Spotify高層換血!Daniel Ek宣布交棒「雙CEO」:分工互補還是雙頭馬車?
Spotify高層換血!Daniel Ek宣布交棒「雙CEO」:分工互補還是雙頭馬車?
2025.10.01 | 3C生活

音樂串流巨擘Spotify迎來了巨大的人事變化,創辦人丹尼爾.艾克(Daniel Ek)即將卸下他近二十年的執行長職位,並由兩位執行長共同領導公司繼續前進。

Spotify創辦人卸下執行長,交棒兩位總裁領導公司

Spotify本週宣佈,艾克將辭去執行長轉任執行董事長,負責規劃公司未來發展、參與資本配置與重大決策,並將公司的未來交給兩位共同總裁亞歷克斯.諾斯特倫(Alex Norström)與古斯塔夫.索德斯特倫(Gustav Söderström),兩人將以共同執行長身份領導Spotify。

諾斯特倫目前擔任共同總裁兼商務長,負責平台的訂閱、廣告和內容;索德斯特倫則擔任共同總裁兼產品和技術長,負責產品、技術及工程。艾克強調,他不會離開公司,仍會深度參與關乎未來的重大決策,這項人事變動依舊代表著 Spotify 將邁入一個全新的時代。

多年來,Spotify已經不單單只是音樂串流巨頭,現在更進軍了Podcast和有聲書領域,並在2024首次實現全年獲利。邁入2025年迄今,Spotify股價成長超過50%以上。

對於接下來,兩位共同執行長向《華爾街日報》表示,Spotify的用戶數仍有很大的成長空間,除了開拓新市場外,他們也計畫運用AI加強用戶的個人化體驗,「我們認為,隨著新一波AI興起,消費者服務會便得更為個人化。」

雙執行長模式有什麼好處?Netflix、甲骨文都採用

Spotify這次創辦人交棒,採用的雙執行長制雖然少見,近來卻逐漸有知名公司採用。放眼企業界,從 Netflix 到甲骨文(Oracle),越來越多公司在面臨交棒時刻時,選擇以雙執行長模式繼續前進。

Sarandos
薩蘭多斯擔任了Netflix多年的共同執行長,他分享雙執行長的願行需要尊重對方的專業,並且達成決策後互相無條件支持。
圖/ Netflix

哈佛商學院教授蘭傑.古拉蒂(Ranjay Gulati)指出,創辦人往往會認為「一個人無法接替我的重擔,我不願意把我的心血結晶交給一個人」。因此,選擇兩位共同執行長,讓他們各司其職,不僅能補足彼此的專業技能,也能降低風險。

例如,新上任的 Spotify 共同執行長諾斯特倫負責訂閱、廣告與內容等商業面向,而索德斯特倫則專精於產品、設計與工程技術,兩人的互補性正是公司看重的關鍵。

這種模式的另一個好處是能有效解決公司的人才留任問題。當公司面臨兩位同樣優秀的內部高階主管時,董事會可能難以抉擇,因為選了其中一位,就可能導致另一位因此而離職。任命兩位共同執行長能暫時解決這個困境,讓公司同時保留兩位核心人才。

此外,雙執行長制度也提供了接班的緊急方案 。舉例來說,甲骨文公司上一次的共同執行長制度在馬克.赫德(Mark Hurd)因健康原因離職後,另一位共同執行長薩弗拉.卡茨(Safra Catz)便能立即獨挑大樑,確保公司營運不受影響。

然而,這項制度仍存在風險,不少公司如Salesforce 和 SAP都曾因權力鬥爭而放棄,可見成功的雙執行長模式並非易事。

Netflix分享雙執行長模式關鍵:尊重對方專業

而談到成功的共同執行長制度,Netflix或許就是一個經典案例。Netflix從2020年開始便實施雙執行長模式,最初由創辦人里德.海斯汀(Reed Hastings)和泰德.薩蘭多斯(Ted Sarandos)共同營運,2023年營運長格雷格.彼得斯(Greg Peters)接棒,和薩蘭多斯繼續領導公司。

薩蘭多斯近期在一次Podcast訪談中,也分享了雙執行長模式的特點與關鍵。雙執行長制適合處理擁有兩種不同性質的業務,例如Netflix需要同時涉足科技和娛樂兩個文化差異頗大的產業,他認為雙執行長模式有助於公司妥善管理這兩個面向。值得一提的是,Spotify也具有相似的特性。

他提到,兩位執行長會將精力放在各自擅長和具有熱情的領域,並且他們會在對方的專業領域讓步。

另外,他分享自己曾運用風險與回報的決策框架(Risk/Reward Framework)來應對意見不同的狀況。他舉如何說服海斯汀投入原創內容為例,最初海斯汀並不認為Netflix需要經營原創內容。

薩蘭多斯認為原創內容會是未來,他解釋縱使這個賭注並不小,例如斥資1億美元的紙牌屋,但在風險及報酬上是值得的,「如果失敗了,我們只是在一齣戲上投資太多,但假如成功了,則會從根本改變公司發展方向。」

這番話也成功說服海斯汀投入原創內容,之後兩人沒有再討論這個問題。最後他提到,無論達成什麼決策,他們承諾雙方無論如何都要相互支持,藉由這些辦法來解決意見分歧導致雙頭馬車問題。

資料來源:華爾街日報Business InsiderYouTube

本文初稿為AI編撰,整理.編輯/陳建鈞

關鍵字: #Spotify
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AI 成為企業新基礎設施,勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合
AI 成為企業新基礎設施,勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合

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。

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圖/ 數位時代

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。

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圖/ 數位時代

「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。

有關更多勤英科技相關資訊,請查詢網站:https://www.elite.cloud/zh/

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