由大部分公司眼光看去,遊戲橘子根本就是一家「未來」的公司,在它的韓國夥伴NCsoft以「天堂」線上遊戲席捲韓國前,世界上還沒有一家Online Game公司可以登上股市,證明這是一個可大可久的事業。
正因Internet可把生意做到地球各地,遊戲橘子的辦公室就是一個未來的實驗室,它既有研發,又有行銷;既有全球化策略中心,又有現場客戶服務中心;更麻煩的是它的營運來自70部超級伺服器電腦,還有3個電子、平面、網站媒體,是台灣企業內少見的「多工核心」(Multi-Core)工作型態,比製造業複雜、又比零售業虛擬,比一般服務業更在乎客戶滿意,又比所有行業在乎24小時服務的穩定度。
如果你要看「多工」型態的未來辦公室,遊戲橘子真是一個現成的參考。
它的每個部門具有高度自主功能,因此設計師把一個大部門的會議室規劃成形象和活動的節點,方便凝聚部門的戰鬥意志,例如行銷的「日光市場」、媒體的「喂喂廣播站」、研發的「複數迷宮」,以及飛來飛去CEO劉柏園和海外主管、幕僚用的「飛行甲板」。各部門職權高度分工後,又必須透過企業統一視覺識別系統,傳遞全公司共同分享的價值,除了別號「大嘴花園」的總會議室,鼓勵大夥大鳴大放,每一個會議室都使用相同動畫風格的圖形來作入口標示,門把則統一都是「兩瓣橘子」。
工作的多工,使得24小時3班都有人工作,除了水電空調要兼顧白天晚上,門禁與管制還由工程師自己開發出監控軟體,由主機機房統一遙控監視。正因跨時段工作與各色專案的繁複執行,跨部門或跨任務小組會議已是家常便飯,遊戲橘子除了規劃更多小型會議室,還塑造南洋風的咖啡店、健身房、淋浴室與大抽煙廳,創造大小不等的互動機會。相對的,多工也表現在各部門入口的視覺設計,例如頂樓總部的迎賓大廳,寬大明亮,一式橘與白;對面的研發中心則做出一個冷峻封閉式開口,既表達隱密也代表管制,但樓下接待投訴客戶的前台客服中心,則擺上舒適的軟座與圓桌,寬大清涼,期待一把澆熄怒火上門的玩家。後台客服中心則是跑馬燈前一字排開,24小時接聽疑難電話,跑馬燈上自動跑出近30條專線服務狀況,把效率拉到最高點。
在各部門的工作空間,「4人一單元」細胞式配置是標準組合,方便私密也照顧團隊,和震旦行合作開發的辦公家具,則妥當收納管線網路,主管線全部縱橫於架高地板之下,為方便效率維修,每層樓面的伺服器統一集中,連帶美觀不少。圈繞工作空間則是大量倉庫(warehouse),收納各種道具。平均26歲的四百多位同仁可任意的佈置辦公桌週遭與附近牆面,自然就形成各部門「喧嘩」、「靜謐」、「流行」、「叛逆」不同的部門特色。拿不輕易曝光的研發部門舉例,R&D工程師桌邊或站或臥的上千支怪獸、魔王玩偶,就足可開上一家小型博物館。
集企劃、研發、生產、製造(由主機架設50~60區遊戲平台)、行銷、服務、傳媒於一體的公司,在台灣可說少見;連它3年膨脹4倍的人力,都出乎遊戲橘子意料之外。
找個時間去看看吧,這家實驗商業模式、又實驗工作模式的公司,搞不好就是你未來的公司長相……。
隨著 AI 工具逐漸普及,真正拉開差距的,已不只是技術或算力的強弱,是企業能否整理資料、重新設計流程,並把 AI 融合既有工作方式,持續轉化為營運價值。
Amazon Web Services(AWS)將於10月23日於高雄舉辦「2026 亞馬遜港都 AI 創新日」邀請 OpenAI 與製造、金融、交通、零售及運動育樂等領域的實務代表,從技術趨勢、資料治理、流程設計與組織轉型等面向,拆解 AI 落地前必須處理的現實問題,協助企業重新檢視自身的導入條件與下一步布局。
企業下一步,不只是再導入一套 AI 工具,而是讓 AI 進入日常營運
模型可以採購,系統可以建置,但資料是否整理到位、流程能否重新設計、組織是否清楚由誰負責,才是決定技術能否持續發揮價值的關鍵。
高雄近年推動數位轉型,同樣面對這項核心課題。亞灣周邊聚集扣件、石化、鋼鐵等傳統產業,場域複雜、既有系統眾多,正因如此,更能檢驗一套 AI 導入方法是否具備複製與擴大的條件。城市發展也從建置算力基礎,進一步走向讓技術真正進入產業與治理現場。
AWS 連續六年深耕高雄,今年以「雲騰智慧大南方 齊創 AI 好未來」為主軸,將討論重心從雲端與算力基礎,推進到應用全面升級,協助城市從「有 AI」走向「AI 有感」。
政府治理是否更即時、產業流程是否真正改變、市民與使用者能否感受到服務提升,才是「AI 有感」的具體檢驗。延續「高雄試點、全臺普及、雲端出海國際」的發展路徑,10月 23 日登場的亞馬遜港都 AI 創新日要談的不只是企業「有沒有 AI」,而是導入之後企業的真實改變。
OpenAI 重磅講者親臨高雄,從技術前沿看見企業的關鍵課題
今年活動特別邀請 OpenAI 東南亞暨台灣合作夥伴總監 Mark Jeffrey,以「前瞻 AI 如何助力產業領袖開創新局」為題,分享在 AI 技術快速演進之下,企業應如何重新思考未來布局。
面對 AI 能力邊界持續擴張,哪些應用已具備規模化條件?哪些仍需要更完整的資料、治理與組織準備?這是正在規畫下一階段 AI 投資的企業必須先回答的關鍵課題。
上午議程將從資料、組織與金融三個面向,拆解 AI 落地前必須處理的現實問題。「數據為本,AI 啟航」先回到資料基礎:外部模型跑得再快,若企業自身的欄位定義、存取權限與資料品質尚未整理到位,技術仍難以轉化為可靠判斷。
「打造 AI-Ready 組織的關鍵布局」論壇則聚焦組織當責。AI 專案通常橫跨資訊、營運與管理部門,真正困難的不只是把系統建起來,而是由誰推動流程改造、由誰認列成果,以及當 AI 產出的判斷出現問題時,責任最後應由誰承擔。公部門、製造業與雲端服務業者如何從不同角色處理這些問題,對其他組織同樣具有參考價值。
金融創新論壇將討論 AI、虛擬資產與企業轉型。金融場域對資料安全、合規、風控與可追溯性的高度要求,也提醒企業:效率不能取代治理,AI 更不能成為責任模糊的理由。能否在高監管、高風險環境中建立清楚邊界,將直接影響 AI 應用能不能被長期採用。
從六種產業場景,看 AI 如何走進真實流程
真正具備參考價值的 AI 案例,不只要說明「做了什麼」,還要回答幾個更實際的問題:解決哪一段流程、使用哪些資料、在哪個節點交給 AI、誰負責最後判斷,又如何確認投入確實產生價值。
下午議程規劃橫跨智慧支付、製造、媒體科技、智慧交通、零售製造與運動育樂六種產業場景。每個場景面對的資料條件、即時要求與風險門檻都不相同。
| 產業場景 | 議程規劃與關鍵課題 |
|---|---|
| 智慧支付 | 藍新金流運用 AWS AI 自建智能 KYC 與交易監控;處理身份辨識、交易監控與風險判斷 |
| 製造 | 以語意層串接資料孤島,讓 AI Agent 正確理解分散在不同系統的資料 |
| 媒體科技 | 會說台語的 AI Agent:從醫院櫃台到第一線的落地實戰 |
| 零售製造 | 零售製造轉型;把技術接進實際營運與使用者體驗 |
這些差異進一步說明,AI 沒有一套可以直接複製到所有產業的標準答案。企業真正需要的,不只是更多案例,而是看見不同產業如何依資料條件、即時要求與風險門檻,把 AI 融入實際營運與使用者體驗。
現場同步打造「產業賦能走廊」,邀集超過 15 組雲端生態系夥伴設置展示攤位,聚焦智慧製造、金融科技與城市治理的真實痛點與解法。無論企業目前卡在技術、資料、治理,還是組織協作,不同問題點,都能找到對應的解方。
10 月 23 日,從智慧製造的產線優化、金融科技的風控升級,到運動產業的會員體驗創新,看 AI 如何從概念走進產業現場,成為百工百業轉型升級的實際動能。
「2026 亞馬遜港都 AI 創新日」,掌握 AI 賦能百工百業、領航產業升級的實務趨勢
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