E3 遊戲展觀察評論:電玩永遠是男生的專利嗎?
E3 遊戲展觀察評論:電玩永遠是男生的專利嗎?

全球年度電玩盛會 E3 遊戲展(Electronic Entertainment Expo)上週在美國洛杉磯盛大舉行,有 250 多家電玩遊戲廠商參展,展出 1600 多款產品,總計共七萬多人參與。在 E3 遊戲展會場上,放眼望去,多數都是男性,似乎也反映了電玩遊戲產業以男性為主的現象。

自古英雄多男性?E3 電玩展主打遊戲中,僅 3% 主角為女性

E3 2016 遊戲角色性別比例
2016 年 E3 電玩展 59 款遊戲主角的性別比例(取自 Feminist Frequency)

科技新聞網 The Verge 引述 Feminist Frequency 的一項調查統計,指出今年 E3 電玩展由 Sony、微軟、貝塞斯達、Ubisoft 與任天堂公司所發表的 59 款遊戲中,以女性為主角的遊戲僅有 2 款(3%),以男性為主角的則有 24 款(41%)。其它半數左右的遊戲可選擇男性或女性角色,或是遊戲主角沒有明確性別(如美商藝電推出的 Fe)。Feminist Frequency 在該調查報告中指出:

如此大的落差,意味著現在很多遊戲仍持續在強化根深柢固的文化觀,預設英雄都是男性。我們身處的文化經常鼓勵女孩、女人設想自己是男性的角色身分、同理男性,卻極少鼓勵男孩、男人把自己設想為女性的角色。

遊戲產業女性比例逐漸增加

加拿大廣播電台 CBC News 報導指出,經常玩電玩的人之中,有將近一半是女性,但在 E3 遊戲展會場走一圈,會發現電玩產業工作者中,女性大約僅佔兩成。不過這已比二十年前進步許多。二十年前,電玩產業中的女性可說寥寥無幾。CBC 的報導中訪問了加拿大遊戲公司 Eidos Montreal 的 Mary DeMarle,她提到:

我是公司雇用的第三個女生,也是第一位不是擔任助理或秘書的員工。早期那時常常很難熬,因為我會提一些想法,但都被否決,結果兩個禮拜後,其他男生可能提了同樣的想法,忽然就變成一個好主意。

Mary DeMarle 說 Eidos Montreal 遊戲公司現在也越來越多元。五年前整個產業大約只有一成是女性,現已增長為兩倍。

不過數字的成長可能是表象,女性目前仍難以進入技術領域。Women in Games International (WIGI) 執行長 Belinda Van Sickle 在 CBC 報導的訪談中即提到,隨著遊戲產業的成長,許多公司雇用了更多的女性員工,但她們是擔任行銷、公關職務,而非工程師或程式設計師。

Belinda Van Sickle 所服務的單位 WIGI,是由男性與女性電玩專業人士組成的非營利組織,推廣女性參與遊戲產業,提倡遊戲的開發、發行、媒體、教育、職場等方面的性別平等與多元,相信促進性別的平等與友善,能產出更棒的電玩產品,並形成更強大的遊戲產業。

大學遊戲設計學程吸引許多女性

美國南加大(University of Southern California)以遊戲設計學程聞名。2002 年剛開課時,15 位學生裡只有兩位女性,而現在男女比例已大約相當。課程負責人 Tracy Fullerton 於報導中表示,傑出成功女性校友是最佳的招生手段之一。她樂見電玩界即將到來的改變,也認為電玩界本質上是個比較適應快速變遷的產業。

該課程畢業校友 Catherine Fox 也參與了今年的 E3 展。她在 CBC 報導中提到,她記得初入南加大校園的時候,對於男性為主的電玩文化有點害怕。

剛入學那年我就想說,好,我不要再化妝了,因為我想更融入大家。走進全部只有我一個是女生的地方,總是會覺得有點不安。

她也提到,現在剛要進來的大一新生,大多都是女生了。才短短四年之內就已經有了改變。她認為這樣的改變不單是機會的平等。身為遊戲玩家,有更多元的聲音,就意味著有更好的遊戲。讓更多不同的人加入遊戲開發,會獲得過去沒有的新觀點,也可能會獲得不同於過去的目標客群。

Catherine Fox 參與了 Chambara 的開發,這款遊戲的開發團隊中,有一半都是女性。

若有越來越多女性參與遊戲設計與開發,在遊戲中加入更多女性角色跟觀點,其實能讓遊戲的市場更大、內容更豐富多元,電玩也不會永遠是男性的專屬的領域。

參考資料:CBC NewsThe VergeFeminist FrequencyWomen In Games International

代表圖來自:Gamesingear分享於Wikipedia, cc by 3.0

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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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