從電影《魔獸:崛起》看如何創造品牌的長尾效應
從電影《魔獸:崛起》看如何創造品牌的長尾效應

電影「魔獸:崛起」自上映以來,首週就以台幣9,271萬拿下全台票房冠軍。雖然在美國的票房僅賣出了2,440萬美金(約台幣7億),但在中國大陸卻在短短一週內就賣出了約34億台幣,勇破當地許多的票房紀錄。上週更在全球各地以3億美金(約台幣95億)的票房勇奪全球首週票房冠軍。(新聞連結)

圖說明
圖片來源:魔獸崛起電影粉絲團

魔獸電影的推出,對消費者與遊戲玩家究竟代表著甚麼意義,能夠引起這麼大的觀影風潮?東方社群 (東方線上消費者調研集團成員) 透過社群聆聽的研究方式,以電影「魔獸:崛起」的話題來觀察網路討論聲量,一窺話題被討論的脈絡、時機與其背後的原因。分析電影上映前後一週 (2016年6月1日~6月15日)涵蓋新聞網站、部落格、社群網站及討論區中共3,280篇文章中發現 (如下圖),魔獸電影所引起的最多討論議題為「期待」電影的推出。而有趣的是,觀後的「感動」的情懷則位居網友討論議題的第二名,甚至多過於關於電影「好看」與「推薦」的相關討論。

圖說明

廠商想達到獲利的延伸,就必須創造出品牌的長尾效應

根據香港端傳媒的資訊,《魔獸世界》(World of Warcraft,WoW),簡稱魔獸,是由暴雪娛樂公司製作的一款大型多人在線角色扮演遊戲,也是魔獸系列的第四款遊戲。此遊戲自2004年於北美首度公開測試後,全球已累積了超過1,000萬的玩家 (中國大陸玩家約佔一半,這也是當地票房熱賣的主因),並伴隨著許多玩家經歷了他們成長的階段。但是,近幾年不同遊戲的推陳出新,導致魔獸遊戲玩家數量的大量減少 (新聞連結),暴雪也開始思考如何為已成功打造的魔獸品牌,創造出長尾效應,來吸引舊有玩家的回流、保持既有玩家的數量、並擴大潛在的新玩家市場。

東方社群認為,魔獸電影的推出,主要是看準其龐大的玩家數量,再加上玩家們的情感所催化出的懷舊經濟。若一個小孩從12歲開始成為魔獸的玩家,現在也已經24歲了。

這期間內伴隨著一個小孩的成長,不難想像這過程中是存在著多少的回憶和感動 (網友留言:『等了十年的電影..感動!!』、『太熱血了, 我的魔獸世界回憶都回來了』、『跟朋友看完後都紛紛的回去包月玩遊戲了』) 東方社群觀察,雖然魔獸電影在美國爛番茄(Rotten Tomatoes),專業影評僅給予27%的好評,但網友卻給予平均82%的好評。而不管是在台灣的Yahoo電影或是中國大陸的豆瓣電影,網友也都給予平均超過80%的好評。

暴雪是否會成為電影界的下一個Marvel或是DC?

依目前全球的票房以及普遍網友的評價,似乎確立了此次的魔獸電影,已經成功了創造出品牌的長尾效應。而暴雪的另一熱門遊戲《鬥陣特攻》(Overwatch),在今年5月份在官網和YouTube釋出了系列短片之後,未來推出院線電影的呼聲也越來越高。

但是,暴雪是否可以利用懷舊經濟背後龐大的商機,成為電影界的下一個Marvel或是DC呢?東方社群期待暴雪能聽見更多玩家的心聲。原因在於,即使網友在台灣、美國、中國大陸的電影評價網站上皆給予魔獸電影平均80%以上的好評,但實際的各別評比是相當兩極的-不是非常的高分就是非常的低分(高分:懷舊、特效好;低分:與實際遊戲設定有落差),此現象顯示,觀看者仍以舊/既有的玩家居多。

如果暴雪期待魔獸能像Marvel一樣打造漫威宇宙,就需要有更多的配套內容來吸引新粉絲-例如像是《冰與火之歌》的電視影集或是環球影城《進擊的巨人》的遊樂設施。

發現:電影是鞏固既有粉絲的有效做法,但能否擴大新玩家市場則有待觀察

依目前的資料顯示,魔獸電影對於鞏固既有玩家與粉絲可說是相當的成功。但是,對於新玩家市場的再擴大,目前尚無出現明顯的跡象。東方社群認為,除非是像《憤怒鳥》(Angry Birds)這種理解門檻較低的遊戲,遊戲作品要透過電影來培養出一群新的粉絲族群,進而成為玩家,仍有一定的難度。但不管如何,暴雪將《魔獸世界》以電影的方式,創造出品牌的長尾效應,已成功的與目標消費群達到「懷舊」的共鳴。所以即使影評給予不好的評分,只要消費者能得到對回憶的緬懷與滿足,票房仍然可以賣座。

而且,如果假設全球的電影票均價為台幣200元,而上週全球賣出了台幣95億的票房,表示目前已約有4,750萬人次觀影,遠遠超過了魔獸既有的1,000萬名玩家數。而或許,這其中所產生的收益與外溢效果,才是暴雪真正的目的。

本文授權轉載自:東方線上

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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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