運動類遊戲發展娛樂社群平台
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2007.04.01 | 科技

走進7-11可能會看見以下奇異的景象:一位年輕人囁嚅對著店員說:「我、我要買『辣椒兩百卡』……」,店員拿給他的不會是辣椒醬,而是一包網路遊戲點卡。這款遊戲,就是目前狂打公車廣告的《街頭籃球Free Style》。
「紅心辣椒」是一家二○○六年十二月才開始營運的遊戲公司。創辦者暨總經理陳瑤恬,創業之初便瞄準當時缺乏的運動休閒類型,做出市場區隔。而《街頭籃球Free Style》在台灣原本由數碼細胞代理,擁有固定玩家支持。但在去年四月數碼細胞停止營運後,紅心辣椒便積極搶下代理權。
遊戲玩法類似單機籃球遊戲的網路連線玩法,只是加入了系統撮合配對以及即時聊天功能。玩家可組隊進行三對三鬥牛賽,和真正的籃球比賽一樣,強調團隊的互動與合作,增添了社群的可能性。

**不同場景搭配不同音樂

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除此之外,紅心辣椒能在眾多大遊戲公司環伺下殺出一條路,關鍵就是「用速度爭取機會」。成立不到四個月,目前達到的最高同時上線人數約五萬,累積會員達二百萬,成績不俗。
其實,陳瑤恬去年十二月才確認獲得原廠代理權,不到一個星期就成立公司,第二個星期就正式封測,最近才正式收到內政部發函公司執照。但令外界感興趣的莫過於紅心辣椒背後的富爸爸。
目前紅心辣椒的董事長由統一證券董事長鄧阿華擔任,該公司因而與線上遊戲最大金流通路──7-11便利商店之間的關係比同業深厚一些,也讓紅心辣椒從草創到推出遊戲加值服務的速度,高於其他遊戲公司。
陳瑤恬指出,運動遊戲的研發門檻是動作能否精準運算,這款遊戲比較特別的是,嘻哈風格的場景,搭配嘻哈舞曲與繞舌音樂,激發玩家創造人物Avatar的慾望。商城中提供各種造型配件:小至配件手環耳飾,大至衣服、褲子、鞋子、髮型,甚至是刺青。
這些配件還可以搭配「能力值升級」,讓玩家自由增加跳躍性、投準性等能力值。上線玩家中,約有一成五的比重會購買能增強能力值的虛擬道具,玩家貢獻金額最高還有到每個月八千元,因此在農曆新年期間已經做到單月營收破二千萬的成績。

**縮減會員登入步驟

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紅心辣椒針對台灣市場做了更動,採用「簡易會員」登入模式。陳瑤恬說,登入一般線上遊戲時,需要花超過十分鐘做登錄會員資料的動作,但免費遊戲的玩家喜歡嘗鮮、缺乏耐心,因此陳瑤恬縮減登錄的步驟,只要設定帳號、密碼、Email三項條件後,就可以直接進入遊戲。
當玩家需要消費時,再補填其他資料,就可升級為正式會員。如此大幅降低玩家「入場」門檻,使得《街頭籃球Free Style》從封測起不到二十天時間內,就創下同時在線三萬人的紀錄。線上打一場籃球時間大約五分鐘,讓許多平常沒有時間玩線上遊戲的上班族,也可趁工作空檔偷閒一番。
紅心辣椒還做了許多在地化的舉動。例如配合農曆過年期間,新增了台灣版專屬的凱達格蘭球場,真實呈現以總統府為背景,遠眺一零一大樓的球場設計。另外舉辦了寒假「線上HBL挑戰賽」,刺激高中生玩家組隊互尬球技。
紅心辣椒將引進可愛風格的棒球遊戲《魔球魔球》,計畫與中華職棒合作,讓玩家與職棒明星在遊戲中共組夢幻球隊。未來還會陸續推出賽車、跳舞等各種帶有運動元素的線上休閒遊戲。
陳瑤恬指出,紅心辣椒的最終目的,是建構一個所有玩家都會喜愛的數位娛樂社群平台,包括各類休閒遊戲服務,到主題式線上娛樂社群,以至於各種網路的個人化加值服務。正如公司名稱所期許的品牌精神──為玩家帶來辣又帶勁的娛樂體驗。

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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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