一個「白噪音」,竟讓Spotify一年少賺12億元!還惹音樂人不爽,怎麼回事?
一個「白噪音」,竟讓Spotify一年少賺12億元!還惹音樂人不爽,怎麼回事?

海浪聲、風聲、雨聲到熙來攘往的都市環境音、蟲鳴鳥叫,各種稱不上音樂的「白噪音」已經隱隱在串流影音產業裡占有一席之地,Spotify的內部文件就估計,白噪音讓他們少賺了3,800萬美元,甚至一度考慮限制或禁止這種內容在平台上的曝光。

儘管Spotify擁有高達5億用戶,最新一季虧損卻達到3億歐元,如何將廣大的用戶轉化成獲利,毫無疑問是他們近年的重要目標,而「白噪音」就被認為是影響他們獲利的一大因素。

白噪音讓Spotify一年少賺12億元?

根據《彭博社》報導,他們看到的一份Spotify內部文件中提到,白噪音和環境音的Podcast每日收聽時長已經高達300萬個小時。會有如此驚人的數字,與Spotify推動Podacst節目等非音樂內容的方向有關,連帶讓白噪音獲得了龐大的聽眾。

該文件中指出,Spotify應該考慮將白噪音從談話節目的推播中去除,甚至未來禁止用戶上傳白噪音,並重新將聽眾導向對Spotify更有價值的類似節目,估計可為Spotify創造3,500萬歐元(約12.2億新台幣)的年度利潤。

對於這個揭露,Spotify也坦然承認公司內部的確有過這些討論,但強調這些提案並沒有成真,「我們的平台依舊提供白噪音Podcast。」

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收錄雨聲、風聲等各種聲音的白噪音,每天在Spotify上收聽時長高達300萬小時。
圖/ Unsplash

Spotify在2019年斥資3億歐元收購Podcast網路Gimlet、Anchor,正式進軍了Podcast業務,希望為除了音樂以外同樣有價值的聲音創作提供一個找到聽眾的平台,然而意想不到的是,透過這個平台成功的不只是Podcast創作者,還包括白噪音。

《彭博社》曾估計,這些白噪音創作者可透過Spotify投放的廣告分紅每月獲得約1.8萬美元收入。用戶可能在工作或睡眠時循環播放數小時的白噪音,進而創造龐大的分紅。不過報導中沒提到Spotify認為比白噪音更多金的聲音內容究竟是什麼。

雖然Spotify表示他們會繼續提供白噪音,但有用戶在社群平台Reddit上指出,他曾發現某些白噪音Podcast無故從帳號中消失,且不只一位用戶注意到這個問題。也有白噪音創作者向媒體透露,今年他們的節目已經突然從平台上消失兩次,第一次持續了三週,第二次也長達10天,導致他們損失上萬次的下載。

對此,Spotify則表示,他們沒辦法透露特定Podcast的狀況,僅聲稱有時候是他們在進行某些測試,並且會一一與創作者聯繫。

收錄環境音就能輕鬆獲得大量播放,音樂產業對分潤機制不滿

而Spotify曾有意對白噪音出手的消息,或許一定程度上反應了目前音樂產業與這種聲音內容之間的矛盾。

白噪音吸引大量聽眾的情況,早已經引發音樂產業的關注。白噪音的製作非常簡單,卻可以輕易得到觀眾多次播放,許多嘔心瀝血花費漫長歲月撰寫的歌曲,很可能播放次數還不如幾小時的雨聲,自然容易讓音樂創作者、唱片公司感到不平衡。

白噪音的創作遠比各種音樂、歌曲簡單。「製作這些(聲音)比撰寫一首實際的歌曲要簡單得多。」Sleep Jar執行長施瓦布(Nick Schwab)坦承,只要有合適軟體製作白噪音可說輕而易舉,該公司每月為600萬用戶提供各種類型的白噪音,獲得大量希望在工作時專注,或者安穩入睡的人們使用。

而且人們聆聽歌曲與白噪音的場景不同,也影響了兩者的播放時長。假如用戶播放白噪音幫助入眠,一部長度90秒的白噪音影片可以在7小時的睡眠時間裡重複播放280次、8小時就是320次,這也是為何目前Spotify上最受歡迎的白噪音之一《Clean White Noise – Loopable With No Fade》播放次數能夠突破13億次。

Spotify
許多音樂創作者、唱片公司都對串流音樂平台給予音樂與白噪音相同收益的情況感到不滿。
圖/ Unsplash

以Spotify每1,000次播放約3至5美元的版權費用來看,估計這首人氣白噪音可創造400萬到600萬不等的收入。

而由於目前串流媒體的分潤機制,白噪音的壯大意謂著擠壓到音樂家與歌手的獲利空間。包括Spotify、Apple Music在內,目前主流的串流音樂平台都是撥出一筆總預算,然後分配給唱片公司、發行商、歌手、創作者,當白噪音吃掉其中一塊餅時,分配給其他人的金額自然減少。

「這只會將資金從有文化價值的音樂吸走,因為所有資金都是來自同一個池。」BrokenRecord創辦人格雷(Tom Gray)表示,只要如何對待聲音與音樂的問題沒有解決,這種狀況就會持續下去。BrokenRecord是為音樂創造者爭取更多串流音樂收入而成立的運動。

華納音樂集團執行長金奇爾(Robert Kyncl)也發表過類似的看法,他在今年5月的財報會議上指出,串流音樂平台對所有內容的版權費用一視同仁是不合理的作法,「在體育領域,LBJ能獲得比隊友更多的收入,並不是因為他每天打球時間更長。」

他想說的便是白噪音能獲得和音樂同等收入的情況。「紅髮艾德(Ed Sheeran)的一首歌不可能和屋頂上的雨滴聲相同價值。」金奇爾指出。

Spotify曾經表示,他們不會對用戶選擇收聽的內容發表評論,僅聲稱用戶在不同的場合會需要不同的內容,而他們會向這些內容的所有者支付費用。但即使將白噪音從目前版權資金池中獨立出來,聽眾的時間是有限的,只要藉著各種環境聲響集中精神、安穩入眠的風潮沒有退去,音樂產業的利潤終究要被分一杯羹。

延伸閱讀:讓蕾哈娜翻唱碧昂絲!環球向「AI音樂」宣戰,揪Spotify、Apple Music共同抵制

資料來源:BloombergMusic Business WorldwideGuardianTelegraph

責任編輯:錢玉紘

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AI 同事愈來愈多怎麼管?Going Cloud 用「多代理系統」,助企業打造最強營運大腦
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ChatGPT、Gemini、Claude 等 AI 通用工具問世後,「AI」無疑成了現今全球最熱門的關鍵字。儘管許多企業已經開始導入相關應用,多數卻仍停留在文書輔助、單一聊天機器人(Chatbot)運用等單點階段。但隨著商業環境快速變化、缺工日益嚴峻,企業需要的不再只是一個會回答問題的對話框,而是具備「自主決策與行動執行」能力的「代理式 AI」(Agentic AI)。

Going Cloud 和 IDC 合作發布的《多代理系統崛起 打造敏捷韌性企業》報告便指出,如今「AI First」時代來臨,企業的 AI 應用正從輔助性質走向自主營運,有 80% 的企業期望藉此提升生產力,70% 的企業希望能更輕鬆處理複雜任務,還有 66% 的企業期望透過多模型來提升整體效能。

代理式 AI 愈來愈多,必須納入組織管理

但究竟什麼是「代理式 AI」?

「過去人們使用生成式 AI 時,需要一步步下達明確指令,但現在使用者只要賦予代理式 AI(Agentic AI)明確目標,它就能自己理解前因後果、進行推演,甚至能去呼叫 API 完成任務。」Going Cloud 總經理黃柏淞點出差異。
而當企業內部的代理式 AI 日益增加,比方說,人資部門有專屬 AI、業務部門有報價 AI、法務部門有合約審閱 AI,跨部門協作的複雜度也隨之飆升,「如果你是管理者,你就會意識到,必須把 AI 當成一個人,納入組織裡來管理。」黃柏淞強調,能統籌、指揮多個 AI 代理協作的「多代理系統」(Multi-Agent System, MAS),正是為了解決這個痛點而生。

簡單來說,MAS 就像虛擬的企業總部,負責協調、治理負責不同任務的 AI 代理、工具和功能模組。在讓 AI 自主決策的同時,各個 AI 代理間也能共享資訊、協調分工。MAS 還具備極佳的擴展性和分散性,企業可以依照業務需求,隨時新增、更改 AI 代理,能大幅提升營運韌性。

雖然企業普遍意識到,代理式 AI 已經蔚為風潮,但實際部署時,仍面臨諸多挑戰。《多代理系統崛起 打造敏捷韌性企業》報告便顯示,資安疑慮、預算限制、缺乏 IT 支援分別是企業最擔憂的三大問題,「企業最擔心串聯多個 AI 代理時,要是權限沒控管好,很容易有機敏資料外洩的風險。」黃柏淞提到,在此情形下,Going Cloud 推出了以「分層式多代理架構」為核心的解決方案。系統會由一個「主管代理」(Supervisor Agent)作為主要決策層,底層則串聯了各個負責單一任務的「任務代理」(Task Agents)。

以 Going Cloud 服務的大型金融企業為例,假設一位 VIP 客戶登入銀行 APP,詢問 AI 客服:「我想申請房貸,請問現在利率多少?另外,請幫我評估把我目前的科技股基金贖回當作頭期款適不適合?」如果是傳統的聊天機器人,可能會因為問題太複雜直接轉接人工客服。但在 Going Cloud 的分層式 MAS 架構裡,「主管代理」接收到任務後,會先拆解再指派負責「房貸利率」的「任務代理」,去後台抓取客戶的信用評分和最新房貸專案。同時,這位虛擬主管還會指派「理財分析」的「任務代理」,去檢視客戶最近科技股基金的績效並預測市場。最後,再由「主管代理」統整資訊,一併給出一份完整且客製的財務建議,「分層式 MAS 能確保整個過程的指令被清楚傳遞,而且因為權限分層管理,房貸 Agent 不會碰到不該碰的理財資料,符合金融業的風險控管與合規要求。」黃柏淞說。

目前 Going Cloud 已經協助知名金融機構導入 MAS 架構。以實際成效來看,多代理客服平台能降低 50% 以上的人工客服工作負擔,並讓回覆使用者問題的平均時間減少 60% 以上;FAQ 知識導向與 API 資料調用的正確率,在調用得當的情況下,也都達到9成以上的成功率。黃柏淞指出,金融、製造、顧問等有複雜跨部門協作需求的大型企業,都是亟需採用代理式 AI 的產業。

#0 AI同事愈來愈多怎麼管?Going Cloud用「多代理系統」,助企業打造最強營運大腦
提到目前與台灣領先金融集團的合作進程,黃柏淞表示因為金融機構的特殊性,需要縝密的全方位服務,從前期討論到技術導入,大約需要半年到九個月的時間。
圖/ 數位時代

懂雲也懂企業痛點,助員工無痛升級「AI 小組長」

但為什麼 Going Cloud 能為企業打造出如此高效的代理式 AI 底層架構?一方面,Going Cloud 先前服務過亞洲最大 AI 多媒體科技集團科科科技(KKCompany Technologies),奠定具備理解和服務大型企業的經驗,且自 2022 年創立起,就鎖定服務架構最複雜的大型企業市場。同時,Going Cloud 是全台首家榮獲 AWS 生成式 AI 服務能力認證及 ISO27001、ISO27701 雙重國際驗證的雲端產業專家,此成就彰顯 Going Cloud 在堅實的資訊安全基礎上,深化了對個人資料保護的承諾,為客戶提供符合國際標準的資料保障,強化雲端服務領導地位。另外,Going Cloud 還能為企業量身打造底層 AI 平台,提供 AI 策略方針定調、雲端架構設計、Agent 任務規劃、效能優化等一站式服務。

對於準備跨入「AI 商用階段」的企業,黃柏淞建議,釐清應用場景,比追求最新技術更重要,「唯有清晰定義痛點,才能讓強大的 MAS 平台真正落地。」
他特別提到,導入 MAS 系統不只是 IT 部門的責任,其實更像企業的升級轉型,「未來的知識工作者,不能只是單純『接球就打』,每個人都將成為『小組長』或『專案經理』。」例如員工不必再親自打開 excel 敲公式、解讀報表,應該要學著指派手下的「數位同事」去執行。員工的核心價值,將從過去繁瑣、重複性任務的執行,轉移到前期的目標定義、流程規劃,以及後期的決策判斷和審核把關。

AI 技術飛速推進,企業間的競爭已從「要不要用 AI?」,升級成「如何管理與協作多個 AI?」。透過建構靈活、安全且具高擴展性的多代理系統,企業不僅能解放員工的生產力,更能在瞬息萬變的市場中,打造敏捷、韌性兼具的營運大腦。

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