iPod touch回歸,iTunes卻要走入歷史
iPod touch回歸,iTunes卻要走入歷史

種種跡象表明,蘋果準備關閉iTunes服務了。

據悉蘋果將iTunes Facebook頁面的內容轉移到了Facebook上的Apple TV頁面,包括2009年4月29日創立帳號以來的內容。

清空社交媒體預示著iTunes或許會迎來重大變化,據彭博社報導,在美國西岸時間6月3日開幕的WWDC 2019大會上,蘋果將宣布關閉iTunes服務。

在iTunes退役的同時,蘋果將推出針對macOS三款新軟體,分別提供音樂、電視電影和影音的管理服務,這些軟體過去已經在iOS上推出。

iTunes
圖/ 愛范兒

三款新軟體其實相當於將iTunes的幾大功能分拆成不同的應用,而iTunes和iPhone進行同步和恢復等基礎功能,則可能又會新推出的音樂應用來承擔。

每首歌99美分開啟數位音樂訂閱制

iTunes的前身其實一款叫做「SoundJam MP」的音樂管理軟體,蘋果買下該軟體版權後,賈伯斯等人砍掉了很多複雜的功能,在原有基礎上改善了用戶介面, 從原來以按照歌手、歌曲名或是專輯名進行搜索,改成了一個簡單的搜索框,並將軟體命名為iTunes 。

2001年1月,賈伯斯在Macworld大會上正式發表了iTunes,那年秋天蘋果又發布另一款於iTunes配備的音樂播放器iPod,在音樂市場上掀起了一場新的變革。

到了2003年,蘋果推出iTunes Store,以每首歌99美分的價格出售給用戶,在6天內就賣掉了100萬首歌,賈伯斯表示「這將作為音樂行業的一個轉折點被載入史冊。 」

iTunes
現在的iTnues音樂介面
圖/ 愛范兒

對於當時的蘋果用戶來說,要將網上下載的音樂導入iPod必須透過iTunes ,這種軟硬一體化的策略,讓iPod和iTunes一度成為蘋果最大的收入來源。

iTunes Store第一年就賣出7,000萬首歌曲,而iPod則一度佔據音樂播放器市場超過70%的市場份額,到了2007年iPod的銷售額已經占到蘋果總營收的一半。

而iTunes Store提供的數位音樂訂閱模式,代替傳統音樂發行商與用戶直接建立聯繫,並和音樂版權商進行分成,其實就是後來蘋果App Store的前身。

不過iTunes作為一款誕生於PC網路時代的軟體,隨著行動網路的到來,也和iPod一起逐漸邊緣化,此後iPhone和App Store則迎來了黃金10年。

儘管蘋果還在不斷更新iTunes,將音樂、電影、電視節目、Podcast、iTunes U、程式、有聲讀物等多項功能集成在iTunes,但更多時候iTunes只是作為一個不太常用的備份和下載工具。

iTunes
圖/ 愛范兒
iTunes
圖/ 愛范兒

去年iTunes音樂下載業務的收入已經下滑到2014年的一半,另一方面Apple Music的用戶數量卻在快速增長,在美國的付費用戶數量已經超過另一家音樂流媒體巨頭Spotify。

此外據《華爾街日報》報導,iTunes電影租賃和銷售的市場份額,近幾年一直在下跌,2012年還超過50%,但在2017年僅剩下20%、35%,隨著Netflix等流媒體訂閱服務成為主流,這個數字估計還在下降。

今年3月蘋果舉辦一場沒有硬體的發布會,轉而將重點放在了影音、新聞、遊戲和行動支付等軟體服務上,服務將成為蘋果未來更為重要的一部分。

上一財季蘋果服務的收入達到114.50億美元,創下歷史新高。目前正在使用蘋果服務和第三方業務的付費用戶量已經達到了3.9億人,蘋果希望在2020年將這一數字提升至5億。

iTunes雖然作為蘋果數位服務訂閱模式的開拓者,但已經不再適合串流媒體時代。花9美元訂閱Netflix上所有的影片,還是花20美元在iTunes上購買一部電影,用戶的選擇顯而易見。

而iTunes將音樂、影音、Podcast等多種媒體服務聚合到一起的模式,反而過於臃腫,也難以和Netflix、 Spotify等串流媒體領域的垂直應用競爭,因此蘋果未來的服務業務版圖內,也很難有iTunes的位置了。

本文授權轉載自:愛范兒

關鍵字: #Apple #串流影音
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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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