華碩ROG Phone 3發表、3萬元有找,能超越去年240萬支瘋狂預購紀錄?
華碩ROG Phone 3發表、3萬元有找,能超越去年240萬支瘋狂預購紀錄?
2020.07.23 | 3C生活

「我閉上眼睛,幾乎可以確定一些聲音的來源,這是我聽過最好的手機揚聲器。」這是外媒《Engadget》對華碩第一支5G智慧手機ROG Phone 3的評價,這款華碩電競手機7月22日正式發表,7月23日在台開始預購,7月31日上市。

作為電競手機市場的早期拓荒者,ROG Phone 2跟中國最大遊戲平台商騰訊在2019年合作聯名機,成功創造高預購熱潮,華碩ROG Phone 3也將與騰訊合作開發定製版,7月16日先與京東商城獨家合作預購,2019年曾創下240萬人瘋狂預購記錄,也讓華碩此次跟騰訊合作成績受關注。

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華碩針對歐洲市場開發特製865晶片平價版,售價799歐元。
圖/ 華碩

另一個受矚目原因在於,配合高通最新5G晶片865 Plus發表,22日聯想跟三星也各自發表新機,其中聯想Legion Phone Duel是集團第一款電競手機,也成為華碩ROG Phone 3在中國市場的頭號勁敵。

華碩共同執行長許先越在媒體團訪中坦言「中國市場在電競手機中舉足輕重,但也競爭激烈,華碩有自信在當地是第一或第二名。」

市場面,華碩ROG Phone 3第一波將在中港台及印度開賣,聯想官方則宣佈Legion Phone Duel手機支援sub-6 5G,暫無支援5G mmWave,因此看來短期內不會在美銷售,而華碩ROG Phone 3除台灣,歐洲甚至推出平價799歐元的865處理器ROG Phone 3,折合台幣約2.87萬元,外媒指出第三季稍晚也預備於美國銷售。

規格升級又升級,周邊生態圈擴大

ROG Phone 3除在規格面持續升級,也橫向擴張配件生態系統。音質或許如外媒所觀察,是提升度最有感的部分,華碩與音響專業廠商Dirac合作音效系統,除針對熱門遊戲開發專屬遊戲模式,雙正面揚聲器設計在手機頂部與底部兩端,也讓手機橫置使用時,能有豐富的立體聲效果。

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華碩發表6款周邊配件,支援ROG Phone,搖桿可以連接遊戲機使用。
圖/ 華碩

另外攸關手遊勝負關鍵的觸控螢幕,也提升到反應靈敏度25毫秒觸控延遲、144Mhz螢幕更新率,6400萬化素3鏡頭及6000豪安培電池,使ROG Phone 3目前位居市場頂級規格。許先越預估,累積三世代電競手機後,電競手機市場規模今年預估已經成長至100萬台,而華碩位居領先群,對於新機推出,華碩內部也設定了高標。

在眾多電競手機中,華碩因為長期經營電競市場,ROG Phone一直以豐富周邊配件,主打配合各種遊戲能自由選擇配件,這次ROG Phone 3也推出6款新周邊,包括ROG Kunai 3 Gamepad遊戲控制器、ROG Clip、螢幕基座ROG TwinView Dock 3及炫光智慧保護殼ROG Lighting Armor Case、Aero螢光保護殼及遊戲搖桿支架 ROG Clip與保護貼,新機也能相容ROG Phone 2周邊,要持續擴大生態圈。

線上串流遊戲體驗未臻成熟,與Stadia試水溫

不僅是手機周邊配備陣容更壯大,華碩也發表15.6吋行動電競顯示器STRIX XG16及入耳耳機CETRA RGB及標準鍵盤65%面積的行動電競鍵盤,不過近期傳言也將登場的ZenFone 7則尚未現身。

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華碩ROG Phone 3豐富的配件,擴張生態圈是其最大特色。
圖/ 華碩

受到疫情封境衝擊,第二代ROG Phone 2一度傳出供應斷貨,第三代新機鋪貨節奏是否也受影響?許先越說,2020年因為疫情關係,供應鏈挑戰大,但已積極確認能穩定出貨,為疫情做好準備,雖今年上半手機出貨停滯,但下半年會從差異中拚成長,至少需求端來說,疫情對手遊經濟是加分的。

而儘管預期遊戲環境成熟度還待提升,ROG也宣布攜手跟遊戲開發平台Unity Technologies及線上雲端遊戲平台Google Stadia合作,前者讓開發者使用Unity即時3D內容建立平台存取五種ROG Phone功能外掛程式。

當愈來愈多電競手機新進入者競爭,華碩ROG Phone3勢必將面對更多壓力,甚至也傳言騰訊合作對象2021年將再納入更多品牌,許先越回應認為,對騰訊而言,愈多人用電競手機機會愈大,所以騰訊找其他品牌合作在預期內,對競爭也抱持「天生無懼」(品牌行銷語)的信念,會以體驗勝出。

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Lenovo首度推出電競手機Legion Phone Duel,成華碩勁敵。
圖/ 聯想

目前ROG Phone 3在京東預購量來到2.6萬支,疫情考驗,競品增多,預購數最終能不能再拉出驚艷成績,將是市場睜大眼睛看的焦點。

責任編輯:蕭閔云

關鍵字: #華碩 #聯想
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從模型競爭走向算力經濟,INFINITIX 助客戶打造軟體定義 AI 基礎建設
從模型競爭走向算力經濟,INFINITIX 助客戶打造軟體定義 AI 基礎建設

過去兩年,人工智慧技術以史無前例的速度翻轉企業營運與競爭態勢,從客服、知識管理到軟體開發,越來越多企業將大型語言模型(LLM)導入企業營運流程,隨著應用程度的深化與廣化,越來越多發現,真正的挑戰早已不只是「選擇哪個模型」,而是如何管理算力、控制成本、確保資料安全,以及讓不同世代GPU、模型與AI應用可以持續共存與調度。

代理式AI崛起後,AI應用從回答問題進展為執行任務、操作系統以及串接流程,連帶拉升對AI基礎設施的需求與架構複雜度,而這意味著,想要發揮AI綜效,光只有模型與技術尚不夠,必須將整體IT環境逐步升級為AI基礎建設(AI Infra)。

深耕AI管理領域多年的數位無限(INFINITIX),近年積極布局軟體定應AI基礎建設(Software Defined AI Infrastructure)市場,除持續深化與GPU、伺服器與AI硬體生態系的合作關係,如於2021年取得NVIDIA Solution Advisor全球夥伴資格,2025年亦獲AMD GPU生態建設夥伴獎,也因應市場需求推出AI-Stack與ixCSP兩大產品線,協助企業、雲端服務供應商(CSP)與新世代AI雲端業者,更有效率地管理跨世代AI算力資源。

數位無限執行長陳文裕表示:「我們的目標是協助客戶打造軟體定義AI基礎架構,讓其可以視需求向下整合不同世代GPU、儲存與網路設備,同時,向上鏈結模型、Token跟AI應用,加速企業的AI創新轉型腳步。」

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數位無限執行長陳文裕
圖/ 數位時代

從AI模型到AI經濟,企業競爭焦點轉向算力與Token調度能力

過去市場談AI,焦點多半放在模型參數、推論效能與模型能力,但在大型語言模型推論需求暴增的現下,AI Infra早已從單純GPU採購演變成涵蓋機櫃、網路、儲存、散熱與電力的整體工程;企業真正需要的,不是更多GPU、而是如何更有效率地調度與利用算力。

尤其在NVIDIA提出Token Factory概念後,全球AI產業正逐步從模型競賽轉向「AI經濟」,亦即,影響企業AI決策的再也不是使用哪個模型、部署多少GPU,而是消耗多少Token、產生多少AI服務,以及算力是否能被有效共享與調度。

換言之,在AI新世界,算力調度能力的重要水漲船高。對此,陳文裕十分認同的說:「企業想要提升AI競爭力,不僅要掌握模型與應用,還必須進一步思考如何有效切割GPU資源、讓不同部門甚至集團子公司共享算力、延長舊世代GPU的使用壽命,甚至是如何將閒置算力轉變成可交易的資源等。」

事實上,這也是大量AI資料中心(AIDC)跟新世代AI雲端服務(Neo Cloud)業者出現的原因,包括CoreWeave、Nebius、Lambda Labs、GMI Cloud等業者皆試圖以更具彈性的方式,提供企業所需的GPU服務與AI算力平台。

看準這波趨勢,數位無限除透過AI-Stack提供GPU切片、模型部署、模型管理與MLOps等服務,協助客戶提升GPU使用率,更進一步推出ixCSP平台,讓雲端服務供應商與新世代AI雲端業者,能從過去單純販售GPU資源轉型為提供GPU as a Service、Token as a Service與Model as a Service等創新AI服務。

以Software Defined AI Infrastructure助企業以「通用化、鬆耦合」迎戰瞬變AI世代

因應AI新世代帶來的挑戰:模型快速升級、算力需求攀升、GPU世代交替迅速,企業在追逐AI落地的同時,勢必得面臨基礎建設更新速度過快、硬體投資壓力升高,以及資源利用效率難以最佳化等挑戰。

為協助企業在AI快速演進與基礎建設投資之間取得平衡,數位無限的作法是,透過AI-Stack將底層硬體抽象化,以Token或模型服務形式提供,讓企業客戶、AIDC與Neo Cloud業者可以延長不同世代與不同品牌的AI硬體設備的生命週期、創造更高的使用價值、甚至是展開更多元的營收模式。

例如,高雄醫學大學附設中和紀念醫院便透過數位無限的AI-Stack解決GPU資源調度效率不彰問題,加速39項AI模型進入臨床應用階段,成功建立起「從模型開發到臨床落地」的完整生態系統。而日本精密製造大廠–Union Tool Co.–則是透過AI-Stack簡化GPU資源共享、加速AI模型的開發與測試腳步,為提升生產效率做最佳準備。

「如果大型企業或AIDC業者擁有閒置資源,也可以透過ixCSP平台,把算力共享或調度給集團內部團隊、子公司,甚至上下游合作夥伴使用,進一步提升整體資源利用率。」數位無限執行長陳文裕如是說道。

隨著AI從工具演變成企業核心基礎建設,企業真正需要的,也不再只是單一模型,而是一套能持續適應AI快速演進的AI Infra,而這與數位無限近年來的重要轉型方向一致:從AI管理軟體提供者轉型為軟體定義AI基礎建設供應商,更好協助客戶打造具備「通用化」與「鬆耦合」特性的AI基礎建設。

除以AI-Stack與ixCSP協助客戶提升算力使用效率與價值,數位無限亦計畫與硬體合作夥伴推出Agentic AI一體機方案,協助企業快速建立可驗證、可部署、可切割、可共享的AI運算環境,降低企業從PoC走向實際導入的門檻,加速AI落地。

總的來說,隨著AI競爭從模型能力延伸到算力治理,企業比拚的不僅是導入速度,而是能否建立一套足夠彈性、可持續演進的AI Infra,而這與數位無限的發展目標一致,將持續不斷優化產品服務,化身企業搶進AI新世代的關鍵合作夥伴。

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