從紙箱玩具到大缺貨的健身環,任天堂Switch遊戲機長銷的秘密
從紙箱玩具到大缺貨的健身環,任天堂Switch遊戲機長銷的秘密

手機更換的頻率快,但遊戲機可不常換。PS3 和Xbox 360 這兩款超長待機遊戲機甚至活了11 年,在電子產品裡已經算是難以想像的「高壽」了。

但一般的遊戲機也沒有這麼誇張的壽命,一般來說主機硬體的生命週期大約5至6年,之後多出一年都是賺的。任天堂知名製作人宮本茂就曾在2018 年的投資人會議上說過他們想延長Switch 的生命週期。

或許,Switch 也能比想像中更「長壽」,這與它的產品形態和遊戲生態有關。

想賣1億台的Switch,或許可以賣更久

據彭博社分析師估計,在9至12月這個季度,任天堂將銷售946萬台Switch硬體和6473萬個軟體。儘管彭博社預計的遊戲機銷量相較去年只是略有提升,但任天堂大部分利潤點的遊戲軟體銷量預計增長達23%。

晨星投資服務駐東京的分析師伊藤一森表示:「這通常是銷售開始見頂的時候(第三年),但Switch 的這種轉變看起來將會有更長的生命週期。」

自2017 年3 月推出以來,Switch 總銷量已超過4000 萬台,許多分析師預計,這款遊戲機的銷量將持續足夠長的時間,很可能將觸及任天堂遊戲機Wii 創下的1 億台紀錄。任天堂社長在Switch推出之前也曾對其前景表示看好,宣稱Switch 將突破Wii 的紀錄,賣出1.1 億台。

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圖/ 愛范兒

任天堂自己預計本財年(2019 年4 月1 日-2020 年3 月31 日)將銷售1800 萬台Switch 遊戲機和1.25 億個遊戲軟體。而四名分析師預估Switch 的銷量為1907 萬,九名分析師預估任天堂遊戲軟體的銷量為1.4743 億。

如果只看上市後兩個年末假期購物旺季銷售數字的話,Switch 前兩年購物旺季的銷售數都比任天堂目前最暢銷的遊戲機Wii 好。 Wedbush 的分析師Michael Pachter 就很看好Switch 的前景,他預計未來三年Switch 每年都能賣出2000萬台,「應該很容易拿到1億台的累計銷量」。

Switch 發布之初就是一個完成度很高的產品,這也意味著它在硬體方面改進的空間不大。或者說即使Switch 有了一個性能更強版本的Switch Pro,僅從硬體角度而言,它的生命週期可能沒有其他遊戲機那麼長。畢竟2017年才發布的Switch 硬體配置當時就已經弱於發布數年的PS4 和Xbox。

近來發布的Switch Lite和新版續航更久的Switch則是在硬體方面努力做到了「更高效」。使用Nvidia Tegra晶片,對發熱、續航都帶來了一定幫助,還會有速度更快的閃存。但總的來說,這種小修小補,還達不到核心玩家們對「強化性能」的預期。

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圖/ 愛范兒

不過對於任天堂而言,硬體從來都不是最重要的。作為一個封閉的生態,Switch 能賣多久,和遊戲還能吸引多少新用戶息息相關。一位不看好Switch 生命週期會更長的任天堂粉絲就表示Switch 並不像遊戲史上最暢銷的遊戲機。「PS2、NDS、Wii 的遊戲數量極多,濫竽充數者極多,但精品遊戲也非常多,目前,Switch 遠遠沒達到這個水平,遊戲軟體的增速很正常。」

在他看來,隨著遊戲更新的加快,遊戲技術的進步,Switch 的生命週期必然比以往的產品更短。因為機器改進空間小,而核心遊戲已經不夠用了。

但深諳生態重要性的任天堂也明白優質遊戲對Switch 的重要性,不會讓精品遊戲一起發布,影響Switch 的銷售。

2017 年有《塞爾達傳說:荒野之息》《超級馬里奧:奧德賽》和《超級馬里奧賽車》,2018 年有《精靈寶可夢:let's go》和《任天堂明星大亂鬥:特別版》 ,今年也有《精靈寶可夢之劍》和《精靈寶可夢之盾》。

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圖/ 愛范兒

Macquarie Group 的分析師Damian Thong 就表示:「這是寶可夢,除非任天堂放棄特許經營權,否則你很難想像粉絲不會買它(Switch)。」

僅從這個購物季的結果來看,遊戲愛好者對Switch 依舊喜愛,對任天堂的遊戲也依舊買單,Switch 或許可以有更長的生命週期。

Switch 埋下的伏筆帶來了不同的遊戲形式

安迪比爾定理源於「Andy(英特爾的前CEO)gives, Bill(微軟聯合創始人)takes away.」意思是硬體所提高的性能,很快被軟體消耗掉了,而在任天堂這裡,或許是「Switch takes away,Pokemon gives.」

儘管遊戲對整個生態非常重要,但任天堂的遊戲機也有讓你不得不買的理由。Wii 帶來的體感遊戲革命拓展了非玩家的用戶群體,讓體感成為所有主流機種必備的遊戲外設功能,讓《Wii Fit》成為銷量第三高的非捆綁主機遊戲。

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圖/ 愛范兒

而這一切都在Switch 上延續,從最初的Labo 套件到最近的健身環,Switch 遊戲機之外還有更多的玩法。

在我們試玩Switch VR紙盒時,就發現我們的每一個敲擊能被記錄,被感知。這是因為Joy-Con手柄不僅包含全部的手柄按鈕,還配備了三軸加速傳感器,NFC傳感器和紅外傳感器IR Camera。

通過Switch 的Joy-Con,震動的方向都能被Switch 所判斷並識別,極少出現誤判。而在健身環裡,Joy-Con 依舊非常重要,當傳感器與Ring Fit 結合起來時,就能實現多種的運動模式,甚至還能檢測你的心率。

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圖/ 愛范兒

讓Switch 能夠「脫離」遊戲機的關鍵就是傳感器。

然而就在Switch發布的第一年,傳感器的功能幾乎被忽略了,它沒有任何的遊戲開發商(包括任天堂自己)使用過。在產品發布近一年之後,更多的玩家才知道Switch上傳感器可以帶來怎樣的有趣玩法。

它可以確定你的嘴巴是張開還是閉合,可以探測熱源。它甚至可以攝像,通過Joy-Con 的傳感器,相關的信號就能傳送到Switch 的螢幕上。

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圖/ 愛范兒

這個在發布初並未大張旗鼓宣傳的功能在之後也帶來了更多的玩法,當然,它依舊需要輔助配件,比如2018 年發布的Nintendo LABO,2019 年發布的健身環。它基本是在原Switch 的基礎上,搭配新硬體,玩出了新玩法。

在Switch 之外,傳感器的地位也在不斷上升

Switch 是一個用了兩三年的「老」遊戲機硬體,但只要加上一個新的LABO 或健身環新硬件,它就可以煥發新生。它能帶給你從未有過的全新體驗,再一次發出「真香」警告,即便你買的只是一個「廢紙板」。

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圖/ 愛范兒

這一切都有賴於Switch Joy-Con的傳感器,它的動作傳感器和陀螺儀傳感器為後續的新硬體打下了基礎,後面帶有精密度極高力學傳感器的Ring-Con才能再一次收割市場。 從這一點來說,任天堂對傳感器的應用給我們打開了新大門。除了GPU 和CPU 這些決定硬體壽命的正統處理器,傳感器也開始對一個硬體產品的壽命產生影響,不管是遊戲機、手機,手錶還是耳機都在傳感器的「打擊」範圍之內。

手機廠商喜歡加的傳感器大多和拍照有關。為了讓你用手機拍出質感更好的照片,高像素傳感器、長焦鏡頭傳感器、超廣角鏡頭傳感器…… 我們也曾說過:「單純疊加傳感器的數量不是廠商促銷的萬金油,一方面新硬體需要考驗手機廠商對供應鏈的把控是否成熟,保證穩定的供貨量。」

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圖/ 愛范兒

除了在鏡頭上堆疊傳感器,硬體廠商對傳感器的應用大多還處於探索完善階段。

用來確認地理方位的地磁傳感器基本是智慧手機的必備,然而在室內開啟地圖導航時,它的精確程度依舊讓人抓狂。基礎配備的陀螺儀可以用在虛擬現實,遊戲角色切換和搖一搖中;光傳感器感知環境光自動調節螢幕亮度;重力傳感器用於橫豎屏的智慧切換;距離傳感器知道你的耳朵有沒有貼近螢幕;指紋傳感器成為你和手機的第一次交互。

除了這些地位穩定的傳感器,很多常見於其它電子設備的傳感器也開始出現在手機等硬體設備中。

三星的Galaxy S就有心率傳感器,用戶只需要長按傳感器開孔,手機就能檢測出用戶當前的心率情況。它的新專利光譜傳感器可以與後置攝像頭配合運行,還能和閃光燈、前置3D深感攝影機一同工作。這個新專利可以檢測水果的新鮮程度,甚至能檢測皮膚含水量。

而Apple Watch這類智慧手錶更是有多個傳感器,慣性傳感器、機械接觸傳感器和肌電傳感器等。根據用戶的手臂、手腕和手指的運動,它能知道你做了什麼手勢,手勢可以成為直接的命令信息。除此之外,這些傳感器可以讓手錶更了解你。

在任天堂利用Joy-Con 的傳感器延伸產品的使用範圍,讓脫離主機的手柄有了另一種新奇玩法的時候,更多的廠商還在用不同的傳感器讓自身產品更強更完善。

當傳感器的作用愈發重要,傳感器對硬體產品的影響也就更大。傳感器在低溫和高溫環境下能否提供可靠的服務,能否迅速響應,能否長期工作都成為了影響硬體壽命的重要因素。

畢竟,我們都沒辦法想像一個傳感器失靈的Joy-Con 怎樣幫助你邊玩邊運動。

本文授權轉載自:愛范兒

責任編輯:陳映璇

關鍵字: #任天堂 #Switch
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AI NAS 何時才值得部署?QNAP 拆解地端 AI 的成本、算力與資料門檻
AI NAS 何時才值得部署?QNAP 拆解地端 AI 的成本、算力與資料門檻

當資料不能離開企業,運算就得靠近:AI 先改寫儲存架構

AI 帶來的第一個變化,不只是運算能力提高,而是企業必須重新決定資料放在哪裡。

儲存架構大致分為雲端與地端兩塊,QNAP 身為資料安全的守護者,長期發展的是地端網路儲存設備(NAS),並擴展至 25GbE、100GbE 高速網路交換器產品線,提供完整的儲存與高速網路基礎架構。威聯通科技(QNAP)總經理劉文義解釋,當資料因合規要求或敏感度不能上雲,就必須留在靠近使用者與應用的地方;運算需求一旦增加,承接資料的裝置也自然被推向地端 AI。

不能上雲的名單比想像中長。醫療業持有大量醫療個資,金融與保險業受到合規與法規限制,部分大學院校與設計公司也不希望資料被雲端存取。對這些組織而言,問題並不是雲端好不好用,而是一開始就沒有把核心資料全面上雲的選項。

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威聯通科技(QNAP)總經理暨威強電集團(IEI)董事長 劉文義
圖/ 數位時代

真正讓更多企業回頭計算的,則是長期成本。劉文義指出,資料上傳雲端可能免費,下載卻會按流量收費;當企業把一年、兩年、三年的費用加總回推,可能會發現,購買一台同等容量的 NAS,還能使用 7-10 年。資料規模愈大、存取愈頻繁,總持有成本的差距就愈值得評估。

這並不代表雲端與地端只能二選一。雲端仍適合模型訓練、程式開發與波動大的工作負載;地端則較適合高頻存取、對延遲敏感,或不能離開企業邊界的資料。企業真正要回答的,是每一類資料與任務應該放在哪裡。

依 QNAP 觀察,客戶過去關心的是需要幾 TB、幾 PB,或備份速度有多快;現在更常問的是,機器裡的資料要如何被 AI 活用。QNAP 也從 2021 年起,把公司發展定調在 AI 與高速網路的融合,試圖讓 NAS 從資料保存的位置,進一步成為資料被調用的位置。

當資料量持續擴大,搜尋與管理方式也會跟著改變。「在 NAS 裡放入 AI Agent 會越來越不可或缺。」劉文義舉例,當照片累積到 10 萬、20 萬張,要找出其中幾張特定畫面,已不可能只靠人工翻找。此時,能理解內容、接受自然語言指令的 AI 工具,會從加分功能逐漸變成必要條件。

從資料治理到地端推論:AI NAS 如何進入企業工作流?

AI NAS 不是「多了 AI 功能的 NAS」,而是 NAS 在企業工作流裡換了位置。 依 QNAP 觀察,目前客戶大致分布在一條導入光譜上。人數最多的一群,仍在把資料集中、分類、清理與建立權限。這一步看似與 AI 無關,卻決定後續系統能不能找到正確資料、辨識版本,並把答案交給有權限的人。

中間一群開始建置私有的檢索增強生成(RAG)知識庫。RAG 並不是重新訓練一個模型,而是在模型回答前,先從企業的 SOP、合約、法規或技術文件中取回相關內容,再產生附有來源依據的答案。QNAP 以 Qsirch 的語意搜尋能力協助建構這類應用,協助企業建立私有知識庫;而走在最前面的少數企業,則已經嘗試地端推論與 AI Agent。

模型的選擇權,QNAP 刻意留給客戶。知識庫背後採用哪一個模型,可由企業依需求決定,不綁定單一 AI 供應商。QNAP 也以 QuAgent AI 助理與模型情境協定(MCP)相關能力,讓管理者透過自然語言查詢狀態、調整設定,並讓 NAS 成為 AI Agent 可調用的資料節點。

不過,劉文義沒有把這條路說得太容易。他坦言,目前 NAS 硬體的 AI 運算能力仍有限。一般企業期待的應用,可能需要約 300 到 800 TOPS,甚至 1,000 TOPS,因此多數方案會以 NVIDIA 顯示卡補足算力;一張卡約需新台幣 10 萬至 12 萬元,一張算不完,就得配置 2 張或 4 張。

「整體成本可能是過去單獨一台 NAS 的 5 倍到 10 倍,並不是大部分中小企業都能接受。」除了硬體,使用者還需要 AI 應用的 Know-how、程式背景與開發資源,這些都是落地成本。

QNAP 則是透過算力分級讓各規模與需求的企業都可以有適合的解決方案。在 Computex 2026 搶先亮相的 QNAP AI NAS 中,一類是採用含有 iGPU 與專屬 NPU 的處理器平台,以一百多 TOPS 的範圍,可順暢使用 AI 應用程式;另一類機種則可安裝 1 張或 2 張 NVIDIA 顯示卡,處理更大的運算量。

同時 QNAP 也在軟體端也持續開發,目標是讓 NAS 裡的資料更有效率地被 AI 工具調用,讓資料成為有價值的知識。

從規格走到現場:能源公司如何導入私有 LLM?

本地 AI 實際落地部署會是什麼模樣?劉文義舉了一家約 50 多人的能源公司為例。這家公司原本想用 NAS 搭配雲端 AI 建置內部資料庫,但很快遇到兩個瓶頸:一是員工查詢時明顯出現卡頓;二是專利、技術與合約都高度敏感,高層不願上傳至公有雲,擔心機密資料會有外洩的疑慮。

後來,該公司導入 QNAP AI NAS 的旗艦機種 QAI-h1290FX,搭配顯示卡與全快閃 SSD,在地端部署私有大型語言模型,把數十年來封存的靜態檔案交給 AI 調用,進行跨檔案摘要與精準搜尋。員工因此省下翻找合約與報告的時間,核心機密也能留在企業內部。

這個案例說明,若任務範圍明確,有些應用不必動用雲端大型模型,地端運算量就可能足以支應。

但不同企業的資料量、查詢方式與模型大小不同,導入前仍需要概念驗證(POC)與技術人員評估。

而且,資料留在地端並不等於自動安全。企業仍要處理帳號權限、網路隔離、備份復原、漏洞修補與日常維運。地端的價值,是讓資料邊界與控制權回到企業手上;相對地,安全責任也會更直接地回到企業。

哪些企業現在該做,哪些再等?先看重複性與三個條件

能不能導入地端 AI,不只由產業標籤決定,也要看工作是否重複,以及場景能不能被清楚定義。劉文義觀察,第一批走進來的,除了受法規限制的醫療、金融與保險業,也包括利用地端 AI 加速資料處理的科技業,以及會計、律師等有大量重複文書工作的專業服務業,因為效益較容易被看見。

工廠也是可預期的場景。一條生產線可能有 10 台、20 台機器,每台處理與儲存資料的 Protocol 都不同,需要相對應的儲存裝置;生產過程累積的影像與紀錄可能要保存 3 年到 5 年。當企業要跨設備調用這些資料,AI Agent 與地端資料節點就有發揮空間。

「重複性資料處理越多,或重複性動作越多的產業,越容易透過導入 AI 提高工作效率。」反過來說,較傳統、人力密集,或仍高度依賴人工判斷的製造業,短期內未必能快速導入地端 AI。

依 QNAP 提供的資料,企業也可用「高頻、大量、敏感」三個條件做第一輪判斷:資料是否被頻繁調用?規模是否大到雲端傳輸與長期費用開始變得明顯?內容是否涉及個資、法規、智慧財產或商業機密?三個條件愈集中,地端部署愈值得評估;三者都不成立時,使用雲端 API 往往更簡單,也可能更划算。

可以先等的企業,大致也有三種。第一,資料仍分散、版本混亂、權限不清,急著上 AI 只會把混亂放大,先完成集中與治理,效率就可能先提升。第二,找不到一個具體且反覆發生的業務痛點,只因為「別人都在做」而採購,設備很可能變成昂貴的展示品。第三,使用量仍小、需求偶發,現階段雲端的彈性反而更有優勢。

因此,POC 不應只驗證「模型答不答得出來」,還要回答三個問題:資料由誰負責,誰可以存取?導入後能節省多少查找時間、傳輸成本或人工作業?正式上線後,誰負責資料、模型與資安維運?只有當效益與責任都能被量化,才適合從展示走向正式部署。

企業願意把部分資料留在自己的機房,動力最終仍回到資料主權。QNAP 的主要市場分布在歐洲、美洲與亞太,其中歐洲占比將近一半,而歐洲也正是全球推動資料主權的最大動力。

QNAP 的產品已取得 ISO 27001、ISO 27017 與 ISO 27018 等多項認證,並滿足 GDPR、HIPAA 等資料保護與法規遵循需求;累積至今,已售出約數百萬台裝置,協助企業打造智慧、安全的儲存方案。

至於普及時間點,劉文義提出一個明確的價格與效能交會點:地端應用若要順暢運作,運算量可能至少要達到 300 至 600 TOPS,甚至 800 TOPS,同時價格要落在新台幣 5 萬至 8 萬元。目前符合這些條件的硬體方案仍很有限。

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「AI NAS 不是多了 AI 功能,而是改寫了資料在工作流的位置。」威聯通科技總經理劉文義坦言,地端算力成本高昂,QNAP 透過「算力分級」與開放模型架構,助企業逐步建構私有 RAG 知識庫與 AI 團隊。
圖/ 數位時代

「預測約兩、三年後,應該很快會看到符合一般大眾期待、具備合理 CP 值的產品。那個時間點,就會是 AI 落地最蓬勃發展的時候。」在此之前,企業真正能先做的,不是搶著買最大的模型或最昂貴的顯示卡,而是把資料治理、使用權限與高價值場景準備好。

QNAP 以「資料煉油廠」比喻自己的角色:原油再多,沒有整理、提煉與配送的過程,也無法成為可用的能源。這個定位也點出地端 AI 的競賽條件——不是誰先買到算力,而是誰的資料先準備好被調用。模型會持續更換,但企業自己的資料層則會長期存在。

AI NAS 不是把模型塞進儲存設備,而是在資料必須留在企業內時,讓搜尋、推論與管理靠近資料的地端節點。

QNAP World Tour 2026 台北場將於 2026 年 9 月 18 日(五)舉行,現場將聚焦 AI 應用、儲存備份、網通產品、資安與監控,並安排 Live Demo,適合 IT 管理者、系統整合商與企業決策者參加。

活動地點:新板希爾頓酒店|如意 AB 廳

活動時間:09:20–16:00

地址:新北市板橋區民權路 88 號 2F

立即報名:https://bnex.tw/9f7my4

2026 QNAP 台灣企業資安韌性大調查,填問券抽好禮,倒數計時:https://www.surveycake.com/s/q4abw

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