向遊戲平台Steam宣戰!Epic Games Store上線,送免費遊戲大力開催
向遊戲平台Steam宣戰!Epic Games Store上線,送免費遊戲大力開催
2018.12.10 | 創業

今年12月4日,靠著《要塞英雄》風靡全球的遊戲開發商Epic Games宣布推出Epic Games Store,將直接與全球最熱門的遊戲平台Steam打對台。

一個禮拜後,Epic Games Store正式上線,儘管平台上販售的遊戲數量仍遠低於 Steam,卻也讓一片死水的遊戲通路起了一點波瀾。

向遊戲開發者喊話,主打「更棒的分潤」

遊戲平台 Steam 靠著全球頻寬技術的提升,每個人都能在家中直接下載遊戲,成為獨霸一方的遊戲通路商,也讓 Steam 母公司 Valve,背後被暱稱為「G 胖」的創辦人加布·紐維爾 (Gabe Newell)身價暴漲到40億美元(約為1,200億元台幣)。

遊戲販售抽成是Steam最主要的商業模式,分潤比例與App Store類似,為30%。根據遊戲販售的數量區分等級,販售的遊戲數量越多,抽成比例越低,不過降低抽成比例的門檻相當高。

在平台上的收益達 1,000 萬美元,分潤比例將降為 25%;或收益達 5,000 萬美元,分潤比例將再至 20%。

Epic Games 的共同創辦人蒂姆·斯威尼(Tim Sweeney)就曾砲轟 Steam 不合理的分潤比例,推出 Epic Games Store 是他對於現況最直接的抗議。

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Epic Games Store 上的遊戲抽成為 12%,相較於 Steam 上的 30% 友善許多。
圖/ Epic Games

在 Epic Games Store 推出的前導網站上就寫著:「創造更公平的經濟以及與玩家創造更直接的關係」,設定的分潤比例為 12%,若遊戲開發者使用 Epic Games 開發的遊戲引擎 Unreal Engine 還能免除 5% 的授權費用。在玩家方面,在 Epic Games 與遊戲開發商協調後,將每 2 週贈送一款免費遊戲。

《要塞英雄》與投資者為 Epic Games 帶來的巨量資金

斯威尼也承認,能夠推出 Epic Games Store,必須歸功於《要塞英雄》前所未見的現象及成功。

根據數據公司《SensorTower》的報導,《要塞英雄》在今年夏天,每天的收入可以高達 200 萬美元(約為 6,000 萬元台幣)。除了《要塞英雄》進帳的鈔票之外,Epic Games 於今年 10 月完成了高達 12.5 億美元(約為 375 億元台幣)的融資。投資者包含全球知名的投資機構 KKR、凱鵬華盈、光速創投等。

此外,早在 2012 年騰訊就以 3.3 億美元收購 Epic Games 48.4% 的股份。

30% 抽成貴嗎?Epic Games 會成功嗎?

儘管遊戲開發者能夠透過更廣大的販售數量,降低繳交給 Steam 的分潤,不過,從高達上千萬美元的銷售金額規範來說,Steam 很明顯的是瞄準 3A 等級的遊戲開發商,對獨立開發者來說稱不上友善。

再回頭看看 Steam 崛起的年代,獨立開發者不需要找尋發行商、通路,甚至不需要建立部分的網路基礎設施就能夠直接推出遊戲。

同時,Steam 在這幾年不斷壯大,已累積大量的玩家基數、成熟的後端(仍有進步空間)與平台系統,甚至會協助遊戲開發者行銷。30%,似乎有其價值所在。

不過,當 Steam 開拓了前方的道路,建立起市場與使用者習慣,後續競爭者自然能夠更快地追上。Epic Games Store 便是踏在 Steam 建起的道路上奔跑。

在平台戰爭上,最重要的競爭就會是內容,誰能擁有更多的有競爭力的獨佔內容,就能吸引到更多的玩家進駐。此外,對 Epic Games 來說,最重要的事情是優化相關的使用流程,不要讓 Epic Games Store 唯一的功用只是拿來啟動《要塞英雄》。

玩家將在這場戰爭中成為贏家,平台將因戰爭迎來進步。更直接一點來說,下載 Epic Games Store 每兩週領取免費遊戲,似乎穩賺不賠。

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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

此外,博弘雲端也透過 MSSP 資安維運託管服務,從底層的 WAF、防火牆與入侵偵測,到針對 AI 模型特有弱點的持續掃描,提供 7×24 不間斷且即時的監控與防護。不僅能在系統出現漏洞時主動識別並修補漏洞,更可以即時監控活動,快速辨識潛在威脅。不僅如此,也能因應法規對 AI 可解釋性與可稽核性的要求,保留完整操作與決策紀錄,協助企業因應法規審查。

「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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