Google怒砍Stadia!曾被寄予厚望的雲端遊戲為何最終被判死刑?
Google怒砍Stadia!曾被寄予厚望的雲端遊戲為何最終被判死刑?

Google又一次向自己的產品揮起大刀,這一次被砍的是Stadia雲端遊戲項目。

據The Verge報導,Google的雲端遊戲平台Stadia,遭到「內部降級」。Stadia負責人菲爾·哈里森(PhilHarrison)的匯報對象,從之前的硬體高級副總裁里克·奧斯特洛,變成了另一位級別更低,負責「訂閱服務」的高級主管。

「降級」還不是最關鍵的,據報導,Google已經調整了Stadia的定位,讓它不再面向普通玩家,而是向toB轉型,幫助企業開發一些類似「雲端遊戲」,但複雜度更低的交互產品,比如健身課。

這幾乎是給Stadia「判了死刑」。在Google嘗試新業務的歷史裡,從沒有一個項目,經歷降級、調整後,實現觸底反彈。它們無一例外,都走進了歷史的墳墓。

三年前,Stadia公佈之初,曾被寄予厚望。作為網路領域的領頭羊,Google有足夠的資金實力、技術儲備,也有廣闊的用戶基礎。從各個角度,它都是最有可能給「雲端遊戲」帶來變革的公司之一。

「從入門到放棄」,Google的失敗到底是個例?還是一切雲端遊戲項目不可避免的死局?

2019年夢幻開局

2019年3月,Google公佈Stadia,宣布自己找到了解鎖「雲端遊戲」的技術密碼。

雲端遊戲並不是什麼新概念。早在2009年,雲端遊戲公司OnLive就演示了雲端遊戲版本的《孤島危機》。6年後,Sony收購On Live,將相關技術整合進了自家類似雲端遊戲的串流服務Play Station Now中。

雲端遊戲為玩家許諾了一個美妙的願景。玩家不再需要考慮「下載」、「安裝」、「畫質設置」等等問題,拿起手柄,就可以一秒開玩,且遊戲畫面不受裝置的性能限制。

商業邏輯上,雲端遊戲也描繪了一個更高效的未來。如果說,傳統遊戲主機是一台高性能遊戲電腦,雲端遊戲平台就像一家「網咖」。它把演算力集中在一起,按需分配給用戶。

傳統遊戲機的模式下,一萬個玩家需要一萬台機器,但這一萬個玩家不可能同時玩遊戲,可能最多只會有一千人同時在線,那麼雲端遊戲就只需要在「網咖」裡準備一千台機器,就可以滿足所有玩家。當硬體成本不再是門檻,雲端遊戲就能吸引到更多玩家。

夢想很性感,但問題在於,雲端遊戲對網路質量的要求極高,不僅需要高頻寬,還需要低延遲。相比之下,串流媒體影片也需要高頻寬,但對延遲的要求不高;網路遊戲對延遲的要求高,但對頻寬的要求相對不高。

Stadia
Stadia背後是Google強大的雲端機房
圖/ Stadia

Google認為自己能解決這個難題。一方面,Google強大的底層技術團隊,為Stadia開發了優秀的壓縮算法,減小推流所需的頻寬;另一方面,Google在全球部署了大量數據中心,巨大的演算力資源,玩家連接到最近的的數據中心,就能極大降低延遲。發布會上,Google宣稱,玩家只需要25Mbps的網路,就能獲得4K60幀級別的遊戲畫面。

最後,Google還有三個重要的殺手鐧:YouTube、Chrome和Android。

這三款產品作為世界上最主流的影片網站、瀏覽器和手機操作系統,讓Stadia一誕生就幾乎覆蓋了地球上所有的計算裝置,從PC、電視,到手機、平板。Stadia擁有了觸及所有人的可能性。

發布會上,Google將Stadia定義為「所有人的遊戲平台」。

Stadia
Stadia發布會上,Google將Stadia定義為「所有人的遊戲平台」
圖/ Stadia

骨感的現實

公佈半年後,2019年11月,Stadia正式上線,當天便遭遇滑鐵盧。

上線當天,華盛頓郵報記者公佈了一段「自己在辦公室玩Stadia」的影片。畫面顯示,從記者按下空格鍵,到人物跳躍起來,中間有肉眼可見的延遲,讓這款射擊遊戲幾乎「不可玩」。記者還特別提到,華盛頓郵報辦公室鋪設的,是1Gbps的千兆網路,遠超Google此前在發布會上提到的25Mbps的速率要求。

發布初期,媒體對Stadia的評價褒貶不一。但幾乎只有類似The Verge這種,辦公地點設在洛杉磯灣區,和Google總部毗鄰的科技媒體,獲得了不錯的遊玩體驗。這讓不少人都對Google「號稱解決雲端遊戲網路延遲問題」的技術實力,提出了質疑。

因為體驗上的缺陷,Stadia的用戶規模一直未見起色。根據彭博社援引內部人士透露的消息,Stadia花費數千萬美元成本買下了包括《荒野大鏢客2》在內的一系列3A大作,但最終吸引到的用戶規模,相比內部定下的銷售目標,還差著幾十萬的規模。

以及,遊戲陣容也成為了Stadia的重大缺陷。發布之初,Stadia宣布已經有100家遊戲工作室在為Stadia平台打造內容,但實際上,最後登陸Stadia的遊戲,幾乎只有來自育碧、EA等第三方廠商的跨平台作品,而沒有任何獨占大作。而在遊戲領域的歷史上,沒有任何一個「平台」,能在沒有獨占的情況下,實現發展。

而發布會上Google宣布成立的一方遊戲工作室Stadia Games and Entertainment,最後連一款原創遊戲都沒做出來,就胎死腹中。2021年,Google宣布,將不再繼續投資Stadia製作遊戲,關閉旗下的兩個遊戲工作室。

備好所有原料卻少烹飪方法,Stadia最終走入絕境

回顧Stadia走過的三年,它的巔峰時刻,就是在三年前的發布會上。當時,背靠Google的Stadia,幾乎擁有了做好雲端遊戲所需的一切「原料」。但打造優秀遊戲體驗需要的「烹飪方法」,Stadia似乎並沒有掌握。

從那一天開始,Stadia幾乎沒有一天不是在走下坡路,直到今天,走入絕境。

有Stadia內部人士向Business Insider透露,「Stadia內部還有很多人希望它能繼續下去,他們都在非常努力的工作,確保Stadia不會死掉。但這些人並沒有權力,給Stadia繼續開支票。」

Stadia
Stadia覆蓋了Google旗下幾乎所有平台
圖/ Stadia

雲端遊戲,一場死局?

嚴格意義上來說,Stadia還沒有完全死透。

據報導,Google正在將Stadia重新包裝成一個名為Google Stream的產品,面向商業市場,為企業提供底層的技術方案,幫助它們打造類似雲端遊戲的「交互內容」。

Google Stream目前主要的客戶之一,是美國知名健身服務Peleton。Peleton銷售一種帶螢幕的「動感單車」,用戶可以跟著螢幕上的「健身老師」一起進行訓練。如果能將雲端遊戲技術與「健身課」結合,確實能讓整個體驗變得更具交互性。

而且,最關鍵的是,「健身課」相比「雲端遊戲」,對頻寬、延遲的要求都要低很多。發展的難度,肯定比雲端遊戲要低得多。

但Peleton這一個場景太過垂直,很難說背後到底蘊含著多大的市場。朝著這個方向繼續做下去,Google Stream大概率會變成Google雲端計算業務的一部分。

但無論如何,Google和遊戲,已經徹底分道揚鑣。

實際上,不只是Google,各大雲端遊戲平台,過去幾年都經歷了一樣的「高開低走」。

微軟的雲端遊戲服務Projectx Cloud,背靠Xbox強大的遊戲資源,以及業界領先的Azure雲端服務設施,也是一直不溫不火,測試進度推進緩慢,用戶反響平平。另一家業界巨頭,英偉達的Ge Force Now,也是差不多的情況。

回顧過去幾年雲端遊戲的發展,不難發現,雲端遊戲的底層邏輯,存在著一對巨大的「矛盾」。

所有的雲端遊戲平台都宣傳自己能實現「隨時隨地」開玩,用戶將不再受時間、地點、裝置性能的限制。但實際上,用戶仍然需要有高速、穩定的網路,才能獲得相對好一點的體驗。

Games-Grid.jpg
圖/ Roblox

在5G、光纖寬頻已經相對普及的今天,高速網路看似無處不在,但實際上,無論是移動基站,還是家庭Wi-Fi,都有很多覆蓋不到的「死角」,各種「網路不暢」的場景依然存在。任何一個場景下的網路波動,都會毀掉雲端遊戲的體驗。

雲端遊戲是一個美妙的理想,隨著技術發展,我們也的確在不斷接近那個「終極目標」。無論是Google的Stadia,還是微軟的xCloud,它們在技術層面,相比最初的OnLive,已經進步了太多。

但問題的核心並不在於技術。如何將技術轉化為體驗,並切中玩家的需求,才是最重要的。Stadia的失敗,可能並不是因為團隊不夠努力。這個「轉變」的過程,比所有人想像的更漫長。

就像Google砍掉過的上百個項目一樣,Stadia沒有誕生在屬於它的時代,Google也失去了耐心。技術的浪潮,最終變成拍打在沙灘上的泡沫。

最後,我們也必須要問,玩家真的需要「隨時隨地暢玩遊戲大作」嗎?

大部分3A遊戲,打造的都是一種「沉浸式體驗」。要實現「沉浸」,你需要排除周圍的各種干擾,安安心心坐在電視、電腦前面,捧著手柄,享受一段遊戲體驗。它本來就不需要「隨時隨地」,而是需要在某一個場景下,獲得極致的好體驗,即便這個場景有一定門檻。雲端遊戲的終極設想,其中混雜了太多廠商的一廂情願。

在微軟xCloud的發布影片下面,有一條諷刺微軟的評論被頂到了最高的位置,它說:「我已經迫不及待想在三星冰箱上玩xCloud了」。

言下之意很明顯,今天的廠商都只想用技術無限擴展服務的場景,卻忘記了「做好遊戲」的初心

本文授權轉載自:極客公園

責任編輯:傅珮晴、侯品如

關鍵字: #Google
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懂保險的 AI 才有用!國泰人壽數據暨人工智慧發展部如何解開壽險業的 AI 實戰難題
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金管會調查顯示,國內金融機構與周邊單位已有 33% 導入 AI,其中壽險業導入比例達 67%,僅次於銀行業的 87%。事實上,保險業應用 AI 的難題不在技術,真正的挑戰是要在高度監理、複雜流程與專業領域中,找到可落地的應用場景。國泰人壽數據暨人工智慧發展部走過八年、歷經三次組織定位演進,如何摸索出自己一套的 AI 轉型路徑?

國泰人壽養兵練 AI

國泰人壽數據團隊的起點,可以追溯到 2016 年成立的「客群經營部」。2018 年,隨著公司希望讓 AI 發展更具基礎架構、更具規模地展開,團隊轉型為「數據經營部」;到了 2024 年,正式成立「數據暨人工智慧發展部」,角色也從推廣,轉向更專注的技術發展。

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部目前為一約 65 人的團隊,平均年齡 33 歲。
圖/ 數位時代

八年間,團隊的任務始終圍繞同一件事:深入業務現場,釐清痛點,再與 IT、業務、客服等單位協作,推動 AI 從研究走向實踐。國泰人壽數據暨人工智慧發展部協理莊淑儀形容,這個過程更像是傳教士的工作:「很多數據產品是由我們發想,從核保到理賠,有哪些導入機會?我們要去和各部門溝通,AI 可以協助什麼。」

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部協理莊淑儀。
圖/ 數位時代

這樣的溝通並不容易,因為壽險業的專業門檻極高。國泰人壽數據暨人工智慧發展部首席數據分析師黃喬敬博士指出,一張保單牽涉的關係人本來就複雜:「在保險業,一張保單的銷售,涉及要保人、被保人、受益人,是多方關係,尤其在金管會的要求下,還必須兼顧模型的公平性與可解釋性。」核保邏輯、理賠判斷、業務員培訓,每個環節都有各自的專業門檻與監理要求,通用技術難以直接套用。這也是國泰人壽選擇自己養兵練 AI 的原因,唯有深度理解壽險場景,AI 才有落地的條件。

從真實需求長出來的 AI 實戰力

要讓技術模型真正為前線人員所用,數據暨人工智慧發展部團隊長期觀察業務現場,確保 AI 產出都能有效銜接既有作業流程。去年,團隊面對的挑戰,是在十三個部門提案中,篩選出值得投入的場景。莊淑儀說明,評估標準有三項:「是否能複製到多元場景?對公司有什麼效益?技術可行性?」最終六個案子出線,其中包括「AI Coach」。

AI Coach 以 AI 陪練業務員磨練銷售技巧,同步縮短培訓週期,讓業務員能更快提供專業、貼近保戶需求的服務。看見 AI Coach 的成效後,國泰人壽也將同一套模式延伸至客服中心及直效團隊,評估面向包括禮貌、問題回應、服務要點...等面向,給於評分及建議。黃喬敬博士解釋背後的難度:「以往這些評估指標是由人來判斷,現在則是要做到標準化,讓 AI 系統可以自己判斷。」今年一月上線後,客服新人有超過九成以此作為教育訓練工具,業務端使用率也過半,不僅省下資深人員帶新人的時間,也讓保戶獲得更一致、更高品質的服務體驗。

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部協理莊淑儀(左)與首席數據分析師黃喬敬博士(右)帶領團隊在國泰人壽保險領域驗證 AI 應用。
圖/ 數位時代

另一項落地應用則是「Cathay Eye」,是國泰人壽自行開發的智能風險控管模型。莊淑儀說明:「這最主要是幫案件的複雜度做分級,讓新進同仁處理複雜度低、資深同仁處理複雜度高的案件,一來反映人力價值,二來加速案件處理流程,讓客戶更快獲得所需服務。」

黃喬敬博士也補充背後的機制:「Cathay Eye 是把公司過去數千萬筆資料整合起來,藉此建立一個平均的判斷基準,用來做複雜度分級與派工。」目前,Cathay Eye 的識別能力相較原流程提升一倍精準度,也讓流程的判斷效率明顯加快。

壽險業 AI 應用的新標竿

對國泰人壽而言,讓 AI 發揮作用的關鍵,在於將產業領域知識與技術能力結合,而這仰賴的是兩條並行的人才路徑。對內,是強化已熟悉保險核心業務人才的 AI 素養;對外,則是網羅生成式 AI 工程與系統設計、AI 治理、雲端數據工程...等專業人才,補齊技術深度。莊淑儀強調:「在人才 AI 素養上,以往我們著重精兵制。去年開始,我們要做到全員素養提升,在人人都會用 AI 的時代,如何善用、如何合規,這都是需要教育訓練的。」

黃喬敬博士則從技術端點出下一步的方向,如 Agentic AI 是明確的發展趨勢,但在企業級的應用上,不可能讓它完全自由運作,如何兼顧安全與效益,是關鍵任務。「檢視整個 Workflow,如何建立更好的決策流程,人員的角色和流程都會慢慢轉換。」他也指出,把端到端的自動化流程建置起來,是團隊接下來的重點工程。

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部首席數據分析師黃喬敬博士。
圖/ 數位時代

導入 AI,或許已是壽險業的產業常態;但能不能真正走進核心業務的第一線,關鍵仍是有沒有先搞懂保險本身。從需求出發、從場景驗證,國泰人壽正以這套方法,定義壽險業 AI 應用的新標竿。

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