Meta 公司在 GDC 2025 大会上透露，截至目前，Quest 平台上的内容总支出已超过 20 亿美元，并且 2024 年headset的月度使用量增长了 30%。这是一个显著的增长，表明 VR 技术的普及度正在提升。
Meta 游戏部门主管 Chris Pruett 在大会上公布了这些数据。自从 Quest 2 发布以来，Meta Reality Labs（Meta 的硬件和 Metaverse 部门）的总收入达到了 90 亿美元。这意味着，超过 80% 的收入来自硬件和其他服务，而内容收入占比不到 20%。这突显了硬件销售仍然是 Meta VR 业务的主要驱动力。
在此之前，Meta 曾两次公布 Quest 商店的总支出数据。2022 年 2 月，该公司表示 Quest 商店的支出已超过 10 亿美元；2022 年 10 月，该数字超过了 15 亿美元。这些数据表明，用户在 Quest 平台上购买 VR 内容的意愿持续增强。
2024 年头显月度使用量增长 30% 是一个积极信号。此前，Pruett 在去年的 GDC 大会上宣布，Quest 3 的用户留存率高于之前的 Meta 头显。这意味着 Quest 3 在吸引和留住用户方面表现出色。Quest 3 定位为更高端的设备，拥有更强大的处理能力和更先进的功能，似乎也更受用户欢迎，这也反映了消费者对更佳 VR 体验的追求。
Pruett 在大会上表示：“拥有并积极使用头显的人数比以往任何时候都多。” 这句话强调了 VR 市场的增长潜力，以及 Meta 在该领域的主导地位。
虽然 2024 年平台总支出增长了 12%，但 Meta 此前也曾回应开发者的担忧，指出支出类型和带来收入的内容类型发生了显著变化。这一数据反映了VR内容生态正在经历转型。
上个月，Meta 透露，免费游戏应用现在占据 Quest 平台上 70% 的用户使用时间。Pruett 承认，这对一些付费游戏的收入造成了影响。然而，他指出，大部分收入仍然来自付费游戏。 这呈现出VR应用市场两极分化的趋势，免费游戏吸引用户，付费游戏则维持收入。
Pruett 指出，这种转变不仅限于 VR/MR 领域，也反映了整个游戏行业的趋势，即“支出持平，投资减少，似乎只有大型在线服务游戏和独立游戏表现良好”。这说明 VR 游戏市场的发展也深受传统游戏行业的影响。
具体到 Quest 平台，Pruett 表示，Quest 3S 的推出“标志着比我们预期的更大的受众转变”。他解释说，Quest 3S 的购买者平均年龄较小，可支配收入不如之前的 Quest 头显购买者。随着每一代头显的发布，青少年购买者都在增长，而 Quest 3S 的青少年购买者和活跃用户现在占据了多数。Quest 3S 定位为更实惠的设备，瞄准了更广泛的市场，特别是年轻用户群体。
他解释说，这些青少年 Quest 用户“想要玩他们在其他平台上玩的同类游戏”，主要是像《Gorilla Tag》这样注重社交互动的免费游戏，以及像《I Am Cat》这样的付费“迷因游戏”。 这揭示了年轻用户对VR游戏的需求，社交性和娱乐性是关键驱动因素。
此外，出现了一批新的主流成年 Quest 购买者，他们对沉浸式 VR 或混合现实应用并不感兴趣，而是将头显“视为电视的延伸——主要用于媒体消费的设备”。这也说明VR设备的使用场景正在扩展，不仅仅局限于游戏，还包括视频观看等娱乐需求。 Meta Future Technologies 拥有视频社交平台 Bigscreen VR，支持用户在 VR 环境中与朋友和家人一起观看电影和电视节目。未来，Meta 可能需要进一步区分不同用户的需求，并提供针对性的内容和服务。
“他们喜欢体育、动作电影、音乐会——各种各样的东西。他们也在手机或游戏机上玩游戏，但那是一种次要的消遣。”
Pruett 认为，正是这种转变，而不是商店的开放或对 Horizon Worlds 的关注，导致了部分 VR 爱好者开发者所报告的收入下降。这澄清了导致开发者收入变化的原因，指出用户群体的变化是主要因素。
他说，Meta 在开放商店时，通过将不同的用户“暴露在旧视图和新视图中”来测试这种变化，经过几个月的跟踪结果发现，支出差异不到 1%。他说 Meta 对其在手机应用中大力推广 Horizon Worlds 进行了同样的实验，发现支出“最多减少 3%”。总的来说，这些变化都没有导致总体支出减少，事实上，2024 年还增长了 12%。这表明 Meta 对商店和 Horizon Worlds 的推广策略，对整体支出的影响有限。
Pruett 声称，大多数 VR 爱好者在进入商店之前就已经知道自己想买什么，因此这些变化并不会对他们产生太大影响。 这个结论强调了核心VR爱好者的消费习惯，他们对VR内容的购买意愿保持稳定。
“我们意识到 2024 年一下子发生了许多变化。我们花了很多时间来分解和理清这些change的影响，因为很容易将相关性与因果关系混淆。研究尚未完成——我们仍在学习和微调。例如，我们的商店排名算法在过去 12 个月中发生了多次重大变化。这是一个持续进行的项目，我们并不总是能做对。幸运的是，数据清楚地告诉我们何时犯了错误，以便我们进行纠正。”
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