《英雄聯盟》紀錄片登上Netflix,免費遊戲如何在10年內成為全球電競之王?
《英雄聯盟》紀錄片登上Netflix,免費遊戲如何在10年內成為全球電競之王?

近期Netflix上推出了《英雄聯盟:起源》,從推出遊戲《英雄聯盟》的開發商Riot Games的兩位創辦人布蘭登‧貝克(Brandon "Ryze" Beck)和馬克‧美林(Marc "Tryndamere" Merrill)口中,了解Riot Games從創立一路走來的艱辛。

適逢《英雄聯盟》的10週年,看這部紀錄片顯得格外有感觸。從零開始,兩位沒有發行遊戲經驗的年輕人毅然決然創業,到今日《英雄聯盟》成為影響一代年輕人的現象級遊戲。《英雄聯盟》上線至今10年的時間,創下許多紀錄,包含全球玩家花費1,600億個鐘頭在單一遊戲上、2,200萬每日活躍玩家、2億的玩家數量超過巴西人口,足以成為世界第五大國。

不過,《英雄聯盟:起源》仍有許多環節沒有交代清楚,不管是投資人的身份、與騰訊的相遇,以及面臨手遊化的衝擊。本紀錄片專注在美好的一面:社群、友誼、電競與玩家間的連結,適合所有玩家們闔家觀賞,但如果非玩家的觀眾想要從《英雄聯盟:起源》學到些什麼,先要克服Netflix略為彆扭的中文翻譯。

《英雄聯盟:起源》可以分為上下兩個部分來看,上半部講述Riot Games從零到一的過程;後半部則可以看出電競之於《英雄聯盟》的重要性。

「免費遊戲」的商業模式

布蘭登‧貝克與馬克‧美林在夏令營中認識,因為兩人都是遊戲玩家,很快地成為好友。當時兩人最瘋的遊戲即是《DOTA》,也是當時具有巨大影響力的MOBA遊戲(多人線上戰鬥競技場遊戲)。

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《Dota》是基於《魔獸爭霸3》打造出來的MOBA類型遊戲。
圖/ Warcraft 3 Wiki

《DOTA》起源於《魔獸爭霸3》,《魔獸爭霸3》是2000年時最熱門的遊戲之一,且配有遊戲編輯器,讓玩家們能夠基於《魔獸爭霸3》來製作自己的遊戲。在經過許多玩家共同地修改與補充,《DOTA》漸漸成型,緊接著知名遊戲設計師Guinsoo(被暱稱為羊刀)接手,但後續由於創作理念不合,Guinsoo等人很早就離開,而他們也在日後加入了Riot Games。

但想要玩《DOTA》的準備期相當長,除了要先下載《魔獸爭霸3》、下載相關的遊戲配件,還需要花上大把時間熟悉遊戲環境。布蘭登‧貝克與馬克‧美林想要打造出一款更貼近遊戲玩家,不是建構於其他遊戲之上,真正單純的MOBA遊戲,《英雄聯盟》於此誕生。

在找尋商業模式時,Riot Games也陷入了掙扎。當時,免費遊戲並不是一個熱門的概念。遊戲大多採用買斷制或月費制。北美第一個免費線上遊戲,也是台灣玩家們熟悉的《楓之谷》。

最後Riot Games決定以遊戲內購的方式。《英雄聯盟》重要的收入來源來自於角色的SKIN(外觀),玩家能夠為自己喜歡的角色購買SKIN,在遊戲中呈現出更好看的模樣。

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左上角為原始角色,SKIN(外觀)能讓角色變得更好看,也是讓許多玩家掏錢的動力。
圖/ FANDOM

Riot Games原先想讓穿上SKIN的角色,能夠強上一點點。不過,最終在內部人員的反對之下,SKIN就真的只是單純的外觀,對遊戲性並不會產生影響。從現在來看,這的確是相當聰明的一步,許多遊戲內購後即可獲得角色能力的加強,讓付費玩家略強於免費玩家,但這中間的平衡只要掌握不好,就可能造成崩盤。

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目前《英雄聯盟》擁有超過130支角色,讓每個玩家都能找到投射自我的對象。
圖/ YouTube

而Riot Games的設計師也說:玩家總能找到一個投射自己的角色。想讓自己投射的角色看起來更好看,成為購買SKIN的動力。目前《英雄聯盟》擁有超過130支角色,靠著遊戲內購,讓Riot Games成為年收入數十億美元的遊戲公司。

切入電競領域,讓社群成為遊戲推手

《英雄聯盟》成功的其中一個原因,就是電競化。

第一屆《英雄聯盟》的冠軍獎金,僅有5萬美元。「天真在早期是優勢。」布蘭登‧貝克說,他們沒有聯賽經驗、轉播經驗,整個比賽都不利觀看,但當時玩家們的熱情,就讓Riot Games決定要聯盟化,擁有固定的賽制、職業選手的制度等。到了第二屆,《英雄聯盟》的冠軍獎金已有100萬美元。

隨後《英雄聯盟》的冠軍獎金皆有百萬美元上下,甚至可以接近200萬美元。浮動的數字來自於觀眾的內購分成,只要購買指定的冠軍SKIN,其中部分的金額就會轉移到世界大賽的獎金池。

以2018年《英雄聯盟》的大賽觀看人次來說,將近1億不重複觀眾觀看、最高峰則有4,400萬人同時在線。Riot Games也公布了每分鐘觀眾量,傳統運動項目皆會用本項數據作為收視率的回報,《英雄聯盟》賽事也盛大到能夠用大型運動項目的標準來檢視自己。同時,若以NBA 2018年的總冠軍賽來說,平均每分鐘的觀眾數量為1,770萬人。

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韓國電競隊伍SKT T1的代表人物Faker(李相赫),是《英雄聯盟》公認的第一人,擁有三冠再加上目前唯一達到百勝的選手。
圖/ YouTube

同時,《英雄聯盟:起源》也提到了《英雄聯盟》的韓國玩家Faker(李相赫),如果《英雄聯盟》整個電競賽場上,要選出一個代表人物,絕對是Faker,他就是《英雄聯盟》中的麥可喬丹,也是唯一在國際賽事上獲得百勝的第一人。擁有明星,讓其成為玩家們想要追求的目標,也是體育賽事的重要元素。Faker的隊伍SKT T1,也在四年內獲得三座世界冠軍,是《英雄聯盟》電競比賽中的強權。

電競若要成為一種永續的體育,絕對需要世代傳承,像洋基、紅襪、湖人、賽爾提克等,Faker與SKT T1、美國的TSM、歐洲的FNC的出現,讓電競也能出現傳承性的隊伍。

由電競所凝聚的社群,成為了《英雄聯盟》最重要的推手,是《英雄聯盟》現象級發展的重要因素。但是,就連電競本身都是一種競爭,終究會有其他遊戲嘗試取代《英雄聯盟》。Riot Games從打造出《英雄聯盟》的那一刻,每個人都在問「下一款」遊戲會是什麼,能夠再創高峰嗎?又或者Riot Games僅會以《英雄聯盟》一款遊戲名留歷史,就要看在10週年時宣布多款遊戲發佈的Riot Games,能端出什麼菜了。

責任編輯:蕭閔云

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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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