專心做好音樂這件事,Spotify下月掛牌,創辦人公布未來計畫
專心做好音樂這件事,Spotify下月掛牌,創辦人公布未來計畫

全球最大的音樂串流平台Spotify將在下個月3號掛牌上市,執行長艾克(Daniel Ek)在投資者大會上分享了對於公司未來的目標與展望,同時也傳出Spotify正針對部分用戶測試語音搜尋功能,被認為是正在為推出智慧音響裝置做暖身。

標榜專注在音樂,Spotify上市後有哪些目標?

美國時間周四,Spotify召開投資者大會,執行長艾克(Daniel Ek)宣布將在 4 月 3 日於紐約交易所掛牌交易,股票代碼為「SPOT」,且會在掛牌前的3月 26日公布全年財務財報展望。

Spotify不走傳統IPO路線,將採直接上市(direct listing)模式,因此不會發行新股、不會從市場募集資金、承銷商也不會設定任何價格。艾克在投資者大會上表示,Spotify在意的是公司業務更長遠的表現,所以「傳統方法對我們來說不合適(指IPO)。」

艾克表示,現在Spotify全球擁有7100萬付費訂戶、活躍用戶1.59億、3500名員工、3500多萬首歌曲,占整個串流媒體市場42%的份額。Spotify想透過便利的串流,搭配廣告、付費的模式,讓用戶感受到「下載盜版還不如用Spotify」,艾克更直言Spotify是目前市面上唯一一家專業的串流音樂媒體公司,「我們的重心不是賣硬體、也不是賣書,我們專注在音樂上,要讓藝術家與愛樂者連結在一起。」短短一句話暗酸蘋果、Google、亞馬遜這些對手在音樂領域上不夠專精。

Daniel Ek
執行長艾克(Daniel Ek)直言Spotify不賣硬體也不賣書,是目前市面上唯一一家專業的串流音樂媒體公司。
圖/ Twitter

Spotify研發主管Gustav Soderstrom談到,他們不想讓用戶被限制在單一的生態系中,想要解決的是用戶在各個平台的使用問題,像是先前蘋果HomePod僅支援Apple Music就曾被熱烈討論。Soderstrom 表示,透過串接更多第三方平台後,可以更加掌握用戶的全貌,並宣稱Spotify擁有的個人化數據量,是競爭對手的5倍。Spotify要以個人化推薦為基礎,進一步優化用戶體驗。

執行長艾克(Daniel Ek)補充,未來計劃讓更多免費用戶轉成付費用戶,在更多平台(像手機、智慧音響、汽車)實現規模化等等。而Spotify也還有很大的成長空間,他舉例,在全球的智慧手機中,只有12%有付費訂閱串流音樂,而Spotify就占了其中的一半。

最後因為高額的版權問題,讓公司去年營運虧損達4.613億美元,未來公司盈利成長絕對是第一優先,目標每年營收成長25%~35%。

上市在即,「如何賺錢」成重要課題

華爾街認為,Spotify將自己放在音樂家與聽眾之間,既可以對用戶銷售音樂服務,也能將聽眾的使用行為反饋到音樂家身上,是一個可以吸引兩方的「雙面市場」。

Spotify
Spotify引以為豪的個人化推薦,以及價格親民的費用,都是Spotify用戶忠誠度提高的原因。
圖/ shutterstock

根據數據公司Second Measure統計,今年一月Spotify在北美的銷售額大約增長35%,而對手蘋果則是從去年同期的63%跌至37%,雙方增速相當接近。根據Spotify招股書,去年第四季平均退訂率為5.1%,比前年的6%還低,主要原因是價格親民的費用,以及個人化的推薦系統,種種數據顯示Spotify的用戶忠誠度正逐步提高中。

Spotify上市在即,最急迫的問題就是「該如何賺到錢?」,雖然毛利率從2016年的16%上升到2017年的22%,但因為高額的版權問題讓盈利變得困難,這將會是未來發展的關鍵隱憂,雖然Spotify營收持續增長不成問題,但毛利率在20%左右徘徊並不是好事,這將成為上市後最大的課題。

為智慧音響做準備?Spotify測試語音搜尋功能

就在Spotify開心宣布上市日期的同時,有部分的用戶發現Spotify默默增加了「語音搜尋功能」,被認為是在為先前傳出的智慧音響產品做暖身。

這項語音搜尋功能,跟用Google Assistant下指令直接播放音樂不同,功能將專注在「搜尋」,也就是用說話的方式探索新的音樂、播放清單,同時在使用耳機聽音樂時也能直接用聲控方式控制音樂播放。

根據用戶錄下的測試影片,未來將會導入全新的語音搜尋介面,用戶可以說「Play my Discover Weekly(播放我的每週新發現)」、「Play some upbeat pop(播放一些愉快的流行音樂)」等方式,快速探索想聽的音樂,Spotify發言人表示,這項功能僅在部分用戶中進行測試,待功能更完善後,會再公開分享功能的細節。

雖然上次Spotify公開招聘硬體相關職位,但仍不確定未來這款智慧喇叭會採用Google、亞馬遜的智慧助理,或者Spotify打算自行開發一套獨立的系統,因此這次部分用戶發現的新功能,也被認為是在為新產品做暖身。

資料來源:RecodeVenturebeatThe GuardianBITechCrunch

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從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路
從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路

「代理式 AI 」(Agentic AI)的創新服務正在重新塑造企業對AI的想像:成為內部實際運行的數位員工,提升關鍵工作流程的效率。代理式AI的技術應用清楚指向一個核心趨勢:2025 年是 AI 邁向「代理式 AI」的起點,讓 AI 擁有決策自主權的技術轉型關鍵,2026 年這股浪潮將持續擴大並邁向規模化部署。

面對這股 AI Agent 浪潮,企業如何加速落地成為關鍵,博弘雲端以雲端與數據整合實力,結合零售、金融等產業經驗,提出 AI 系統整合商定位,協助企業從規劃、導入到維運,降低試錯風險,成為企業佈局 AI 的關鍵夥伴。

避開 AI 轉型冤枉路,企業該如何走對第一步?

博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題、生成內容的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工,應用場景也從單一任務延伸至多代理協作(Multi-Agent)模式。

「儘管 AI 前景看好,但這條導入之路並非一帆風順。」博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲綜合多份市場調查報告指出,到了 2028 年,高達 70% 的重複性工作將被 AI 取代,但同時也有約 40% 的生成式 AI 專案面臨失敗風險;關鍵原因在於,企業常常低估了導入 GenAI 的整體難度——挑戰不僅來自 AI 相關技術的快速更迭,更涉及流程變革與人員適應。

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博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工。面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時加速 AI 落地。
圖/ 數位時代

正因如此,企業在導入 AI 時,其實需要外部專業夥伴的協助,而博弘雲端不僅擁有導入 AI 應用所需的完整技術能力,涵蓋數據、雲端、應用開發、資安防禦與維運,可以一站式滿足企業需求,更能使企業在 AI 轉型過程中少走冤枉路。

宋青雲表示,許多企業在導入 AI 時,往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。

轉換率提升 50% 的關鍵:HAPPY GO 的 AI 落地實戰路徑

博弘雲端這套導入方法論,並非紙上談兵,而是已在多個實際場域中驗證成效;鼎鼎聯合行銷的 HAPPY GO 會員平台的 AI 轉型歷程,正是其最具代表性的案例之一。陳亭竹說明,HAPPY GO 過去曾面臨AI 落地應用的考驗:會員資料散落在不同部門與系統中,無法整合成完整的會員輪廓,亦難以對會員進行精準貼標與分眾行銷。

為此,博弘雲端先協助 HAPPY GO 進行會員資料的邏輯化與規格化,完成建置數據中台後,再依業務情境評估適合的 AI 模型,並且減少人工貼標的時間,逐步發展精準行銷、零售 MLOps(Machine Learning Operations,模型開發與維運管理)平台等 AI 應用。在穩固的數據基礎下,AI 應用成效也開始一一浮現:首先是 AI 市場調查應用,讓資料彙整與分析效率提升約 80%;透過 AI 個性化推薦機制,廣告點擊轉換率提升 50%。

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左、右為博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹及技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲。宋青雲分享企業導入案例,許多企業往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。
圖/ 數位時代

整合 Databricks 與雲端服務,打造彈性高效的數據平台

在協助鼎鼎聯合行銷與其他客戶的實務經驗中,博弘雲端發現,底層數據架構是真正影響 AI 落地速度的關鍵之一,因與 Databricks 合作協助企業打造更具彈性與擴充性的數據平台,作為 AI 長期發展的基礎。

Databricks 以分散式資料處理框架(Apache Spark)為核心,能同時整合結構化與非結構化資料,並支援分散式資料處理、機器學習與進階分析等多元工作負載,讓企業免於在多個平台間反覆搬移資料,省下大量重複開發與系統整合的時間,從而加速 AI 應用從概念驗證、使用者驗收測試(UAT),一路推進到正式上線(Production)的過程,還能確保資料治理策略的一致性,有助於降低資料外洩與合規風險;此對於金融等高度重視資安與法規遵循的產業而言,更顯關鍵。

陳亭竹認為,Databricks 是企業在擴展 AI 應用時「進可攻、退可守」的重要選項。企業可將數據收納在雲端平台,當需要啟動新型 AI 或 Agent 專案時,再切換至 Databricks 進行開發與部署,待服務趨於穩定後,再轉回雲端平台,不僅兼顧開發效率與成本控管,也讓數據平台真正成為 AI 持續放大價值的關鍵基礎。

企業強化 AI 資安防禦的三個維度

隨著 AI 與 Agent 應用逐步深入企業核心流程,資訊安全與治理的重要性也隨之同步提升。對此,宋青雲提出建立完整 AI 資安防禦體系的 3 個維度。第一是資料治理層,企業在導入 AI 應用初期,就應做好資料分級與建立資料治理政策(Policy),明確定義高風險與隱私資料的使用邊界,並規範 AI Agent「能看什麼、說什麼、做什麼」,防止 AI 因執行錯誤而造成的資安風險。

第二是權限管理層,當 AI Agent 角色升級為數位員工時,企業也須比照人員管理方式為其設定明確的職務角色與權限範圍,包括可存取的資料類型與可執行的操作行為,防止因權限過大,讓 AI 成為新的資安破口。

第三為技術應用層,除了導入多重身份驗證、DLP 防制資料外洩、定期修補應用程式漏洞等既有資安防禦措施外,還需導入專為生成式 AI 設計的防禦機制,對 AI 的輸入指令與輸出內容進行雙向管控,降低指令注入攻擊(Prompt Injection)或惡意內容傳遞的風險。

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博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲進一步說明「AI 應用下的資安考驗」,透過完善治理政策與角色權限,並設立專為生成式 AI 設計的防禦機制,降低 AI 安全隱私外洩的風險。
圖/ 數位時代

此外,博弘雲端也透過 MSSP 資安維運託管服務,從底層的 WAF、防火牆與入侵偵測,到針對 AI 模型特有弱點的持續掃描,提供 7×24 不間斷且即時的監控與防護。不僅能在系統出現漏洞時主動識別並修補漏洞,更可以即時監控活動,快速辨識潛在威脅。不僅如此,也能因應法規對 AI 可解釋性與可稽核性的要求,保留完整操作與決策紀錄,協助企業因應法規審查。

「AI Agent 已成為企業未來發展的必然方向,」陳亭竹強調,面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時,加速 AI 落地。在這波變革浪潮中,博弘雲端不只是提供雲端服務技術的領航家,更是企業推動 AI 轉型的策略戰友。透過深厚的雲端與數據技術實力、跨產業的AI導入實務經驗,以及完善的資安維運託管服務,博弘雲端將持續協助企業把數據轉化為行動力,在 AI Agent 時代助企業實踐永續穩健的 AI 落地應用。

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