科技大咖能用雲端翻轉遊戲市場嗎?
科技大咖能用雲端翻轉遊戲市場嗎?

今年以來,病毒疫情造成百業蕭條,但宅經濟中最受惠的遊戲產業,包括任天堂Switch主機大缺貨、《健身環大冒險》及《動物森友會》的遊戲熱銷,加上索尼、微軟都將在下半年發表次世代遊戲機PS5及Xbox Series X,不斷推陳出新的遊戲產業,永遠有讓大家驚豔不已的新鮮創意。

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《健身環大冒險》《動物森友會》等任天堂遊戲,在因疫而起的「宅經濟」中表現相當亮眼。

不過,在關心遊戲產業各種新動態時,一股醞釀多時的風潮正逐步形成,那就是雲端遊戲(Cloud Gaming)的崛起。包括Google、亞馬遜、微軟等大咖,從2019年起宣布進軍雲端遊戲市場,此外,中華電信為了5G服務開台,也宣布與法商雲端遊戲平台Gamestream合作,提供搭載4K解析度的雲端遊戲服務。

雲端遊戲將對全球遊戲產業生態帶來哪些改變?是很值得討論的議題。

讓Google、亞馬遜、微軟擠破頭的遊戲經濟革命

「雲端遊戲」的意思,是把遊戲內容放在雲端上,消費者不必買個別遊戲軟體或主機,透過相對簡單的設備,就可以玩到各式各樣的遊戲。就像是消費者以串流(streaming)方式,在不同裝置的網飛(Netflix)平台上看各種電影,是很類似的道理。

其實,遊戲玩家的消費模式,一直都隨著大環境變動而改變。例如早期消費者買遊戲光碟片,但如今大部分變成數位下載,未來也可能像影音一樣,遊戲市場接受串流方式來遊玩,產業生態的改變,一樣會對玩家帶來新調整。

但一定有人會有疑問,過去線上遊戲不是已經發展很久了嗎?雲端遊戲和線上遊戲有什麼不同?其實,受限於網路傳輸的速度與穩定度,目前純粹在線上遊玩的遊戲(如網頁遊戲)通常比較簡單,如果要達到高畫質、高品質及高速度等要求,玩家仍須安裝相當肥大的基礎程式,相當吃重硬體需求。但是在全球進入高頻寬、低延遲的5G時代後,網路頻寬與效率大幅改善,讓雲端遊戲的願景更加明確,也形成重量級大咖紛紛搶進的現象。

回顧歷史,網路崛起明顯改變世界,透過各種平台如Spotify、YouTube、Netflix、Facebook等,人們閱聽文字、圖片、音樂及影片的模式改變了。如今,網路力量更將滲透到遊戲業,這些網路大廠的企圖會成功嗎?我認為,至少有兩個角度值得關注。

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克服兩大難題,是市場勝出關鍵

首先,在整個遊戲產業生態鏈中,最核心且最有價值的,當然是遊戲內容(content)業者。那些推出許多當紅遊戲內容的品牌工作室,絕不會輕易讓自家遊戲放到Google、亞馬遜或微軟的雲端平台上,就像早期網飛推出線上影視(OTT)平台時,一樣很難取得電影內容業者的支持。

不讓遊戲搬到雲端,除了考量聲光效果、畫面品質、互動性等遊戲體驗可能打折以外,更重要的,這是一個涉及龐大產值與利潤的大事業,開發商當然不希望自家遊戲和其他遊戲一同打包到雲端遊戲平台,並以「每月299元」玩到飽的模式被消費掉;對比目前套裝軟體多單獨販售的模式,這將造成利潤與營收大幅壓縮的重大衝擊。

因此,設想未來雲端遊戲產業生態鏈中,有平台商(如Google、亞馬遜及微軟)、遊戲內容商(如任天堂、索尼)及電信業者(如中華電信、韓國ST電訊),誰會是談判力最強的一方?答案當然是內容商。

觀察雲端平台發展歷程,內容商一直是決定成敗的力量,除非平台強大到讓人無法拒絕,否則內容商多希望維持舊有商業模式。

其次,更關鍵的是能否解決跨平台難題?許多涉及遊戲本身不易克服的技術障礙與特性,將是雲端遊戲平台最大的發展瓶頸。

其實就本質而言,音樂、電影與遊戲非常不同的是,前兩者都是穩定的靜態內容,每個人觀賞的章節段落內容都是一樣的;但是,遊戲的進行卻經常因人而異,從一開始選擇的角色、關卡、武器就已不同,更別說操作上的差異。該如何即時、高速且沒有延遲地運算這些內容,對雲端資料中心的運作來說,是難度高、負荷量大的任務。

目前許多影音服務平台,主要採用伺服器快取(cache server)技術,當消費者要存取常用內容時,就透過離使用者最近的雲端資料中心,傳輸裝置中。可是,玩家遊玩、選角相當隨機,無法事先預測並早一步儲存好,這種隨時在變的動態內容,讓數據中心負荷大,也讓雲端遊戲變得更加困難重重。

此外,許多競技遊戲需要即時快速的雙向互動,對網路延遲更是挑剔。例如看影片時,遇到網路不佳或延遲,還可以待讀取完後接下去看;但是玩遊戲在槍林彈雨中訊號不好,卡了幾秒鐘,你很可能已經被敵人宰了,或被同伴痛罵、想踢掉你這個豬隊友。

因此,在前述兩大因素限制下,雲端遊戲要形成大趨勢前,恐有不小障礙需要克服,提供最佳遊戲體驗的,才是最終贏家。

5G為雲端遊戲的技術問題帶來一線曙光,不過除遊戲技術與體驗的障礙外,更重要的是,能否為龐大的遊戲開發事業帶來全新商機?

責任編輯:陳建鈞

(本文內容同步刊載於《數位時代》第314期,2020年7月號雜誌)
關鍵字: #Google #遊戲產業
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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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