年紀大就不愛新歌?拿鉛筆倒帶、CD震動就跳針,科技如何影響我們的聽歌習慣?
年紀大就不愛新歌?拿鉛筆倒帶、CD震動就跳針,科技如何影響我們的聽歌習慣?
2020.07.07 | 3C生活

如果你聽音樂的方式沒被新科技毀滅過,恭喜你,活得還不夠久,還在青春期。

從前我常酸老人只愛聽舊歌,又俗又沒創意,且散發一股老人味,直到爬樓梯時膝蓋會開始隱隱作痛,才驚覺已順利成為當年最討厭的大人,音樂品味停留在本世紀初──說來就是周杰倫、蔡依林在談戀愛的那個時代,等等,大家還記得他倆談過戀愛吧?

如果要為初老症頭做出一點辯解,不是我們不喜歡新歌,只是聽音樂的習慣在科技升級的巨輪下被摧毀,一次又一次砍掉重練,實在是無力追趕新時代了(註:本文絕不是因為上禮拜誤刪iTunes資料庫,導致10幾年來一首一首編輯的播放清單付之一炬,在悲痛之餘才寫下的)。

上次跟20出頭的年輕世代聊天,發現他們聽音樂的主要來源是YouTube,有時聽AI推薦的隨機歌單,聽到不錯的歌也會自建播放列表。

我好奇問,「那不是要一直連線嗎?」他反而說,「蛤?現在還有人手機網路不是吃到飽的喔!?」結果驚訝的不是我。遭新世代衝擊的我,只好在心裡暗怒:哼!你們這些小伙子現在才聽伍佰《Last Dance》來穿越時空,十幾年前我年紀跟你們一樣大時,就在KTV唱爛這首了,所以「請暫時將嘴巴閉起來」好嗎?

不像原生在數位時代的人們,後來才移民網路世界的初老世代,其實很多規則現在還在學。

一只卡帶錄下音樂,還有浪漫與眼淚

因為肺炎疫情在老人身上較嚴重,網路出現了迷因哽圖,說是如果你知道「卡式錄音帶」和「鉛筆」這兩樣東西的關聯,那就年齡大到有危險了,請自我隔離!

沒聽過錄音帶的年輕人一定不懂,過去年輕人把鉛筆插進錄音帶動手迴轉,是因為隨身聽電池有限,不要浪費在倒帶或快轉上面。

錄音帶
近來疫情蔓延,網友大玩卡式錄音帶的「老人哏」:透過闡釋鉛筆與卡帶的關聯性,來確認你是否有肺炎併發症的風險。
圖/ shutterstock

30年前的「倒帶」是物理上的、是手工動能為主,不是一個數位訊號可以解決。知道「最酷」的是什麼嗎?如果一卷卡帶聽得夠久,你可以憑經驗判斷「大約轉多久會剛好回到這首歌開頭」然後把鉛筆抽起來,錄音帶重新放回隨身聽;當按下播放鍵,發現前奏響起分秒不差時,無限逼近職人工匠手藝的滿足感,跟你第一次用FaceTime看到爸媽的臉時一樣親切。

對不起,前面用了「酷」這個字來形容,想想錄音帶和鉛筆的年代,酷還沒變成流行語,那時我們只會說很帥。

既然說到錄音帶,不能不提最早的自建播放清單──mixtape(混音帶),首先家裡要有豪華的雙卡音響,才能把A匣卡帶裡的某首歌,單獨拷貝到B匣空白帶,自製精選輯。

「窮人版」的替代方案是用兩台音響,一台負責播放,另一台用來錄音,音質大打折扣。

另一個旁門左道,則是趁廣播節目放送時趕快按下錄音鍵,但最討厭電台DJ話太多,在前奏或尾奏出現「這首歌是誰點給誰……」的旁白,若要對比,這干擾就像YouTube聽歌聽到一半,突然插個手遊廣告揮砍爆炸一樣讓人不耐煩,而且還不能skip AD(跳過廣告)。

早年的mixtape也可以暗藏心機,反正空白帶有附貼紙讓我們手寫歌名,每首歌串起來就暗藏表白心意,收到的人可以裝看不懂,也可以推說「我還沒開始聽」;唉,其實你沒聽我知道啊,因為如果你有聽到最後一首,那歌放到一半就中斷,剩下是我說的話,你聽完大概會覺得這個人很純或很蠢,也可能又純又蠢。

雙卡音響
80年代可攜式雙卡音響的概念,讓人們將音樂帶上街頭與路人分享,開啟了「隨身聽」的先河。
圖/ shutterstock

錄音帶有錄音帶的危機,迴帶太多遍,磁帶可能突然斷裂,或是不明原因捲進錄音機,物理上摧毀;放太久沒聽磁帶會發霉,歌曲也無法雲端備份。以前我們無感,因為新科技走向CD時代,而每當科技往前一世代,舊音樂就收到櫃子深處難以再出來。

科技和音樂的關係,有時像DNA雙股螺旋一樣浪漫,科技改變了我們聽音樂的方式,而音樂也推動了新科技的規格。

70年代好萊塢電影裡的「年輕人」是把手提音響扛在肩上,在人行道上隨歌曲搖擺身體──所謂「手提」音響,也是內裝陽台熱水器那種一號電池,還要4顆、5顆才夠力,體積逼近你出國帶去的登機箱。

指揮家社長用世界名作定義CD邊界

傳說Sony(索尼)創辦人盛田昭夫看到年輕人「帶著音樂走」的慾望如此強烈,才構想出史上第一台Walkman;而隨身聽之所以是這個尺寸,是因為有著魔王般執念的盛田昭夫(請想像成前一個科技時代的賈伯斯)對研發人員說:「我要它能放進我胸口口袋。」

一張音樂CD之所以能錄下74分42秒,則是盛田昭夫接班人大賀典雄的一句話:「剛好可以收錄貝多芬第9號交響曲。」

大賀典雄不是憑空說出這句話,進入Sony工作前,他是東京藝術大學學生,主修男中音,因為向Sony提出改進錄音機音質的建議,被盛田昭夫賞識,想延攬進公司。

夢想成為音樂家的大賀堅持去德國學聲樂,盛田昭夫在船上告訴他,學費Sony出,回國後也不妨礙你的音樂事業,只要你同時來工作。

Norio Ohga 大賀典雄
「CD之父」大賀典雄於2002年自Sony退休,將他的退休金在長野縣輕井澤興建了一座音樂演奏廳-輕井澤大賀館,2004年興建完成後捐給長野縣。他並以指揮家身分重返樂壇,擔任東京愛樂交響樂團的指揮與董事。

大賀典雄在德國和傳奇指揮家卡拉揚(Herbert von Karajan)成為好朋友,後來一邊唱聲樂一邊為Sony效力──直到有天在歌劇表演的後台睡著,才不得不選邊站。後來一路在Sony當到社長,退休後又繼續指揮家工作。

不只是科技人,原本就該是音樂人的大賀典雄,才能在合作夥伴飛利浦堅持CD規格應該是60分鐘時,說出貝多芬第9號交響曲,一錘定音。

不過這麼曲折的科技傳說我們都後來才知道,從錄音帶改用CD的那些年,覺得最困擾是光學讀取的CD隨身聽,只要一受震動就跳針。

上學走路放書包裡都沒辦法安穩聽歌,坐公車只要壓到坑洞就不知道跳到哪一首,mixtape的手作浪漫漸漸失去,一張專輯再也不分A面或B面;但畢業進了社會,就連慢慢聽完一張專輯的時間也沒了。

MP3粉碎音樂產業,我們不再聽「專輯」

CD盛世很快消失,台灣唱片銷量最高的年度是1997年,總銷售額120億元,之後是MP3規格崛起,點對點技術盛行,從百萬白金專輯變成20萬慶功改版,最後唱片賣過50,000張,偶像就可以開記者會破冰。台灣唱片產業在最低潮時,規模剩不到當年一成。

今天大學生不知道MP3也沒關係,不過2001年的「成大MP3事件」可是台灣智慧財產權和人權的里程碑。

當時成大宿舍被台灣IFPI(國際唱片業協會)檢舉,架設網站和分享近10,000多首盜版MP3歌曲,台南地檢署進入宿舍搜查,許多學生在BBS站看到訊息,來不及拆硬碟就把主機抱走逃命。

雖說當年每個大學都在分享盜版歌曲,但地檢署搜查宿舍也有侵害人權的疑慮,事件最後由學生登報道歉,IFPI撤回告訴,校園網路制定了使用規範收尾。不過音樂產業在科技洪流的面前,也已經面目全非。

對當年身在「天龍國」看新聞,同時電腦裡的P2P軟體FOXY正在下載MP3(真抱歉,也沒那麼抱歉)的我而言,只覺得MP3取代CD,歌變得一首、一首聽,「一張專輯」的完整概念不見了,從前可以背出那張專輯的第幾首是什麼,現在每張專輯都只有某幾首歌有聽過;過去曾經推崇「一張專輯每首歌都環繞同個主題」的概念,現在愈來愈沒有必要,因為連我也沒在聽。

誰都沒想到,後來拯救音樂產業的,是做電腦的賈伯斯,但仔細想好像也沒那麼意外,賈伯斯是發明隨身聽的Sony的粉絲(他曾經希望蘋果員工和Sony一樣穿制服),青春期是60年代嬉皮,披頭四和胡士托音樂祭是他的養分。

音樂
音樂消費的取向受數位科技影響演變成「單曲」為主,歌單文化也隨之蓬勃發展。不過「類比未死」,近來許多人重拾唱盤與黑膠,追求「音訊有溫度」的美好聲音。
圖/ shutterstock

賈伯斯拿出iPod,不說硬碟容量1Gb,而是「裡面能放1,000首歌」,他深知打敗盜版的方法,就是讓買正版比下載盜版更方便,於是有了iTunes的購買音樂生態系。

我聽音樂的習慣,也留在有Sony榮光與賈伯斯遺產的時代。辭職那年,把所有CD收藏攤開,一張又一張地放進附光碟機的MacBook Pro擷取成數位檔案,也把過去到處抓來的盜版MP3輸入iTunes,一首一首輸入專輯資訊,學會不再用盜版,改買新歌,也有了自己的1,000首歌曲和精選播放清單。

直到手滑把播放清單銷毀(背景音樂請下梁靜茹《一夜長大》),終於起心動念轉往Spotify,朋友告訴我AI推薦歌單會學習使用者偏好的風格,也可以追蹤喜歡的歌手,雲端備份歌單讓我的悲劇不再重演。

我也開始搜尋Spotify創辦人艾克(Daniel Ek)的傳奇故事,玩樂團的天才工程師,是否像典範移轉後的大賀典雄?

不過,在LAG許久才踏進串流音樂的世界前,還得先解決自己的1,000首歌單裡,有450首在Spotify沒得聽,到底要怎麼辦?別說老人不會聽新歌,我想先跪求科技把回憶還給我。

責任編輯:張庭銉

搖滾歌手伍佰於1996 年發行,隨著2019年底首播的影劇《想見你》再度竄紅的「穿越神曲」〈Last Dance〉。
關鍵字: #串流影音
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AI NAS 何時才值得部署?QNAP 拆解地端 AI 的成本、算力與資料門檻
AI NAS 何時才值得部署?QNAP 拆解地端 AI 的成本、算力與資料門檻

當資料不能離開企業,運算就得靠近:AI 先改寫儲存架構

AI 帶來的第一個變化,不只是運算能力提高,而是企業必須重新決定資料放在哪裡。

儲存架構大致分為雲端與地端兩塊,QNAP 身為資料安全的守護者,長期發展的是地端網路儲存設備(NAS),並擴展至 25GbE、100GbE 高速網路交換器產品線,提供完整的儲存與高速網路基礎架構。威聯通科技(QNAP)總經理劉文義解釋,當資料因合規要求或敏感度不能上雲,就必須留在靠近使用者與應用的地方;運算需求一旦增加,承接資料的裝置也自然被推向地端 AI。

不能上雲的名單比想像中長。醫療業持有大量醫療個資,金融與保險業受到合規與法規限制,部分大學院校與設計公司也不希望資料被雲端存取。對這些組織而言,問題並不是雲端好不好用,而是一開始就沒有把核心資料全面上雲的選項。

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威聯通科技(QNAP)總經理暨威強電集團(IEI)董事長 劉文義
圖/ 數位時代

真正讓更多企業回頭計算的,則是長期成本。劉文義指出,資料上傳雲端可能免費,下載卻會按流量收費;當企業把一年、兩年、三年的費用加總回推,可能會發現,購買一台同等容量的 NAS,還能使用 7-10 年。資料規模愈大、存取愈頻繁,總持有成本的差距就愈值得評估。

這並不代表雲端與地端只能二選一。雲端仍適合模型訓練、程式開發與波動大的工作負載;地端則較適合高頻存取、對延遲敏感,或不能離開企業邊界的資料。企業真正要回答的,是每一類資料與任務應該放在哪裡。

依 QNAP 觀察,客戶過去關心的是需要幾 TB、幾 PB,或備份速度有多快;現在更常問的是,機器裡的資料要如何被 AI 活用。QNAP 也從 2021 年起,把公司發展定調在 AI 與高速網路的融合,試圖讓 NAS 從資料保存的位置,進一步成為資料被調用的位置。

當資料量持續擴大,搜尋與管理方式也會跟著改變。「在 NAS 裡放入 AI Agent 會越來越不可或缺。」劉文義舉例,當照片累積到 10 萬、20 萬張,要找出其中幾張特定畫面,已不可能只靠人工翻找。此時,能理解內容、接受自然語言指令的 AI 工具,會從加分功能逐漸變成必要條件。

從資料治理到地端推論:AI NAS 如何進入企業工作流?

AI NAS 不是「多了 AI 功能的 NAS」,而是 NAS 在企業工作流裡換了位置。 依 QNAP 觀察,目前客戶大致分布在一條導入光譜上。人數最多的一群,仍在把資料集中、分類、清理與建立權限。這一步看似與 AI 無關,卻決定後續系統能不能找到正確資料、辨識版本,並把答案交給有權限的人。

中間一群開始建置私有的檢索增強生成(RAG)知識庫。RAG 並不是重新訓練一個模型,而是在模型回答前,先從企業的 SOP、合約、法規或技術文件中取回相關內容,再產生附有來源依據的答案。QNAP 以 Qsirch 的語意搜尋能力協助建構這類應用,協助企業建立私有知識庫;而走在最前面的少數企業,則已經嘗試地端推論與 AI Agent。

模型的選擇權,QNAP 刻意留給客戶。知識庫背後採用哪一個模型,可由企業依需求決定,不綁定單一 AI 供應商。QNAP 也以 QuAgent AI 助理與模型情境協定(MCP)相關能力,讓管理者透過自然語言查詢狀態、調整設定,並讓 NAS 成為 AI Agent 可調用的資料節點。

不過,劉文義沒有把這條路說得太容易。他坦言,目前 NAS 硬體的 AI 運算能力仍有限。一般企業期待的應用,可能需要約 300 到 800 TOPS,甚至 1,000 TOPS,因此多數方案會以 NVIDIA 顯示卡補足算力;一張卡約需新台幣 10 萬至 12 萬元,一張算不完,就得配置 2 張或 4 張。

「整體成本可能是過去單獨一台 NAS 的 5 倍到 10 倍,並不是大部分中小企業都能接受。」除了硬體,使用者還需要 AI 應用的 Know-how、程式背景與開發資源,這些都是落地成本。

QNAP 則是透過算力分級讓各規模與需求的企業都可以有適合的解決方案。在 Computex 2026 搶先亮相的 QNAP AI NAS 中,一類是採用含有 iGPU 與專屬 NPU 的處理器平台,以一百多 TOPS 的範圍,可順暢使用 AI 應用程式;另一類機種則可安裝 1 張或 2 張 NVIDIA 顯示卡,處理更大的運算量。

同時 QNAP 也在軟體端也持續開發,目標是讓 NAS 裡的資料更有效率地被 AI 工具調用,讓資料成為有價值的知識。

從規格走到現場:能源公司如何導入私有 LLM?

本地 AI 實際落地部署會是什麼模樣?劉文義舉了一家約 50 多人的能源公司為例。這家公司原本想用 NAS 搭配雲端 AI 建置內部資料庫,但很快遇到兩個瓶頸:一是員工查詢時明顯出現卡頓;二是專利、技術與合約都高度敏感,高層不願上傳至公有雲,擔心機密資料會有外洩的疑慮。

後來,該公司導入 QNAP AI NAS 的旗艦機種 QAI-h1290FX,搭配顯示卡與全快閃 SSD,在地端部署私有大型語言模型,把數十年來封存的靜態檔案交給 AI 調用,進行跨檔案摘要與精準搜尋。員工因此省下翻找合約與報告的時間,核心機密也能留在企業內部。

這個案例說明,若任務範圍明確,有些應用不必動用雲端大型模型,地端運算量就可能足以支應。

但不同企業的資料量、查詢方式與模型大小不同,導入前仍需要概念驗證(POC)與技術人員評估。

而且,資料留在地端並不等於自動安全。企業仍要處理帳號權限、網路隔離、備份復原、漏洞修補與日常維運。地端的價值,是讓資料邊界與控制權回到企業手上;相對地,安全責任也會更直接地回到企業。

哪些企業現在該做,哪些再等?先看重複性與三個條件

能不能導入地端 AI,不只由產業標籤決定,也要看工作是否重複,以及場景能不能被清楚定義。劉文義觀察,第一批走進來的,除了受法規限制的醫療、金融與保險業,也包括利用地端 AI 加速資料處理的科技業,以及會計、律師等有大量重複文書工作的專業服務業,因為效益較容易被看見。

工廠也是可預期的場景。一條生產線可能有 10 台、20 台機器,每台處理與儲存資料的 Protocol 都不同,需要相對應的儲存裝置;生產過程累積的影像與紀錄可能要保存 3 年到 5 年。當企業要跨設備調用這些資料,AI Agent 與地端資料節點就有發揮空間。

「重複性資料處理越多,或重複性動作越多的產業,越容易透過導入 AI 提高工作效率。」反過來說,較傳統、人力密集,或仍高度依賴人工判斷的製造業,短期內未必能快速導入地端 AI。

依 QNAP 提供的資料,企業也可用「高頻、大量、敏感」三個條件做第一輪判斷:資料是否被頻繁調用?規模是否大到雲端傳輸與長期費用開始變得明顯?內容是否涉及個資、法規、智慧財產或商業機密?三個條件愈集中,地端部署愈值得評估;三者都不成立時,使用雲端 API 往往更簡單,也可能更划算。

可以先等的企業,大致也有三種。第一,資料仍分散、版本混亂、權限不清,急著上 AI 只會把混亂放大,先完成集中與治理,效率就可能先提升。第二,找不到一個具體且反覆發生的業務痛點,只因為「別人都在做」而採購,設備很可能變成昂貴的展示品。第三,使用量仍小、需求偶發,現階段雲端的彈性反而更有優勢。

因此,POC 不應只驗證「模型答不答得出來」,還要回答三個問題:資料由誰負責,誰可以存取?導入後能節省多少查找時間、傳輸成本或人工作業?正式上線後,誰負責資料、模型與資安維運?只有當效益與責任都能被量化,才適合從展示走向正式部署。

企業願意把部分資料留在自己的機房,動力最終仍回到資料主權。QNAP 的主要市場分布在歐洲、美洲與亞太,其中歐洲占比將近一半,而歐洲也正是全球推動資料主權的最大動力。

QNAP 的產品已取得 ISO 27001、ISO 27017 與 ISO 27018 等多項認證,並滿足 GDPR、HIPAA 等資料保護與法規遵循需求;累積至今,已售出約數百萬台裝置,協助企業打造智慧、安全的儲存方案。

至於普及時間點,劉文義提出一個明確的價格與效能交會點:地端應用若要順暢運作,運算量可能至少要達到 300 至 600 TOPS,甚至 800 TOPS,同時價格要落在新台幣 5 萬至 8 萬元。目前符合這些條件的硬體方案仍很有限。

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「AI NAS 不是多了 AI 功能,而是改寫了資料在工作流的位置。」威聯通科技總經理劉文義坦言,地端算力成本高昂,QNAP 透過「算力分級」與開放模型架構,助企業逐步建構私有 RAG 知識庫與 AI 團隊。
圖/ 數位時代

「預測約兩、三年後,應該很快會看到符合一般大眾期待、具備合理 CP 值的產品。那個時間點,就會是 AI 落地最蓬勃發展的時候。」在此之前,企業真正能先做的,不是搶著買最大的模型或最昂貴的顯示卡,而是把資料治理、使用權限與高價值場景準備好。

QNAP 以「資料煉油廠」比喻自己的角色:原油再多,沒有整理、提煉與配送的過程,也無法成為可用的能源。這個定位也點出地端 AI 的競賽條件——不是誰先買到算力,而是誰的資料先準備好被調用。模型會持續更換,但企業自己的資料層則會長期存在。

AI NAS 不是把模型塞進儲存設備,而是在資料必須留在企業內時,讓搜尋、推論與管理靠近資料的地端節點。

QNAP World Tour 2026 台北場將於 2026 年 9 月 18 日(五)舉行,現場將聚焦 AI 應用、儲存備份、網通產品、資安與監控,並安排 Live Demo,適合 IT 管理者、系統整合商與企業決策者參加。

活動地點:新板希爾頓酒店|如意 AB 廳

活動時間:09:20–16:00

地址:新北市板橋區民權路 88 號 2F

立即報名:https://bnex.tw/9f7my4

2026 QNAP 台灣企業資安韌性大調查,填問券抽好禮,倒數計時:https://www.surveycake.com/s/q4abw

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