【有物報告】 從大型機台到「英雄聯盟」,下一代遊戲付費模式的討論
【有物報告】 從大型機台到「英雄聯盟」,下一代遊戲付費模式的討論
2013.03.06 | 創業

一般遊戲公司跟 Blizzard EntertainmentRiot Games 等由熱愛遊戲的玩家成立的公司不同。例如 Blizzard 可以為了遊戲平衡,無限期延後發行日期;一般遊戲公司為了生存,卻必須將遊戲的變現價值最大化。所以怎麼樣讓玩家付錢即非常重要,遊戲的付費制度也隨市場而持續演化。

如果你很熟悉遊戲產業,可以直接跳到下方我個人的建議,因為接下來我會先介紹遊戲付費制度的發展脈絡。
 

大型機台 – 最享受遊戲的玩家付最少錢 

一開始,遊戲裝置並不普及的時候,想玩遊戲得到遊樂場玩大型機台。一次投幣玩一次。

這模式是:嘗試遊戲要付錢

那時機台非常稀少,選擇不多,所以玩家嘗試就要錢。雖然縮限了接觸玩家的數目,但因為選擇少,玩家還是買單。

這種模式是玩家越想玩就付越多錢,收費金額沒有上限。但厲害的玩家只投五元就可以破關,不會玩的人卻要花更多錢。最喜歡玩的人付的錢最少,不會玩的人要付更多,反而像是種懲罰。因此此時遊戲只是少數人的娛樂。


電影「無敵破壞王」懷舊大型機台時代。圖片來源:jontintinjordan

這樣的付費模式鼓勵遊戲開發商做難的遊戲,破關太簡單就沒人要玩了。另一種可能性是一開始簡單,但隨著關卡增加就越來越難,讓玩家不斷地接關,錢就不停地賺進來。像 CAPCOM 的經典遊戲《魔界村》(Ghouls ‘N Ghosts)就難到不行,動不動就要裸奔被怪物打死。
 

任天堂 – 高入手成本導致更多大眾遊戲 

接下來,任天堂出現了。家用遊戲機普及,大家都可以買一台機器回家玩。

這模式是:擁有遊戲要付錢

這模式大家都很容易接受,你喜歡這遊戲就買回家嘛!越好玩的遊戲越多人要買,這樣直覺的收費模式到現在還是電視遊戲與手機單機遊戲的主流。不過這種模式從每個人收到的錢有上限,天花板就是遊戲售價。

這模式對想嘗試的新玩家有很高的門檻:我只有一點點興趣,卻必須花跟死忠玩家付一樣的費用才能玩。因此廠商也推出試玩版、輕度版拉攏新人。

在這種模式下,遊戲開發商必須創造「大多數人覺得容易好玩」的遊戲,例如台灣玩家熟悉的 KOEI《三國志》系列。總是有人質疑《三國志》AI 怎麼這麼笨;這其實不是遊戲設計問題,而是商業問題。

這模式衍生出次級市場,因為「太貴了,我興趣沒那麼高,那就買二手的吧!」或是更省,租就好。不論購買、二手、租用,遊戲公司還是只能收到第一次定價以下的價格。
 

照連線時間收費 – 歹戲拖棚的線上遊戲 

現在,線上遊戲崛起,要玩就要連線。遊戲廠商必須支付服務與連線頻寬成本,所以很自然的玩遊戲要收連線費。當連線費越收越多,超過遊戲售價時,那就只收連線費就好,讓玩家不會覺得被扒兩次皮。

連線費怎麼收?按照時間收最公平,玩多久付多久。

這模式是:以時間付錢

這模式玩家投入越多時間,廠商就收到越多錢,因此收費的天花板就是時間。乾脆,遊戲也不收錢了,一開始免費玩吧;先讓玩家上鉤,反正遊戲商可以從後面連線費賺回來,這樣招攬新玩家進來機會多了。

但每個人都只有24小時,很喜歡遊戲的玩家最多就是包月;只有一點點喜歡玩的,以分鐘或小時買點數玩,兩者花的錢其實差不多。就像電信費率,包月跟以流量計價肯定很接近,這樣大家都會想去包月,電信公司利益就可極大化。

當遊戲開發商每個月從「個別」玩家收的錢差不多,廠商就要不斷的更新、或是降低掉寶率,拉長玩家取得遊戲成就的時間。玩家反制遊戲商的方式就是呼叫機器人(外掛),睡覺也在玩,取得遊戲成就時間也會縮短。
 

銷售軍火 – 沒有天花板,卻充滿不平衡 

連線遊戲都是互動競爭的,大家玩下去都是為了取得武器、虛寶,彰顯自己在社群中的價值。玩家玩遊戲的目的性越來越高,遊戲故事便被忽略(反正不重要)。那廠商就順應玩家需求乾脆賣武器、虛寶吧。

這模式是:玩遊戲不用錢,在遊戲社群中取得競爭優勢要錢

這樣模式對遊戲商更好了。玩家只要愛玩,想取得優勢,付錢沒有天花板,遊戲也不用收連線費了。但這拉大的遊戲平衡,造成有錢的跟會玩的站一邊,不會玩的跟不想付錢的站一邊。兩邊差距越來越大,根本不用競爭,這遊戲模式就玩不下去。

所以遊戲開發商就要搞「有限度的不平衡」:若遊戲完全平衡,大家沒有優勢可搶。完全不平衡,一些人永遠贏,也不用玩了。所以每次改版就要弄點不平衡,不平衡才有人要花錢取得優勢,這樣廠商才能長期收到錢。
 

互動收費買聲音 

玩家在這無限輪迴中,覺得越來越無趣,就像永遠跑輪框的老鼠,總有膩的一天。於是遊戲開發商就想,連線遊戲既然是社群遊戲,社群就要互動,那就收互動費用吧。互動越多代表玩家越愛玩。

像《暗黑破壞神III》、《征途2 online》從道具交易收錢,或很多休閒遊戲收最多錢的居然是大聲公(可以跨頻道發佈訊息)。

這模式是:**玩遊戲不用錢,互動要錢
** 

個性化收費買外表 

其它像《勁舞團》、《英雄聯盟》(League of Legends),裝飾性的道具皆為重要營收。

這模式是:玩遊戲不用錢,在遊戲社群中個性化要錢

這模式的好處是不用老是搞不平衡來賺錢,付錢也沒有天花板。但玩家不是為了競爭,只是為了美觀,這樣付費的強度變小了(於《遊戲「英雄聯盟」的堅持:犧牲付費轉化率,維持遊戲平衡》一文中已討論)。
 

下一代遊戲收費機制,往雙贏邁進 

到這裡為止,幾乎主流的模式都分析了。廣告、周邊授權與販售,尚未成為遊戲開發公司的營收主流,這裡就不分析了。那還有更好的模式嗎?

以下是我個人的預測與判斷。在遊戲多到爆炸的時代,什麼是下一代的遊戲收費模式?玩家對遊戲的喜愛一定深淺有別,如果可以讓愛玩的多付,多付到沒有天花板,少玩或接近不玩的只付一點點或是免費,同時這模式又引導遊戲開發商做好玩的新內容、增加遊戲樂趣,而不是破壞遊戲平衡,這肯定是最理想的收費方式。
 

運用生物科技記錄樂趣,還不成熟 

能不能計算樂趣多寡來付費?玩的很高興付很多,不喜歡的付很少?這不是捐贈,所以首先要衡量玩家喜不喜歡玩遊戲,有沒有從遊戲得到樂趣。

這個不是天方夜譚,我在中研院資訊所的好朋友陳昇瑋副研究員,就在做類似的研究。他用玩家臉部肌肉的微量電波來測知受試者喜不喜歡玩這遊戲。

但我估計這模式就算可行,也沒有廠商願意採用。因為想像一下你的智慧手機變成感測裝置,每個人接著一個感測器;當玩家玩得正高興的時,突然手機說要收錢,用戶的帳單馬上多了一筆帳單。越高興收越多,這實在太煞風景了。
 

折衷作法 – 關卡體驗免費,成就保留付費 

折衷的作法是體驗付錢。但如果體驗完了,玩家滿意卻不願意付錢怎麼辦?

玩家玩遊戲都有動機,兩個動機是成就(虛寶)跟體驗(遊戲樂趣)。所以只要把玩家在闖迷宮的時候,把這次闖迷宮所有打怪物掉落的寶物扣下來,玩家付錢才可領取。這樣玩家玩了不高興可以不付錢,遊戲開發商可以觀察洞窟的付費率判斷哪個洞窟最受歡迎,就像遊樂場看人潮判斷雲霄飛車最受歡迎,還是大怒神。

而且體驗完才決定要不要付錢,聽起來不錯吧?

但不可否認,玩家正開心破關卡時,就收到帳單,不付帳單拿不到之前努力的成果,肯定還是覺得煞風景。那就再折衷一點,闖迷宮會掉各種鑰匙,有了特定鑰匙才可以花錢開寶箱,拿到好武器、好虛寶。這樣沒闖過洞窟的人買不到武器,買到的玩家雖然付了錢,玩家的體驗感也不會那麼差了。姑且稱這模式為「體驗商城制」吧!

方法是人想的,這裡只是拋磚引玉。讀者肯定有更好的想法,那就提出來大家討論吧。讓真正創造樂趣的廠商賺到錢,才能讓台灣遊戲產業重新走向正循環。

轉自有物報告

往下滑看下一篇文章
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。」

數位無限執行長陳文裕.JPG
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。

登入數位時代會員

開啟專屬自己的主題內容,

每日推播重點文章

閱讀會員專屬文章

請先登入數位時代會員

看更多獨享內容

請先登入數位時代會員

開啟收藏文章功能,

請先登入數位時代會員

開啟訂閱文章分類功能,

請先登入數位時代會員

我還不是會員, 註冊去!
追蹤我們
代理式商務連動百兆商機
© 2026 Business Next Media Corp. All Rights Reserved. 本網站內容未經允許,不得轉載。
106 台北市大安區光復南路102號9樓