中國手遊為什麼這麼會出海?
中國手遊為什麼這麼會出海?

這是遊戲行業內很多人都有興趣知道的問題!近年來台灣做遊戲開發或者代理的本土公司,因為中國手遊對於市場的直接入侵,不是退位只做行銷或金流,就是做BC級遊戲苟延殘喘,再不好就是熄燈了(今年又有一家老牌的聽說要熄燈了)。

兩年前我寫過這篇開放陸資吧!扭轉台灣遊戲產業局面,看來這個選項也不存在。

現在不要說台灣市場,其實放眼全球只要是基礎頻寬還不錯的國家,在手機遊戲排行榜很多遊戲都掛著五星旗,這麼多亮眼的成績怎麼得來,行業內許多人酸說:還不就『國內』市場大,資金豐盛,行銷本砸得多,『出海』自然會大豐收!

資金這個理由,一部分是對的。許多台灣獨立開發者可以做出品質很好的遊戲,許多在賣相上都可以攻進全球市場,但研發資金不足,常常做不出足夠付費點的大型免費遊戲,只能做0.99美元至1.99美元的付費遊戲,期待能生存就好。

研發規模不夠大,很難用已開發的模組重新排列組合,降低新遊戲的成本。更別想要購買什麼知名IP來套進遊戲。

但資本不見得是萬靈丹,中國手遊的出海發展,雖然整體上風風光光,砸下行銷卻慘賠的也不少。我以在遊戲產業和東南亞的數位行銷經驗,彙整中國這麼會出海的原因:

1.行業內的鼓勵效果

在中國,遊戲行業的圈子圍繞著鼓勵出海的氛圍,大量的研討會以及經驗分享的場合,讓行業內的老闆、投資人對於出海有非常大的憧憬。

根據App Annie的報告,2018年中國手遊在『海外』(也包含台灣)超過百萬下載的共有237款,同比增長15%。這些成功出海經驗的老闆們,雖然實際上不具備操作經驗,但是在台上抬頭挺胸的分享,讓更多中國企業想要出海。

反觀台灣,越是老牌的企業,越沒有這個膽子,敢衝的多半是年輕又窮的獨立開發者。

行業內那些愛講喪氣話的高層,其實很想出海,也收集了不少資料,但一直裹足不前。

2.早期定位就是全球化

這對遊戲來說是很重要的:從一開始研發就考慮到未來要發展全球化,所以框架上預留很大的空間,否則就要花費大量的時間金錢去修改遊戲。中國的開發者只要有出海經驗,都很能在行業內分享,或者藉由挖角互相流通。

台灣的程式開發者,特別是行動應用上,多半能接受的用新的程式語言開發(這點真的很棒),但是要做全球化的框架,能指導的資深程式設計者卻很少,很多第二外語比較強一點的,都被挖角到美國、日本工作了。

3.對於本地化的鑽研

我所負責的泰國行銷公司,常常接到一些本土行銷需求,近年來多半是代為尋找實況主和網紅,因為這畢竟還是要泰國同事面對面溝通的工作,其他渠道像是一般數位廣告,多半已經有『國內』的代理公司在進行了(而且打款也很方便)。

中國手遊發行公司對於本土化的鑽研很令人敬佩,在當地文化、生活習慣和接觸的渠道,很多公司是早有準備,需求開出來都很精細。

遊戲內容上也許多因應當地的作法,我很喜歡舉例德州撲克:台灣在小桌上常常有不專業的玩家亂All-in(全下),導致該輪迅速結束。但在泰國即使是小桌,大部分的玩家是懂得怎麼玩的,陸續有人fold(蓋牌),因為每一輪遊戲的時間較長,廠商就在桌旁做了迷你拉霸遊戲,讓蓋牌的玩家可以有事做,這就是一種本地化的設計。

4.行銷經驗的傳承和精算

如前所述,大型行銷預算本身令人羨慕,但也不是砸了錢就一定能成。中國廠商在遊戲預熱期間,很專注去看遊戲留存和付費,原本體質不錯的S級遊戲,推到海外也不只是砸大錢,而是每個渠道都要精算投資報酬率。

結語

雖然本文似乎對中國手遊出海多所盛讚,觀察產業也存在很多問題,比方說:在本地做得很好的領導階層,不願意長期待在海外開疆闢土,把行銷都藉由窗口包給別的公司,所以行銷窗口一走,內部經驗就斷線了。

因為內部層層收回扣,導致實際執行的行銷預算少得多。許多遊戲一開始用刷榜的老招撐起來,現在新的遊戲可就很難了。

其實一姊個人最佩服中國遊戲公司的一點是:明明是山寨別人的遊戲,還可以山寨成更好、更本地化的設計,有些甚至還可以出海反攻原產國!

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關鍵字: #遊戲產業
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從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路
從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路

「代理式 AI 」(Agentic AI)的創新服務正在重新塑造企業對AI的想像:成為內部實際運行的數位員工,提升關鍵工作流程的效率。代理式AI的技術應用清楚指向一個核心趨勢:2025 年是 AI 邁向「代理式 AI」的起點,讓 AI 擁有決策自主權的技術轉型關鍵,2026 年這股浪潮將持續擴大並邁向規模化部署。

面對這股 AI Agent 浪潮,企業如何加速落地成為關鍵,博弘雲端以雲端與數據整合實力,結合零售、金融等產業經驗,提出 AI 系統整合商定位,協助企業從規劃、導入到維運,降低試錯風險,成為企業佈局 AI 的關鍵夥伴。

避開 AI 轉型冤枉路,企業該如何走對第一步?

博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題、生成內容的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工,應用場景也從單一任務延伸至多代理協作(Multi-Agent)模式。

「儘管 AI 前景看好,但這條導入之路並非一帆風順。」博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲綜合多份市場調查報告指出,到了 2028 年,高達 70% 的重複性工作將被 AI 取代,但同時也有約 40% 的生成式 AI 專案面臨失敗風險;關鍵原因在於,企業常常低估了導入 GenAI 的整體難度——挑戰不僅來自 AI 相關技術的快速更迭,更涉及流程變革與人員適應。

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博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工。面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時加速 AI 落地。
圖/ 數位時代

正因如此,企業在導入 AI 時,其實需要外部專業夥伴的協助,而博弘雲端不僅擁有導入 AI 應用所需的完整技術能力,涵蓋數據、雲端、應用開發、資安防禦與維運,可以一站式滿足企業需求,更能使企業在 AI 轉型過程中少走冤枉路。

宋青雲表示,許多企業在導入 AI 時,往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。

轉換率提升 50% 的關鍵:HAPPY GO 的 AI 落地實戰路徑

博弘雲端這套導入方法論,並非紙上談兵,而是已在多個實際場域中驗證成效;鼎鼎聯合行銷的 HAPPY GO 會員平台的 AI 轉型歷程,正是其最具代表性的案例之一。陳亭竹說明,HAPPY GO 過去曾面臨AI 落地應用的考驗:會員資料散落在不同部門與系統中,無法整合成完整的會員輪廓,亦難以對會員進行精準貼標與分眾行銷。

為此,博弘雲端先協助 HAPPY GO 進行會員資料的邏輯化與規格化,完成建置數據中台後,再依業務情境評估適合的 AI 模型,並且減少人工貼標的時間,逐步發展精準行銷、零售 MLOps(Machine Learning Operations,模型開發與維運管理)平台等 AI 應用。在穩固的數據基礎下,AI 應用成效也開始一一浮現:首先是 AI 市場調查應用,讓資料彙整與分析效率提升約 80%;透過 AI 個性化推薦機制,廣告點擊轉換率提升 50%。

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左、右為博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹及技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲。宋青雲分享企業導入案例,許多企業往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。
圖/ 數位時代

整合 Databricks 與雲端服務,打造彈性高效的數據平台

在協助鼎鼎聯合行銷與其他客戶的實務經驗中,博弘雲端發現,底層數據架構是真正影響 AI 落地速度的關鍵之一,因與 Databricks 合作協助企業打造更具彈性與擴充性的數據平台,作為 AI 長期發展的基礎。

Databricks 以分散式資料處理框架(Apache Spark)為核心,能同時整合結構化與非結構化資料,並支援分散式資料處理、機器學習與進階分析等多元工作負載,讓企業免於在多個平台間反覆搬移資料,省下大量重複開發與系統整合的時間,從而加速 AI 應用從概念驗證、使用者驗收測試(UAT),一路推進到正式上線(Production)的過程,還能確保資料治理策略的一致性,有助於降低資料外洩與合規風險;此對於金融等高度重視資安與法規遵循的產業而言,更顯關鍵。

陳亭竹認為,Databricks 是企業在擴展 AI 應用時「進可攻、退可守」的重要選項。企業可將數據收納在雲端平台,當需要啟動新型 AI 或 Agent 專案時,再切換至 Databricks 進行開發與部署,待服務趨於穩定後,再轉回雲端平台,不僅兼顧開發效率與成本控管,也讓數據平台真正成為 AI 持續放大價值的關鍵基礎。

企業強化 AI 資安防禦的三個維度

隨著 AI 與 Agent 應用逐步深入企業核心流程,資訊安全與治理的重要性也隨之同步提升。對此,宋青雲提出建立完整 AI 資安防禦體系的 3 個維度。第一是資料治理層,企業在導入 AI 應用初期,就應做好資料分級與建立資料治理政策(Policy),明確定義高風險與隱私資料的使用邊界,並規範 AI Agent「能看什麼、說什麼、做什麼」,防止 AI 因執行錯誤而造成的資安風險。

第二是權限管理層,當 AI Agent 角色升級為數位員工時,企業也須比照人員管理方式為其設定明確的職務角色與權限範圍,包括可存取的資料類型與可執行的操作行為,防止因權限過大,讓 AI 成為新的資安破口。

第三為技術應用層,除了導入多重身份驗證、DLP 防制資料外洩、定期修補應用程式漏洞等既有資安防禦措施外,還需導入專為生成式 AI 設計的防禦機制,對 AI 的輸入指令與輸出內容進行雙向管控,降低指令注入攻擊(Prompt Injection)或惡意內容傳遞的風險。

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博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲進一步說明「AI 應用下的資安考驗」,透過完善治理政策與角色權限,並設立專為生成式 AI 設計的防禦機制,降低 AI 安全隱私外洩的風險。
圖/ 數位時代

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「AI Agent 已成為企業未來發展的必然方向,」陳亭竹強調,面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時,加速 AI 落地。在這波變革浪潮中,博弘雲端不只是提供雲端服務技術的領航家,更是企業推動 AI 轉型的策略戰友。透過深厚的雲端與數據技術實力、跨產業的AI導入實務經驗,以及完善的資安維運託管服務,博弘雲端將持續協助企業把數據轉化為行動力,在 AI Agent 時代助企業實踐永續穩健的 AI 落地應用。

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