燒錢的Spotify能成為音樂界的Netflix嗎?
燒錢的Spotify能成為音樂界的Netflix嗎?

黑膠被卡帶取代、卡帶被CD取代、CD被MP3取代,而MP3如今則被串流音樂取代,這麼多年來,不論聽音樂的形式如何革新,人們愛聽音樂的心始終不曾改變。

1999年~2014年間因為盜版猖獗、MP3興起,讓全球唱片業收入銳減40%步入急凍寒冬,而串流音樂的出現,就成為復興音樂產業的引擎,在2016年串流音樂產業收入達到46億美元、成長60%,反觀實體唱片業、數位下載分別下滑了8%以及21%。

Vinyl
這麼多年來,不論聽音樂的形式如何革新,人們愛聽音樂的心始終不曾改變。
圖/ shutterstock

擁有7100萬付費用戶的串流音樂龍頭Spotify在上周宣布要上市,一個帝國看似正要興起,投資人都希望Spotify可以成為音樂界的Netflix,不過事實上成立十年的Spotify至今仍沒有辦法實現盈利,不斷在營收、成本之間相互拉扯。

為什麼Netflix除了訂戶增加,還可以營收年增36%,Spotify卻還持續在虧錢?同樣都是串流服務,為什麼音樂跟影音卻有如此的差距?

唱片公司掌控音樂版權,Spotify賺越多、也虧越多

2007年第一支iPhone問世,當時蘋果推出下載數位音樂的iTunes服務,雖然革新了音樂取得的方式,但當時音樂產業正面臨嚴重的盜版衝擊,且智慧型手機因為儲存空間很小,存不了太多音樂,還無法迎合智慧行動的新時代。

而Spotify就在這樣的時空背景於2008年正式誕生,除了鎖定線上音樂服務,主打跨平台使用的型態,更符合進入智慧型手機時代的轉換期,這一路走來不容易,付費用戶從0到100萬,Spotify走了3年的時間,2013年當時12歲的iTunes首度出現銷量下滑,正式宣告音樂串流時代的來臨。

Spotify創辦人Daniel Ek曾表示,合法得到的東西比偷來的更好,這是他進入音樂產業一個非常重要的原因,因此Spotify想要剷除盜版的問題。

Spotify
音樂版權授權費就是Spotify營運最沉重的成本,Spotify有85%的營收都必須拿來支付這些費用。
圖/ shutterstock

雖然人們聽音樂的方式有了天翻地覆的轉變,但環球音樂( Universal Music)、索尼音樂(Sony Music Entertainment)、華納音樂(Warner Music)為首的三家唱片公司,仍掌握著全球絕大多數音樂的版權,光是這三大唱片公司加上獨立音樂版權代理機構Merlin ,去年就占了Spotify上所串流音樂的87%。

音樂版權授權費就是Spotify營運最沉重的成本,Spotify有85%的營收都必須拿來支付這些費用,光是一個Spotify,為三大唱片公司貢獻至少10%的營收。從財報數字來看,過去三年Spotify的淨虧損從2.3億歐元、5.39億歐元,一路成長到2017年的12.35億歐元,即便付費用戶數在這幾年不斷攀升,沉重的版權費讓Spotify賺得越多,虧得也越多。

受限內容供應來源,音樂與影音價值也不同

不過同樣是串流平台,為什麼主打影音內容的Netflix可以交出亮麗的成績單,不僅去年營收可以有117億美元(約合新台幣3,443億元),還投入80億美元(約合新台幣2,350億元)的預算製作內容呢?

這樣的差異來自於內容供應的來源,前面提過Spotify有87%的音樂都來自三大唱片公司,但Netflix不同,除了擁有本身就很受歡迎的原創系列,更有來自ABC、BBC、迪士尼等不同的內容來源,白話來說音樂的來源是集中的、影音則相對分散,而這樣的差異也跟人類的習性有關。

舉例來說,如果你很喜歡張惠妹歌曲《連名帶姓》大概連續聽一整個月都不是問題,但你就算很喜歡電影《水底情深》(The Shape of Water)大概也不可能連續看一整個月。就是因為音樂具有長期累積的價值,因此版權大多集中在少數唱片業者,而影音的價值大多是一次性,才會造成相對分散的差異。

Spotify在招股說明書寫到:「個性化是我們成功的關鍵,而不是排他性。」不論是KKBOX、Apple Music、Spotify,都可以在這些平台找到差不多的內容,因為音樂的取代性不高,如果一個平台沒有五月天、張惠妹、山姆·史密斯這類大眾熟悉的歌手,大概也很難吸引到用戶。

Netflix
影音平台與音樂服務不同,不具有排他性,許多顧客正是看準Netflix的原創內容才選擇付費。
圖/ shutterstock

不過影音平台就不同了,Netflix透過大量原創內容拉緊用戶忠誠度,就算迪士尼在去年宣布要停止與Netflix的授權合作也不必擔心,沒有了米老鼠、Elsa但Netflix還是可以透過原創力創造類似的內容,且許多顧客正是看準Netflix的原創內容才選擇付費。

去年Netflix宣布漲價結果用戶不減反增,Spotify當然可以透過漲價來增加毛利率,但為了跟Apple Music廝殺,選擇推出超級優惠的家庭方案,讓用戶多支出比一般帳號多50%的費用,就能供6人使用,同時消費者習慣不同也是影響因素,許多人寧願在YouTube上聽免錢的,但Netflix 費用比起一般有線電視便宜,加上獨特原創內容的號召力,反而讓用戶更願意掏錢支持。

只靠音樂賺錢,Spotify的隱憂

此外,只擁有單一音樂服務也是Spotify的一大弱點。

像是亞馬遜、Google、Facebook、蘋果這些財力雄厚的科技巨頭也都推自己的音樂串流服務,但同時也推出智慧音箱、耳機等產品軟硬體包夾,再退一步來說,音樂服務僅是這些大公司的附加產品,並不是真正獲取營收的主力管道。

不過也正是專注於音樂服務的特性,讓Spotify可以支援各大平台以及產品,提供最好的音樂體驗,但總結來說,居高不下的內容成本,讓串流音樂注定是需要燒大錢的產業,Spotify想變成音樂界的Netflix,恐怕不是那麼容易的事。

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AI代理時代已至!國泰金控以GAIA 2.0框架加速AI應用百花齊放
AI代理時代已至!國泰金控以GAIA 2.0框架加速AI應用百花齊放

AI正以驚人速度重塑世界樣貌,金融產業也不例外。國泰金控作為台灣最大的金融控股公司之一,不僅積極擁抱創新變革,更透過開放分享促進產業共好:在「2025國泰金控技術年會」中分享「GAIA 2.0技術框架」,揭示多代理(Multi-Agent)雲端協作架構,讓AI從知識問答助理進化成可以自主推論、規劃與協作的夥伴,拉開以人為中心的金融科技新世代序幕。

以GAIA 2.0技術框架為基礎,加速集團應用百花齊放

GAIA是國泰金控為實現AI即服務(AI as a Service)提出的關鍵技術框架,歷經一年的發展,不僅成功建立超過200種資料類別的知識庫、彙整50多種生成式AI模型的Model Hub、設有70道安全防護檢查點的AI護欄。

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國泰金控副總暨國泰世華銀行數據長梁明喬分享GAIA 2.0技術框架與集團GenAI應用案例
圖/ 數位時代

國泰金控副總經理暨國泰世華銀行數據長梁明喬指出:「隨著代理式AI技術崛起,我們在今年提出GAIA 2.0技術框架,目標是讓AI助理(Assistant)進化成AI Agent,可以跨單位整合工具、數據與分工,實現真正的智慧協作。」

舉例來說,為深化集團員工運用AI提升工作效率,我們打造員工AI助手—Agia,協助同仁進行知識查詢、資料摘要等任務,提升效率與生產力;另外,透過AI自助開發平台—GAIA Studio,讓員工以No Code工具,連結內部知識庫,並以視覺化介面或Prompt快速自主開發,打造業務場景所需的生成式AI服務與工具。GAIA Studio 上線三個月已有28個部門自助開發超過40支內部應用AI服務(包含行銷文案、各類產品知識、趨勢摘要等)。

在技術面,具體作法是透過GAIA 2.0框架下的四個模組,包含負責統籌AI Agent任務分配與協作流程的「Agent Core核心框架」、提供安全自主運作環境的「Agent Workspace可控環境」、連結Agent間共通語言的「Agent Protocol串接協定」,以及集中管理AI工具與元件的「Agent Marketplace整合市集」,以加速AI Agent應用研發與部署。

梁明喬表示:「接下來,我們將以GAIA為引擎,打造通用型、業務型、IT型與服務型AI應用,如Vibe Coding、CUBE Intelligence等服務,一步一腳印擴展集團的AI Agent生態圈,型塑智慧金融新格局。」

舉例來說,隨著生成式AI普及,客戶對於數位(助理)服務的期待更高,國泰世華銀行數位品牌CUBE推出「CUBE Intelligence」兩項新服務,包含「升級版」智能助理–阿發,滿足客戶詢問複雜問題的需求,無論客戶提出什麼問題,都可以完整步驟與適當的情緒價值強化與客戶的連結,讓服務更智慧、貼心且符合期待。

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國泰金控副總暨國泰世華銀行數位長陳冠學展示「CUBE Intelligence」兩項新服務
圖/ 數位時代

國泰金控副總經理暨國泰世華銀行數位長陳冠學表示:「除了升級版阿發,另一新服務是我們也在CUBE App新增『對話式功能搜尋(CUBE Search)』,就像把行員放到CUBE App一樣,讓客戶可以用自然語言輕鬆找到想要的服務,讓服務體驗變得更聰明、更人性也更懂你。」兩項CUBE Intelligence新服務即將在年底正式上線。

跨界合作推動台灣大型語言模型落地,加速生成式AI發展

大型語言模型具備強大的語意理解與內容生成能力,是生成式AI快速發展的關鍵推力。國立政治大學金融科技研究中心主任王儷玲指出:「金融產業因為有獨特的金融語境、法規語意以及在地化的繁體中文知識,國際通用模型並不適用,必須建構本土知識庫、標準化模型機制、AI 法規沙盒及在地算力平台,發展台灣企業共同主導與管理的大型語言模型,方能讓更多金融業者透過微調打造適用模型、加速可信賴的AI Agent服務落地。」

國泰金控數數發中心數據暨人工智慧發展部副總經理劉浩翔進一步補充:「本地大型語言模型的成功關鍵,不僅是掌握充足且高品質的數據,還要透過後訓練微調與人類回饋強化學習的訓練方式去微調出適用的AI模型,藉此提升答案的精準度,尤其是需要跨法規、多層邏輯的嚴謹金融專業知識。」

AI要成功,除了應用場景、模型,算力也扮演至關緊要角色,對此,鴻海科技集團亞灣超算執行長姚延宗表示:「本土算力是支持本土大型語言模型落地的關鍵。」不過,他也強調,AI算力快速迭代且進入門檻高,不是每一間企業都可以自建算力,因此,亞灣超算與NVIDIA合作啟用超算中心,讓金融等台灣企業可以按需租賃所需算力,解決資料共享等敏感問題,加速金融AI應用的多元發展。

國泰金控
產業與學界專家於國泰金控技術年會交流生成式AI如何在台落地應用,左起為:國泰金控副總經理施君蘭、政治大學金融科技研究中心主任王儷玲、國泰金控數數發中心副總經理劉浩翔、鴻海科技集團亞灣超算執行長姚延宗
圖/ 數位時代

總的來說,從GAIA 2.0技術框架的推出、生成式AI的落地應用、到積極參與本土大型語言模型建置等行動,可以清楚看到,國泰金控正由內而外推動全面AI創新:強化內部流程效率與治理能力、以智慧化服務提升客戶體驗,並透過技術開放與跨域合作,為金融產業的數位與AI智慧轉型注入新動能。

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