在日本累積300萬下載量，LBS行動遊戲《秘宝探偵》登台|數位時代 BusinessNext

行動遊戲營運商奧爾資訊多媒體16日宣布，正式代理日本遊戲公司COLOPL開發的跨平台卡牌RPG手機遊戲《秘宝探偵》繁體中文版，於Google Play和App Store兩大平台上架推出，供玩家免費下載。

COLOPL董事暨遊戲總監吉岡祥平表示，《秘宝探偵》在日本已累積300萬的下載量，曾在Google Play遊戲榜上連續五個月排名第一，目前還在前十名，他認為台灣與日本的遊戲文化與玩家消費習慣相近，因此看好《秘宝探偵》在台灣的表現。奧爾總經理李熾榮則表示，此前奧爾曾有遊戲創下三個月達500萬的下載紀錄，預期這款遊戲能在一個月內破百萬下載量。

《秘宝探偵》的一大特色是內建「里程轉蛋機」，透過遊戲中LBS 定位功能，系統會根據玩家在實體世界的移動距離累計里程，再贈予點數或得到免費轉蛋機會。這種帶有LBS特色的遊戲，正是COLOPL的開發強項，公司甚至成立以LBS為主的位置情報遊戲平台「COLOPL」，目前平台上有14款遊戲，用戶數達309萬人。

此類「位置情報遊戲」會根據玩家在現實生活中移動的距離，換取相對應的虛擬貨幣，COLOPL則可透過蒐集位置情報，分析人們的旅行模式，也能和各類實體企業合作，讓玩家前往指定地點簽到換取道具獎勵，串連虛實世界。吉岡祥平表示，這樣的遊戲特色，能將原先略顯枯燥的日常移動，轉換成遊戲價值，透過趣味性延長遊戲壽命，同時也成為與其他競爭對手的差異。

談到奧爾今年的產品規劃，李熾榮表示，在代理方面，今年持續引進日、中、韓等國的遊戲，預計將推出20款連線型的行動遊戲。在自製方面，目前公司研發團隊約有43人，以RPG或中國風遊戲為主，今年將推6款連線行動遊戲，若加上代理遊戲的數量，公司每月會推2至3款新作品。

李熾榮也觀察，目前國內遊戲大廠紛紛朝向行動遊戲靠攏，但目前還是以代理國外遊戲為主，以自製速度而言，台灣還是晚了一些。不過他認為，比起國外開發商，台灣在遊戲企劃和視覺創意上，還是佔有優勢。

但李熾榮也提醒，台灣長期習慣本地市場的規模，因此開發的遊戲較為缺乏國際觀，但行動遊戲的競爭層級卻是拉到全球水準，如果還是像以往開發擅長的東方風格遊戲，就只能適合單一特定市場。因此行動遊戲在開發上應思考不同國家背景的玩家都能喜歡的題材，而非鎖定特定族群，才能將用戶基礎拉大。

從生成式AI訓練、推論，到代理式工作流程（Agentic Workflow）與未來的實體AI，資料流量正以指數級成長，讓記憶體從過去支援運算的配角躍升為決定AI效能與能源效率的關鍵角色。

全球知名的半導體與微電子技術分析機構TechInsights指出，AI競爭正逐漸從晶片算力擴展到記憶體架構設計能力，加速「Computational Memory」等新架構興起；在這波浪潮中，深耕記憶體與儲存技術數十年的美光科技，正與關鍵夥伴展開深度協同設計，包含攜手NVIDIA共同開發適用於新世代資料中心的低功耗記憶體技術，在AI基礎建設的新賽局中成為不可或缺的關鍵。

當GPU不再是唯一主角，記憶體為何躍上AI舞台中央？

過去，半導體的焦點多圍繞在晶片，例如CPU、GPU跟AI加速器等，市場普遍認為，晶片運算能力是左右科技產業發展速度的關鍵，但在進入生成式AI世代後，產業逐漸發現另一個事實：真正限制AI效能的瓶頸不是運算，而是資料能否快速被存取與傳輸。

從大型語言模型訓練，到AI推論、代理式工作流程（Agentic Workflow），甚至未來的機器人與自駕車，龐大的資料流量正持續推升對高頻寬、低延遲、高容量記憶體的需求，讓記憶體產業從過去相對標準化、以價格競爭為主的市場，逐漸轉變為AI基礎建設的重要核心。

「仔細觀察AI應用服務會發現，大多數工作負載都被頻寬限制。」美光科技全球業務執行副總裁Mike Cordano認為，記憶體是突破（頻寬）瓶頸的關鍵，也讓AI競賽從晶片算力升級到記憶體與儲存架構的系統級競爭。這樣的產業洞察，也正是Mike在歷經二十餘年的儲存產業資歷，加上四年半的創投生涯後，選擇加入美光的核心原因之一：在AI重塑產業結構的浪潮下，記憶體將成為這波成長最直接的動能所在。

從零組件供應商到策略夥伴，記憶體共創時代來臨

AI的崛起，正在改變記憶體廠商與客戶的關係。

過去，記憶體產品多是標準化元件，客戶關注的是價格、供貨與規格；合作模式也偏向短期採購與交易導向。然而隨著AI系統規模愈來愈大，從資料中心、雲端平台到終端裝置，記憶體已經成為決定系統效能的重要關鍵，也因如此，越來越多企業將記憶體視為「策略性資產」，而非單純零組件。

Mike表示：「現在，我們跟客戶合作的時間跨度改變了，在產品正式上市前三到四年便開始合作，從系統架構階段就共同規劃未來需求。」例如，美光科技與NVIDIA共同研發的資料中心所使用的低功耗記憶體，便是雙方提前多年展開深度合作（co-design）的成果。

值得特別注意的是，美光科技除從技術層面與晶片製造商等夥伴共創產品，也在需求層面與客戶進行密切合作，例如，將過去較無約束力、期限僅一年的長期協議（LTA）轉變成為期五年、條款更具約束力的策略性客戶協議（SCA），藉此掌握客戶的未來需求，進而在技術層面做更深度的合作。Mike坦言，深度協同設計是高成本的投入，美光的做法是先廣泛進行市場感知，理解不同場域的需求方向，再與生態系統中的夥伴們展開客製化合作。

從裝置導向轉為Token導向，AI浪潮重寫記憶體成長模式

除了合作模式改變，更大的典範轉移是需求的改變。

Mike解釋，過去記憶體需求跟PC、手機跟伺服器出貨量息息相關，但在AI新世代，推動記憶體需求成長的核心不再是設備數量，而是AI模型所產生的運算與資料消耗量。「AI產業逐漸走向以『Consumption』或『Token』為主的新經濟模式，每一次的模型運算都需要消耗大量的記憶體跟儲存資源，這意味著，即使設備銷量成長趨緩，記憶體需求仍可能持續上升。」

更重要的是，AI應用正從資料中心外擴至手機、PC、自駕車與機器人等場域，儘管不同場域對記憶體的需求不盡相同，但是，Mike認為：所有AI裝置都存在三項共同需求：更快的速度、更大的容量，以及更高的能源效率。

正如Mike在受訪時提到的：「我們最大的挑戰，是如何與客戶和整個生態系保持高度一致，一方面創造供給與產能，另一方面持續推動技術創新。」可以預期，在接下來的五年，記憶體產業面臨的挑戰不僅僅是擴展產能，而是如何與客戶共同規劃需求、同步投入技術創新，而這也是美光科技積極經營AI生態體系的原因。

總的來說，AI帶來的改變，不只是算力提升，而是重新定義整個運算架構：過去，記憶體被視為支援運算的基礎元件；現在，則是決定AI效能、能源效率與創新速度的關鍵資源；當產業競爭從晶片性能延伸到資料流動效率，從裝置數量轉向Token消耗量，記憶體的重要性也將隨之水漲船高，對美光科技來說，這將是其從供應商走向AI生態系核心夥伴的關鍵角色轉變。