Geometry Dash, ein 13 Jahre alter Rhythmus-Platformer, hat einen neuen Meilenstein erreicht, indem er die gleichzeitigen Spielerzahlen großer Titel wie Call of Duty auf Steam übertraf. 2013 für 4,99 $ veröffentlicht, erreichte das Spiel einen Höhepunkt von über 100.000 Spielern, ohne auf moderne Features wie Seasons oder Server angewiesen zu sein. Dieses Ereignis beleuchtet die sich wandelnden Dynamiken in der Gaming-Branche Anfang 2026.
In einer überraschenden Entwicklung für die Gaming-Landschaft hat Geometry Dash, ein simpler Rhythmus-Platformer aus dem Jahr 2013, am 10. Januar 2026 einen Allzeithöchststand von 103.840 gleichzeitigen Spielern auf Steam erreicht. Mit einem Preis von nur 4,99 $ und grundlegenden geometrischen Formen zu elektronischer Musik übertraf das Spiel die Erwartungen ohne die aufwendigen Live-Service-Elemente, die viele zeitgenössische Blockbuster definieren. Zum Kontext: Dieser Peak fiel in ein Wochenende, in dem der Call-of-Duty-Launcher – einschließlich Titel wie Modern Warfare III, Warzone und Black Ops 7 – nur etwa 52.000 gleichzeitige Spieler auf Steam verzeichnete, was ein historisches Tief markiert. Ähnlich erlebt Apex Legends einen allmählichen Rückgang der Spielerbasis monatlich. Solche Zahlen unterstreichen breitere Herausforderungen im AAA-Sektor, wo hochinvestierte Spiele mit der Spielerbindung kämpfen. Der Artikel von Game Rant, verfasst von Ashley Turner und am 17. Januar 2026 veröffentlicht, reflektiert, wie unwahrscheinlich dieses Szenario vor fünf Jahren erschienen wäre. Branchenexecutives bei Firmen wie Activision oder Electronic Arts hätten Vorhersagen abgetan, dass ein günstiges Indie-Spiel ihre Flaggschiffe überholt. Gleichzeitig zeigen aktuelle Ereignisse wie der Server-Shutdown für Anthem diese Woche anhaltende Bemühungen, unterperformende Live-Service-Spiele anzugehen. Dieses Ereignis wird nicht als flüchtiger viraler Moment dargestellt, sondern als Indikator für sich wandelnde Spielervorlieben im Jahr 2026, die zugängliche, zeitlose Erlebnisse komplexen Monetarisierungsmodellen vorziehen.
