【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

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從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路
從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路

「代理式 AI 」(Agentic AI)的創新服務正在重新塑造企業對AI的想像:成為內部實際運行的數位員工,提升關鍵工作流程的效率。代理式AI的技術應用清楚指向一個核心趨勢:2025 年是 AI 邁向「代理式 AI」的起點,讓 AI 擁有決策自主權的技術轉型關鍵,2026 年這股浪潮將持續擴大並邁向規模化部署。

面對這股 AI Agent 浪潮,企業如何加速落地成為關鍵,博弘雲端以雲端與數據整合實力,結合零售、金融等產業經驗,提出 AI 系統整合商定位,協助企業從規劃、導入到維運,降低試錯風險,成為企業佈局 AI 的關鍵夥伴。

避開 AI 轉型冤枉路,企業該如何走對第一步?

博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題、生成內容的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工,應用場景也從單一任務延伸至多代理協作(Multi-Agent)模式。

「儘管 AI 前景看好,但這條導入之路並非一帆風順。」博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲綜合多份市場調查報告指出,到了 2028 年,高達 70% 的重複性工作將被 AI 取代,但同時也有約 40% 的生成式 AI 專案面臨失敗風險;關鍵原因在於,企業常常低估了導入 GenAI 的整體難度——挑戰不僅來自 AI 相關技術的快速更迭,更涉及流程變革與人員適應。

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博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工。面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時加速 AI 落地。
圖/ 數位時代

正因如此,企業在導入 AI 時,其實需要外部專業夥伴的協助,而博弘雲端不僅擁有導入 AI 應用所需的完整技術能力,涵蓋數據、雲端、應用開發、資安防禦與維運,可以一站式滿足企業需求,更能使企業在 AI 轉型過程中少走冤枉路。

宋青雲表示,許多企業在導入 AI 時,往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。

轉換率提升 50% 的關鍵:HAPPY GO 的 AI 落地實戰路徑

博弘雲端這套導入方法論,並非紙上談兵,而是已在多個實際場域中驗證成效;鼎鼎聯合行銷的 HAPPY GO 會員平台的 AI 轉型歷程,正是其最具代表性的案例之一。陳亭竹說明,HAPPY GO 過去曾面臨AI 落地應用的考驗:會員資料散落在不同部門與系統中,無法整合成完整的會員輪廓,亦難以對會員進行精準貼標與分眾行銷。

為此,博弘雲端先協助 HAPPY GO 進行會員資料的邏輯化與規格化,完成建置數據中台後,再依業務情境評估適合的 AI 模型,並且減少人工貼標的時間,逐步發展精準行銷、零售 MLOps(Machine Learning Operations,模型開發與維運管理)平台等 AI 應用。在穩固的數據基礎下,AI 應用成效也開始一一浮現:首先是 AI 市場調查應用,讓資料彙整與分析效率提升約 80%;透過 AI 個性化推薦機制,廣告點擊轉換率提升 50%。

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左、右為博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹及技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲。宋青雲分享企業導入案例,許多企業往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。
圖/ 數位時代

整合 Databricks 與雲端服務,打造彈性高效的數據平台

在協助鼎鼎聯合行銷與其他客戶的實務經驗中,博弘雲端發現,底層數據架構是真正影響 AI 落地速度的關鍵之一,因與 Databricks 合作協助企業打造更具彈性與擴充性的數據平台,作為 AI 長期發展的基礎。

Databricks 以分散式資料處理框架(Apache Spark)為核心,能同時整合結構化與非結構化資料,並支援分散式資料處理、機器學習與進階分析等多元工作負載,讓企業免於在多個平台間反覆搬移資料,省下大量重複開發與系統整合的時間,從而加速 AI 應用從概念驗證、使用者驗收測試(UAT),一路推進到正式上線(Production)的過程,還能確保資料治理策略的一致性,有助於降低資料外洩與合規風險;此對於金融等高度重視資安與法規遵循的產業而言,更顯關鍵。

陳亭竹認為,Databricks 是企業在擴展 AI 應用時「進可攻、退可守」的重要選項。企業可將數據收納在雲端平台,當需要啟動新型 AI 或 Agent 專案時,再切換至 Databricks 進行開發與部署,待服務趨於穩定後,再轉回雲端平台,不僅兼顧開發效率與成本控管,也讓數據平台真正成為 AI 持續放大價值的關鍵基礎。

企業強化 AI 資安防禦的三個維度

隨著 AI 與 Agent 應用逐步深入企業核心流程,資訊安全與治理的重要性也隨之同步提升。對此,宋青雲提出建立完整 AI 資安防禦體系的 3 個維度。第一是資料治理層,企業在導入 AI 應用初期,就應做好資料分級與建立資料治理政策(Policy),明確定義高風險與隱私資料的使用邊界,並規範 AI Agent「能看什麼、說什麼、做什麼」,防止 AI 因執行錯誤而造成的資安風險。

第二是權限管理層,當 AI Agent 角色升級為數位員工時,企業也須比照人員管理方式為其設定明確的職務角色與權限範圍,包括可存取的資料類型與可執行的操作行為,防止因權限過大,讓 AI 成為新的資安破口。

第三為技術應用層,除了導入多重身份驗證、DLP 防制資料外洩、定期修補應用程式漏洞等既有資安防禦措施外,還需導入專為生成式 AI 設計的防禦機制,對 AI 的輸入指令與輸出內容進行雙向管控,降低指令注入攻擊(Prompt Injection)或惡意內容傳遞的風險。

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博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲進一步說明「AI 應用下的資安考驗」,透過完善治理政策與角色權限,並設立專為生成式 AI 設計的防禦機制,降低 AI 安全隱私外洩的風險。
圖/ 數位時代

此外,博弘雲端也透過 MSSP 資安維運託管服務,從底層的 WAF、防火牆與入侵偵測,到針對 AI 模型特有弱點的持續掃描,提供 7×24 不間斷且即時的監控與防護。不僅能在系統出現漏洞時主動識別並修補漏洞,更可以即時監控活動,快速辨識潛在威脅。不僅如此,也能因應法規對 AI 可解釋性與可稽核性的要求,保留完整操作與決策紀錄,協助企業因應法規審查。

「AI Agent 已成為企業未來發展的必然方向,」陳亭竹強調,面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時,加速 AI 落地。在這波變革浪潮中,博弘雲端不只是提供雲端服務技術的領航家,更是企業推動 AI 轉型的策略戰友。透過深厚的雲端與數據技術實力、跨產業的AI導入實務經驗,以及完善的資安維運託管服務,博弘雲端將持續協助企業把數據轉化為行動力,在 AI Agent 時代助企業實踐永續穩健的 AI 落地應用。

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