Spotify 在 2025 年第 4 季業績發佈會披露，公司最優秀的開發人員自 2024 年 12 月起，未曾親手撰寫任何一行程式碼，全面改由 AI 工具代勞。這家全球最大串流音樂平台同時交出亮麗成績表，季度月活躍用戶淨增量創歷史新高，收入與利潤均超出市場預期。Spotify 的經驗顯示，企業級 AI 編程工具已從實驗階段邁入生產環境，而背後所需的基礎設施投資和組織變革，遠比單純採用一個 AI 模型複雜得多。
Spotify 內部系統 Honk 運作方式從「輔助」到「全面接管」
Spotify 聯席營運總監 Gustav Söderström 在業績會向分析師描述了一幅頗具未來感的工作場景：1 名 Spotify 工程師在通勤途中，透過手機 Slack 向 AI 發出指令，要求修復 iOS 應用程式某個錯誤或新增某項功能。AI 完成編碼工作後，系統會自動將新版本應用程式推送回工程師的 Slack，工程師抵達辦公室前便可檢視成果，並將程式碼合併至正式生產版本。
這套內部系統名為「Honk」，以 Anthropic 開發的 Claude Code 作為核心 AI 引擎，配合 Spotify 自 2022 年起建構的 Fleet Management 架構運作。根據 Anthropic 發佈的客戶案例，Honk 每月將超過 650 個由 AI 生成的 pull request 合併至生產環境，在複雜程式碼遷移任務中節省高達 90% 工程時間。
Spotify 將 2025 年產品開發速度大幅加快歸功於這套系統。公司在整個 2025 年推出超過 50 項新功能與更新，近期數週更接連發佈 AI 驅動的 Prompted Playlists（提示播放清單）、audiobook 配對功能 Page Match，以及歌曲資訊功能 About This Song。Söderström 形容 AI 對開發速度的提升「極其顯著」，並強調現階段只是 AI 開發的起點。
10 年基建鋪路：Honk 的成功並非一蹴而就
多數報道聚焦於「工程師不再寫程式碼」的震撼標題，卻忽略了 Spotify 花費近 10 年時間打造的技術底座。Honk 之所以能安全且大規模運行，是因為建基於 3 個關鍵基礎設施層：
- Spotify 自主開發並於 2020 年開源的內部開發者入口網站 Backstage，負責管理公司內每一個軟件組件的歸屬、元數據和標準化流程。Cloud Native Computing Foundation（CNCF）已將 Backstage 納為孵化級項目，全球超過 2,200 間機構採用這套框架搭建自身的開發者平台。
- Fleet Management 系統自 2022 年啟用，讓工程團隊能同時向數百甚至數千個程式碼倉庫批量推送變更。在 AI 介入之前，Spotify 已有約 50% 的 pull request 經由此系統自動處理，涵蓋依賴項更新、設定檔案修改等標準化任務。2022 年全年，Fleet Management 框架下的自動化工具 Fleetshift 建立超過 270,000 個 pull request，當中 77% 自動合併，涉及 420 萬行程式碼變更。
- 2025 年 7 月，Spotify 將 Claude Agent SDK 整合至 Fleet Management 基礎設施。AI 代理在沙盒容器中運行，權限受到嚴格限制，完成程式碼變更後會自動執行格式化、靜態分析、編譯和測試，才開啟 pull request 供人類工程師審核。
Deloitte 2025 年新興技術趨勢研究指出，30% 機構正在探索 agentic AI，38% 處於試點階段，但只有 11% 真正在生產環境中使用。Gartner 預測到 2027 年，超過 40% 的 agentic AI 項目將因傳統系統無法支撐現代 AI 執行需求而失敗。Spotify 正處於那 11% 領先群體之中，而令其與其他企業拉開差距的並非 AI 模型本身，而是長年累積的基礎設施投資。
業績亮眼背後的 AI 效率革命
Spotify 第 4 季業績從多個維度印證了 AI 驅動開發模式的成效。季度收入達 45.3 億歐元（約港幣 384.1 億元），按固定匯率計算按年增長 13%。付費訂閱用戶按年增長 10% 至 2.9 億，月活躍用戶按年增長 11% 至 7.51 億，後者的季度淨增量為公司歷來最高。
毛利率由上年同期 32.2% 改善至 33.1%，營運收入按年飆升 47% 至 7.01 億歐元（約港幣 59.4 億元）。全年自由現金流達到創紀錄的 29 億歐元（約港幣 245.9 億元），較前一年增加約 6 億歐元。值得留意的是，Spotify 2025 年全年研發開支反而下降 6% 至 13.9 億歐元（約港幣 117.9 億元），意味著公司在減少研發投入的情況下，反而加快了功能交付速度。
創辦人 Daniel Ek 於 2026 年 1 月 1 日轉任執行主席，公司改由 Alex Norström 與 Gustav Söderström 擔任聯席營運總監。Norström 將 2026 年定位為「提升野心之年」（Year of Raising Ambition），管理層對未來發展充滿信心。公司股價在業績公佈後單日上漲 15%，創下 2019 年以來最佳單日表現。
AI 編程市場全景：從輔助到自主的範式轉移
Spotify 案例並非孤立事件，而是全球 AI 編程浪潮中的重要里程碑。根據多項行業調查，84% 開發者在 2025 年已使用或計劃使用 AI 編程工具，41% 程式碼由 AI 生成。GitHub Copilot 在 2025 年 7 月突破 2,000 萬累計用戶，擁有 130 萬付費訂閱用戶，90% 的 Fortune 100 公司已採用這套工具。
AI 編程工具市場在 2025 年規模達到 73.7 億美元（約港幣 574.9 億元），GitHub Copilot 佔據 42% 市場佔有率。Jellyfish 的 2025 年工程管理報告顯示，90% 開發團隊已在工作流程引入 AI 工具，較 1 年前的 61% 大幅攀升。
Gartner 預測到 2028 年，90% 企業級軟件工程師將使用 AI 編程助手，較 2024 年初不足 14% 大幅躍升。這意味著 AI 編程工具普及速度，可能比許多企業管理層預想中更快。
Spotify 模式可以複製嗎？
Spotify 經驗為其他企業提供幾個值得深思的啟示：
- 第一，AI 編程工具價值取決於基礎設施成熟度。 Spotify 之所以能讓 AI 代理安全地在生產環境運作，是因為公司已建立清晰的組件歸屬制度、標準化構建系統和全面測試套件。缺乏這些條件的企業貿然引入 AI 代理，可能只會加速現有混亂。
- 第二，工程師角色正在從「程式碼編寫者」轉變為「AI 指揮者」。 Spotify 頂尖開發人員雖然不再親手寫程式碼，但他們的工作並未消失，而是提升至更高層次的系統架構設計、AI 輸出審核和產品策略規劃。
- 第三，數據資產成為新護城河。 Söderström 特別強調，Spotify 正在建構一個獨特音樂認知數據集，這類數據無法被其他大型語言模型輕易商品化。
AI 編碼並非毫無代價
Spotify 的 AI 編程故事也伴隨一些值得關注的風險信號，Spotify 在全面推行 AI 開發的同時，於 2026 年 1 月再度提高美國市場訂閱價格，Premium Individual 方案升至每月 12.99 美元（約港幣 101.3 元），成為市場上收費最高的音樂串流平台之一。部分用戶對應用程式功能日益臃腫感到不滿，得知 AI 正加速推動這些變化後，不滿情緒可能進一步加劇。
此外從技術層面看，AI 生成程式碼質素仍有提升空間。GitClear 分析報告發現，AI 工具普及令程式碼重複率上升 4 倍，短期程式碼變動率（code churn）也在攀升，反映出「複製貼上」式開發可能削弱程式碼長期可維護性。
未來 AI 編程走向何方？
未來 AI 編程正從「輔助完成程式碼片段」演進為「自主執行完整開發任務」。Spotify 的 Honk 系統代表了 agentic AI 在軟件工程的前沿應用，AI 代理能獨立理解程式碼語意、跨檔案修改、執行測試並提交成果，工程師角色從「編寫者」轉為「審核者」和「架構師」。
Spotify 的故事為整個科技業提供了一個清晰參照：AI 編程的未來不在於取代工程師，而在於將工程師從重複性勞動釋放出來，讓他們專注於更高價值的創造性工作。正如 Söderström 所言，這一切才剛剛開始。
來源：TechCrunch