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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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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