看！遊戲市場進入新戰國期|數位時代 BusinessNext

對重度電玩迷來說，十一月，絕對是令人期待的一個關鍵時期。但對更多輕量型或過去不玩電玩遊戲的人來說，這也是你絕對不能忽視的電玩轉捩點，因為未來電玩遊戲，將用各種不同的管道與你發生關係。
包括已經與全球電玩迷進行互動一年的Xbox 360，還有即將在十一月中旬登場的ＰＳ３、Wii，這些所謂的次世代遊戲主機，帶來的不僅是主機規格、規模與運算能力的變革，更是開啟整個遊戲產業、甚至娛樂產業新世代的關鍵力量。
三種規格背後將衍生出更多的遊戲選擇、更分工的遊戲開發團隊、更廣的遊戲開發方向，也因此有不少遊戲業者更加期待這深度化的遊戲市場，可吸引更多過去遊戲市場的邊緣人，加入這個電玩遊戲的大家庭。

**觀戰要則一
出現八百餘種遊戲規格

**
全球最大電玩軟體製造商美商藝電（Electronic Arts）亞洲副總裁湯普森（Chris Thompson）指出，過去無論是哪一代的遊戲主機包括ＰＳ２、Gamecube等，都逃脫不了「相像」命運，只有這次的釋出，將介紹給消費者完全不同的娛樂體驗：擅長經營線上世界的Xbox 360、功能強大期許廣泛生活應用的ＰＳ３、以實惠價格提供新娛樂型態的Wii。對於即將到來的遊戲次世代評論就是：「這是遊戲產業歷史上，最令人興奮的一刻！」
他表示，三種次世代規格及ＰＳ２等過去的規格，加上個人電腦（ＰＣ）、掌上型甚至是手機等總計十餘種遊戲介面，以及全球數十種不同的語言格式，未來將會有八百餘種不同的遊戲規格在市場上運作。
雖然這樣雜亂紛陳的遊戲環境，絕對是遊戲軟體開發商前所未有的痛苦經驗，但相對的，卻也是消費者選擇與力量最為抬頭的時刻，可預期未來各式各樣的遊戲，將更廣泛地影響人們生活的各個層面，甚至主導娛樂事業。
美國商業週刊線上（BusinessWeek.com）指出，「電視遊戲將隨著向網路靠攏，並為休閒玩家（casual gamer）發展出新商業模式與服務的腳步，主導整個娛樂市場。」
線上遊戲在亞洲的蓬勃發展，為次世代遊戲的發展方向點燃了一盞明燈，網路在電玩市場的廣泛運用，已經成為必要的趨勢之一。台灣微軟娛樂暨裝置事業處副總經理周文英對次世代遊戲的描述為「天馬行空」，她認為注入網路精神後的電玩市場，無論是在遊戲開發、遊戲性質與種類上，都擁有如網路世界般的天馬行空，帶來更多不同的選擇性與娛樂性。
此外，網路也將深刻影響電玩的產業生態，「未來的電玩遊戲，將不只是遊戲而已，而是可以融入溝通、社群等機制的廣泛娛樂，」湯普森說。對此，新力電腦娛樂美國分公司副總裁闕頓（Jack Tretton）也曾向媒體指出，網路帶來的效益不只是在遊戲本身，更在於與玩家的直接對話，而這也是所謂的「開放平台」真正的價值所在。
另外，網路過去幾年對遊戲產業的商業行為也帶來深遠影響。付費的商業模式向線上登錄會員制、免費制等靠攏，以及軟體的發行開始採取線上下載等模式，都是深受網路影響，未來將可看到更多軟體廠商將網路納入商業思考之列。

**觀戰要則二
不再完全著力於聲光效果

**
市場上普遍認為，每款次世代遊戲軟體的開發成本將是過去的一倍，金額將高達四百萬至一千美元。對於軟體開發商來說，製作任何一款遊戲都將成為影響公司營運的關鍵賭局。因應這樣的高風險，遊戲軟體製作將會向娛樂事業的老大哥——電影工業學習。
周文英指出：「電玩就是電影藝術的延伸。」未來電玩遊戲開發將趨近好萊塢電影，由口袋深的大型廠商主導市場，一些小型製作團隊只能專注於外包或小品型遊戲開發。
湯普森也表示，目前美商藝電已經開始把包括繪圖引擎及版權相關遊戲委外處理。以台灣為例，現在已經有包括裕泉、樂陞等廠商接到Xbox 360平台的委外製作案，榮景甚至可延續到二○○七年。
除此之外，主機業者也開始鎖定所謂的「休閒玩家」。以任天堂為例，該公司的Wii就是以休閒玩家為主軸，推出了新式搖桿。其他兩大平台的軟體製作廠商，也將在成本的考量上，把部份心力移往休閒遊戲（casual game）軟體開發上。
軟體開發商Climax洛杉磯工作團隊負責人葛洛森（Erik Gloersen）就曾大膽預期，遊戲市場在多年以來大量凸顯影響及聲光效果後，或許在遊戲次世代中，華麗影像或好萊塢式的特效不再是遊戲噱頭，反而是反璞歸真的「遊戲經驗」將主導市場。能夠提供愉快的遊戲經驗，就是這些休閒遊戲的最佳切入點。
另外，微軟也將遊戲開發的幫手向各個家庭延伸，其推出的免費跨平台遊戲開發工具「XNA Game Studio Express」，也提出了另類的遊戲開發方向，讓每個具有專長與遊戲經驗的玩家，都可以自行進行遊戲開發，在一片2.0「使用者創造」（user-generated）的風潮下，遊戲軟體的多樣性讓人興奮。

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。」

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。