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Uzi, l'ancien champion de LoL chinois lance une équipe Wild Rift

Uzi, l'ancien champion de LoL chinois lance une équipe Wild Rift

Jian "Uzi" Zi-Hao refait les gros titres et a décidé de s'investir dans un nouveau challenge. Mais que les fans ne s'excitent pas trop. L'ADC de légende ne sort pas de sa retraite, mais il lance une équipe LoL: Wild Rift.

Uzi, l'ancien champion de LoL chinois lance une équipe Wild Rift

Photo : Michal Konkol

Retraité depuis fin 2020, Uzi a laissé une trace indélébile dans la mémoire des amateurs de League of Legends. Multiple champion de Chine et vainqueur du MSI en 2018, il a inspiré beaucoup ADC, en Chine comme ailleurs. Alors que ses fans les plus fanatiques continuent d'espérer le voir sortir de sa retraite, ce scénario devient de plus en plus improbable. Mais le Chinois n'est pas inactif pour autant. Il vient de lancer sa structure esport, Ultra Fantastic Gaming (UFG), basée à Shanghai. L'autre tête à l'origine du projet est Fan Chengcheng, un chanteur chinois.

Pour le moment, UGF ne recherche pas d'équipe sur LoL, mais elle recrute en revanche des joueurs sur LoL: Wild Rift, ou plutôt sur League Mobile, le nom qui est utilisé là-bas.

Les candidats peuvent envoyer leur candidature par mail et UFG a promis d'offrir aux joueurs un cadre professionnel qui leur permettra de développer au mieux leurs compétences. Avec un salaire minimum de 922 dollars, on est encore loin des sommes qu'on retrouve sur League of Legends, mais ça reste un bon début pour une scène esport naissante. Pour les meilleurs, la structure n'a pas fixé de limite et pourrait offrir bien plus.

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De la LPL et des Worlds pour Wild Rift : Tencent accélère son dispositif en Asie

Il fallait s'y attendre : c'est en Asie et plus particulièrement en Chine que l'esport Wild Rift pose de premiers jalons très sérieux. La LPL se prépare à une entrée massive dans l'écosystème du jeu mobile de Riot, avec les Worlds WR dans le viseur, tandis que l'Europe est à la traîne.

Léo Lecherbonnier
Tipsalewo

Rédacteur-Gameur, combination idéale pour la recherche d'optimisation.