【Meet】傳奇網路X-Legend──用可愛征服玩家！|數位時代 BusinessNext

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。

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。」

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。