隨著生成式人工智慧在企業內部業務流程、服務交付與數位化創新中被廣泛採用，如何選擇適配的AI 平台成為組織推動AI 落地的核心問題。在AWS 雲端上，Amazon Bedrock 與 Amazon SageMaker 是兩類代表性平台，分別面向 預訓練模型呼叫與應用開發，以及 自訂模型訓練、管理與部署 兩種需求場景。本文將從平台定位、特性差異與企業實際落地角度進行系統性分析。
AWS AI/ML 服務體系概覽
AWS 的AI/ML 產品體系建構在統一的雲端基礎設施之上，提供從算力、資料處理、模型開發到生產級推理的全連結能力。其中：
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Amazon SageMaker 提供完整的模型訓練、調優、部署與監控能力，適用於具備演算法與資料科學能力的團隊。
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Amazon Bedrock 提供多家模型供應商的高效能基礎模型，可透過API 快速整合生成式AI 能力。
二者並非替代關係，而是滿足 不同AI 成熟度階段 的企業需求。
Amazon Bedrock 簡介
Amazon Bedrock 是一項 無伺服器的託管型生成式AI 服務，透過統一API 方式接取多家領先模型廠商，包括Anthropic（Claude 系列）、Meta、Mistral、Stability AI、Amazon Titan 等。
核心特性：
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無需模型訓練與機器學習背景
開發者可直接呼叫模型用於對話、問答、文字生成、圖像生成等任務。 -
無伺服器架構
無需管理底層運算資源，平台根據負載自動擴展。 -
資料安全與隔離
企業輸入資料不用於模型再訓練，滿足高度監管產業的合規要求。 -
高可用性與可觀測性
原生整合AWS IAM、CloudWatch、VPC 網路隔離能力。
典型使用場景：
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客服機器人與自動問答系統
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內容產生與文案撰寫輔助
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內部知識庫檢索增強
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文檔結構化提煉與摘要
適合：希望快速獲得可用AI 能力的企業（尤其無ML 團隊）。
Amazon SageMaker 簡介
Amazon SageMaker 是企業級機器學習平台，涵蓋模型建置、訓練、調參、推理部署與持續監控。
核心特性：
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端到端模型生命週期管理
包括特徵工程、模型訓練、評估、模型版本管理與部署。 -
支援主流深度學習框架
包含PyTorch、TensorFlow、MXNet、XGBoost 等。 -
可客製化與可解釋性
適用於對效能、可控性與演算法透明度要求較高的場景。 -
支援分散式訓練與大規模生產部署
可結合GPU/CPU/Inferentia 等算力架構實現成本與效能最佳化。
典型使用場景：
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推薦系統、風控模型、故障預測模型
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產業自研語言模型、視覺模型
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對性能及模型可控性要求高的領域
適合：具備數據科學團隊和長期模型建立需求的企業。
核心差異對比
| 對比項 | Amazon Bedrock | Amazon SageMaker |
|---|---|---|
| 使用模式 | 直接調用基礎模型 | 自行訓練與調優模型 |
| 技術門檻 | 低 | 中-高 |
| 架構管理 | 無伺服器，自動擴展 | 可控資源與拓樸結構 |
| 可自訂能力 | Prompt 與RAG 層面微調 | 全流程模型參數與結構優化 |
| 最佳適用場景 | 快速上線生成式AI 功能 | 建構自研或產業專用模型 |
總結一句話：
Bedrock = 快速使用強大模型；SageMaker = 打造自己的模型能力。
企業落地選擇建議
可依組織類型與業務定位進行判斷：
| 企業形態/ 需求場景 | 更適合的服務 | 原因 |
|---|---|---|
| 希望迅速上線AI 助理、問答、內容生成 | Bedrock | 無需ML 團隊，上線週期短 |
| 擁有資料科學團隊，需要精確訓練模型 | SageMaker | 可控模型結構與訓練策略 |
| 先驗證業務價值，再擴展到大規模訓練 | Bedrock → SageMaker | 先低成本試點，再深度建設 |
模型治理與安全性
無論是Bedrock 還是SageMaker，企業皆可通過：
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專用VPC 網路訪問
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IAM 身分與權限控制
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日誌可觀測性與審計
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資料不進入模型回流訓練
確保敏感資料與業務邏輯安全，滿足金融、跨國、醫療等領域要求。
AWS 代理商
作為 AWS 官方授權代理商，我們可為企業提供：
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企業場景與模式選型諮詢（Bedrock vs SageMaker）
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雲端部署架構設計與安全合規配置
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模型微調、RAG 檢索增強與應用整合方案
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成本優化與長期技術支持
幫助企業 以更低試誤成本、更可控路徑實現生成式AI 落地。
