Stadia上線不到3年就掰了,Google做錯哪3步?串流遊戲該如何討好玩家?
Stadia上線不到3年就掰了,Google做錯哪3步?串流遊戲該如何討好玩家?

曾吸引眾多玩家目光、被認為可能改變電玩產業的雲端串流遊戲服務Stadia,上線不到3年卻面臨收攤命運,即將在2023年1月正式關閉。從這段時間的表現,外界如何看待Stadia成為最快隕落的串流遊戲服務?

Google在2019年端出了Stadia,這款嶄新的服務可說開闢了外界對串流遊戲的想像,不必擁有昂貴、最尖端的遊戲設備,就能享受極致的遊戲體驗,似乎消除了一般玩家對暢玩3A大作的高聳門檻。

儘管雲端串流遊戲是早已出現過的概念,Stadia的登場讓外界知道,技術不是限制串流遊戲發展的因素;各家外媒實際體驗後也都評論,Stadia在技術上毫無疑問是串流遊戲的領導者,與Geforce Now等服務相比,Stadia玩起來更為流暢,將外界原先擔心的延遲影響降到了最低。

然而,現在Stadia卻成了最先倒下的雲端串流服務。Google表示,他們沒能吸引到足夠的玩家加入這項服務。

錯誤一:對玩家需求不夠了解、也不願意長久經營「現階段不賺錢」的服務

科技媒體《TechCrunch》評論,Stadia之所以關門大吉,最核心的原因是 外界並不信任Google,認為Google對遊戲領域知之甚少,加上關閉表現不佳的服務毫不留情,因此不願意投放金錢在這款服務上

對於遊戲領域而言,Google完全是個門外漢,不了解當前玩家的各種玩家與偏好,Stadia剛登場時就顯露出了這一點:功能方面非常不完整,並且對玩家的需求不夠了解。

Killed by Google
Google砍掉服務與產品的前科累累,也有人成立網站統計Google至今已關閉、停止了超過270款服務與產品。
圖/ Killed by Google

好比說,外媒《Tom’s Guide》就抱怨,Stadia剛推出時在多數平台上遊玩時都不支援無線手把,必須透過USB連線才有辦法使用,該功能過了快6個月後才正式提供。

《The Verge》則提到,Google在自己設計的手把上,加入了兩個很不實用的按鍵,分別是開啟Google助理和螢幕截圖,並且許多功能與設計非常不人性化。「顯示Stadia還沒完工、是個半成品,並且沒有經過仔細思考的跡象無所不在。」《The Verge》如此評論。

再加上,Google對待非核心業務向來非常鐵腕,新創業務的夭折率極高,儘管並不急缺現金,營運狀況不如預期就有可能被大刀砍掉。從Google成立至今,已有多達上百款服務與產品被送進墳墓當中。Google員工甚至曾經建立墓地,為各項夭折的服務樹立墓碑。

Stadia如此迅速收攤,或許也驗證了外界的擔憂不無道理。

錯誤二:買遊戲還要付月費,哪個玩家會買單?

在許多玩家最初的想像中,雲端串流遊戲應是像Netflix一樣,只要付出少少的月費,自己就能暢玩其遊戲庫當中的各種熱門大作,隨點隨玩不必等待下載,就像Xbox Game Pass的終極進化版。

但現實卻沒有這麼美好。假如Netflix要求你必須在平台上單獨購買每部影集,才能在電腦、手機上隨時隨地觀看,並且還要額外支付月費,恐怕不會有多少人買單,而Stadia的商業模式就是如此。

Stadia
不同於Netflix,人們想利用Stadia遊玩不僅要支付月費,還得自己額外購買一份遊戲。
圖/ Stadia

在Google的設計中,Stadia反倒如Xbox、PlayStation一樣是個獨立平台, 用戶必須在平台上購買遊戲,還得支付9.99美元的月費,才有辦法享受雲端串流遊戲的服務

玩家即使在Steam、Xbox等各個平台上早已買過遊戲,也沒辦法利用Stadia雲端串流;再加上前述外界對Google能否長期營運Stadia不抱信任的態度,自然沒辦法說服消費者在Stadia上重新花一遍錢。

錯誤三:目標客群預設失準、也缺乏「獨家」遊戲吸引玩家

另外,Stadia本身對既有玩家吸引力也不太足夠。Stadia剛推出時只支援22款遊戲,而且想利用服務的玩家,一開始就得花上千元購買遊戲,以及支付月費才有辦法體驗——這樣的限制自然使得許多人打退堂鼓。

後續Google意識到問題,也傳出他們花費數千萬美元與遊戲工作室簽約,將《刺客教條》、《電馭叛客2077》、《碧血狂殺2》等知名遊戲搬上Stadia。至今Stadia上已可以遊玩近300款遊戲,但仍舊缺少了「獨占遊戲」的賣點,吸引玩家加入這個平台。

對於資深玩家來說,大多感興趣的遊戲早已擁有,也有足夠暢快遊玩的電腦設備或遊戲主機,即使登上Stadia再花一筆錢的動力也不大。獨占遊戲是吸引玩家加入另一個平台的重要因素,Xbox、PlayStation等各大平台長久以來也積極爭取獨占遊戲也是如此。

stadia.png
先前Google砍掉自家的遊戲工作室,也代表著Stadia恐怕沒有推出獨占遊戲吸引玩家的機會。
圖/ Google

2021年2月,Google便大刀砍掉了Stadia的遊戲工作室,某種程度上宣告了Stadia恐怕不會有更多獨占遊戲,僅存的獨占小遊戲也難以從現在早已成熟的遊戲市場中,搶走各大平台的用戶。

先前曾有報導指出,Google曾與知名遊戲製作人小島秀夫接洽,小島曾有意將《死亡擱淺》的續作出在Stadia上,但Stadia負責人菲爾.哈里森(Phil Harrison)知道這是一款單人遊戲後,雙方就沒有進一步的討論了。

多家媒體評論都指出, Stadia設想的目標客群,是那些對他們服務根本不感興趣的玩家,最喜歡Stadia裡遊戲大作的人,也最不需要Stadia的服務 。在必須另外購買遊戲這個前提下,他們唯一能滿足的只有想玩各個3A大作,卻苦於沒有硬體設備的玩家,而實際情況顯示這類玩家並不足以支撐Stadia存續下去。

另外有看法指出,遊玩3A大作現在已經是種沉浸式的體驗,玩家需要好好空出一、兩個小時,在擁有環繞音響、高畫質螢幕的空間裡享受,能夠隨時隨地遊玩對玩家可能不是那麼有實際的吸引力。如果只要支付少少的月費或許還能夠說服玩家,但必須重新購買遊戲的前提下,或許很難讓人願意付款。

Stadia的出現確實開闢了雲端串流遊戲的浪潮,激發了外界對於隨時隨地遊玩的想像,並且在大眾知道技術上絕對可行,但外界的不信任、商業策略上的問題,服務本身存在的弊病,仍然斷送了這款嶄新服務的未來。

雖然Stadia即將壽終正寢,但並不代表雲端遊戲發展無望,Xbox、Nvidia的雲端遊戲服務都還有調整、進步的空間,PlayStation也在重新規劃其訂閱服務,遊戲產業並沒有放棄這個方向,或許有一天,仍會有更契合市場、吸引玩家的雲端串流服務誕生。

資料來源:TechCrunchTom's GuideDen of Geekesports.gg

責任編輯:林美欣

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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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