【Meet】傳奇網路X-Legend──用可愛征服玩家!
【Meet】傳奇網路X-Legend──用可愛征服玩家!
2011.10.11 | 創業

採訪.撰文/羅之盈 攝影/林衍億

線上遊戲從美國、韓國紅到中國,大製作的多人在線遊戲(MMORPG)難得見到台灣廠商。但作風低調、鴨子滑水超過7年的台灣遊戲研發公司傳奇網路 X-Legend,近兩年連番推出《精靈樂章》、《決戰三國》、《劍弧傳說》、《聖境傳說》……,創作團隊逐漸受到市場肯定,計畫於2011年股票上市。

傳奇網路X-Legend創立於2002年,由建築業背景的張峰旗投資創辦,他表示,「遊戲不怕寡占、不怕盜版,是值得經營的產業。」當時以代理國 外遊戲為主,2010年合併以研發為主的子公司「億啟數位」,張峰旗仍為主要股東,參與重要決策。另外兩名創辦人則是研發部副總經理周俊男,以及海外營運 部營運長張益豪,前者帶領研發團隊,後者主管行銷與海外授權。

走進傳奇網路位於台北的辦公室,簡樸的風格完全不像來到遊戲公司。特別是傳奇網路的產品以絢麗的東方文化為主,但員工座位只是白長桌並排,沒有新潮的隔板 間隔,上百名員工埋首在電腦螢幕裡,氣氛宛如來到大學重考班。研發部副總經理、創辦人之一的周俊男表示,「我們比較樸實,實在是沒有太花俏的道具裝飾,而 隔板是我們刻意拆掉的。」

看似無關緊要的小小隔板,正是傳奇網路發展的第一個轉捩點。周俊男表示,2006年2月推出《曙光》時,研發3年,動用人力上百人,但市場反應不如預期,「我們反省這是團隊各做其事的結果,所以我們拆掉隔板,要員工有問題就轉身討論,強化溝通。」

身為研發部門主管的周俊男,談起失敗作品仍有些不好意思,坦言一開始就覺得不好玩,姑且相信也許玩家會喜歡,因此《曙光》的失敗帶給傳奇網路很大的啟發。自此張峰旗開始看遊戲攻略,潛心了解市場喜好,周俊男則改變管理模式,重視團隊自動自發、即時溝通的風氣。

經過兩年調整體質,有別於多數同業走的東方武俠路線,傳奇網路以東方可愛風為主,2008年12月推出的《精靈樂章》,受到廣大回響,成為傳奇網路 第二個轉捩點。《精靈樂章》不只創造台灣區同時在線人數2萬人,更順利授權海外,包括美國、日本、韓國等14個語系,成果豐碩。也帶動其後幾款遊戲,讓傳 奇網落在海外布局領先其他遊戲同業。

海外布局有成

「體質調對了就要開始複製,」周俊男興奮地說,《精靈樂章》證明團隊能力足夠。傳奇網路在2009年時員工約110人,2010年已達260人,明 年可能達到500人,將以一年兩、三款遊戲的速度加大規模。傳奇網路2010年稅後淨利已突破1億台幣,並於2010年12月24日登錄興櫃交易,最快在 2011年年底前,可望上櫃掛牌。

如此整齊的研發陣容,其實得來不易,特別是早期台灣人對於線上遊戲都有賭博的刻板印象,遊戲工程師顯得不太入流。周俊男開玩笑地說,找進來的人都是 「蝦兵蟹將」,但蝦兵蟹將少了驕傲,都懂得珍惜機會、加倍努力,「研發公司最重要的資產就是人,把人照顧好就是照顧好資產。我是從小小兵的工程師做起的, 所以研發員工需要的獎勵與願景,我都知道。」

重視人性,卻不濫情。周俊男板起臉解釋,面試新人時一定醜話說在前,「我們一定很嚴格,要求時間和速度。我們一定要加班,如果你不加班,就只好請你 走。」這聽來有幾分肅殺又不近人情的要求,其實導因於遊戲上線後,隨時都有許多玩家在使用,問題需要即時處理,才能維持遊戲品質,傳奇網路的產品口碑也是 靠土法煉鋼的努力,才逐漸累積出來。

清大資工研究所畢業的周俊男,出自名校,並非他自己口中的「蝦兵蟹將」,進入「勞力」密集度高的遊戲產業。62年次的他表示,曾經待過竹科做韌體工程師,因為太無聊只待3個月就落跑,「經過10年回頭看,我還是會很熱血地走這條路,因為成就感最大!」

周俊男笑著說,去年看到7歲外甥女和幾個朋友在玩《精靈樂章》,就跟她們說這是自己公司做的,幾個小女生不相信,「我就拿出名片給她們看,她們發現 公司logo是一樣的,整個傻掉,就說『舅舅你是大哥大』,哈哈哈!受到市場肯定的成就感,真的是很大很大的。」(以上文章轉載自《數位時代》200期)

傳奇網路X-Legend創業團隊 Profile 創辦人:張峰旗/周俊男/張益豪 年齡:45歲/38歲/36歲 學歷:台大商管所/清大資工所/台大商管所 經歷:經營家族的建築事業/2000年曾短暫自組公司做線上遊戲/緯創資通產品主任 創立時間:2002年 大事記:2006年2月推出《曙光》,市場反應不如預期,其後全面檢討改變體質/2008年12月推出《精靈樂章》受到肯定,已授權進入11個國家市場/2010年初合併旗下主力研發的子公司「億啟數位」

【創業新星做對的5件事】 1 以「時間、速度」為企業文化,即使加班也要即時解決問題,因此能維持線上遊戲的品質,打出好口碑。 2 培育具有團隊協作能力的人才,重視團隊溝通。 3 面對失敗調整團隊體質,引導出自動自發的研發風氣。 4 將遊戲大力行銷海外,賺入授權金。 5 提出公司願景,穩定軍心。

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AI NAS 何時才值得部署?QNAP 拆解地端 AI 的成本、算力與資料門檻
AI NAS 何時才值得部署?QNAP 拆解地端 AI 的成本、算力與資料門檻

當資料不能離開企業,運算就得靠近:AI 先改寫儲存架構

AI 帶來的第一個變化,不只是運算能力提高,而是企業必須重新決定資料放在哪裡。

儲存架構大致分為雲端與地端兩塊,QNAP 身為資料安全的守護者,長期發展的是地端網路儲存設備(NAS),並擴展至 25GbE、100GbE 高速網路交換器產品線,提供完整的儲存與高速網路基礎架構。威聯通科技(QNAP)總經理劉文義解釋,當資料因合規要求或敏感度不能上雲,就必須留在靠近使用者與應用的地方;運算需求一旦增加,承接資料的裝置也自然被推向地端 AI。

不能上雲的名單比想像中長。醫療業持有大量醫療個資,金融與保險業受到合規與法規限制,部分大學院校與設計公司也不希望資料被雲端存取。對這些組織而言,問題並不是雲端好不好用,而是一開始就沒有把核心資料全面上雲的選項。

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威聯通科技(QNAP)總經理暨威強電集團(IEI)董事長 劉文義
圖/ 數位時代

真正讓更多企業回頭計算的,則是長期成本。劉文義指出,資料上傳雲端可能免費,下載卻會按流量收費;當企業把一年、兩年、三年的費用加總回推,可能會發現,購買一台同等容量的 NAS,還能使用 7-10 年。資料規模愈大、存取愈頻繁,總持有成本的差距就愈值得評估。

這並不代表雲端與地端只能二選一。雲端仍適合模型訓練、程式開發與波動大的工作負載;地端則較適合高頻存取、對延遲敏感,或不能離開企業邊界的資料。企業真正要回答的,是每一類資料與任務應該放在哪裡。

依 QNAP 觀察,客戶過去關心的是需要幾 TB、幾 PB,或備份速度有多快;現在更常問的是,機器裡的資料要如何被 AI 活用。QNAP 也從 2021 年起,把公司發展定調在 AI 與高速網路的融合,試圖讓 NAS 從資料保存的位置,進一步成為資料被調用的位置。

當資料量持續擴大,搜尋與管理方式也會跟著改變。「在 NAS 裡放入 AI Agent 會越來越不可或缺。」劉文義舉例,當照片累積到 10 萬、20 萬張,要找出其中幾張特定畫面,已不可能只靠人工翻找。此時,能理解內容、接受自然語言指令的 AI 工具,會從加分功能逐漸變成必要條件。

從資料治理到地端推論:AI NAS 如何進入企業工作流?

AI NAS 不是「多了 AI 功能的 NAS」,而是 NAS 在企業工作流裡換了位置。 依 QNAP 觀察,目前客戶大致分布在一條導入光譜上。人數最多的一群,仍在把資料集中、分類、清理與建立權限。這一步看似與 AI 無關,卻決定後續系統能不能找到正確資料、辨識版本,並把答案交給有權限的人。

中間一群開始建置私有的檢索增強生成(RAG)知識庫。RAG 並不是重新訓練一個模型,而是在模型回答前,先從企業的 SOP、合約、法規或技術文件中取回相關內容,再產生附有來源依據的答案。QNAP 以 Qsirch 的語意搜尋能力協助建構這類應用,協助企業建立私有知識庫;而走在最前面的少數企業,則已經嘗試地端推論與 AI Agent。

模型的選擇權,QNAP 刻意留給客戶。知識庫背後採用哪一個模型,可由企業依需求決定,不綁定單一 AI 供應商。QNAP 也以 QuAgent AI 助理與模型情境協定(MCP)相關能力,讓管理者透過自然語言查詢狀態、調整設定,並讓 NAS 成為 AI Agent 可調用的資料節點。

不過,劉文義沒有把這條路說得太容易。他坦言,目前 NAS 硬體的 AI 運算能力仍有限。一般企業期待的應用,可能需要約 300 到 800 TOPS,甚至 1,000 TOPS,因此多數方案會以 NVIDIA 顯示卡補足算力;一張卡約需新台幣 10 萬至 12 萬元,一張算不完,就得配置 2 張或 4 張。

「整體成本可能是過去單獨一台 NAS 的 5 倍到 10 倍,並不是大部分中小企業都能接受。」除了硬體,使用者還需要 AI 應用的 Know-how、程式背景與開發資源,這些都是落地成本。

QNAP 則是透過算力分級讓各規模與需求的企業都可以有適合的解決方案。在 Computex 2026 搶先亮相的 QNAP AI NAS 中,一類是採用含有 iGPU 與專屬 NPU 的處理器平台,以一百多 TOPS 的範圍,可順暢使用 AI 應用程式;另一類機種則可安裝 1 張或 2 張 NVIDIA 顯示卡,處理更大的運算量。

同時 QNAP 也在軟體端也持續開發,目標是讓 NAS 裡的資料更有效率地被 AI 工具調用,讓資料成為有價值的知識。

從規格走到現場:能源公司如何導入私有 LLM?

本地 AI 實際落地部署會是什麼模樣?劉文義舉了一家約 50 多人的能源公司為例。這家公司原本想用 NAS 搭配雲端 AI 建置內部資料庫,但很快遇到兩個瓶頸:一是員工查詢時明顯出現卡頓;二是專利、技術與合約都高度敏感,高層不願上傳至公有雲,擔心機密資料會有外洩的疑慮。

後來,該公司導入 QNAP AI NAS 的旗艦機種 QAI-h1290FX,搭配顯示卡與全快閃 SSD,在地端部署私有大型語言模型,把數十年來封存的靜態檔案交給 AI 調用,進行跨檔案摘要與精準搜尋。員工因此省下翻找合約與報告的時間,核心機密也能留在企業內部。

這個案例說明,若任務範圍明確,有些應用不必動用雲端大型模型,地端運算量就可能足以支應。

但不同企業的資料量、查詢方式與模型大小不同,導入前仍需要概念驗證(POC)與技術人員評估。

而且,資料留在地端並不等於自動安全。企業仍要處理帳號權限、網路隔離、備份復原、漏洞修補與日常維運。地端的價值,是讓資料邊界與控制權回到企業手上;相對地,安全責任也會更直接地回到企業。

哪些企業現在該做,哪些再等?先看重複性與三個條件

能不能導入地端 AI,不只由產業標籤決定,也要看工作是否重複,以及場景能不能被清楚定義。劉文義觀察,第一批走進來的,除了受法規限制的醫療、金融與保險業,也包括利用地端 AI 加速資料處理的科技業,以及會計、律師等有大量重複文書工作的專業服務業,因為效益較容易被看見。

工廠也是可預期的場景。一條生產線可能有 10 台、20 台機器,每台處理與儲存資料的 Protocol 都不同,需要相對應的儲存裝置;生產過程累積的影像與紀錄可能要保存 3 年到 5 年。當企業要跨設備調用這些資料,AI Agent 與地端資料節點就有發揮空間。

「重複性資料處理越多,或重複性動作越多的產業,越容易透過導入 AI 提高工作效率。」反過來說,較傳統、人力密集,或仍高度依賴人工判斷的製造業,短期內未必能快速導入地端 AI。

依 QNAP 提供的資料,企業也可用「高頻、大量、敏感」三個條件做第一輪判斷:資料是否被頻繁調用?規模是否大到雲端傳輸與長期費用開始變得明顯?內容是否涉及個資、法規、智慧財產或商業機密?三個條件愈集中,地端部署愈值得評估;三者都不成立時,使用雲端 API 往往更簡單,也可能更划算。

可以先等的企業,大致也有三種。第一,資料仍分散、版本混亂、權限不清,急著上 AI 只會把混亂放大,先完成集中與治理,效率就可能先提升。第二,找不到一個具體且反覆發生的業務痛點,只因為「別人都在做」而採購,設備很可能變成昂貴的展示品。第三,使用量仍小、需求偶發,現階段雲端的彈性反而更有優勢。

因此,POC 不應只驗證「模型答不答得出來」,還要回答三個問題:資料由誰負責,誰可以存取?導入後能節省多少查找時間、傳輸成本或人工作業?正式上線後,誰負責資料、模型與資安維運?只有當效益與責任都能被量化,才適合從展示走向正式部署。

企業願意把部分資料留在自己的機房,動力最終仍回到資料主權。QNAP 的主要市場分布在歐洲、美洲與亞太,其中歐洲占比將近一半,而歐洲也正是全球推動資料主權的最大動力。

QNAP 的產品已取得 ISO 27001、ISO 27017 與 ISO 27018 等多項認證,並滿足 GDPR、HIPAA 等資料保護與法規遵循需求;累積至今,已售出約數百萬台裝置,協助企業打造智慧、安全的儲存方案。

至於普及時間點,劉文義提出一個明確的價格與效能交會點:地端應用若要順暢運作,運算量可能至少要達到 300 至 600 TOPS,甚至 800 TOPS,同時價格要落在新台幣 5 萬至 8 萬元。目前符合這些條件的硬體方案仍很有限。

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「AI NAS 不是多了 AI 功能,而是改寫了資料在工作流的位置。」威聯通科技總經理劉文義坦言,地端算力成本高昂,QNAP 透過「算力分級」與開放模型架構,助企業逐步建構私有 RAG 知識庫與 AI 團隊。
圖/ 數位時代

「預測約兩、三年後,應該很快會看到符合一般大眾期待、具備合理 CP 值的產品。那個時間點,就會是 AI 落地最蓬勃發展的時候。」在此之前,企業真正能先做的,不是搶著買最大的模型或最昂貴的顯示卡,而是把資料治理、使用權限與高價值場景準備好。

QNAP 以「資料煉油廠」比喻自己的角色:原油再多,沒有整理、提煉與配送的過程,也無法成為可用的能源。這個定位也點出地端 AI 的競賽條件——不是誰先買到算力,而是誰的資料先準備好被調用。模型會持續更換,但企業自己的資料層則會長期存在。

AI NAS 不是把模型塞進儲存設備,而是在資料必須留在企業內時,讓搜尋、推論與管理靠近資料的地端節點。

QNAP World Tour 2026 台北場將於 2026 年 9 月 18 日(五)舉行,現場將聚焦 AI 應用、儲存備份、網通產品、資安與監控,並安排 Live Demo,適合 IT 管理者、系統整合商與企業決策者參加。

活動地點:新板希爾頓酒店|如意 AB 廳

活動時間:09:20–16:00

地址:新北市板橋區民權路 88 號 2F

立即報名:https://bnex.tw/9f7my4

2026 QNAP 台灣企業資安韌性大調查,填問券抽好禮,倒數計時:https://www.surveycake.com/s/q4abw

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