對手Clubhouse太強?Spotify推高級訂閱服務、付費Podcast,還進軍逾80個新市場
對手Clubhouse太強?Spotify推高級訂閱服務、付費Podcast,還進軍逾80個新市場

近期蘋果計畫推出Podcast訂閱服務的傳言、Clubhouse的竄紅,似乎終於讓過往主導「聲音經濟」的Spotify,再也坐不住了。本週Spotify預告了大量更新內容,包括推出高級訂閱服務HiFi,提供Podcaster提供粉絲付費Podcast以及廣告服務Spotify Audience Network,並計畫進軍超過80個新海外市場。

在雙眼娛樂早已目不暇給的當下,雙耳市場成為越來越多服務的發展焦點,根據eMarketer的資料,美國民眾通勤時花費在收聽聲音內容的時間,已超越刷社群媒體、玩遊戲、看影片所花的時間。

這陣子在台灣也引發話題的Clubhouse也是代表性的服務之一。競爭對手的快速崛起,似乎也讓Spotify感受到了危機感,本週舉辦的Spotify Stream On活動上,這間串流音樂龍頭帶來了滿滿的新展望。

CLUBHOUSE
聲音社交平台Clubhouse的崛起,似乎昭示了聲音市場的競爭白熱化。

延伸閱讀:「時間黑洞」Clubhouse適合抖內或訂閱制嗎,聲音社交下一步是什麼?

推出高級訂閱服務,Spotify瞄準挑剔音質的高端聽眾

訂閱模式的優勢之一是收入穩定,但缺點就是每位用戶支付的價格相仿,難以從忠實用戶進一步創造價值。於是Spotify宣佈將推出高級訂閱服務Spotify HiFi,用更高規格的音樂盛宴,吸引用戶們掏出腰包。

Spotify指出,他們預計將在今年稍晚推出HiFi訂閱服務,提供用戶CD品質的無損音樂,能夠在各個支援Spotify Connect的設備上播放,並聲稱他們已為此與多家音響廠商合作,期望給予用戶們最高級的體驗。

但讓人遺憾的是,目前Spotify HiFi似乎仍在非常初步的階段,關於一般消費者在意的價格、推出時間、推出地區等資訊,一概沒有對外揭露,不過從Spotify的說法推敲,Spotify HiFi似乎是Spotify Premium的附加服務,必須先訂閱會員才能再付費加購,而非一個全新的訂閱方案。

Spotify發表付費內容、廣告服務等多項更新,將Podcast投資收網變現

過去幾年來,Spotify不惜重本在Podcast領域投資眾多,不僅斥資近4億美元收購Anchor等Podcast公司,也與包括喬.羅根(Joe Rogan)、美國前總統歐巴馬旗下高地製片等多位重量級創作者簽署合作協議,如今投資似乎到了開花結果的時刻。

Spotify計畫將在旗下Anchor平台推出多種新工具,其中最受矚目的便是付費訂閱功能,類似於YouTuber頻道的會員功能,Podcaster可以推出會員限定的獨家內容。

根據《TechCrunch》報導,Anchor共同創辦人麥克.米格納諾(Michael Mignano)表示,除了廣告以外,這種額外付費內容是將變現Podcast的一種辦法。

「我們的研究發現,對於能真正吸引聽眾的創作者來說,(付費訂閱)效果非常好──無論聽眾規模大小。」米格納諾指出,「聽眾有非常高的意願,為喜愛的節目提供金錢支持。」

Spotify還計畫啟動廣告聯播網服務Spotify Audience Network,廣告主可以在支援廣告的音樂、Podcast上投放廣告,不過目前該產品仍處於初步階段,何時推出、詳細運作模式等都還待後續公佈。

去年11月,Spotify砸2.35億美元收購廣告科技公司Megaphone,就被認為是為Podcast兌現鋪路。這次Spotify也提到,Megaphone的技術使他們能夠將2020年推出的Streaming Ad Insertion技術(串流媒體廣告插入技術)拓展至原生及獨家音樂以外的內容。

Spotify Ads
Spotify計畫今年將聚焦火力在開拓Podcast的廣告業務上。
圖/ Spotify

延伸閱讀:Spotify加速音頻服務變現?每四位用戶就有一人聽Podcast,預計要吸更多廣告收入

這項技術是Spotify Audience Network的重要輔佐,目前已在美國、英國、德國、加拿大的地區推出,預計今年內會推廣至更多市場。

聲音經濟競爭白熱化,Spotify進軍逾80個新海外市場

此外,Spotify還宣佈將進軍85個新海外市場,主要集中在非洲、拉丁美洲、加勒比海等地,預計將新增支援36種語言,覆蓋超過10億人,單從數字來看,服務市場數幾乎翻倍,可說是不遺餘力擴大市場觸及。

Spotify如今正面臨漸趨激烈的競爭,2020年推出的Clubhouse,在截至去年底前仍只有60萬的註冊用戶,然而現在這個數字已飆升至1,000萬以上,公司估值也從去年5月的1億美元,如今成長至10億美元以上,一舉躋身獨角獸的行列。

以往「佛系經營」Podcast已久的蘋果,也傳出計畫於2021年內推出訂閱服務的風聲,去年也收購了一間Podcast新創公司。亞馬遜去年底也收購Podcast工作室Wondery,被認為是參戰Podcast領域的訊號。

資料來源:TechCrunchSpotifyad exchanger
責任編輯:錢玉紘

關鍵字: #Spotify #Podcast
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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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