閃靈、滅火器都愛用!佳格數位重新改寫電吉他市場
閃靈、滅火器都愛用!佳格數位重新改寫電吉他市場
2019.05.03 | 創業

成立於2011年的佳格數位(Positive Grid),以數位訊號處理技術器(digital signal processor)打造高擬真的數位音效為核心,想在電吉他「練習」與「錄音」兩個領域中,用軟體賦能行動裝置,取代龐大、昂貴的傳統類比設備。

軟體、硬體通吃,深耕電吉他市場

佳格數位先推出的兩款App產品,JamUp與BIAS系列讓電吉他手能夠在行動裝置上預先設定好效果器的配置,再輸出至音箱,節省表演現場或練習時調整器材與設定線路的麻煩。而佳格數位多年累積下來的成績也不俗,軟體下載總數突破1千萬。「最近的流行音樂如果有電吉他音效,說不定有三成都是用我們軟體做的。」佳格數位共同創辦人兼技術長蕭義崧(首圖左)相當自豪地表示。

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佳格數位想靠雲端、軟體與硬體打造出完整的生態系,鞏固自家產品的競爭優勢。
圖/ 佳格數位

在2016年,佳格數位反其道而行地從軟體切入硬體領域,經過3年時間打磨,得出的結論是要用軟體、硬體與雲端構成的生態系設立堅實的護城河,持續在電吉他領域深耕。「我們要像一根針,在電吉他領域刺到最深,」佳格數位硬體副總盧永泰(首圖右)說。

選擇切入硬體,最主要的目標是擴大使用者基數。「表演、專業演出與練習,全部電吉他domain(領域)的使用場景我們都要吃下來,」盧永泰說,唯有如此才能突破純軟體的市場天花板限制。

從初學者到表演者,佳格數位全都要

佳格數位分別針對高端與入門領域推出不同設備,高端表演方面推出音箱頭,搭配軟體技術讓筆電大小的設備能夠同時擁有數十種音箱效果,取代傳統真空管音箱;初階入門則用同是藍牙喇叭的音箱切入,今年將首度在中國以群眾募資的形式推出。

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能放進背包的電吉他音箱頭「Bias Mini」是佳格數位於2018年推出的產品,同樣是為了讓電吉他手能夠調配出最適合的音色,並減少大型設備所帶來的困擾。
圖/ 佳格數位

不同硬體有不同的受眾外,更有不一樣的策略意義。瞄準表演場景,希望透過「偶像」帶動品牌形象,讓表演者能更快速推動數位技術在電吉他領域的普及。盧永泰自豪地說:「閃靈與滅火器的吉他手都是我們產品的使用者。」

特別針對初學者推出的新產品,則是看上更廣大的教育市場。佳格數位推出吉他教育產品App GoGuitar(後續改名為Spark),讓吉他手從初學到表演、從零開始到舞台上都離不開他們的產品。

而雲端ToneCloud能夠賦予軟硬體間更多連結性,前面所提到的電吉他效果器設定,都可以在雲端下載到各種不同的版本,不論是知名樂手或是全球使用者自行上傳的設定。「雲端是我們軟硬體間最重要的橋梁,」蕭義崧說。

下一個挑戰:中國市場

規劃出硬體、軟體與雲端生態系藍圖的佳格數位,也躍躍欲試地前進下一個市場:中國。盧永泰表示:「中國樂器市場是少數仍在成長的。」選秀節目的蓬勃發展、人口紅利與政府政策鼓勵,讓中國樂器市場保持每年10%以上的成長。

不過佳格數位並沒有冒然踏入,看到許多樂器品牌進攻中國失敗後,他們組建一支4人團隊進行觀察與研究,得出幾個重點:直接銷售、找尋KOL(意見領袖)推廣,以及接地氣,未來將圍繞這幾個重點作為打入中國市場的核心策略。

蕭義崧與盧永泰清楚地知道,中國市場機會大卻也伴隨著風險,但是他們對佳格數位建立的生態系相當有信心,只要讓軟體先行滲透,就能拉起後續的運轉引擎,「先把火種播下去,」他們這樣形容。

Q:電吉他之後的下一步?

目前短期是電吉他的教育市場,但接下來會往不同的領域走。像是「鼓」的部分已經開始運作,鼓的軟體並不是給鼓手用,而是給音樂製作人、吉他手、鍵盤手、寫歌的人使用,這些人都需要鼓的伴奏,且與我們原先的使用者高度媒合,市場又比單純的電吉他更加龐大。

Q:為何創立之初就瞄準歐美市場?

佳格數位從一開始創立瞄準的就是全球市場,但優先深耕、經營美國市場最主要的原因是其音樂生態系更加成熟,而且是流行樂的指標,只要將美國市場做起來,歐洲、日本等後續市場都能快速跟進。

Q:軟體未來是否有可能走向訂閱制?

佳格數位的產品目前以專業工具為主,無法滿足訂閱制用戶需要的「適量新鮮感」,而且現有客群也難以接受,也不易獲得爆發性的成長。但未來教育類別的產品,在內容服務提供上也許會往訂閱制發展。

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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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