Spotify 的 AI 轉型：當優秀工程師不再寫程式碼，如何靠自動化開發與數據聚合築起產業護城河？
在 Spotify 剛落幕的 2025 年第四季法說會中，儘管財務數字亮眼，但整場會議的焦點卻罕見地被單一主題完全佔據，那就是「AI」。
Spotify 財務長 Christian Luiga 直言，儘管許多人覺得 AI 難以捉摸，但 Spotify 早在多年前就已開始佈局，公司高層也將 AI 視為與網際網路或智慧型手機同等規模的機會，並明確把公司未來的成長動能押注於此。
不過，在這場法說會中，吸引市場目光的時刻，莫過於 Spotify 聯合執行長 Gustav Söderström 對於工程團隊現況的描述。他在回應分析師關於 AI 對生產力影響的提問時，透露 Spotify 最頂尖的開發人員，工作模式已出現本質上的改變。
當最優秀的工程師不再寫程式碼：AI 接手開發，人類角色轉為監督者
Gustav Söderström 指出，自從去年 12 月以來，公司內部最優秀的工程師已經「沒有寫過任何一行程式碼」，「他們實際上只負責生成程式碼並進行監督，」Gustav Söderström 說。
Gustav Söderström 表示，這代表工程師的角色已轉變為「監督者」，他們現在的主要工作是向 AI 下達指令，並對生成結果進行審核與驗證，而且大多數科技從業人員近期都經歷了類似轉變。
全面打造 AI 開發流程，讓 Claude Code 成為內部基礎工具
Spotify 的這場 AI 轉型並非空談，而是建立在具體的技術導入上。Gustav Söderström 在會議中展現出對 Anthropic 公司旗下 AI 模型 Claude 的高度推崇，甚至形容自己與 Claude 的互動如同「熱戀」般投入。
為了全面落實 AI 應用，Spotify 內部更開發一套名為「Honk!」的工具系統。這套系統允許工程師利用通勤時間，透過手機上的 Slack 介面直接指揮 Claude 進行開發工作。Gustav Söderström 舉例，一位 Spotify 工程師在上班通勤途中，可以用手機透過 Slack 請 Claude 修復一個 Bug，或為 iOS App 添加新功能，一旦 Claude 完成工作，工程師的手機 Slack 上就會收到新版本的 App，讓他可以在抵達辦公室前就將新的 App 合併到正式產品中。
Gustav Söderström 認為，這種模式可以極大化加速程式碼的產出與部署速度，並將此視為 AI 導入應用的重要起點。
從工程效率到資料護城河：Spotify 的 AI 聚合理論
除了內部的開發效率，Gustav Söderström 以網路發展史為例，進一步提出對 AI 時代產業結構的宏觀看法。
Gustav Söderström 提出「聚合（Aggregation）」理論，反駁 AI 將導致軟體公司消失或市場碎片化的觀點。他指出，在網路剛出現時，人們以為每個人都會擁有自己的網頁，結果卻是少數幾個平台聚合所有流量；同理，在 AI 讓內容創作成本趨近於零的低摩擦環境下，掌握分發渠道與數據的平台將變得更加強勢。
基於這個理論，Spotify 正在構建一道獨特的護城河：一個將「自然語言」與「音樂偏好」連結的龐大資料集。Gustav Söderström 解釋，音樂品味往往不是客觀事實，而是主觀意見，例如「健身音樂（Workout music）」對美國人來說可能是嘻哈，對北歐人來說可能是重金屬。
因此，Spotify 透過全球數億用戶的行為數據，正在訓練模型理解這些語言描述背後的複雜音樂品味。Gustav Söderström 強調，這是其他人沒有辦法做到的事情，因為他們沒有擁有與 Spotify 相同規模的數據庫。
Gustav Söderström 指出，這個龐大的數據基礎，不僅可以優化內容檢索，更為未來的「生成式音樂」鋪平道路，因為當系統能精準理解用戶對「健身音樂」的需求時，無論是從既有曲庫中檢索，還是由 AI 即時生成，對用戶而言界線將逐漸模糊。
如此一來，音樂產業必須重新思考未來的生態結構。由於 Spotify 掌握高達 110 億美元的版稅分配權，這也讓 Spotify 在定義 AI 授權與獲利規則上擁有極大的話語權。
儘管 Spotify 的商業聯合執行長 Alex Norström 在會議上試圖安撫市場，並強調「沒有版權持有者反對我們的願景，整個產業都站在我們這一邊」，但分析指出，隨著 Spotify 透過 AI 降低對傳統內容的依賴，並建立起自己的數據護城河，音樂產業與平台之間的談判籌碼正在發生結構性變化。
Spotify 在這場法說會中揭示的，並不只是開發效率的提升，而是一條從「AI 程式碼生成」延伸到「資料與分發聚合」的長期路線。當工程師角色改寫、資料護城河逐步成形，AI 不再只是輔助工具，而正成為重新分配產業權力的核心變數。對音樂乃至整個內容創作產業而言，真正的問題已不在於是否擁抱 AI，而是在這場轉型中，還能保留多少競爭力與選擇的空間。
＊本文開放合作夥伴轉載，資料來源：《TechCrunch》、《Complete Music Update》，首圖來源：Unsplash