麻將胡一把 簡訊、音樂靠邊站
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2007.11.01 |

近年來火紅的手機加值服務,在手機自製畫面、鈴聲的功能出現後,一向一枝獨秀的圖鈴下載,下載量正快速地走下坡。但隨著手機功能逐漸強大的同時,過去有點「玩不動」的手機遊戲,反而變成最具潛力的明星商品。架設i.Game遊戲館的威比娜蒂網路公司總經理賴傳尉表示,日韓手機族每個月所付的手機費,其中加值服務就占二○%,而台灣大約只占五%,所以台灣市場是有機會的。

傳輸費是最大障礙
以硬體面來說,手機遊戲受制於螢幕大小和處理效能,畫面和故事性不比電腦遊戲來得豐富,但是手機的「隨身」特性,卻是電腦遊戲無法做到的,所以「用腦多、用手少」而且適合短暫打發時間的益智類遊戲,可說是手機遊戲的主流。目前台灣自製手機遊戲的強項首推麻將,棋牌類、大富翁、競速類也都各有愛好族群,賴傳尉說:「光是手機麻將就有十幾種可選,各有各的特色,i.Game做的『超大牌』畫面,讓阿公阿嬤都能玩,且支援PDA翻轉螢幕,自動翻轉遊戲畫面是我們的特色。」

值得注意的是,手機遊戲中有一種熱門類型,是電腦遊戲的手機版,這類可以細分出兩種類型:一種是電腦遊戲的簡化版,人物、劇情、玩法與原生電腦遊戲相似,如《軒轅劍之水境傳說》、《吞食天地之黃巾討伐戰》;另一種則是將原生遊戲的人物取出,另外設計不同的遊戲,如《楓之谷之大頭王》、《大富翁迷你賽車》。楓之谷的代理商遊戲橘子營運長劉威光表示,這類手機遊戲可以增加電腦遊戲玩家的黏著度,離線時還可以透過手機遊戲玩玩喜愛人物的小遊戲,在鞏固社群上成效不錯。

台灣最大遊戲討論區、巴哈姆特電玩資訊站的站長陳建弘表示,遊戲最重要的是有趣、耐玩,「內含隱藏要件、多重劇情、不同結局、不易第一次就玩到完美,都是耐玩的要素,但是受制於手機硬體、軟體,所以益智類遊戲還是比較適合的。」

未來可與GPS結合
另外,陳建弘指出,對玩家來說,手機遊戲的操作性是最重要的,最好做到只用一、兩個鍵。而且手機畢竟還是要接聽電話的,所以也要適合臨時中斷,可以很快開始、很快結束,還有畫面易看,「我玩過一款麻將遊戲,牌真的要定眼一看才能看得清楚,玩起來就比較吃力。」

至於手機遊戲的大熱潮來了嗎?賴傳尉保守地說:「還嗅不到那個氣氛,但可看見的是整體市場的倍數成長。」但他認為某些類型的手機遊戲可能帶來下一波流行,「經典遊戲是種類型,如紅白機時代的《坦克大戰》或是3D畫面的遊戲。還有可和GPS結合的遊戲,根據位置玩尋寶、戰爭等都有發揮空間。」

究竟是什麼因素阻撓手機遊戲產業的成長呢?最大的擋路石恐怕是手機規格太多了!
威比娜蒂每款遊戲常常要做出四十幾種規格,才能迎合大部分的手機,而且這並不是全部規格。也就是說,當手機族看上了某款遊戲,但他的手機不見得支援這個遊戲,因此硬體規格統一仍是手機遊戲產業最大、最根本的問題,軟硬體是否能順利整合,正是手機遊戲下一步成長的關鍵。 

台灣熱門手機遊戲類型 

**影劇相關類 
**

改編自電影、電視劇的遊戲是人氣商品一大類,如《哈利波特》、《慾望師奶》,都有手機遊戲供影迷收藏。台灣自製遊戲在這類並不多,未來還有很多空間 
推薦遊戲 

《魔劍生死棋》 

特色

結合國內八點檔連續劇所製作的手機遊戲,使用主角肖像做出遊戲人物,並在遊戲畫面凸顯主角樣貌,吸引戲劇與明星的粉絲下載

出品年份/製造商

2007/寶石星球 

PC遊戲手機版類 

近年來各家業者也為熱門的「多人線上角色扮演遊戲」(MMORPG)推出手機版,但手機版總不比PC版精緻,可是這類型在鞏固原生遊戲上的社群成效還不錯 
推薦遊戲 

《楓之谷大頭王》 

特色

擷取PC遊戲裡的人氣主角圖像,另外製作出不同的休閒類型、Puzzle益智性遊戲

出品年份/製造商

2007/橘子科技 

**棋牌類 
**

不論是東西方族群,棋牌原本就是日常生活的休閒娛樂,所以此類遊戲始終歷久不衰,經典電玩遊戲有大老二、接龍、十三支、黑白棋、象棋等 

推薦遊戲 

《剝削大老二》 

特色

除了常見的大老二玩法之外,還可進行剝削新玩法,贏家可在下一局擁有3次換牌機會,徹底剝削輸家

出品年份/製造商

2007/威比娜蒂 

麻將類 

麻將是華人遊戲的主流,而台灣特有的16張牌玩法,目前已發展出十多款手機遊戲,從標榜明星當「牌搭子」到搭配魔法的玩法,都是話題遊戲 

推薦遊戲 

《i.Game晶鑽16張麻將》 

特色

具學習能力的人工智慧遊戲,讓對手愈來愈厲害,並增加挑戰特殊牌型的玩法。畫面設計讓麻將牌變大,玩家更易觀看

出品年份/製造商

2007/威比娜蒂 

益智類 

用腦力但不需繁複畫面的益智類,是手機遊戲的大宗,除麻將、棋牌種類較多可自成一類之外,益智類還包括大富翁、數獨、辭語測驗、猜謎過關等 

推薦遊戲 

《大富翁3天空之城》 

特色

12種各具特色的遊戲功能卡片及3種新功能的建築,空中花園般的漂亮畫面也是特色。

出品年份/製造商

2007/大宇資訊 

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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。」

數位無限執行長陳文裕.JPG
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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