繼Roblox之後，Rec Room何以成為下一隻Metaverse獨角獸？|數位時代 BusinessNext

新冠病毒（COVID-19）一口氣將全球人類趕向網路世界，讓包括電商、教育、醫療、工作管理等領域的新創，都聲稱在2020年內經歷了原得花3年才會有的爆炸性成長。無疑地，線上社交也是重頭戲之一，另一類得益者是遊戲業者，例如今年3月剛在美國上市的遊戲平台——Roblox。

不過，就在 Roblox 歡慶上市的同月份，虛擬實境（VR）這個漸漸乏人問津的領域卻出了隻獨角獸：Rec Room，且有趣的是，它就像另一個Roblox。

Nick Fajt、Dan Kroymann 以及 Cameron Brown 三人過去都是微軟混合實境專案 HoloLens 中的成員，其中 Fajt 負責專案管理、Kroymann 是資深軟體工程師、Brown 是創意總監。2016 年，三人看好消費性 VR 裝置的趨勢，決定一起離開微軟並創立 VR 社交應用 Rec Room。

降低門檻，讓每個用戶都能打造3D世界

Rec Room 一詞為 Recreation Room（娛樂室、康樂室）的簡稱，最早產品定位是讓用戶在 VR 空間內玩遊戲及社交，至今則有兩個較大的進展與變化。

首先，雖然是看好 VR 而創業，且產品一開始也針對 VR 裝置與使用方式客製化，但從 2018 年起 Rec Room就開始支援「非VR」模式，甚至在 2019 年推出 iOS 版；也因為放棄「VR專屬」路線，用戶數才開始快速成長。

其次，Rec Room起初是以內建功能與遊戲吸引用戶，但隨後的發展重心都是在推廣「用戶原創內容」（user-generated content, UGC），如今，大部分用戶時間是花費在原創內容上，並擁有超過 200 萬名用戶曾在平台上創作過內容。

在重視UGC的層面上，Rec Room 與 Roblox 頗為相似，兩者目標都不是成為「一款」遊戲，而是提供工具、讓用戶自行開發遊戲的平台。不過，兩者相似之處也到此為止，因為 Rec Room的開發者工具與Roblox 相當不同。

相較於Roblox 完整的開發引擎「Roblox Studio」，並允許用戶以 Lua 語言編碼；Rec Room則提供應用程式內的開發道具「Maker Pen」（創作筆）以及視覺化程式設計語言（VPL）。

Rec Room 要讓用戶「不需要會建3D模型、不需要會寫程式語言，就能開發互動式內容」，Maker Pen賦予用戶創造各式3D物件、甚至是一整個世界的能力；透過內建的視覺化程式語言，以及官方預先製作好的功能模組，為各個3D物件導入互動邏輯。

因此，就內容多樣性而言，Rec Room 較 Roblox 受限，尤其視覺呈現，畢竟只能用 Maker Pen 在應用內創作，一律為卡通風格。然而 Rec Room 的創作門檻非常低，且隨著官方不斷升級工具、開放更多功能模組，內容多樣性也正在大幅增加，包括煙火秀、DJ表演、大逃殺、賽車、甚至大富翁等，與Minecraft的取向更接近。

與Roblox一樣受惠疫情，Rec Room 迎來近年最劇烈的一波成長動能：2020年累計用戶突破 1,500 萬人、最高同時上線用戶逾4.5萬人，年營收同比2019年成長556％。

值得一提的，疫情期間VR模式用戶數有了巨幅成長：月活躍VR用戶突破100萬人，日活躍VR用戶平均使用時間更長達2.7個小時，人們更願意透過VR達到擬真社交體驗。而Facebook旗下Oculus去年底發售且熱賣的VR頭盔 Quest 2 也是另一主因，Rec Room官方表示，有近一半 VR 用戶使用Quest 2。

激發創造力的新世代社交遊戲

Rec Room 一方面在營收與營運指標創新高，也趁勢融了創立以來最大一輪資金。2021年3月，他們完成1億美元融資，由紅杉資本及 Index Ventures 領投，估值達12.5億美元，正式加入獨角獸俱樂部。

Rec Room的下一步呢？

也非常地 Roblox：讓創作者賺到錢，藉此加速創作者生態發展。2021年 Rec Room 推出創作者分潤計畫「Creator Compensation program」，預計今年度的分潤總額將達100萬美元。

也許是因為剛推出要試水溫，前述的分潤計畫要求頗嚴苛。例如：創作者本身必須是要價每月8美元的Rec Room Plus 付費訂戶、每月只能申請一次出金、每次出金的作業時間最長可達4周……等條件。

許多近代網路服務與創新都可在2000～2010年間看到其概念原型，以元宇宙（metaverse）概念為例，Second Life 就是一個最好的範例。隨著終端及雲端的運算效能提升、網路基礎建設的普及與躍進、以及新一代數位原生用戶的誕生，這些概念得以用更好、更成熟的方式重新接觸市場。

除了潛在的龐大商機以及社交的新可能樣貌，我在 Minecraft、Roblox、Rec Room 等「遊玩＋社交＋創造」3合1平台中看到的是「創造力」的重新定義。

當年輕用戶、甚至是孩童愈來愈將上述平台當作主要的玩樂場所，他們將更習慣在數位世界中發生的一切，而這樣的趨勢對未來的娛樂及文化創新會帶來哪些衝擊，是我特別感興趣的議題。

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責任編輯：吳佩臻、張庭銉

「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。

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%。

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。

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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