KKBOX牽手微軟啟動全球布局，旗下影音串流技術銷往全球|數位時代 BusinessNext

牽手微軟！KKBOX啟動全球布局，旗下影音串流技術銷往全球

KKBOX Group與台灣微軟的合作不僅是「上雲」而已，還有影音串流技術解決方案BlendVision，將透過微軟旗下10萬名業務人員賣到全球。

KKBOX音樂串流服務全面搬上微軟Azure

KKBOX Group最知名的即是音樂串流服務KKBOX，林冠羣也用「大兒子」來形容。過去KKBOX的資料以存放雲端、本地伺服混合的方式運作，全面搬上微軟Azure雲端平台後，除了台灣微軟總經理孫基康（首圖右）提到的數位轉型與資安之外，更重要的是KKBOX會與微軟在AI（人工智慧）方面有更深度的合作。

林冠羣舉了幾個例子，第一個因為全面上雲後，能更有效率處理幾千億次的用戶音樂播放清單，還能拿來預測熱門歌曲，「一首歌推出三天，我們就知道它往後六個月表現好不好。」預測結果能夠提供音樂產業中的從業人員，做為主打歌或是行銷投入上的參考。林冠羣也期待與微軟數據科學家在進一步的合作後，能夠激盪更多的火花。

另一個例子，則是利用AI作曲與作詞。現在KKBOX的AI已有能力靠著一小段旋律自行製作曲子，但林冠羣提到，還是需要人類幫忙調校與AI協作。在作詞方面，KKBOX與微軟已經攜手知名作詞人林夕，分析其過往4,000首作品。在林夕本人也加入合作的情況下， 預計在2020年三方會共同推出AI作詞的新作品 。

不過，值得一提的是KKBOX一直與亞馬遜的雲端服務AWS有緊密合作，甚至是AWS的經典Case Study。本次搬上微軟Azure僅是KKBOX音樂串流的服務，KKBOX Group旗下其他服務仍以AWS為大宗。（7年前入坑AWS，KKBOX加大投入公有雲，就是看準這點機會）

台灣技術，微軟協助全球販售

除了上雲之外，另一個就是KKBOX Group旗下影音串流技術公司KKStream推出的BlendVision，將與微軟合作打進全球市場。

KKStream總裁蔡怡仁在現場展示兩項技術，一是「按主題編碼技術（Per-Title Encoding，PTE）」，利用AI自動辨別不同位元速率（Bitrate）進行影片壓縮轉檔，大幅減少傳輸頻寬、節省儲存空間，有效降低OTT平台業者的營運成本。另一個則是影像增強技術「感知串流引擎（Perceptual Streaming Engine，PSE）」，強化原始影片的視覺表現，將低解析影片提升一倍畫質。

兩者共同點是降低串流業者的頻寬支出，蔡怡仁提到優化支出將是BlendVision多面向解決客戶問題的一環，還有增進使用者體驗等服務，「甚至我們會跟串流業者一起找尋更多賺錢的方法。」（KKBOX大玩點數、ID新制上線！娛樂串流狂打集團戰搶客）

責任編輯：陳映璇

從生成式AI訓練、推論，到代理式工作流程（Agentic Workflow）與未來的實體AI，資料流量正以指數級成長，讓記憶體從過去支援運算的配角躍升為決定AI效能與能源效率的關鍵角色。

全球知名的半導體與微電子技術分析機構TechInsights指出，AI競爭正逐漸從晶片算力擴展到記憶體架構設計能力，加速「Computational Memory」等新架構興起；在這波浪潮中，深耕記憶體與儲存技術數十年的美光科技，正與關鍵夥伴展開深度協同設計，包含攜手NVIDIA共同開發適用於新世代資料中心的低功耗記憶體技術，在AI基礎建設的新賽局中成為不可或缺的關鍵。

當GPU不再是唯一主角，記憶體為何躍上AI舞台中央？

過去，半導體的焦點多圍繞在晶片，例如CPU、GPU跟AI加速器等，市場普遍認為，晶片運算能力是左右科技產業發展速度的關鍵，但在進入生成式AI世代後，產業逐漸發現另一個事實：真正限制AI效能的瓶頸不是運算，而是資料能否快速被存取與傳輸。

從大型語言模型訓練，到AI推論、代理式工作流程（Agentic Workflow），甚至未來的機器人與自駕車，龐大的資料流量正持續推升對高頻寬、低延遲、高容量記憶體的需求，讓記憶體產業從過去相對標準化、以價格競爭為主的市場，逐漸轉變為AI基礎建設的重要核心。

「仔細觀察AI應用服務會發現，大多數工作負載都被頻寬限制。」美光科技全球業務執行副總裁Mike Cordano認為，記憶體是突破（頻寬）瓶頸的關鍵，也讓AI競賽從晶片算力升級到記憶體與儲存架構的系統級競爭。這樣的產業洞察，也正是Mike在歷經二十餘年的儲存產業資歷，加上四年半的創投生涯後，選擇加入美光的核心原因之一：在AI重塑產業結構的浪潮下，記憶體將成為這波成長最直接的動能所在。

從零組件供應商到策略夥伴，記憶體共創時代來臨

AI的崛起，正在改變記憶體廠商與客戶的關係。

過去，記憶體產品多是標準化元件，客戶關注的是價格、供貨與規格；合作模式也偏向短期採購與交易導向。然而隨著AI系統規模愈來愈大，從資料中心、雲端平台到終端裝置，記憶體已經成為決定系統效能的重要關鍵，也因如此，越來越多企業將記憶體視為「策略性資產」，而非單純零組件。

Mike表示：「現在，我們跟客戶合作的時間跨度改變了，在產品正式上市前三到四年便開始合作，從系統架構階段就共同規劃未來需求。」例如，美光科技與NVIDIA共同研發的資料中心所使用的低功耗記憶體，便是雙方提前多年展開深度合作（co-design）的成果。

值得特別注意的是，美光科技除從技術層面與晶片製造商等夥伴共創產品，也在需求層面與客戶進行密切合作，例如，將過去較無約束力、期限僅一年的長期協議（LTA）轉變成為期五年、條款更具約束力的策略性客戶協議（SCA），藉此掌握客戶的未來需求，進而在技術層面做更深度的合作。Mike坦言，深度協同設計是高成本的投入，美光的做法是先廣泛進行市場感知，理解不同場域的需求方向，再與生態系統中的夥伴們展開客製化合作。

從裝置導向轉為Token導向，AI浪潮重寫記憶體成長模式

除了合作模式改變，更大的典範轉移是需求的改變。

Mike解釋，過去記憶體需求跟PC、手機跟伺服器出貨量息息相關，但在AI新世代，推動記憶體需求成長的核心不再是設備數量，而是AI模型所產生的運算與資料消耗量。「AI產業逐漸走向以『Consumption』或『Token』為主的新經濟模式，每一次的模型運算都需要消耗大量的記憶體跟儲存資源，這意味著，即使設備銷量成長趨緩，記憶體需求仍可能持續上升。」

更重要的是，AI應用正從資料中心外擴至手機、PC、自駕車與機器人等場域，儘管不同場域對記憶體的需求不盡相同，但是，Mike認為：所有AI裝置都存在三項共同需求：更快的速度、更大的容量，以及更高的能源效率。

正如Mike在受訪時提到的：「我們最大的挑戰，是如何與客戶和整個生態系保持高度一致，一方面創造供給與產能，另一方面持續推動技術創新。」可以預期，在接下來的五年，記憶體產業面臨的挑戰不僅僅是擴展產能，而是如何與客戶共同規劃需求、同步投入技術創新，而這也是美光科技積極經營AI生態體系的原因。

總的來說，AI帶來的改變，不只是算力提升，而是重新定義整個運算架構：過去，記憶體被視為支援運算的基礎元件；現在，則是決定AI效能、能源效率與創新速度的關鍵資源；當產業競爭從晶片性能延伸到資料流動效率，從裝置數量轉向Token消耗量，記憶體的重要性也將隨之水漲船高，對美光科技來說，這將是其從供應商走向AI生態系核心夥伴的關鍵角色轉變。