台灣線上原創漫畫發威,看LINE WEBTOON和comico如何經營IP
台灣線上原創漫畫發威,看LINE WEBTOON和comico如何經營IP
2018.03.27 | 電子書

2012年,漫畫家阮光民的作品《東華春理髮廳》翻拍成電視劇,是台灣原創漫畫IP(intellectual property,意為智慧財產權)跨界發展著名案例;而時隔6年後,阮光民榮獲「青年漫畫獎」和「年度漫畫大獎」的新作《用九柑仔店》,今年2月宣布再開拍成電視劇,將於2019年播出,讓觀眾再次看見台灣原創漫畫IP實力。

隨著網路創作崛起,漫畫IP經濟也從實體出版轉為數位化。觀察目前台灣兩大原創線上漫畫平台走向, LINE WEBTOON與comico登台皆滿4年,扶植本土創作者的IP之路卻大相徑庭。LINE WEBTOON走「微IP」經濟模式,現階段先以漫畫角色,授權至LINE旗下遊戲為主;而comico 2018年發展重點之一便是跨界IP,平台上已有兩部連載作品,有望翻拍成電視劇和遊戲。

LINE WEBTOON仰賴平台優勢,角色移植遊戲中

LINE WEBTOON雖然在全球27個國家皆可免費觀看,但在各國市場都要「接地氣」,於台灣就有不少以「本土文化」、「社會現象」為題材的原創作者,目前共培育了73名繁體原創畫家,共累積95部台灣作品,數量僅次於韓國。但面對這豐碩的成果,台灣對IP的動作卻不像韓國有《與神同行》的亮眼成績,而是走「微IP」經濟模式。

與神同行
在台票房破3.5億的《與神同行》,是韓國LINE WEBTOON旗下漫畫家周灝旻同名作品改編,為近期原創漫畫IP相當成功的案例。
圖/ star.ohmynews.com

LINE WEBTOON行銷經理王嘉綺解釋,IP這件事在韓國已經發展14年、非常成熟,韓國官方對於原創者IP的合作分為兩種,一是LINE WEBTOON和作者簽作品約,作為中間的媒介角色,無償牽線促成授權;第二種則是當創作者的「經紀人」,來和其他有意購買版權的對象談授權,由於該領域目前在台灣剛起步,現階段多半採用第一種方式。

目的在扶持原創者,但台灣LINE WEBTOON發展仍處在「預備起跑」階段,先以結合LINE旗下遊戲為主、爭取曝光。像是LINE WEBTOON台灣人氣冠軍作家微疼創作的「微不幸劇場」,在平台上被加入「我的最愛」中已破8.4萬佳績,Facebook粉絲團人數也已超過60萬,憑著高人氣,官方就將漫畫主角「微疼」移植到《LINE旅遊大亨》中。

而早在2015年7月,台灣正值農曆鬼門開之際,旗下首位登上韓國漫畫界的台灣漫畫家阿慢所創作的「百鬼夜行屋」,當時漫畫中的女鬼窗戶、近20種鬼形象,便放置入在社交遊戲《LINE PLAY》裡。王嘉綺表示,目前先倚靠平台優勢,使更多商業合作機會自己找上原創者,而下一步將與外部進行更多IP合作,不過目前尚未有具體內容可以公開。

comico第一步是實體單冊,第二步要跨領域

反觀另一家出自於韓系集團NHN的comico,在日本的IP發展則是如火如荼,像是漫畫改編成舞台劇的《重返17歲》、電視動畫《小木乃伊到我家》等。

雖然在國外市場,存在「先有影視作品,再出漫畫」的公式已久,像是《涼日春宮的憂鬱》,起初為輕小說,因走紅後改編成動漫,最後才有漫畫誕生。但NHN Taiwan行銷經理陳宏睿説,台灣要經營的是以漫畫IP為核心,授權至跨領域。

comico漫畫
comico旗下原創漫畫已有20部發行成實體單冊,這是跨出IP的第一步。
圖/ comico

comico和作者簽的是作品經紀約,包括獨家刊載和經紀授權,目前共有逾60部台灣原創作品。陳宏睿說,現有的第一步,已經將《未曾聽聞海潮之聲》、《刺角》、《從雲端開始》等20部作品,發行實體單冊。

而2018年跨出的第二步,則是目前在線上已經有2部連載作品,正在談IP授權。一部正規劃拍攝電視劇,另一部有望改編成遊戲,但現階段還在洽談簽訂合約中,不能正式公開細節。

台灣市場小,IP可銷售至中國價值更高

談到台灣原創漫畫發展IP的最大難點為何?comico總編輯呂靜芬表示,雖然製作公司會參考作品的人氣,考慮拍攝難易度等等,但最大的考量仍在於市場價值。台灣市場並不大,製作公司既然要拍,當然希望可以推廣到更多的華人地區,而中國就是最大的華人市場。

「可是中國內容審核很多,故事在講鬼怪、未成年戀愛都不行」,呂靜芬補充,所以最主要的問題,仍得回歸故事內容吸引力,以及可改編的程度,都得讓市場接受才行。

關鍵字: #IP
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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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