,更好協助客戶打造具備「通用化」與「鬆耦合」特性的AI基礎建設。

除以AI-Stack與ixCSP協助客戶提升算力使用效率與價值,數位無限亦計畫與硬體合作夥伴推出Agentic AI一體機方案,協助企業快速建立可驗證、可部署、可切割、可共享的AI運算環境,降低企業從PoC走向實際導入的門檻,加速AI落地。

總的來說,隨著AI競爭從模型能力延伸到算力治理,企業比拚的不僅是導入速度,而是能否建立一套足夠彈性、可持續演進的AI Infra,而這與數位無限的發展目標一致,將持續不斷優化產品服務,化身企業搶進AI新世代的關鍵合作夥伴。

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