比漫威還賺!皮卡丘帶頭衝,「亞洲圈錢天團」是如何煉成的?
比漫威還賺!皮卡丘帶頭衝,「亞洲圈錢天團」是如何煉成的?

《復仇者聯盟4》光中國票房就突破了40億,消息一出讓人驚訝漫威對這一IP經營之成功,以至於讓人為緊隨其後上映的《名偵探皮卡丘》捏把汗。

延伸閱讀:蜘蛛人離開《復仇者》!迪士尼與索尼的IP聯盟正式破局

不過,雖然皮卡丘票房號召力不能與《復仇者聯盟4》相提並論,但論吸金能力,漫威的英雄們可是要甘拜下風的。皮卡丘和傑尼龜、可達鴨等寶可夢在過去20多年裡征服的不僅是全世界的童心,還有大家口袋裡的錢。

始於遊戲,陷於動漫

一提到寶可夢,很多人會想到任天堂,畢竟寶可夢最早是源於Gameboy的一款遊戲。1996年《精靈寶可夢 紅·綠》登陸Gameboy後,很快以獨特的捕獲和交換小精靈體系受到玩家們的喜愛,寶可夢系列就此開啟長達20多年的「圈錢」之路。

神奇寶貝紅綠
寶可夢系列遊戲的開山之作《精靈寶可夢 紅·綠》。
圖/ 愛范兒

和其他動漫IP不一樣的是,寶可夢有著不可思議的老少通殺屬性,真正玩過遊戲的人不多,但喜愛皮卡丘的人卻不在少數,即使沒有小時候在GameBoy上捕獲寶可夢的經歷,也不妨礙大家為寶可夢的各種衍生品買單。

而寶可夢之所以經久不衰,除了不斷推陳出新的遊戲外,很大程度上還要歸功於動漫產品。

精靈寶可夢
《精靈寶可夢》第一部動畫日本開播海報。
圖/ 愛范兒

寶可夢遊戲上線不久後,1997年,基於遊戲改編的動畫開播,亞洲很多80、90後最初認識寶可夢也是由這一季動畫片開始,當時中國版譯名還叫《寵物小精靈》。你可能沒想到,系列動畫至今仍在更新,是東京電視網最長壽的動畫片。

動畫片對寶可夢商業價值的提升是巨大的,如果說寶可夢系列是任天堂銷量(截至2018年11月一共售出3.09億份)僅次於瑪莉歐的遊戲還在大家意料之中的話,下面這個數據可能會顛覆許多玩家的認知了:自誕生以來,寶可夢透過遊戲、周邊、影視等各種產品一共獲利900億美元,是史上最賺錢的IP,超過了瑪莉歐、漫威電影等我們耳熟能詳的吸金IP。

其中,遊戲的收入約為170億美元,授權衍生品貢獻了611億美元,寶可夢動畫一方面擴大了其受眾,另一方面也對皮卡丘、傑尼龜、妙蛙種子等形象塑造起到了重要作用,以至於今天很多人對寶可夢的印象仍停留在初代動畫中,同時他們也是新一代寶可夢玩家的來源。

Venturebeat將任天堂在寶可夢上的跨媒體敘事策略比作「遊戲界的《星際大戰》」,1977年《星戰》電影進行宣傳時,同步推出了小說、動漫和大量周邊,效果出奇得好,但嘗試從遊戲、動漫、卡牌、周邊全方位行銷的遊戲,寶可夢是第一家。跨媒體的推廣讓寶可夢不再只是一款遊戲或一個品牌,而成了一種潮流、一種文化。

在開發寶可夢IP這件事,任天堂不再那麼保守

事實上,寶可夢的商業開發並不是直接由任天堂經手,而是交給了寶可夢公司(The Pokémon Company),該公司由任天堂、Game Freak與Creatures共同出資成立,除了銷售遊戲外,也負責IP授權、影視製作、線下活動組織、零售店經營等,一句話,遊戲開發之外的所有與寶可夢相關的東西都與寶可夢公司有關。

寶可夢公司對寶可夢的商業開發可以概括為自營和授權兩種,動畫、漫畫、Pokémon Center零售店、相關應用等均由寶可夢公司打理,寶可夢公司還設有Pokémon Company International和Pokémon Korea兩家分公司,分別負責寶可夢在亞洲以外地區和韓國的本土化,這也能解釋為什麼在韓國到處能見到寶可夢的周邊。

寶可夢瑞士錶.jpg
有史以來最貴的寶可夢周邊Tourbillion Pokemon。
圖/ 愛范兒

商品授權則是更為常見的形式,比如我們平時看到的各種聯名系列,好在寶可夢可塑性很強,上至25.8萬美元的瑞士手錶,下至台幣幾十元的名創優品玩偶,可奢侈、可平民,萬物皆可寶可夢。

不過,過去出於對IP的保護,任天堂對旗下的IP開發都很謹慎,這與以榨乾IP價值為己任的寶可夢公司的利益顯然是衝突的。

前不久《華爾街日報》在報導DeNA將與寶可夢公司合作開發手遊時指出:

任天堂對讓玩家課金很謹慎,他們擔心破壞角色名聲,但寶可夢公司和任天堂理念不同,與寶可夢公司合作過的業內人士稱「他們花式圈錢毫不手軟,他們做得很聰明」。

然而,近年來隨著業績持續低迷,任天堂的策略有所鬆動,已故前社長岩田聰在2015年年初的股東大會上已表示「將更積極地利用我們的IP」,儘管他當時強調「不是透過增加授權合作夥伴的方式」,因為「以犧牲IP的長期影響力取得短期利潤的嘗試是不值得的」,但擴大IP受眾的確成為任天堂的新戰略。

有了大股東的撐腰,寶可夢公司在商業化開發上無疑放開了手腳,於是有了與環球影城的合作,第一座主題公園將於2020年在日本大阪的環球影城開幕,由華納改編自同名遊戲的真人電影《名偵探皮卡丘》已在全球上映,皮卡丘長毛的事還一度引發網絡大討論。

而中國消費者最明顯的感知,無疑是這兩年中國正版授權的周邊突然如雨後春筍般出現。

比如前兩天adidas neo與電影上映同步推出的聯名款,H&M的聯名款也於近日上線,OPPO的皮卡丘定制款行動電源、Lamy的中國區限定皮卡丘套裝……當然,打開天貓搜索寶可夢,也能找到很多顯示官方授權的周邊,皮卡丘版的天貓精靈方糖R(編按:天貓旗下的AI智慧音箱商品)也於近期上線。

天貓平台上眾多寶可夢周邊的出現,與阿里影業2017 年拿下寶可夢在華衍生品和行銷授權有關,由阿里影業向合作商家提供素材,商家負責研發並生產相關產品,阿里從中抽取佣金和銷售分成,說白了就是貼牌生產。例如前面提到的名創優品一隻人民幣15元(約台幣75元)的皮卡丘就是來自阿里的授權。

然而,不是畫個皮卡丘就是Pokémon,一些用戶對品牌披個寶可夢的馬甲價格就翻倍做法頗有微詞,比原版貴了1.6倍的皮卡丘版天貓精靈就被吐槽「科技以換殼為本」,但是名創優品的皮卡丘卻頗受歡迎,大概是因為與官方原版出品還是有所區別,所以消費者並不是很願意為貼牌產品過高的溢價買單。

本文授權轉載自:愛范兒

關鍵字: #IP #Pokémon GO
往下滑看下一篇文章
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。

qnap2.jpg
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。

qnap3.png
「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

登入數位時代會員

開啟專屬自己的主題內容,

每日推播重點文章

閱讀會員專屬文章

請先登入數位時代會員

看更多獨享內容

請先登入數位時代會員

開啟收藏文章功能,

請先登入數位時代會員

開啟訂閱文章分類功能,

請先登入數位時代會員

我還不是會員, 註冊去!
追蹤我們
台達電全解讀
© 2026 Business Next Media Corp. All Rights Reserved. 本網站內容未經允許,不得轉載。
106 台北市大安區光復南路102號9樓