Google裁掉Stadia遊戲開發部門、攜手福特打造百萬輛Android汽車，要全力發展雲端？|數位時代 BusinessNext

不必高規格硬體，只要連上網路即可暢玩遊戲的Google Stadia，一直以來被外界視為遊戲領域的Netflix。但不同於Netflix自產內容的策略，Google本週宣佈關閉Stadia內部的遊戲開發部門，專注於經營串流遊戲平台。

做遊戲太貴太耗時，Google決定專注雲端平台

Google決定聚焦於雲端平台，捨棄遊戲開發部門的理由並不難想像。開發遊戲不僅需要耗費大量資金、時間開發，最終能否收穫市場好評，並促使玩家訂閱服務也讓人難以預料。

Google原先的策略與Netflix十分相似，計畫藉由推出獨家遊戲吸引用戶加入平台。而Google的這次策略轉向，也導致Stadia遊戲及娛樂（SG&E）旗下兩間位於洛杉磯及蒙特婁的遊戲工作室面臨關閉，預計將有約150名員工受到影響。

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Google指出，大部分SG&E員工都會轉調其他部門，但曾在Ubisoft、EA等大廠任職的資深遊戲製作人潔德．雷蒙（Jade Raymond）將離開公司。

Google Stadia總經理菲爾．哈里森（Phil Harrison）表示，從頭打造出一款頂尖遊戲需要很多年，以及非常可觀的投資，「由於我們的重心是運用Stadia的技術及強化業務夥伴關係，除了一些短期項目之外，我們不打算繼續投資獨家遊戲。」

2019年11月推出的Stadia服務，讓玩家無須購置昂貴的電腦配備或遊戲主機，可直接用手機、電腦連上網路遊玩各式遊戲，收費為每月9.99美元。不過Stadia本身並不提供遊戲，只提供連接服務，玩家仍須付費購買。

雖然玩家們大致給予Stadia好評，但基於遊戲須另行購買、定價等因素，有前Google員工透露，Stadia的初期營收遠低於預期。

哈里森指出，他們將繼續協助遊戲開發者利用平台技術，直接為玩家們提供遊戲服務，但不再打算推出自己的遊戲擴充內容。

2023年起百萬輛Android系統汽車上路，Google攜手福特搶攻雲端商機

Stadia關閉遊戲開發部門的時機點，恰好是Google首度公佈雲端業務成本及利潤等詳細營運數據的前夕，這次變更營運策略或許是Google逐步調整雲端業務架構的開端。

2020年第二季財報中，Google廣告營收出現首次衰退，也讓外界對營收極度仰賴廣告產生擔憂，寄望雲端業務能開創出多樣化的營收來源，使Google的營收結構更加健康。

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就在Stadia傳出裁撤消息的同時，Google宣佈與福特簽訂為期6年的合作協議，將協助福特把Android系統導入旗下車款，並提供雲端服務、Google AI技術支援。福特將從2023年起推出「數百萬輛搭載Android系統的汽車」，屆時Google地圖、Google助理等服務將直接內建於汽車上，不必再透過手機使用這些功能。

雙方並未披露合作細節，但預計Google將可從每一輛賣出的Android系統汽車上，創造更多的雲端收入及授權費用。Google還將為福特工廠提供雲端支援，可望對廠房帶來現代化改造。

Google在雲端市場方面，一直遠遠落後於亞馬遜及微軟的腳步，這次合作是重要的里程碑。Google雲端執行長湯馬斯．庫里安（Thomas Kurian）表示，這次一次非常有策略意義的合作，它連結了從駕車體驗到供應鏈轉型、IT系統現代化等所有層面。

Google執行長桑德爾．皮蔡（Sundar Pichai）在推特上向福特執行長吉姆．法利（Jim Farley）表示，Google雲端、Android及Google AI將協助福特轉型業務，創造讓人們更安全、連結更緊密的汽車科技。

除了是Google雲端業務的一大進展外，這次合作也揭示過去一年來車廠紛紛與科技公司合作，加速聯網汽車的發展的浪潮。

去年6月，賓士才宣佈與Nvidia合作，兩者在共同開發自駕技術之餘，也將逐步推出各項服務，以無線更新（over-the-air）的方式提供客戶購買或使用；而過去持續耕耘車聯網平台的微軟，今年1月也宣佈與自駕車新創Cruise締結合作，將提供Azure雲端服務加速自駕車上路。

法利認為，開發汽車的數位商機是個比電動車更有潛力的市場，數位服務讓車廠在銀貨兩訖後，仍能維持與車主的互動，進而培養品牌忠誠度。

資料來源：The Verge、Reuter、CNBC、Bloomberg
責任編輯：錢玉紘

從生成式AI訓練、推論，到代理式工作流程（Agentic Workflow）與未來的實體AI，資料流量正以指數級成長，讓記憶體從過去支援運算的配角躍升為決定AI效能與能源效率的關鍵角色。

全球知名的半導體與微電子技術分析機構TechInsights指出，AI競爭正逐漸從晶片算力擴展到記憶體架構設計能力，加速「Computational Memory」等新架構興起；在這波浪潮中，深耕記憶體與儲存技術數十年的美光科技，正與關鍵夥伴展開深度協同設計，包含攜手NVIDIA共同開發適用於新世代資料中心的低功耗記憶體技術，在AI基礎建設的新賽局中成為不可或缺的關鍵。

當GPU不再是唯一主角，記憶體為何躍上AI舞台中央？

過去，半導體的焦點多圍繞在晶片，例如CPU、GPU跟AI加速器等，市場普遍認為，晶片運算能力是左右科技產業發展速度的關鍵，但在進入生成式AI世代後，產業逐漸發現另一個事實：真正限制AI效能的瓶頸不是運算，而是資料能否快速被存取與傳輸。

從大型語言模型訓練，到AI推論、代理式工作流程（Agentic Workflow），甚至未來的機器人與自駕車，龐大的資料流量正持續推升對高頻寬、低延遲、高容量記憶體的需求，讓記憶體產業從過去相對標準化、以價格競爭為主的市場，逐漸轉變為AI基礎建設的重要核心。

「仔細觀察AI應用服務會發現，大多數工作負載都被頻寬限制。」美光科技全球業務執行副總裁Mike Cordano認為，記憶體是突破（頻寬）瓶頸的關鍵，也讓AI競賽從晶片算力升級到記憶體與儲存架構的系統級競爭。這樣的產業洞察，也正是Mike在歷經二十餘年的儲存產業資歷，加上四年半的創投生涯後，選擇加入美光的核心原因之一：在AI重塑產業結構的浪潮下，記憶體將成為這波成長最直接的動能所在。

從零組件供應商到策略夥伴，記憶體共創時代來臨

AI的崛起，正在改變記憶體廠商與客戶的關係。

過去，記憶體產品多是標準化元件，客戶關注的是價格、供貨與規格；合作模式也偏向短期採購與交易導向。然而隨著AI系統規模愈來愈大，從資料中心、雲端平台到終端裝置，記憶體已經成為決定系統效能的重要關鍵，也因如此，越來越多企業將記憶體視為「策略性資產」，而非單純零組件。

Mike表示：「現在，我們跟客戶合作的時間跨度改變了，在產品正式上市前三到四年便開始合作，從系統架構階段就共同規劃未來需求。」例如，美光科技與NVIDIA共同研發的資料中心所使用的低功耗記憶體，便是雙方提前多年展開深度合作（co-design）的成果。

值得特別注意的是，美光科技除從技術層面與晶片製造商等夥伴共創產品，也在需求層面與客戶進行密切合作，例如，將過去較無約束力、期限僅一年的長期協議（LTA）轉變成為期五年、條款更具約束力的策略性客戶協議（SCA），藉此掌握客戶的未來需求，進而在技術層面做更深度的合作。Mike坦言，深度協同設計是高成本的投入，美光的做法是先廣泛進行市場感知，理解不同場域的需求方向，再與生態系統中的夥伴們展開客製化合作。

從裝置導向轉為Token導向，AI浪潮重寫記憶體成長模式

除了合作模式改變，更大的典範轉移是需求的改變。

Mike解釋，過去記憶體需求跟PC、手機跟伺服器出貨量息息相關，但在AI新世代，推動記憶體需求成長的核心不再是設備數量，而是AI模型所產生的運算與資料消耗量。「AI產業逐漸走向以『Consumption』或『Token』為主的新經濟模式，每一次的模型運算都需要消耗大量的記憶體跟儲存資源，這意味著，即使設備銷量成長趨緩，記憶體需求仍可能持續上升。」

更重要的是，AI應用正從資料中心外擴至手機、PC、自駕車與機器人等場域，儘管不同場域對記憶體的需求不盡相同，但是，Mike認為：所有AI裝置都存在三項共同需求：更快的速度、更大的容量，以及更高的能源效率。

正如Mike在受訪時提到的：「我們最大的挑戰，是如何與客戶和整個生態系保持高度一致，一方面創造供給與產能，另一方面持續推動技術創新。」可以預期，在接下來的五年，記憶體產業面臨的挑戰不僅僅是擴展產能，而是如何與客戶共同規劃需求、同步投入技術創新，而這也是美光科技積極經營AI生態體系的原因。

總的來說，AI帶來的改變，不只是算力提升，而是重新定義整個運算架構：過去，記憶體被視為支援運算的基礎元件；現在，則是決定AI效能、能源效率與創新速度的關鍵資源；當產業競爭從晶片性能延伸到資料流動效率，從裝置數量轉向Token消耗量，記憶體的重要性也將隨之水漲船高，對美光科技來說，這將是其從供應商走向AI生態系核心夥伴的關鍵角色轉變。