他們打造考驗人性的機器——直擊台灣最大博奕機台商
他們打造考驗人性的機器——直擊台灣最大博奕機台商

博弈這件事,神秘色彩從沒減過,傳說故事也沒少聽過幾回。不過,近年隨著社會風氣開放,各國將其合法化,有了制度及監管的配套,加上博弈產業涉及諸多專業,如科學類的統計、數學、科技、數據,服務業類的飯店管理、娛樂等,外界(特別是台灣)開始了解到那「專業」的一面。

應該有不少人聽過,研華、伍豐等知名的上市櫃公司,打入某某賭場獲得大單之類的新聞,台灣身為硬體重鎮,在博奕機台(Electronic Gaming Machine,EGM)產業自然扮演一些角色,不過,低調向來是這產業的特性,鮮少人知道,全台灣最大博奕設備商不是這些檯面上的企業,而是一家名字很霸氣的公司––尊博,《數位時代》前進台中工業區,一窺究竟。

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一進入尊博,就看到時尚明亮的辦公空間,氣氛不輸網路公司。
圖/ 尊博提供

環境福利不輸網路公司

工業區裡多半是廠房,外型不起眼,但進入尊博,才知道是別有洞天,LOFT風搭配開放式的空間,飲料、咖啡隨員工自取,就像時髦的美式餐廳,自然還少不了健身房,同仁運動完還可沖澡,而且每週四固定是公司的運動日,採訪當天的下午4點左右,就有不少同事就換上自行車衣,準備騎車去,「公司有很多社團,TRX(懸吊式阻抗訓練)、自行車等,以前週二還有油畫課,公司認為創意來自多面向,而且員工健康,大家才能合作長久」尊博總經理特助洪婉萍領著我們參觀時說。

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尊博將辦公環境打造得時尚明亮。
圖/ 尊博提供
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尊博重視員工福利,除社團多,也打造健身房供同仁使用。
圖/ 取自尊博官方臉書

或許是因為電影看太多,大家都對賭場所應用的科技相當好奇,但概略說來,主要有三大類:博奕產品/機台、賭場營運管理(含數據分析)、影像監控系統。尊博的強項在於博弈機器,從遊戲開發、硬體設計、組裝,全都由自家開發,一手包辦,菲律賓、澳門、柬埔寨等知名賭場都是客戶。

數位系統避免糾紛、便於控管稅收

另外,尊博的合作夥伴嘉碼科技(GAMA)則是專攻賭場營運系統(Casino Management System,CMS)。什麼是賭場營運管理系統?嘉碼科技總經理繆孟達解釋,主要就是讓博弈機台跟管理平台介接,讓賭場經營團隊可以輕鬆管帳,也能處理金流,例如Ticket In Ticket Out(TITO)或無現金的(Cashless)卡片,也有類似客戶管理系統(CRM)的功能,像是執行促銷活動。

由於賭場裡動輒2,000-3,000台的EGM或電子賭檯(ETG),過去使用人工付彩金(Hand Pay),除了耗時也可能出現人工帳差,採用系統化之後,每一筆押分、退分記錄都會被詳細記錄,除可避免糾紛,亦方便政府或主管機關控管博彩的稅收。

而GAMA在2013年奪下菲律賓國營的娛樂暨博弈公司(PAGCOR)的標案,所以PAGCOR旗下近20家賭場、超過6,000台EGM都是使用GAMA系統,一舉讓GAMA成為亞洲最大的賭場營運軟體開發商。

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尊博研發部副總經理徐琮裕(左)、嘉碼科技總經理繆孟達(右)。
圖/ 郭涵羚攝

博奕設備分兩類

尊博研發部副總經理徐琮裕指出,博奕設備分為兩類,一種是機械式,「純用機構、ID設計,做出自然機率,考驗的是全年無休下機器的穩定度」,例如骰盅/骰寶,就是在一個容器裝有骰子,透過攪動骰子,隨機產生點數。

一個玩法簡單的骰寶,其實背後的技術不算太容易,「這類遊戲是全自動,不能人為介入,因此產品設計必須保證安全性跟持續性。」例如,第一代的骰寶主要採用影像辨識技術,但骰子玩久了,髒污、磨損在所難免,如此就會影響到辨識的精準度,因此,尊博就將第二代改為使用RFID技術,在骰子的六個面都放入了RFID Tag(感應線圈),不過,在實際使用上,骰子滾動完會落在圓盤上的任何一點,很有可能出現「立骰」的狀況,因此背後的程式要能立刻判斷是否為立骰,只要立骰就不能開骰,必須讓骰子再次滾動,所以如何讓感應線圈分佈完善,而且還要達到辨識快速、精準,都是「眉角」。

博奕產品除了機械式,另一類就是電子式,例如台灣人俗稱的拉霸、吃角子老虎等Slot Machine,此類設備有一個很高的進入門檻就是要符合國際博奕實驗室(Gaming Laboratories International,GLI)國際標準認證。GLI是目前國際博奕市場中具有公信力的研究機構,也負責各種不同遊戲、設備器材以及系統整合上進行測試與驗證。

「所有機台想要進到合法的知名賭場,就必須經過GLI嚴謹的測試及認證」,包括從硬體,機台不能外露一顆螺絲,到每回系統開機,底層Boot都會確認硬碟資料是否有被篡改過,這些細節規定就是要保障玩家,也連帶為想要進入博弈產業的公司設起了高門檻。

結合數學及心理學的專業

今年上映的電影《北京遇上西雅圖之不二情書》,由台灣觀眾熟悉的湯唯擔任女主角,她在戲裡扮演在澳門賭場工作的公關「姣爺」,專門陪客人下注,她在賭場逛一圈,看看客人的穿著打扮、氣息,就能準確判斷是觀光客、專業賭客還是大戶。

但,博奕機台不像人,沒有鏡頭可以辨識玩家的穿著、面部表情,又該怎麼知道他或她只是嚐鮮的觀光客、還是來搏身家的賭客?「博奕是一門結合數學跟心理學的學問,如何滿足不同客群的心情,讓他們流連忘返,這就考驗機台廠商的能力」徐琮裕說得很玄。

首先,在數學領域,其實每一機台的設計都有不同的遊戲浮動率(Volatility)、玩家回報率(Return to Player,RTP),而且還得依照每一個國家的規範設定,例如澳門就規定RTP不得低於85%,以保障玩家。

換句話說,當業者開發機台的同時,就已經在程式裡寫好Volatility、RTP等設計,選擇了不同遊戲、機台,就有不同的賭金配比,只是「願意花大錢的相對就會有較大的回饋」。除此之外,開發人員還會配合音效及動畫,擴大情緒的刺激度,讓賭客在崩潰的邊緣,讓他們贏回一點錢,就這樣流連忘返在那個刺激的世界裡。

開發好機台,得先自己下去玩

為了開發出那種「腎上腺素分泌」、刺激又好玩的遊戲,設備開發人員親自試玩是必須,不論是玩自己的機台或是到賭場實地調查都有,「而且會拿自己少量的錢去試玩。」一般人一定會想:「要用自己的錢玩也太虧了吧!」但只見徐琮裕平靜的回答:「因為要賭自己的錢才有感覺啊。」,因此想要在博弈產業工作,「可能需要具備一點賭性,才能理解賭客的心理,調校出具有黏著度的遊戲。」

所以,會讓賭客一玩再玩、會勾人的遊戲,就是成功的設計。那要怎麼調校?系統判斷的標準是什麼?可惜的是,徐琮裕只願意透露:「大型、小型賭場的客群都不同,有些人喜歡大輸大贏,我們會分類客戶,但分類的機制是什麼,不便透露。」所以在採訪的過程中,可惜我們得到的答案不多,始終沒法掀開這神秘的面紗。

那有可能駭進機台,贏大錢嗎?對此,徐琮裕認為:一般是沒機會,賭場都是封閉網路,不連接網際網路,機器最多就是故障,如有意外,較多是內神通外鬼。

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博弈是一門結合數學及心理學的專業,開發產品時也須將兩者結合。
圖/ 尊博提供

從徵才變為育才

隨著澳門、新加坡政府發放牌照,讓台灣人對博弈產業的專業開始有了認同,但尊博在成立初期也曾面臨人才難找的狀況,例如有人來上班沒多久,就以「阿嬤到廟裏拜拜說不可以」、或是「基督教徒」等原因而離職,但看著鄰近國家將「賭」變成「博弈」,展現可以走向國際化的發展模式,加上一些學校的觀光系、休閒娛樂系開設相關課程,台灣對於博弈的態度也趨於開放,讓尊博和GAMA在人才招募變得相對順利,現在,他們更就積極走向育才,跟大專院校談產學合作,包括彰化師大、中興大學、高雄大學都是合作夥伴。

聽說博弈產業的福利都很好?尊博研發經理沈慧玲表示:「我們是創意產業,薪水理當比較高。」的確,機台設計包括了數學、軟體程式、機構、美術設計等專業,加上近年來大數據蔚為風潮,擅於數據資料分析的職務都是當紅炸子雞,以尊博來說,完全沒有經驗的大學生進來就是36~38K,保障年薪14個月。若再加上,餐食供應兩餐、可使用健身房、鼓勵員工運動等福利,確實比一般公司好上許多。

再加上,博弈機台的生命週期長,跟一般消費產品半年就迭代一次的生態大不同,以澳門或太陽城的賭場為例,平均每一部機台每一天就可以帶來300-400美元的進帳,因此賭場是否要淘汰機台看的是平均收益,貢獻低的機台就淘汰,跟機台新舊無關,而且通常玩家要先了解遊戲的玩法,才會願意持續下注,所以不會短期就更換設備,因此博弈的開發人員不必為產品迭代而「爆肝」,博弈產業的毛利也相對高,例如全球知名的博弈機台設備商Aristocrat,毛利率高達58%、營業利益率(OP Margin)為22%,另一家在博弈業界同樣很知名的業者IGT,第二季財報的OP Margin為13.5%,也是造就福利佳的另一項原因。

規劃跨進手遊平台

博弈產業一般可分為兩類:實體賭場(Land based)以及線上博弈,徐琮裕透露,內部正在籌備建立一個BI(商業智慧)的團隊,接著規劃推出休閒娛樂博弈性質的手遊平台。由於尊博已經在Land based產業建立一定的地位,而且觀察外國Slot Machine大廠已經將遊戲變成休閒遊戲(Social Game),因此希望將既有資源整合,延伸到另一條路—手遊,開拓另一個成長市場,「讓博弈成為人人都可以接受的娛樂產業,是公司的願景。」徐琮裕說。

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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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