隨著生成式AI 的快速崛起，越來越多企業希望藉助雲端工具，加速AI 應用的建置與落地。 AWS 作為領先的雲端服務供應商，提供了兩款核心AI 服務：Amazon SageMaker 和 Amazon Bedrock。它們雖然同屬AWS AI 生態系統，但定位截然不同，功能與適用場景也有明顯差異。
本文將圍繞著「aws sagemaker vs bedrock「這個核心關鍵字，從功能、技術架構到應用場景，全面解析這兩款服務的差異，並提供實際的選用建議，幫助企業明確技術路線。
Amazon Bedrock：低門檻、即開即用的生成式AI 服務
Amazon Bedrock 是一項針對企業與開發者的全託管生成式AI 服務。透過它，你可以無需管理底層模型或基礎設施，直接調用來自多家領先模型提供者（如Anthropic、Meta、Mistral、Stability AI 及AWS 自研的Titan 模型）的LLM 能力。
核心優勢：
- 即插即用的多模型存取能力：透過統一API 接口，輕鬆接入Claude、Llama 等多個模型，支援多模型A/B 測試。
- 無需模型訓練或部署：完全託管，省去模型管理與維護成本。
- 豐富的生成式AI 工具集成：支援RAG、Agents、反應控制、模型微調等能力，方便快速建構AI 應用。
- 高度安全與合規：整合VPC、IAM、CloudTrail、加密等AWS 原生安全服務，確保企業級使用安全。
適合誰用？
- 希望快速整合AI 功能的企業與開發團隊
- 沒有機器學習團隊或不想投入模型訓練資源的公司
- 需要比較多個主流大模型，選出最優解的創新團隊
- 關注模型安全、合規、穩定性的產業用戶
Amazon SageMaker：靈活強大的機器學習訓練與部署平台
Amazon SageMaker 是AWS 的旗艦機器學習平台，提供端到端的模型建置、訓練、最佳化與部署能力。與Bedrock 不同，它是針對具備專業ML 能力的用戶，適用於從零開始打造客製化模型的場景。
核心優勢：
- 全面的訓練與推理能力：支援自訂訓練腳本、多種演算法框架（如PyTorch、TensorFlow、HuggingFace）以及模型優化工具。
- 端對端MLOps 工具鏈：包含SageMaker Pipelines、自動超參調優、模型監控等功能，可協助企業建置穩定且有效率的ML 工作流程。
- 支援訓練私有Foundation Model：適用於大規模模型的個人化訓練。
- 可擴充的部署選項：包括即時推理、批量推理和邊緣部署，滿足不同業務需求。
適合誰用？
- 擁有數據科學團隊、希望從零建立AI 模型的企業
- 在特定領域（如醫療、金融、製造業）需要訓練產業專屬模型
- 對訓練參數、模型結構、推理性能有細微控制需求的用戶
- 需要整合自動化ML 流程和治理能力的大型企業或研究機構
Amazon Bedrock vs SageMaker：核心區別比較表
| 功能維度 | Amazon Bedrock | Amazon SageMaker |
|---|---|---|
| 面向人群 | 開發者、產品經理、企業應用團隊 | 資料科學家、ML 工程師 |
| 模型類型 | 第三方LLM（Claude、Llama 等） | 自訂模型、開源模型、私有大模型 |
| 使用門檻 | 低，無需模型訓練經驗 | 較高，需掌握ML 架構和流程 |
| 訓練與部署能力 | 不支援本地訓練，僅支援呼叫模型 | 支援全流程訓練、部署與優化 |
| 彈性與控制權 | 低，託管式服務 | 高，自訂能力強 |
| 安全合規支持 | 原生AWS 集成，支援企業級安全控制 | 可透過配置滿足安全與合規要求 |
使用場景對照：哪個服務比較適合你？
| 使用需求 | 推薦服務 |
| 想快速上線一個AI 問答助手，無需自訂模型 | Amazon Bedrock |
| 擁有ML 團隊，想訓練精準的電商推薦系統 | Amazon SageMaker |
| 希望測試多個LLM（如Claude 與Llama）的生成表現 | Amazon Bedrock |
| 想建立一個醫療NLP 模型，並優化其推理性能 | Amazon SageMaker |
| 只需呼叫Claude API 實現智慧文案生成 | Amazon Bedrock |
| 對GPU 訓練資源、訓練管控與版本治理有高要求 | Amazon SageMaker |
總結：AWS SageMaker vs Bedrock，誰是你的最佳選擇？
- 如果你想快速建立生成式AI 應用，不希望自己管理模型，且注重安全合規性—— Amazon Bedrock 更適合你。
- 如果你具備一定的機器學習基礎，需要訓練客製化模型、控制模型架構與流程 —— Amazon SageMaker 是你的最佳選擇。
AWS 透過 SageMaker + Bedrock 的組合，為不同階段、不同技術能力的企業提供了完整的AI 解決方案路徑。從「開箱即用」的生成式AI，到「深度客製化」的機器學習平台，協助企業在AI 時代抓住先機、持續創新。
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