全娛樂時代來臨,149元聽歌、追劇雙享,KKBOX為什麼要「賠本」推出Prime服務?
全娛樂時代來臨,149元聽歌、追劇雙享,KKBOX為什麼要「賠本」推出Prime服務?
2018.07.31 | 影視

「付費用戶現在需要的,不只是單純的聽歌,而是可以享有更多的特權跟優惠,Amazon Prime就是很好的參考對象」,KKBOX總裁李明哲上個月接受《數位時代》專訪時,曾這樣說道。

沒想到今(31)日在KKBOX喬遷新辦公室之際,李明哲便宣布KKBOX正式推出「KKBOX Prime」服務,若成為Prime會員,就能享有之前旗下沒有完全整合的4個平台:KKBOX、KKTV、KKLIVE、KK選物會員權利,在期限優惠之後,要享受這樣的服務月費為199元。

要知道,原先在KKBOX和KKTV單一平台上,月費就已經是149元;而若目前已為其一平台的付費會員,於時限內成為Prime會員,月費則永久維持149元不變,等於免費多了一項OTT或音樂服務。無論怎麼看,這都是一項「賠本生意」,KKBOX這樣做背後的意義究竟是什麼?

娛樂需求越來越多,KKBOX和KKTV乾脆整合了

對於KKBOX集團來說,在娛樂服務上串成一條龍的要件都有了:音樂串流有KKBOX、影音串流有KKTV、實體演唱會及購票有KKLIVE、娛樂周邊商品則有KK選物。即使出生於同一個家庭,但平台間並沒有完全整合。

「音樂串流已是主流,也還在持續成長,但這套模式用了10年,用戶行為也發生了轉變」,根據KKBOX旗下數據統計,用戶普遍聽音樂的高峰時間集中在週間上下班通勤時段——上午7點到9點,以及下午5點到7點,但李明哲卻表示,第一次知道這項數據時,讓他相當吃驚,因為這和早些年,聽歌高峰時段為晚上11至12點的狀況,完全不同。

抱著「難道用戶不聽音樂了嗎」的疑問,在看見KKTV的用戶數據後,卻找到了答案。在KKTV上,追劇高峰時間是中午12點,以及晚上10點過後,若把KKBOX聽音樂高峰和KKTV追劇高峰結合,就和過去的用戶聽歌的行為走向一樣。

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KKBOX總裁李明哲指出,現在旗下用戶聽音樂高峰,是在下午5點到7點;這和過去大不相同,過去晚上持續成上升趨勢,直到11至12點達到高峰。
圖/ 唐子晴/攝影
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但若搭上KKTV的追劇高峰時間,趨勢走向則和過去聽歌趨勢走向相同。
圖/ 唐子晴/攝影

「很有趣,這代表用戶對娛樂的需求一直存在,但因為4G、行動裝置普及,開始有更多娛樂需求、分散了注意力」,但李明哲指出,現在提供服務的廠商都很「片段」,只能滿足部分需求。

以自家舉例,要聽歌跟追劇就得付KKBOX和KKTV兩個平台的錢,對於消費者而言並不划算,同時購買雙服務的人只佔少數,相比之下音樂比影視的需求更高;而另一方面,若以看過KKBOX演唱會的白金會員來說,近90%的用戶都曾經付費購買演唱會門票。

「全娛樂時代來臨,我們嘗試把所有娛樂相關服務整合在一起」,當用戶對娛樂需求增加,單一服務已經沒有辦法滿足用戶需求,平台也越來越辛苦,乾脆把音樂、追劇、線下演場會都湊在一起。這對於觸角不斷延伸的KKBOX而言,一切算是「水到渠成」。

是門賠本生意? 保守預估明年底Prime會員數破50萬

簡單來說,KKBOX Prime用「低資費」,讓用戶可以享有4個平台的會員服務。以KKBOX跟KKTV目前最短的綁約資費方案來說,皆為一個月售價149元;而KKBOX Prime則是讓兩樣服務加起來199元,並且在KKLIVE及KK選物上,也有相對應的會員特權。若原先為其一平台的付費會員,在8月31日前加入Prime,則終身定價149元。

「這不是KKBOX和KKTV一起打包的促銷方案而已,這樣沒什麼意義」,這對於KKBOX來說,怎麼看都是一起消費者划算、官方賠本的生意,但其實最大的重點在於「核心會員」累積。包括付費及免費會員,KKBOX總數為1000萬,KKTV總會員數則為250萬,兩群人「互相串連」,成為最核心的一群Prime會員。但李明哲卻「非常保守」的預估,KKBOX Prime第一階段的目標,是明年底達成50萬名用戶。

這50萬名會員,對KKBOX集團而言意義非凡。

Prime背後的意義:拉高會員忠誠度、增加版權談判空間

這些KKBOX Prime會員,第一點意義在於提高平台忠誠度和付費總時長。

眾所皆知,OTT平台內容競爭激烈,觀眾對影視需求通常屬於「短期」,可能只為了一部劇、一部電影而購買會員,對於平台的忠誠度向來比較低,而音樂卻是「長期」需求。根據李明哲透露,KKBOX旗下付費會員,平均付費時間通常可維持兩年,但若加入Prime,代表這是一群非常願意為串流服務付費的人,未來對平台的忠誠度、付費持續時間還會再提高。

第二點,是讓影視和音樂版權談判上,多了更多空間。雖然目前線上OTT平台,除了Netflix以外,幾乎都沒有公開付費會員數量,但李明哲預估,當Prime達成50萬用戶的目標,已經可以讓KKTV在台灣,成為付費會員穩定、量體算很大的OTT平台,使版權談判空間更大。這也對身處在競爭激烈環境中的KKTV,有不小的幫助。

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KKBOX Prime,對於KKTV增加會員人數而言將有不小的幫助。
圖/ 周書羽/攝影

談到未來會做長期的賠本生意,讓資費永遠都是每月199元嗎?李明哲表示「定價是一門學問」,第一步是要讓消費者有感,但未來可能將和不同通路合作,慢慢調整月費。

此外,他也指出香港是第二個有可能推出「KKBOX Prime」的市場,KKLIVE和KKBOX在香港成效當不錯,而香港也有未被滿足的追劇市場,待KKTV在香港推出後,Prime服務即有可能上線,但具體時間還未定。

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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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