被轟沒夢想又怎樣,騰訊Q1財報亮眼,讓「遊戲公司」名號更響亮
被轟沒夢想又怎樣,騰訊Q1財報亮眼,讓「遊戲公司」名號更響亮

有鑒於去年 2017 年第四季,騰訊發布的財報表現不如預期,緊接著馬上迎來大股東 Naspers 首次減持騰訊 1.89 億股的消息,讓分析師與市場相當不看好騰訊 2018 年第一季的表現。

而財報發出後騰訊著實鬆了一口氣,營收與淨利潤都優於市場預期,雖然不算大舉突破預測,仍算「達標」的表現。

騰訊第一季財報數據超乎預期

騰訊 2018 年第一季的營收為 735.28 億元人民幣(約新台幣3455億元),年成長 48%;淨利潤為 232.9 億元人民幣(約新台幣1094億元),年成長 61%。雙雙超過彭博所預期的營收 707.8 億元人民幣、淨利潤 174.2 億元人民幣。

騰訊財報
騰訊 2018 年第一季財報。
圖/ 騰訊

名符其實的遊戲公司,遊戲收入占比達 48%

由於 2017 年第四季騰訊遊戲業務收入與上上季同期比較降了 9%,是自 2015 年以來首次下降,也是公布第一季財報前,市場普遍不看好騰訊成長的主因之一。

不過,騰訊第一季的遊戲業務收入不只打破了市場的質疑,交出了年增長 26%、季增長 14.4% 的成績。

主要是《王者榮耀》以及《QQ 飛車手遊》等手機遊戲帶動的向上趨勢,兩個遊戲分占中國 iOS 最暢銷排行榜第一、二名。再加上老牌遊戲《奇蹟 MU:覺醒》,手機遊戲業務收入達 217 億元人民幣(約為新台幣 976.5 億元),年增長 68%。

《王者榮耀》
手遊《王者榮耀》目前仍是中國iOS暢銷排行第一的遊戲。
圖/ 騰訊

除了手機遊戲之外,PC 端遊戲收入為 141 億元人民幣(約新台幣662億元),成長持平,仍靠著《穿越火線》、《地下城與勇士》的穩定用戶數支撐。 手機加上 PC 端的收入達 358 億元人民幣(約新台幣1682億元),等同於每一天靠著遊戲騰訊就能賺到將近 4 億元人民幣(約為新台幣 18 億元),占了騰訊總收入的 48%,說騰訊是家遊戲公司似乎也不為過。

微信活躍用戶持續成長,靠的仍是「遊戲」

QQ 與微信的活躍用戶仍呈現成長,QQ 本身的月活躍帳戶超過 8 億人、QQ 看點(QQ 內置的新聞服務)日活躍帳戶超過 8,000 萬人;微信從今年春節達 10 億用戶等級後持續突破 10 億人的好成績。

其中微信受益於「小遊戲」(微信內置遊戲)的推出獲得的成功,帶動了小程序的生態系統。騰訊也在三月底向第三方的遊戲開發商們開放小遊戲平台。

廣告部分,網路廣告的收入為 106.89 億元人民幣,年增長 55%;社交及其他廣告收入為 73.9 億元人民幣,增長 69%,主要受益於廣告投放者基數擴大,提高了微信朋友圈的廣告填充率。媒體廣告收入的部分則成長 31% 至 32.99 億元人民幣,這部分主要是因為影片的播放量與自製內容的成長,帶動騰訊視頻的收入提升。

騰訊強項不再是產品業務,而是投資技巧?

財報的最後,身為騰訊大家長的馬化騰仍不忘出來喊幾句話:

「展望未來,我們將繼續努力通過我們的創新產品和服務來提升人們的生活質素,並發展健康和平衡的科技生態系統。」

不經讓人想到本月初一篇引發各方論戰的文章「騰訊沒有夢想」,文章內提到:

騰訊喪失了產品能力與創業精神,轉變為一家投資公司,強項不再是產品業務,而是投資技巧。騰訊以為自己用最科學的方式在經營一家科技公司,卻忽視了一家科技企業的核心競爭,應該來自產品創新。

不論這樣的論述是否正確,蓋上財報之後,當你看到長得越來越像遊戲公司、投資公司的騰訊時,會將它與馬化騰口中的創新劃上等號嗎?

關鍵字: #財報 #騰訊
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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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