鈊象電子利用AWS AI加速開發 打造遊戲產業新標準

台灣遊戲產業中，很少有企業如鈊象電子（IGS）一般能橫跨大型遊戲機台、線上遊戲和手機遊戲市場，自 1989 年成立以來，已成為華人遊戲產業中的佼龍。其成功並非偶然，而是長期自主研發與快速轉型能力的結果。近年來，面對全球化玩家、高漲的研發成本以及快速更替的市場環境，IGS 率先將 AI 和雲端服務導入核心開發流程，積極擁抱生成式 AI 波潮，並將核心研發架構遷移至 AWS 雲端平台。此次專訪邀請到鈊象電子何承家部長與王建智副部長，深入瞭解他們如何利用 AWS 以及 Amazon Q，將遊戲研發不僅提速，更提升質量及安全性，從而確立新的開發標準。

鈊象電子在全領域上的研發挑戰，從人力密集度到品質壓力

鈊象是台灣少數能夠進行「全領域」開發的公司之一，涵蓋電子遊戲機、線上遊戲與手機遊戲。何承家部長指出，公司自成立以來便堅持自有品牌和自主研發，在台根留研發團隊，這使得鈊象能快速反應市場變化並即時調整策略。多年來，公司經歷多次轉型——從街機到 VR 產品線，再到最新的 H5 網頁遊戲。然而，隨著遊戲種類增加、玩家期望提升，開發團隊的壓力也隨之增大。每款遊戲涉及遊戲企劃、系統規劃、程式開發、單元測試及整合測試等多個環節，需要大量人力投入，且許多作業涉及複雜的人工比對和確認。

Amazon Q 通過自然語言對話方式簡化學習曲線

導入 Amazon Q CLI 智能開發助手之前，新進工程師通常需耗時兩至三個月才能熟悉專案架構和既有程式碼。現在透過自然語言對話，Amazon Q 能直接回答架構問題、搜尋程式邏輯甚至以中文解釋複雜的系統運作方式，這大大縮短了新進人員學習曲線至不到一個月即可投入正式項目，效率提升三倍。對於資深工程師而言，Amazon Q 的存在如同多了一名架構師和實作助手，過去需依靠大量人工完成的概念性工作，現可由一位資深工程師搭配 AI 共同實現，協作效率提升 50%。

雲端化帶來穩定的遊戲體驗

針對全球玩家同時連線鈊象遊戲伺服器的情況，傳統後端系統較難兼顧擴展速度與服務穩定性。遷移至 AWS 後，公司在各區域部署 AWS 主機，在地化伺服器架構使得延遲下降，容器化架構如 Amazon EKS 許可更靈活調整服務規模，快速滿足突發性的玩家暴增需求。此外，託管資料庫的導入帶來顯著效益，例如 Amazon DocumentDB 的引入不僅提供更高性能，也使公司免去管理資料庫基礎設施的資源投入，團隊能更多聚焦於遊戲本身。

Agentic AI 成為真正的開發夥伴

Amazon Q 不僅是查詢工具，而是逐漸成為真正的 AI 開發助手。從「末日大亨」到多款遊戲專案，已實際導入 Amazon Q 的功能。例如在初期評估架構、繪製流程與撰寫 spec 文件等過去需耗數天手動作業，現在能在短時間內通過 Amazon Q 自動生成初稿並協助版本比較。進入開發階段後，AI 能幫助進行程式碼分析、重構、API 文件整理或單元測試，自動化功能降低手動檢查的時間與錯誤率，使專案更易維護。

自動化部署避免遊戲更新風險

以往每次部署版本時若發生錯誤，工程師需翻閱大量 log 並依經驗進行人工分析，這過程耗時且可能導致遊戲暫停更新。導入 Amazon Q CLI 之後，情況改變了。AI 現能在 CI/CD 每個階段檢查完成後立刻接手分析 log，並以自然語言整理問題原因、推測影響範圍及建議解法。發現異常時，它會直接在內部通訊工具寄發報告通知負責人，解決流程從過去的數十分鐘甚至數小時縮短至數分鐘。

Agentic AI 的戰略意義

王建智副部長表示，像 Kiro 這樣的工具將生成式 AI 融入全流程，與鈊象的開發模式契合。Kiro 在需求分析、規格定義到開發與部署都能協助自動化，鈊象在導入後發現 Kiro 的運作方式和公司原有開發邏輯相似，尤其是在規格驅動開發上能大幅降低協作成本。不過團隊強調，Agentic AI 能提升流程效率並非「工程師不需思考」，相反地，它讓開發者需與 AI 深入討論以確保設計方向正確、需求定義完整且精準。

選擇 Amazon Q 的理由

在決定讓 AI 參與核心研發流程前，鈊象最重視的是安全和資訊保護。Amazon Q 符合 ISO 等資安標準並具備智慧財產權保障，不會用企業資料訓練模型。此外，Amazon Q 採取固定月費制，不因使用量增加而產生不可控的成本，這對大型遊戲公司極為重要。

台灣企業導入生成式 AI 的下一步

兩位主管還分享了對台灣內容產業與軟體產業的建議：生成式 AI 的引入確實能加速轉型，但需可靠的雲端夥伴和專業團隊支持。鈊象的經驗是，AI 導入採取「由上而下支持、由下而上應用」的雙軌策略，在組織後盾的支持下，讓員工先體驗到 AI 的實質效益才是成功推廣的關鍵。