搶攻學校電競專班商機!華碩合作校數領先,宏碁、微星緊追在後
搶攻學校電競專班商機!華碩合作校數領先,宏碁、微星緊追在後
2018.08.27 | 合作

台灣將電競納入運動產業後,學校增設「電競班」如雨後春筍,台灣電競品牌也積極參與,目前為止以華碩與9所學校合作最多,宏碁8所次之,微星完成5所,業者也看好年底前公立學校加入,加速電競產業人才豐富化,隨亞運電競示範賽開打,亞洲的電競人才熱潮勢必將隨之擴散。

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不少年輕學生對電競有憧憬,但專家坦言能當選手者少,但相關產業人才需求卻更為龐大。
圖/ unwire.hk

2017年起在電競納入運動產業後,高中職以上學校增設電競班比例增加,成為電競品牌新契機。對品牌電競業者而言,以專業立場協助校方培訓更多電競人才,一方面魚幫水,水幫魚的擴大電競人才來源,豐富化生態圈,二方面也能深入校園,讓學生從少年時期就熟悉電競品牌,培養更多未來重度用戶。

對校方而言,電競專班成為一年來招生利器,不僅多所學校招生爆滿,業者也透露,第一波從去年下半以來至今,多以私立學校積極度較高,因為只要校方董事會同意預算就能執行,預期下半年公立學校預算編列完成,預期公立高中職及大專院校電競教室建置需求也將釋出。

電競品牌各顯神通,訴求特色有別

台灣電競電腦品牌囊括全球過半市占率,華碩、宏碁、微星及技嘉、曜越都相當積極,但各品牌策略多有不同。華碩除提供電競硬體,也與大學建立完整產學合作培訓,例如城市科技大學電競班畢業生可直接前往ROG實習,甚至直接錄取為職員。

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青年高中接受媒體訪問時,表示電競產業專班課程規劃完整包含各領域人才培養。
圖/ Yahoo!奇摩電競網頁

宏碁則訴求若完成電競教室建置,等於加入電競盟校聯盟,取得官方英雄聯盟授權,可打宏碁Predator League盟校盃加強國際級出賽經驗,微星則提供客製化主機方案,而非出單純套裝主機,由校方掌握主動權彈性選擇。

微星則從主機板、顯示卡起家,跨入電競桌上電腦主機及筆電,展現替校方客製化組裝電腦優勢。微星主管表示,相對宏碁或華碩等套裝電腦主機選擇,微星會先問校方的需求,量身提供需要的產品,訂製主機可以比套裝主機售價便宜5到6千元,一切取決於老師預算。

微星舉例表示,若校方要訓練《英雄聯盟》戰隊,顯示卡規格需求不高,以輝達GTX 1050顯示卡就夠用,但若校方學生打的是《絕地求生》,則硬體規格就要往上配,其次微星也會提供實況主、電競賽事製播等課程協助,暑假也剛舉辦電競學習營進行培訓。

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微星跟多所學校合作電競專班,提供客製主機服務,根據校方預算跟需求量身訂做。
圖/ MSI

電競教室建置數華碩暫居領先

根據統計,華碩目前完成遠東科大、莊敬高職、城市科技大學等9所校方電競教室建置,而宏碁則表示,目前已經有8所學校教室建置完成,包括滬江高中、樹德家商、健行科大、靜宜大學、嶺東科大、醒吾科大、黎明、樹德科大成為電競盟校的成員,但現在仍有建置中的學校超過4間,未來看好盟校數量持續增加。

華碩與ROG玩家共和國與遠東科技大學攜手,為全台第一個以培養「選手」為宗旨的「多媒體與遊戲發展管理系
華碩與ROG玩家共和國與遠東科技大學攜手,為全台第一個以培養「選手」為宗旨的「多媒體與遊戲發展管理系」設置電競教室。
圖/ ASUS

微星目前建置完成5家學校電競教室,包括南強、僑光、啟英、萬能及十信高中,其中十信是教育局准設立電子競技實驗班,尤具代表性,而未來可望展開建置校方包括青年高中、中國科大、立志高中,總合超過9家以上,顯示3大品牌廠商其實進展相當。

華碩聯手遠東科大斥資2000萬打造電競館

華碩近日剛宣布與遠東科技大學合作成立電競教室,以培養選手為目標,遠東科技大學多媒體與遊戲發展管理系主任謝哲人也透露,目前校方斥資2000萬元打造電競館、VR館跟直播館,不僅作為校內教學使用,也將供作雲嘉地區電競比賽場地。

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華碩ROG Store體驗店開放各大專院校資訊系、電競社等相關科系及社團免費場地租借,培養電競人才。
圖/ 華碩

華碩去年底也跟莊敬高職合作電競訓練室,協助提供「超競學院」需要的專業戰隊所需師資與教材,並與台北城市科技大學校園戰隊進行產學合作,此次跟遠東科大合作,提供的是電競顯示器、電競滑鼠、電競鍵盤及電競耳麥,後台主機為工作站等級電腦。

華碩ROG玩家共和國成立超過12年,電競賽事舉辦及業界合作資源充沛,成為學校3+4(高中3年與大學4年)電競教育系統合作伙伴,舉例而言,華碩ROG就跟城市科技大學電競產學專班產學合作。

宏碁挾《英雄聯盟》官方授權資源

宏碁則掌握充沛《英雄聯盟》官方資源,成為校方看中的利器。宏碁跟原廠Garena合作密切,除贊助過官方校際盃,也是LMS職業聯賽贊助商與官方合作伙伴,宏碁自己也舉辦Predator電競盟校盃在亞洲16國舉辦總決賽,若加入宏碁電競盟校聯盟,就拿到參賽資格。

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宏碁攜手嶺東科大建置中區電競教育中心。
圖/ Acer

宏碁主管表示,一般校方組成的電競戰隊要打入《英雄聯盟》官方校際盃難度很高,因為裡面都高手如雲,所以宏碁Predator電競盟校盃可以成為校方訓練學生戰隊的練兵場,盟校成員可彼此舉辦友誼盃,讓學生有機會在校際賽事中歷練,成績最高者還可以代表台灣出戰Predator電競聯盟總決賽,培養國際賽事經驗,校方也能在舉辦賽事或招生時使用合法授權《英雄聯盟》宣傳。

宏碁在電競教室建置累積不少經驗,公司表示,校方需要的電競硬體包括訓練用跟比賽用兩種,比賽用為6+6+2台設計,包括兩戰隊與主播轉播電腦,等級會以Predator高階機種為主(Core i7+GTX1080),而訓練用電腦硬體規劃以Nitro中階機種(Core i7+GTX1060)為主,數量約30到35台,主要是學生上課使用,其次如電競教室氛圍裝潢及布線都會給校方一些建議。

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曜越與五育高中合作,打造電競培訓班。
圖/ 曜越科技

曜越是電競周邊品牌商,在鍵盤滑鼠及散熱機殼等領域有高知名度,今年也宣布跟五育高中、中州科技大學合作打造電競培訓班,曜越也贊助東泰高中、立志中學,五育高級中學成立電競戰隊。

電競專班多附屬學系之下,仍待發展

但頗該注意的是,目前各學校仍無法開設獨立的「電競系」,只能依附在各校特色專長科技之下,以電競教室、系所裡頭的電競班、電競培訓教室或學分學程等方式辦理,比方說,台北城市科技大學是在資訊管理系下設立電競產業學分學程,遠東科技大學則設在多媒體與遊戲發展管理系中。

業者分析,現在電競專班附屬在動畫多媒體系或視覺互動系機率高,原因是電競在教育體系中還無法獨當一面成為一門學系,顯示未來電競教育仍有一段路要走。

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AI NAS 何時才值得部署?QNAP 拆解地端 AI 的成本、算力與資料門檻
AI NAS 何時才值得部署?QNAP 拆解地端 AI 的成本、算力與資料門檻

當資料不能離開企業,運算就得靠近:AI 先改寫儲存架構

AI 帶來的第一個變化,不只是運算能力提高,而是企業必須重新決定資料放在哪裡。

儲存架構大致分為雲端與地端兩塊,QNAP 身為資料安全的守護者,長期發展的是地端網路儲存設備(NAS),並擴展至 25GbE、100GbE 高速網路交換器產品線,提供完整的儲存與高速網路基礎架構。威聯通科技(QNAP)總經理劉文義解釋,當資料因合規要求或敏感度不能上雲,就必須留在靠近使用者與應用的地方;運算需求一旦增加,承接資料的裝置也自然被推向地端 AI。

不能上雲的名單比想像中長。醫療業持有大量醫療個資,金融與保險業受到合規與法規限制,部分大學院校與設計公司也不希望資料被雲端存取。對這些組織而言,問題並不是雲端好不好用,而是一開始就沒有把核心資料全面上雲的選項。

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威聯通科技(QNAP)總經理暨威強電集團(IEI)董事長 劉文義
圖/ 數位時代

真正讓更多企業回頭計算的,則是長期成本。劉文義指出,資料上傳雲端可能免費,下載卻會按流量收費;當企業把一年、兩年、三年的費用加總回推,可能會發現,購買一台同等容量的 NAS,還能使用 7-10 年。資料規模愈大、存取愈頻繁,總持有成本的差距就愈值得評估。

這並不代表雲端與地端只能二選一。雲端仍適合模型訓練、程式開發與波動大的工作負載;地端則較適合高頻存取、對延遲敏感,或不能離開企業邊界的資料。企業真正要回答的,是每一類資料與任務應該放在哪裡。

依 QNAP 觀察,客戶過去關心的是需要幾 TB、幾 PB,或備份速度有多快;現在更常問的是,機器裡的資料要如何被 AI 活用。QNAP 也從 2021 年起,把公司發展定調在 AI 與高速網路的融合,試圖讓 NAS 從資料保存的位置,進一步成為資料被調用的位置。

當資料量持續擴大,搜尋與管理方式也會跟著改變。「在 NAS 裡放入 AI Agent 會越來越不可或缺。」劉文義舉例,當照片累積到 10 萬、20 萬張,要找出其中幾張特定畫面,已不可能只靠人工翻找。此時,能理解內容、接受自然語言指令的 AI 工具,會從加分功能逐漸變成必要條件。

從資料治理到地端推論:AI NAS 如何進入企業工作流?

AI NAS 不是「多了 AI 功能的 NAS」,而是 NAS 在企業工作流裡換了位置。 依 QNAP 觀察,目前客戶大致分布在一條導入光譜上。人數最多的一群,仍在把資料集中、分類、清理與建立權限。這一步看似與 AI 無關,卻決定後續系統能不能找到正確資料、辨識版本,並把答案交給有權限的人。

中間一群開始建置私有的檢索增強生成(RAG)知識庫。RAG 並不是重新訓練一個模型,而是在模型回答前,先從企業的 SOP、合約、法規或技術文件中取回相關內容,再產生附有來源依據的答案。QNAP 以 Qsirch 的語意搜尋能力協助建構這類應用,協助企業建立私有知識庫;而走在最前面的少數企業,則已經嘗試地端推論與 AI Agent。

模型的選擇權,QNAP 刻意留給客戶。知識庫背後採用哪一個模型,可由企業依需求決定,不綁定單一 AI 供應商。QNAP 也以 QuAgent AI 助理與模型情境協定(MCP)相關能力,讓管理者透過自然語言查詢狀態、調整設定,並讓 NAS 成為 AI Agent 可調用的資料節點。

不過,劉文義沒有把這條路說得太容易。他坦言,目前 NAS 硬體的 AI 運算能力仍有限。一般企業期待的應用,可能需要約 300 到 800 TOPS,甚至 1,000 TOPS,因此多數方案會以 NVIDIA 顯示卡補足算力;一張卡約需新台幣 10 萬至 12 萬元,一張算不完,就得配置 2 張或 4 張。

「整體成本可能是過去單獨一台 NAS 的 5 倍到 10 倍,並不是大部分中小企業都能接受。」除了硬體,使用者還需要 AI 應用的 Know-how、程式背景與開發資源,這些都是落地成本。

QNAP 則是透過算力分級讓各規模與需求的企業都可以有適合的解決方案。在 Computex 2026 搶先亮相的 QNAP AI NAS 中,一類是採用含有 iGPU 與專屬 NPU 的處理器平台,以一百多 TOPS 的範圍,可順暢使用 AI 應用程式;另一類機種則可安裝 1 張或 2 張 NVIDIA 顯示卡,處理更大的運算量。

同時 QNAP 也在軟體端也持續開發,目標是讓 NAS 裡的資料更有效率地被 AI 工具調用,讓資料成為有價值的知識。

從規格走到現場:能源公司如何導入私有 LLM?

本地 AI 實際落地部署會是什麼模樣?劉文義舉了一家約 50 多人的能源公司為例。這家公司原本想用 NAS 搭配雲端 AI 建置內部資料庫,但很快遇到兩個瓶頸:一是員工查詢時明顯出現卡頓;二是專利、技術與合約都高度敏感,高層不願上傳至公有雲,擔心機密資料會有外洩的疑慮。

後來,該公司導入 QNAP AI NAS 的旗艦機種 QAI-h1290FX,搭配顯示卡與全快閃 SSD,在地端部署私有大型語言模型,把數十年來封存的靜態檔案交給 AI 調用,進行跨檔案摘要與精準搜尋。員工因此省下翻找合約與報告的時間,核心機密也能留在企業內部。

這個案例說明,若任務範圍明確,有些應用不必動用雲端大型模型,地端運算量就可能足以支應。

但不同企業的資料量、查詢方式與模型大小不同,導入前仍需要概念驗證(POC)與技術人員評估。

而且,資料留在地端並不等於自動安全。企業仍要處理帳號權限、網路隔離、備份復原、漏洞修補與日常維運。地端的價值,是讓資料邊界與控制權回到企業手上;相對地,安全責任也會更直接地回到企業。

哪些企業現在該做,哪些再等?先看重複性與三個條件

能不能導入地端 AI,不只由產業標籤決定,也要看工作是否重複,以及場景能不能被清楚定義。劉文義觀察,第一批走進來的,除了受法規限制的醫療、金融與保險業,也包括利用地端 AI 加速資料處理的科技業,以及會計、律師等有大量重複文書工作的專業服務業,因為效益較容易被看見。

工廠也是可預期的場景。一條生產線可能有 10 台、20 台機器,每台處理與儲存資料的 Protocol 都不同,需要相對應的儲存裝置;生產過程累積的影像與紀錄可能要保存 3 年到 5 年。當企業要跨設備調用這些資料,AI Agent 與地端資料節點就有發揮空間。

「重複性資料處理越多,或重複性動作越多的產業,越容易透過導入 AI 提高工作效率。」反過來說,較傳統、人力密集,或仍高度依賴人工判斷的製造業,短期內未必能快速導入地端 AI。

依 QNAP 提供的資料,企業也可用「高頻、大量、敏感」三個條件做第一輪判斷:資料是否被頻繁調用?規模是否大到雲端傳輸與長期費用開始變得明顯?內容是否涉及個資、法規、智慧財產或商業機密?三個條件愈集中,地端部署愈值得評估;三者都不成立時,使用雲端 API 往往更簡單,也可能更划算。

可以先等的企業,大致也有三種。第一,資料仍分散、版本混亂、權限不清,急著上 AI 只會把混亂放大,先完成集中與治理,效率就可能先提升。第二,找不到一個具體且反覆發生的業務痛點,只因為「別人都在做」而採購,設備很可能變成昂貴的展示品。第三,使用量仍小、需求偶發,現階段雲端的彈性反而更有優勢。

因此,POC 不應只驗證「模型答不答得出來」,還要回答三個問題:資料由誰負責,誰可以存取?導入後能節省多少查找時間、傳輸成本或人工作業?正式上線後,誰負責資料、模型與資安維運?只有當效益與責任都能被量化,才適合從展示走向正式部署。

企業願意把部分資料留在自己的機房,動力最終仍回到資料主權。QNAP 的主要市場分布在歐洲、美洲與亞太,其中歐洲占比將近一半,而歐洲也正是全球推動資料主權的最大動力。

QNAP 的產品已取得 ISO 27001、ISO 27017 與 ISO 27018 等多項認證,並滿足 GDPR、HIPAA 等資料保護與法規遵循需求;累積至今,已售出約數百萬台裝置,協助企業打造智慧、安全的儲存方案。

至於普及時間點,劉文義提出一個明確的價格與效能交會點:地端應用若要順暢運作,運算量可能至少要達到 300 至 600 TOPS,甚至 800 TOPS,同時價格要落在新台幣 5 萬至 8 萬元。目前符合這些條件的硬體方案仍很有限。

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「AI NAS 不是多了 AI 功能,而是改寫了資料在工作流的位置。」威聯通科技總經理劉文義坦言,地端算力成本高昂,QNAP 透過「算力分級」與開放模型架構,助企業逐步建構私有 RAG 知識庫與 AI 團隊。
圖/ 數位時代

「預測約兩、三年後,應該很快會看到符合一般大眾期待、具備合理 CP 值的產品。那個時間點,就會是 AI 落地最蓬勃發展的時候。」在此之前,企業真正能先做的,不是搶著買最大的模型或最昂貴的顯示卡,而是把資料治理、使用權限與高價值場景準備好。

QNAP 以「資料煉油廠」比喻自己的角色:原油再多,沒有整理、提煉與配送的過程,也無法成為可用的能源。這個定位也點出地端 AI 的競賽條件——不是誰先買到算力,而是誰的資料先準備好被調用。模型會持續更換,但企業自己的資料層則會長期存在。

AI NAS 不是把模型塞進儲存設備,而是在資料必須留在企業內時,讓搜尋、推論與管理靠近資料的地端節點。

QNAP World Tour 2026 台北場將於 2026 年 9 月 18 日(五)舉行,現場將聚焦 AI 應用、儲存備份、網通產品、資安與監控,並安排 Live Demo,適合 IT 管理者、系統整合商與企業決策者參加。

活動地點:新板希爾頓酒店|如意 AB 廳

活動時間:09:20–16:00

地址:新北市板橋區民權路 88 號 2F

立即報名:https://bnex.tw/9f7my4

2026 QNAP 台灣企業資安韌性大調查,填問券抽好禮,倒數計時:https://www.surveycake.com/s/q4abw

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