從S.H.E跨到馬來貘、江宏傑，市值蒸發5億後，華研音樂如何力拼數位轉型？|數位時代 BusinessNext

從S.H.E跨到馬來貘、江宏傑，市值蒸發5億後，華研音樂如何力拼數位轉型？

兩年前，華研旗下金雞母S.H.E離去，讓市值蒸發五億元，如今華研靠著與其他產業合作，創造更豐富、靈活的營運內容與效益，轉型成更全方位的公司。

授權收入一枝獨秀

根據華研財報，公司營收可分為三大類別。第一類是「實體產品收入」，包括專輯CD、DVD和明星周邊商品等銷售，賣了一整年，進帳僅800萬元。佔公司整體營收比例從2015年的2.7％，下滑至2019年的0.54％。

第二類是「授權收入」，包括數位音樂錄音和視聽著作授權、KTV授權、歌曲授權（遊戲、戲劇主題曲、公播）等。簡單來說，所有透過串流平台、手機App、付費下載收聽的音樂，生活中最熟悉的聽歌方式，都屬於這範疇。佔整體營收比例從2015年的34％，大幅攀升至2019年的62.5％。

成長的關鍵，除了數位化大勢所趨之外，華研在2018年與杭州網易雲合作，更快速擴展了旗下歌手歌曲在中國市場的授權與傳布。

2020上半年疫情影響下，演藝活動幾乎全數取消，但仍有每股盈餘4.63元的亮眼表現，在全球疫情最嚴重的第二季，華研有超過9成營收，都來自授權收入。沒了S.H.E，一樣能靠著S.H.E過去的歌曲養家，華研擁有的2,000首歌曲、700首視聽著作版權，好比世代相傳的聚寶盆，能帶來持久穩定的金流。

第三類是「演藝經紀收入」，包含演唱會、商業演出、產品代言、肖像商標授權、戲劇與電影演出等。佔整體營收比例從2015年的63％，縮減至2019年的37％。

從一家唱片公司的營收轉變，可以清楚窺知音樂產業劇烈的趨勢變化。從實體到數位；從現場演出再到線上直播，但說到底，華研的核心競爭力是什麼呢？絕不是做音樂這麼單純。

全方位的演藝娛樂經紀公司

華研董事長呂燕清，在今年6月致股東的營業報告書中清楚說明，華研除了流行音樂製作、發行銷售，以及藝人演出、培育新人等老本業之外，未來，將持續強化經營文創圖文作家、詞曲作者、運動員，轉型為一家全方位的演藝娛樂經紀公司。

事實上，華研早在2014年簽下「爽爽貓」的創作者SECOND，一腳跨入文創經紀領域，目前旗下擁有馬來貘（Cherng）、掰掰啾啾、迷路等知名圖文作家。2017年，再跨入運動經紀領域，簽下江宏傑、福原愛夫妻檔。

一位巨星養活一家公司的年代已不復在。

隨著音樂偏好、娛樂方式愈來愈分眾，華研在流行音樂的核心事業與經紀資源之上，整合娛樂、運動、文創，透過多元產品授權，連結不同產業，創造更豐富、靈活的營運內容與效益。

責任編輯：林芳如

FC未來商務，專注未來新商務應用、轉型思維與創新體驗，並結合沙龍分享、展會發表，協助產業找到面對未來的轉型關鍵解方，並連結創新資源。

因應生成式 AI、代理式 AI 與實體 AI 的崛起，模型成為企業資訊基礎設施的一環，企業不僅需要算力、還必須具備同時管理多個 AI 模型、優化營運成本，以及確保 AI 基礎設施的安全與穩定；有鑑於此，服務超過 2,000 家企業客戶上雲的勤英科技（ELITE CLOUD）將業務範疇從雲端代理延伸到 AI 基礎設施整合商，協助企業整合多元模型資源、因應不同應用場景彈性調度算力資源，在 AI 新世代建立可規模化的 AI Infra 能力。

「隨著 AI 從單一聊天機器人進化到多模型、多代理協作，企業的核心競爭力不再僅是擁有 AI，而是建立一套可管理、多模型共存、穩定、安全且可持續擴充的 AI Infra 環境。」勤英科技區域總經理黃士培表示，為協助更多企業推進 AI 創新實務，勤英科技從原本的 AWS、Google Cloud、Azure 雲端代理角色，進一步轉型為 AI 基礎設施整合服務商，透過多語言模型平台 MixRoute、代理式 AI 導入與企業資料治理服務，協助企業建立真正可落地、可管理、可擴展的 AI 應用架構。

從 IT Infra 到 AI Infra，企業最大挑戰不是模型、算力而是管理

過去幾年，許多企業透過生成式 AI 實現「問問題」、「摘要文件」、「生成簡報」，提升員工工作績效，而代理式 AI 的崛起與普及，則讓「內嵌 AI 的企業應用」快速成為新常態，從企業資源規劃（ERP）、顧客關係管理（CRM）、人力資源（HR），到客服、研發甚至製造系統，AI 開始深度嵌入各類企業應用，AI 扮演的角色也從單純的輔助工具，逐漸進化為企業營運與決策流程的重要核心。

也因此，企業保持未來競爭力的關鍵，不再是「有沒有導入 AI」，而是「是否具備管理 AI 的能力」，包括如何讓多模型共存、如何控管 Token 成本、如何確保資料品質與一致性、如何依不同部門需求配置 Agent，以及如何避免 AI 成為新的資訊孤島，都是企業導入 AI 後的新挑戰。

「Gemini、Claude、OpenAI、Mistral 等模型快速迭代，意味著企業若只押注單一模型，未來很可能在成本、效能與彈性上失去優勢。」勤英科技區域總經理黃士培表示，企業接下來更需要以「Models as Infrastructure（模型即基礎建設）」的思維，將大型語言模型視為與運算、儲存、網路同等重要的基礎資源來規劃、治理以及進行成本管理，將資訊系統架構重塑為 AI 基礎建設。

勤英科技服務的客戶數超過 2,000 家，不少客戶已導入 AI 應用服務，正積極建置 AI Infra 與管理環境，因此，勤英科技自 2025 年積極轉型，將 AI Infra 視為企業長期競爭力的基礎建設來經營，業務範疇從傳統雲端代理擴展至 AI Infra 整合服務商，例如與多模型平台 MixRoute 合作，並開發可支援單一登入（SSO）、彈性調度不同大型語言模型 Token 的管理平台，協助企業簡化模型管理與成本控管，將更多資源與心力聚焦於核心業務與創新應用。

從雲端代理走向 AI Infra 整合，勤英科技從三面向協助企業發揮 AI 綜效

有鑑於 AI 應用與雲端環境息息相關，勤英科技除因應企業客戶的多雲策略協助管理多雲環境、優化成本，以及落實資安治理，更因應不同使用情境推出三種 AI 方案助力企業：

第一：提供開箱即用的 AI 服務。

黃士培以 Google Cloud 的產品為例解釋，透過整合 Gemini 的 Google Workspace，企業可直接在 Gmail、Meet、Docs、Sheets、Slides 中使用 AI 功能，包括會議摘要、文件生成、簡報整理等，快速提升員工生產力，同時，增強企業對 AI 應用的信心，為之後的應用深化做準備。

第二：協助企業規劃、打造與導入代理式 AI 應用服務。

「對於擁有豐沛結構化數據資料、知識庫的企業來說，除以生成式 AI 打造企業大腦，還會透過代理式 AI 提升自動化執行能力，重塑工作效率。」黃士培表示，勤英科技可以基於 Google Gemini Enterprise，提供含括底層雲端架構、AI 模型調度、資料治理與 AI Agent 串接等服務，讓企業員工可以自然語言安全調用企業資料，讓 Agent 進一步執行任務與推動流程。

舉例來說，勤英科技協助在台灣成立超過 50 年的製造業品牌商將 Gemini Enterprise 介接 SAP 與 Salesforce 訓練模型、建立可供 AI 調用的企業知識中樞；另在影音內容生成領域，勤英科技亦協助客戶導入 AI 自動化技術，將內容產製成本縮減達 90%。

第三：提供多模型聚合管理平台，滿足企業以 API 串連各種模型的需求。

勤英科技與新加坡 MixRoute 合作，提供企業客戶多模型管理平台，讓企業可以視需求彈性敏捷的調度 Gemini、Claude、OpenAI 等不同模型，並透過單一帳號、單一帳單與 Budget Alert 機制，管理 token 使用量與 AI 成本。

「透過我們提供的多模型管理平台，企業客戶不會被單一模型綁定，可以在模型快速疊代的環境下，更靈活地管理成本與算力資源。」黃士培如是說道。

總的來說，隨著 AI 應用從單點工具走向大規模企業部署，下一波競爭核心將從模型能力延伸至 AI 基礎設施管理能力，而這也是勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合服務商背後的核心原因：當 AI 開始成為企業營運的一部分，企業需要的，已不只是模型供應商，而是能協助串接雲端、資料、Agent 與應用場景的長期技術夥伴。

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