PS5「震撼」進化,卻離末代主機近了?
PS5「震撼」進化,卻離末代主機近了?

2020年11月12日,Sony家用遊戲主機PS5(PlayStation 5)正式於多個國家發售。從1994年第一代PS以來,平均每6.5年時間,Sony都會推出新一代的家用主機。但2020年是一個有好有壞的特別時間點。

首先,現在是家用主機市場最好的時刻。受到新冠狀病毒(COVID-19,俗稱武漢肺炎)影響,「宅經濟」爆炸性成長,據諮詢公司Simon-Kucher & Partners研究,人們花在電玩遊戲的時間大大延長,每周遊玩超過5小時的比率提升30%,未來想要添購一台主機、宅在家的消費者也持續變多。

更別說1.13億個PS4玩家,在換機時考慮PS5的可能性。去年10月底的Sony財報說明會上,看好換機潮,副社長兼執行長十時裕樹就預測PS5銷量目標,是超過PS4第一年賣出的760萬台。

再來,是雲端遊戲時代的序幕已經開始。全球許多IT巨頭都大張旗鼓地切入雲端遊戲領域,不論是Google、亞馬遜,甚至是Facebook,都有計畫性地在推出相關服務。雖然實際遊戲體驗普遍有待加強,但可以預見未來無論手機、平板電腦、電視等終端設備,隨處可遊玩3A大作的時代終會到來。

PS5_主機+周邊
PS5數位版(左三)台灣售價約為12,980元、配有光碟機版本(左二)則為15,980元,截至11月底前,零售通路上仍是一機難求。
圖/ Sony提供

也因此,PS5有機會成為Sony最後一代的家用主機,《日本經濟新聞》引述花旗集團證券分析師江澤厚太說:「如果雲端串流遊戲解決了通訊延遲的問題,PS5有可能成為最後的遊戲專用機。」

迎戰跨平台遊玩趨勢,無縫讀取的效能武器

假設從「最後一代家用主機」來看,Sony在PS5外觀設計上相當大膽,其主機體積相當巨大,比過去任何一代都大,這大概是所有人開箱的第一印象,而且外觀上也非常「不Sony」,比起過去PS4系列沉穩黑色,PS5採用了大量科技感的白色,讓矗立的主機就像是一棟超現實建築模型。

而在性能上最值得一提的是,PS5採用新一代SSD(固態硬碟),大幅提升遊戲讀取效能,傳輸頻寬基本可達每秒5GB。這卻引來許多玩家不滿,認為PS5硬體架構不夠漂亮,Sony只用遊戲讀取速度來作為噱頭。

的確,這對遊戲畫面的改進幫助有限,但其實電玩遊戲發展至今,畫面精細度也快碰到瓶頸:光線追蹤技術成為遊戲大作標配,新世代遊戲引擎營造的擬真感更直上電影規格;解析度方面,除非是VR遊戲,不然4K綽綽有餘。

而讀取速度沒有辦法提供肉眼「次世代」感受,卻可能改變所有遊戲的玩法。過去打著開放世界、不需載入時間的遊戲,也是用了分批讀取的概念,玩家先下載一部分遊戲內容,走到邊界才下載新的內容,只是把讀取條藏了起來。

DualSense_02
PS5無線控制器DualSense大幅升級,包含震動更加細緻、配有觸控板,甚至可以透過「吹氣」來操控,期待未來有更多遊戲善用這些新功能。
圖/ Sony提供

舉個例子來說,如主打一鏡到底的動作遊戲《戰神》,玩家角色常須經由鑽過石縫、搬石頭、攀爬等操控,才能到達某些地方,其實開發商正是將過場讀取的畫面藏在其中。

未來,當遊戲開發商善用PS5讀取速度,就可以不再設計「障礙」,來爭取載入時間,也有機會開發出更多元、更有趣的玩法,讓玩家得到更行雲流水的遊戲體驗。

震動魔法駕馭遊戲巨獸,拉弓、扣板機更有感

PS5的另外一大亮點,就是無線控制器DualSense,不愧為駕馭這頭巨獸的必要設備,比歷代手把都重;外觀看起來科幻風十足,純白外殼與圓滑接縫,如同《星際大戰》帝國風暴兵。

但更重要的是「震動反饋」技術,根據Sony說法,DualSense細緻的震動表現,能讓玩家感受到「在泥地裡開車」的感覺。PS5預裝遊戲《太空機器人遊戲間》(Astro's Playroom),更是DualSense展示震動感升級的殺手鐧,隨著角色踩踏冰面、雪地或沙漠時,都可以清晰感受到不同的反饋。

特別是在冰面上,細膩而持續的震動,幾乎能感受到那種隨即滑倒的危機感。在「L2」與「R2」,這兩個過去常被設置為開槍、射箭的按鍵,也刻畫出不同層次的觸覺反饋。

比起過去,不管遊戲畫面有多緊張或多悠閒,按下去的感覺完全相同,現在按壓時多了阻力,遊戲角色在拉弓、射擊時,需要施多一點力道來按下扳機,遊玩更加身歷其境;也為遊戲開發增添全新可能,期待有更多遊戲發揮這項功能的魅力,帶來更傑出的操作體驗。

PS5_兩機一手把
PS5的主機體積龐大,外觀極具設計感,直立於桌上相當搶眼。
圖/ Sony提供

除此之外,Sony在PS5上統一了「○」、「╳」兩個按鈕的功能,「○」是確認、「╳」是取消,相信已是亞洲玩家累積超過20年的肌肉記憶。但在歐美,兩個按鍵的功能是反過來的,因此日本遊戲如果在歐美發售,就需要另外更改,反之亦然。

但Sony卻要終結差異,全球統一歐美模式:「╳」鍵是確認,「○」鍵是取消。面對許多亞洲玩家的排斥反應,Sony表示,是為了避免玩家執行不同國家遊戲時的誤按,也減輕了開發者負擔。

原以為「個人化」會是各行各業最終的趨勢,遊戲亦然,為不同市場調整「○」、「╳」的確可能造成額外成本,但在此時強硬地宣布全球統一,或許是Sony對自家巨獸的自信心吧。

本文出自數位時代319期12月號《解析台灣半導體奇蹟!》

責任編輯:郭昱彣、張庭銉

關鍵字: #Sony
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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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