《紙牌屋》總統最愛的手遊,如何在兩年內創造十倍獲利?
《紙牌屋》總統最愛的手遊,如何在兩年內創造十倍獲利?

獲獎無數的手遊「紀念碑谷」(Monument Valley),距離上次推出新關卡已是半年前的事,卻依然在競爭激烈的手遊市場締造下載數破2千6百萬、總營收破1400萬美元(約合台幣4.6億元)的亮眼成績。究竟,這款開發成本約140萬美元(約合台幣4600萬元)的手遊,如何在短短兩年創造出十倍獲利?

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於2014年4月推出的紀念碑谷,是一款3D立體益智建築迷宮遊戲,由英國獨立工作室Ustwo(該遊戲製作團隊現已獨立為遊戲工作室Ustwo Games)開發。不同於許多手遊以廣告作為營收主要來源,紀念碑谷主打精緻遊戲體驗,在推出第一年就成功締造近600萬美元(約合台幣1.97億元)的營收,顯示純付費遊戲也有市場。不過推出後的第二年,紀念碑谷採取不同的行銷策略,希望觸及更多玩家。

限免活動成功拓展用戶

根據Ustwo Games於19日在《Medium》公布的營運報告,紀念碑谷推出至今已累積超過2610萬次下載,光是第二年下載數就高達2300萬次,和第一年的244萬次相差懸殊。這個驚人的數字來自各種限時免費活動的推廣,其中,免費下載數高達2100萬,約佔總下載數80%。

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(圖說:紀念碑谷推出後第一年和第二年的營運比較。圖片來源:Ustwo Games

Ustwo在去年和蘋果、亞馬遜等app上架平台合作,提供為期一週的限免,讓玩家可免費試玩價值3.99美元(台幣120元)的遊戲,並在iOS限免週期間突破8百萬的下載數。此外,Ustwo也和亞洲獨立手遊發行公司iDreamsky合作推出中文版紀念碑谷,讓玩家可免費試玩新關卡。這項策略也反映在營運報告中,在第二年的2300次下載數中,iDreamSky就貢獻近一半,共1179萬次。

除了透過促銷限免活動締造營收高峰,還要感謝美國知名影集《紙牌屋》(House of Cards)的高人氣。2015年3月,《紙牌屋》播出劇中總統法蘭克•安德伍德(Frank Underwood)玩紀念碑谷的畫面,也讓紀念碑谷在播出後第二天獲得近7萬美元(約合台幣230萬元)營收,創下單日營收第二高的紀錄。

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(圖說:紀念碑谷透過各類限免和促銷活動創造營收高峰。圖片來源:Ustwo Games

用免費策略讓更多人下載

推出免費版的策略,成功讓紀念碑谷拓展市場,但對以玩家付費作為主要營收的遊戲商而言,此舉會不會間接抑制營收成長?從營運報告來看,第二年營收為636萬美元(約合台幣2億元),較第一年的801萬美元(約合台幣2.63億台幣)下降約20%,也不禁令人好奇Ustwo為何採取此策略。

「我們希望可以因為免費讓更多人下載,然後吸引玩家想要更進一步體驗並購買遊戲擴充關卡。」Ustwo Games負責人丹•格雷(Dan Gray)告訴《The Verge》。對許多玩家而言,紀念碑谷最大的缺點就是一下子就破完關,平均一個多小時就能玩完,這也讓「應用程式內購買」(In-app purchase)擴充關卡更為熱門。根據營運報告,目前已有近240萬名用戶購買定價1.99美元(台幣60元)的擴充關卡「被遺忘的海岸(Forgotten shores)」,格雷也表示約有35%到40%的玩家願意付費購買額外關卡。

限免策略帶來數量可觀的新玩家,或許也是紀念碑谷雖然在第二年未推出新關卡,卻依然創造高營收的原因。儘管如此,Ustwo Games目前暫不考慮全面開放免費下載。「這限縮了設計遊戲的方式。遊戲會因此更關注在體驗的時間長度,而非遊戲品質或體驗帶來的影響。這是非常難以平衡的。」格雷說。

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(圖說:紀念碑谷以精緻遊戲體驗著稱。圖片來源:Ustwo

有趣的是,在營運報告的關鍵數字圖表中,被要求增加更多關卡的次數是「無限次」,透露玩家對紀念碑谷新增關卡速度緩慢的不滿。不過對此,格雷倒是不太擔心,他向《The Verge》表示:「如果人們對你遊戲的最糟評語,是他們還想要更多、遊戲不夠長,那這必然是你想要留給玩家的體驗-讓人們想要更多,而非厭倦它。」

紀念碑谷開發過程:

資料來源:MediumThe VergeInternational Business Times

關鍵字: #遊戲產業
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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。」

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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。

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