你都怎麼聽音樂?KKBOX發表音樂數據報告:歌單取代專輯、嘻哈與電音崛起
你都怎麼聽音樂?KKBOX發表音樂數據報告:歌單取代專輯、嘻哈與電音崛起

隨著載具持續演進,使用者聽音樂的方式也跟著變化。KKBOX日前發表音樂數據報告,整合了內部研究中心統計的巨量資料、KKBOX與尼爾森調查機構合作的數位音樂大調查,以及編輯團隊的分析,從數據中一窺使用者的聆聽習慣。

根據KKBOX委託尼爾森透過網路訪問進行的2016年「線上數位音樂市場」研究調查報告,台灣消費者聽音樂的來源正在逐漸轉變。目前雖然仍以免費平台收聽為最大宗,但比例並無成長,而下載、購買實體CD與收聽廣播的比例也都逐年下降。唯一成長的來源是月租型付費線上收聽服務,相較2015年調查,整體上升了5%,其中有40%受訪者是25-34歲。

而在KKBOX本次公布的數據中,有三大重點特別值得關注:

歌單取代專輯,成為聽音樂的起點

「官方沒有這樣的統計數字,但從我們這裡上架的資料裡可以看到,以整體華語市場來講,專輯上架數量越來越少,現在很多人是出數位單曲。」KKBOX亞太區行銷副總簡怡萍說,過去大家聽音樂的習慣,多半是買專輯從頭聽到尾,但是在串流音樂時代,顯然不同了。她觀察,很多使用者是被動接收,純粹就當下的心情來決定要聽什麼樣的音樂,因此經過策展後的歌單更符合使用習慣。「大概從兩、三年前開始,我們就覺得專輯不是大家聽歌的起點了。」

根據KKBOX今年上半年用戶的聆聽行為資料,67%的用戶曾播過歌單,高於播過單曲(58%)及專輯(46%)的佔比。

而數位單曲的蓬勃發展,除了可以讓新歌手更容易測試市場反應,同時也讓唱片公司方便控制產出和收益。「比如說我們去敲藝人活動,唱片公司常常會說『他要做專輯,未來五個月都會閉關』。出單曲就比較不需要這樣。」

不過,簡怡萍強調,專輯還是具有特殊意義,可以呈現出更全面的企劃概念。未來,音樂行銷操作的方式可能會先分別以單曲發行,最後再集結成專輯。「像去年韋禮安從上半年開始,每隔一段時間就上架一首新歌,到了8月才用專輯形式推出。」她說:「數位平台提供藝人很多不同的操作方式。」

嘻哈和電音崛起,從地下變主流

若從語系來看,目前KKBOX中最受歡迎的語系依序為華語、西洋和韓語,其中韓語歌曲的表現特別突出。KKBOX指出,過去一年中,台灣用戶在K-POP聆聽量已超過10%。

以曲風來說,最受歡迎的則是流行(POP)、電影電視主題曲(soundtrack)和電子音樂(EDM),數據顯示,電子音樂聆聽量從去年2.7%躍升到今年的6%,成長2倍。簡怡萍認為,電音成長或許跟國外音樂人如2011年百大DJ第一名的大衛‧庫塔(David Guetta)去年來台,以及相關音樂活動如今年初的《樂托邦國際音樂季Lootopia Music Festival》等頻繁舉辦有關。「參加完活動,大家就會回來找歌。」

另一個值得注意的亮點則是華語嘻哈饒舌。KKBOX數據顯示,嘻哈饒舌族群逐漸增加,光是今年上半年,就有超過五成的用戶聽過華語嘻哈曲風,其中約6%的人每天都要聽2次以上。

「現在的華語嘻哈裡頭,近期最紅的大概就是像玖壹壹、兄弟本色,但是其實有更多的能量在所謂的『地下』。」簡怡萍觀察:「現在有嘻哈研究社的高中、大學有幾百所。但是他們可能沒有合適的表演場所,或是獎項,這些應該從下半年到明年成長會越來越多。地下會變成檯面上的主流。」

40%受訪者看過線上演唱會

此外,根據尼爾森本次調查,有超過40%受訪者曾看過線上直播演唱會,顯示科技提高觀看演唱會的便利性,音樂更融入生活。

簡怡萍指出,去年KKBOX總共完成200場音樂直播,平均每周兩到三場。今年除了繼續進行金旋獎和大型音樂活動直播之外,也有較多小型自製直播。

「現在演唱會做直播,比較像是做『更廣的宣傳』。」她認為,對於死忠樂迷來說,首選當然還是去現場聽演唱會,但是如果門票秒殺,在線上看直播也是不錯的選擇,也不會影響演唱會票房。

「不過歌手在辦售票演唱會的時候也會很小心,通常不會太早宣布有直播。但我們從調查上來看,比較不會出現『因為有直播就不買票』的情況。比如說五月天的演唱會,一定還是想辦法擠破頭搶票。」另一方面,由於直播的出現,現場演唱會也會更注重體驗設計,提供不一樣的感受。

關鍵字: #KKBOX #串流影音
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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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