科技圈搶進雲端遊戲, 臉書與蘋果如何參戰?
科技圈搶進雲端遊戲, 臉書與蘋果如何參戰?

自智慧手機以後,遊戲產業迎來全新劇烈變局,各派人馬競爭中,Facebook(臉書)與蘋果公司各打出與眾不同的路數。

疫情肆虐的2020年,「遊戲」獲得近年來最多的注目,除了因為人們只能待在家中,被迫將原本外出遊玩的休閒時間,轉移到遊戲上,遊戲大廠Epic Games帶頭挑戰蘋果及Google在App市場的壟斷地位,以及遊戲引擎開發商Unity相當成功的IPO成績,都提供了不少輿論素材。

不過更重要的,科技巨頭接連推出雲端遊戲(cloud gaming)服務,彰顯了遊戲崛起不只是一時疫情使然,我們很可能將迎來繼Netflix串流服務後,近代媒體暨娛樂(media & entertainment)產業最重要的創新篇章。

所謂「雲端遊戲」指的是:遊戲不再透過手機、電腦、遊戲主機等裝置的運算力遊玩,而是集中交由伺服器運算後,將結果畫面透過網路串流至終端設備;玩家輸入的指令,也是直接回傳給線上伺服器,來達成雙向互動的效果。

擺脫雲端大廠內容角力,Facebook「玩法」有3點優勢

「四大科技巨頭」中,Google的Stadia為第一家推出的雲端遊戲服務,之後依序為微軟的xCloud、亞馬遜的Luna,以及Facebook內建在Gaming入口內的服務。除了上述四大巨頭,顯示晶片(GPU)龍頭NVIDIA也推出GeForce NOW應戰。

Google、微軟、亞馬遜三家業者的策略較為相近,因為他們擁有的「本錢」也相近。三者都有「雲」的基礎建設,並且都已具備全球擴張的實力;其商業模式都採訂閱制,彼此之間的差別在於訂價與銷售模式。

三者都有自家的智慧語音助理,而語音助理對雲端遊戲來說,是關鍵的新輸入手段;主打的內容也都是原先只能在高階PC,或次世代遊戲主機上運行的高畫質遊戲;最後,他們原先都有自己的社交獲客管道,如Google有YouTube、亞馬遜有Twitch,微軟則是將 Mixer賣掉後,轉向與Facebook合作。

眾多相近中,決定Google、微軟、亞馬遜孰優孰劣的,當然就是「內容」了。 在這點上,微軟具有絕對優勢,尤其收購遊戲大廠ZeniMax Media後,一口氣入袋了多款知名IP。亞馬遜也非門外漢,多年來持續投資 Amazon Game Studios,可惜迄今仍未開花結果。Google則是三家巨頭裡,與遊戲最陌生的一家,這點也反應在Stadia上市至今,仍極為貧乏的內容庫上。

三家巨頭以外的Facebook,則採取了截然不同的市場策略:免費提供雲端遊戲服務,變現模式為應用內付費的分潤以及廣告;提供的內容也不是PC或遊戲主機上的高畫質遊戲,而是在App Store及Google Play上也能免費下載的手機遊戲。

facebook gaming
沒有雲端大廠的Facebook,選擇採取截然不同的市場策略角逐雲端遊戲。
圖/ Flickr CC by Marco Verch

Facebook之所以會採取這種策略,當然與「本錢」不同有關。Facebook雖然在全球各地設置自有或合作機房,但由於沒有獨立營運雲端事業,量體自然比不上三大廠。

此外,Facebook商業模式向來只有「廣告」,而傳統高畫質遊戲並不適合廣告商模;同時Facebook擁有最強的社交利器,利用「免費+廣告」的模式才最能發揮此一優勢。

進一步分析Facebook的雲端遊戲策略,還能有以下3點發現:

第一, 雲端遊戲可以彌補傳統HTML5在技術與體驗上的不足,協助Facebook切入手機遊戲市場。第二, 雲端串流技術可提升「可玩廣告」(playable ads)的體驗,廣告主也不須額外製作新的廣告素材。第三, 雲端遊戲可以結合Facebook Gaming的直播,推出新型態的廣告商品,繼續擴展Facebook在遊戲這一塊的變現實力。

不甩對手打成一團,蘋果固守生態系

最然而,在本文的最後,我特別想提另外一個「反趨勢」的科技巨頭:蘋果。

蘋果在今年11月11日的「One More Thing」發表會上,正式發表了搭載全新一代Arm架構M1晶片的Mac產品線。分析蘋果公司策略的角度非常多,我一方面為配合本篇主題,一方面也少見從遊戲事業的角度,看M1晶片下愈趨整合的蘋果生態系。

M1晶片代表的,是未來全球超過15億台蘋果設備將逐漸一統,遊戲開發者將可一次針對Mac桌機、Mac筆電、iPhone、iPad,甚至Apple TV等設備開發遊戲。更重要的是,進入蘋果生態系的方式,除了自行上架至App Store,還有Apple Arcade這個遊戲訂閱服務。

當雲端遊戲透過伺服器運算以及網路串流的技術,達成了跨平台遊戲體驗,蘋果公司何嘗不也是利用全生態系的軟硬整合,讓開發者可更輕易打造跨裝置的遊戲內容?

但科技巨頭以及遊戲主機業者,都一步步往雲端遊戲邁進時,蘋果反而更像上一世代的「Sony+微軟+任天堂」綜合體,鞏固自己的封閉生態江山。

不論是雲端遊戲趨勢,抑或蘋果公司開創的全新「連環船大陸」,遊戲產業都將迎來新一波的市場擴張,開啟自智慧手機以來,最大一波的上升熱潮。

本文出自數位時代319期12月號《解析台灣半導體奇蹟!》專家觀點

責任編輯:郭昱彣、張庭銉

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從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路
從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路

「代理式 AI 」(Agentic AI)的創新服務正在重新塑造企業對AI的想像:成為內部實際運行的數位員工,提升關鍵工作流程的效率。代理式AI的技術應用清楚指向一個核心趨勢:2025 年是 AI 邁向「代理式 AI」的起點,讓 AI 擁有決策自主權的技術轉型關鍵,2026 年這股浪潮將持續擴大並邁向規模化部署。

面對這股 AI Agent 浪潮,企業如何加速落地成為關鍵,博弘雲端以雲端與數據整合實力,結合零售、金融等產業經驗,提出 AI 系統整合商定位,協助企業從規劃、導入到維運,降低試錯風險,成為企業佈局 AI 的關鍵夥伴。

避開 AI 轉型冤枉路,企業該如何走對第一步?

博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題、生成內容的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工,應用場景也從單一任務延伸至多代理協作(Multi-Agent)模式。

「儘管 AI 前景看好,但這條導入之路並非一帆風順。」博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲綜合多份市場調查報告指出,到了 2028 年,高達 70% 的重複性工作將被 AI 取代,但同時也有約 40% 的生成式 AI 專案面臨失敗風險;關鍵原因在於,企業常常低估了導入 GenAI 的整體難度——挑戰不僅來自 AI 相關技術的快速更迭,更涉及流程變革與人員適應。

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博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工。面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時加速 AI 落地。
圖/ 數位時代

正因如此,企業在導入 AI 時,其實需要外部專業夥伴的協助,而博弘雲端不僅擁有導入 AI 應用所需的完整技術能力,涵蓋數據、雲端、應用開發、資安防禦與維運,可以一站式滿足企業需求,更能使企業在 AI 轉型過程中少走冤枉路。

宋青雲表示,許多企業在導入 AI 時,往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。

轉換率提升 50% 的關鍵:HAPPY GO 的 AI 落地實戰路徑

博弘雲端這套導入方法論,並非紙上談兵,而是已在多個實際場域中驗證成效;鼎鼎聯合行銷的 HAPPY GO 會員平台的 AI 轉型歷程,正是其最具代表性的案例之一。陳亭竹說明,HAPPY GO 過去曾面臨AI 落地應用的考驗:會員資料散落在不同部門與系統中,無法整合成完整的會員輪廓,亦難以對會員進行精準貼標與分眾行銷。

為此,博弘雲端先協助 HAPPY GO 進行會員資料的邏輯化與規格化,完成建置數據中台後,再依業務情境評估適合的 AI 模型,並且減少人工貼標的時間,逐步發展精準行銷、零售 MLOps(Machine Learning Operations,模型開發與維運管理)平台等 AI 應用。在穩固的數據基礎下,AI 應用成效也開始一一浮現:首先是 AI 市場調查應用,讓資料彙整與分析效率提升約 80%;透過 AI 個性化推薦機制,廣告點擊轉換率提升 50%。

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左、右為博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹及技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲。宋青雲分享企業導入案例,許多企業往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。
圖/ 數位時代

整合 Databricks 與雲端服務,打造彈性高效的數據平台

在協助鼎鼎聯合行銷與其他客戶的實務經驗中,博弘雲端發現,底層數據架構是真正影響 AI 落地速度的關鍵之一,因與 Databricks 合作協助企業打造更具彈性與擴充性的數據平台,作為 AI 長期發展的基礎。

Databricks 以分散式資料處理框架(Apache Spark)為核心,能同時整合結構化與非結構化資料,並支援分散式資料處理、機器學習與進階分析等多元工作負載,讓企業免於在多個平台間反覆搬移資料,省下大量重複開發與系統整合的時間,從而加速 AI 應用從概念驗證、使用者驗收測試(UAT),一路推進到正式上線(Production)的過程,還能確保資料治理策略的一致性,有助於降低資料外洩與合規風險;此對於金融等高度重視資安與法規遵循的產業而言,更顯關鍵。

陳亭竹認為,Databricks 是企業在擴展 AI 應用時「進可攻、退可守」的重要選項。企業可將數據收納在雲端平台,當需要啟動新型 AI 或 Agent 專案時,再切換至 Databricks 進行開發與部署,待服務趨於穩定後,再轉回雲端平台,不僅兼顧開發效率與成本控管,也讓數據平台真正成為 AI 持續放大價值的關鍵基礎。

企業強化 AI 資安防禦的三個維度

隨著 AI 與 Agent 應用逐步深入企業核心流程,資訊安全與治理的重要性也隨之同步提升。對此,宋青雲提出建立完整 AI 資安防禦體系的 3 個維度。第一是資料治理層,企業在導入 AI 應用初期,就應做好資料分級與建立資料治理政策(Policy),明確定義高風險與隱私資料的使用邊界,並規範 AI Agent「能看什麼、說什麼、做什麼」,防止 AI 因執行錯誤而造成的資安風險。

第二是權限管理層,當 AI Agent 角色升級為數位員工時,企業也須比照人員管理方式為其設定明確的職務角色與權限範圍,包括可存取的資料類型與可執行的操作行為,防止因權限過大,讓 AI 成為新的資安破口。

第三為技術應用層,除了導入多重身份驗證、DLP 防制資料外洩、定期修補應用程式漏洞等既有資安防禦措施外,還需導入專為生成式 AI 設計的防禦機制,對 AI 的輸入指令與輸出內容進行雙向管控,降低指令注入攻擊(Prompt Injection)或惡意內容傳遞的風險。

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博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲進一步說明「AI 應用下的資安考驗」,透過完善治理政策與角色權限,並設立專為生成式 AI 設計的防禦機制,降低 AI 安全隱私外洩的風險。
圖/ 數位時代

此外,博弘雲端也透過 MSSP 資安維運託管服務,從底層的 WAF、防火牆與入侵偵測,到針對 AI 模型特有弱點的持續掃描,提供 7×24 不間斷且即時的監控與防護。不僅能在系統出現漏洞時主動識別並修補漏洞,更可以即時監控活動,快速辨識潛在威脅。不僅如此,也能因應法規對 AI 可解釋性與可稽核性的要求,保留完整操作與決策紀錄,協助企業因應法規審查。

「AI Agent 已成為企業未來發展的必然方向,」陳亭竹強調,面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時,加速 AI 落地。在這波變革浪潮中,博弘雲端不只是提供雲端服務技術的領航家,更是企業推動 AI 轉型的策略戰友。透過深厚的雲端與數據技術實力、跨產業的AI導入實務經驗,以及完善的資安維運託管服務,博弘雲端將持續協助企業把數據轉化為行動力,在 AI Agent 時代助企業實踐永續穩健的 AI 落地應用。

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