台灣科技100強- 用研發力,跨到海外去!
台灣科技100強- 用研發力,跨到海外去!
2010.06.22 |

在今年的台灣科技一百強中,遊戲產業族群成績不若去年亮眼,然而這並不代表產業的沉寂。相反的,遊戲產業自去年開始火力全開,不僅國產遊戲登陸海外的授權金屢創新高,中華網龍和宇峻奧汀更打敗眾多科技公司,先後登上股王寶座。
「今年是很重要乘勝追擊的時間點,我們要大步走出去,」智冠科技董事長王俊博明白點出海外布局的時間點。他表示,從國外遊戲公司紛紛願意以高價授權金,取得台廠自製遊戲的現象來看,代表台灣的研發實力已備受肯定。
像是專注在研發的公司宇峻奧汀和網龍,在海外授權都屢有斬獲。去年十月,宇峻奧汀以五百萬美元的金額,將《三國群英傳2》授權給中國遊戲公司第九城市,創下當時國內遊戲授權金新高紀錄,目前也已陸續授權至歐美、印尼、日本、俄羅斯等國家。

 

海外授權大有斬獲

時隔一個月,網龍更藉由《中華英雄》這個產品,以超過人民幣一億元的金額,授權給中國遊戲公司搜狐暢遊,刷新《三國群英傳2》創下的紀錄。截至今年五月為止,《中華英雄》已談定高達十個國家的授權,除了中國外,還包括馬來西亞、泰國、越南、新加坡、日本、韓國、美國、歐洲、俄羅斯等地區,是目前網龍旗下產品中,授權至最多國家的遊戲。
國內其他遊戲公司也紛紛展現自己的研發實力,企圖大步走向國際市場。今年五月,樂陞科技才剛在全球推出橫跨PS3、Xbox360、Wii、PC四大平台,改編自電影《史瑞克》第四集的同名遊戲《史瑞克快樂4神仙》,不僅改寫前年自家作品《功夫雄貓》創下橫跨Wii與PS2兩大平台的紀錄,也超越日、韓遊戲大國的研發實力,首開亞洲先例。
就連以往較專注在代理營運業務的遊戲橘子,其執行長劉柏園也透露,公司從去年開始研發預算就不設上限,今年更大幅拉高自製比例,預計於今年下半年力推自製遊戲。像是在台灣業者暌違已久的歐美市場,遊戲橘子先以推出動畫《HERO 108》的方式,藉由動畫帶狀、長期播出的特性,累積觀眾量,再推出同名遊戲,五月中已在美國展開封測。

 

自製能力大躍進

「未來自製研發的廠商比純代理的廠商,更具有競爭力,因為對產品的掌握度比較高,」網龍總經理呂學森表示,以往遊戲多一個海外版本,就需要多一分人力去維護。但是經過去年宅經濟爆發後,投入遊戲的研發人才越來越多,不僅提升自製遊戲品質,也讓各家遊戲公司得以調整體質至最佳狀態,用自己的武器揮軍國際。
廣大的海外市場,哪些地方在未來具有發展潛力?線上遊戲市場規模是台灣十倍的中國市場,加上語言、文化相近的優勢,自然是台灣遊戲業者的第一選擇。但兩岸遊戲業者的不對等立場,卻埋下未來發展隱憂。
樂陞董事長、同時也是遊戲產業振興會會長許金龍表示,中國業者來台毫無限制,台灣遊戲業者到中國,卻要按層層規定取得遊戲版號、書號。因此他希望政府在簽署ECFA時,能將線上遊戲列入早收清單裡,才有利於台廠在中國這個關鍵市場裡取得發展優勢。
王俊博則認為,越南、泰國、印尼等東南亞國家更是繼中國之後,另一塊成長潛力驚人的新興市場。他表示,智冠集團內的研發子公司將採取「分進合擊」策略,網龍主打中國市場,積極授權遊戲至中國。另一子公司智樂堂,以東南亞為目標,今年二月才剛發表以越南文化為主的自製遊戲《大越傳奇》。

 

展開南進策略

日本也是台廠值得關注的市場之一。呂學森透露,雖然日本線上遊戲市場並不大,但玩家消費能力驚人,每位玩家平均消費金額是台灣的五倍之多,因此就算遊戲在日本只達到同上人數一萬人的成績,卻等於台灣五萬人貢獻的水準。
但面對不熟悉全球市場,劉柏園認為台廠會面臨三個挑戰,首當其衝便是遊戲內容的文化隔離。台廠擅長的武俠、三國題材,在跨入全球市場時,就必須因應當地文化做調整,他認為找當地夥伴合作,修正遊戲內容是不錯的方式,「文化這塊無形的牆,比肉眼看到的牆都還要高,與其跨越它,倒不如請牆裡的人開門。」
第二個會面臨的挑戰是,每個國家的銷售方式、通路差異非常大,一定要花時間去了解當地的消費習慣與玩家習性。第三則是公司內部的管理問題,當一個企業在多文化、多語言的架構下,管理會受到非常大的衝擊,「雖然前線戰士很重要,但也需要後勤補給,」劉柏園表示。
「研發沒有成功的規則可尋,成功了十次,也不保證第十一次會成功,」許金龍表示,「但是沒有研發就走不到下一步,研發就是根本、關鍵,你可以失敗十次,但只要成功一次就不得了。」未來台灣遊戲公司將挾著大幅進展的自製能力,讓全世界看到台灣的遊戲研發實力。

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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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