來源： https://www.aboutamazon.com/news/aws/trainium-3-ultraserver-faster-ai-training-lower-cost 訓練一個 Frontier Model (前沿模型) 需要多少錢？OpenAI 的 GPT-4 訓練成本估計超過 1 億美元，Google 的 Gemini 和 Anthropic 的 Claude 也都在相似量級。這些數字背後是數千張 GPU (Graphics Processing Unit，圖形處理器)、數月的運算時間，以及龐大的電力和冷卻基礎設施投資。過去，只有 FAANG (Facebook、Apple、Amazon、Netflix、Google) 等科技巨頭能負擔這樣的成本，AI 訓練的門檻將大多數中型企業和研究機構擋在門外。 但這個局面正在改變。AWS 推出的 Trainium3 UltraServers 讓 Anthropic 的訓練成本降低達 50%，讓 Decart 的即時生成影片推論速度提升 4 倍且成本減半，Amazon Bedrock

一家中型電商平台，光是資料庫費用一年可能就高達 120 萬美元。面對這筆龐大支出，企業往往陷入兩難：財務長希望能簽訂長約省錢，技術長卻擔心簽了約會綁死架構，阻礙未來的技術更新。 過去，企業為了獲得折扣，不得不購買 Reserved Instances (RI，預留執行個體) ，但這往往伴隨著高昂的隱形成本：一旦業務轉型、更換資料庫類型或跨國擴張，原本買好的 RI 合約就成了無法變現的「沈沒成本」。 AWS 推出的 Database Savings Plans 正是為了解決這個痛點而生。它打破了傳統合約的僵化限制，提供最高 35% 的折扣，並具備跨服務、跨區域的自動適用特性。本文將解析這個方案如何幫助台灣企業在「降低成本」與「保持彈性」之間取得最佳平衡。 為什麼傳統的 RI 模式不再好用？ 傳統的 Reserved Instances (RI) 邏輯很簡單：你承諾使用特定的資源 (例如：在美國東岸使用 RDS MySQL)，AWS 給你折扣。這對靜態環境有效，但在快速變動的現代商業環境中，RI 的三大限制卻成了絆腳石： 綁死服務種類： 你為 R

一位新創技術長每天都要經歷同樣的困擾：打開開發工具後，花十分鐘向 AI 助手重新解釋專案架構、資料庫設計、程式規範——即使昨天才剛說過。更糟的是，開發工具啟動時自動載入了數十個外掛程式，但今天只需要處理資料庫工作，其他工具只是拖慢速度、佔用寶貴的記憶空間。 這不是個案。根據開發者社群調查，超過 70% 的團隊每天花費 1 至 2 小時「重新教育」AI 工具。在 AWS re:Invent 2025 大會上， AWS 發表 Kiro ，透過持續性記憶與智能工具載入兩大核心能力，徹底解決這些長期困擾開發者的問題。 為何 AI 總是「短期記憶」？ 記憶空間的先天限制 當你與 AI 助手對話時，所有歷史訊息都儲存在一個有限的記憶空間中。即使最先進的模型也只能記住最近的內容，當對話過長時，早期的內容會被「遺忘」。更關鍵的是，當你關閉對話或重啟開發工具時，這些記憶會完全清空——你必須從零開始重新建立理解。 對個人開發者而言，「每次重新解釋」已經夠麻煩；對團隊來說問題更嚴重。當同事昨天與 AI 討論了複雜的邏輯實作，今天你接手相關功能時，AI 對那段討論毫無

當企業擁有數以萬計的影片資產——產品展示、客戶見證、培訓內容、行銷素材——卻無法有效搜尋與利用時，這些資料就只是佔用儲存空間的成本，而非創造價值的資產。傳統的影片搜尋依賴人工標籤或基本的語音轉文字，既耗時又不準確。 2025 年 12 月 1 日，TwelveLabs 在 AWS re:Invent 大會上宣布 Marengo 3.0 正式推出，這個號稱「全球最強」的影片理解模型現已在 Amazon Bedrock 和 TwelveLabs 平台上提供服務。不同於傳統模型的逐幀分析，Marengo 3.0 將影片視為完整的動態系統，能「直接連結」其中涵蓋的對話、手勢、動作與情緒內容。 數據證明其突破性：儲存成本降低 50%、索引效能提升 2 倍、支援長達 4 小時的影片、辨識 36 種語言。這不只是技術進步，而是讓企業能以「搜尋文字的方式」輕鬆搜尋與理解影片內容的典範轉移。 從「看」到「看懂」：影片理解的典範轉移 傳統方法的根本限制 人類觀看影片時，不只是處理一系列靜止畫面。我們理解劇情發展、感受情緒變化、預測接下來會發生什麼。一個角色在開場時

一家 SaaS 公司剛將 AI 客服代理部署到生產環境，原本預期它能自動處理退款申請、加速客戶服務流程。然而，上線第三天，財務部門發現一筆異常：AI 代理在深夜批准了一筆 5 萬美元的退款請求，而公司政策明確規定超過 1,000 美元的退款必須人工審核。更糟的是，團隊花了兩天時間追查日誌，才找到問題根源——AI 代理在理解客戶訴求時，誤判了退款的「合理性」，繞過了原本設計的檢查機制。 這不是孤立案例。當 AI 代理被賦予更多自主權——從存取資料庫、呼叫 API、到執行業務邏輯——它們的「能力」與「風險」同步攀升。傳統的「透過提示詞約束行為」已不足以應對生產環境的複雜性，企業需要的是一套能在代理程式碼之外、即時且確定性地控制代理行為的機制。 AWS Amazon Bedrock AgentCore 推出的 Policy in AgentCore 正是為了解決這個問題：讓團隊用自然語言定義政策 (如「禁止超過 1,000 美元的退款」)，並在毫秒級內攔截違規行為，確保 AI 代理在自主運作的同時，始終遵守企業規範。 為何 AI 代理的自主性讓企業不

當企業試圖將通用 AI 模型客製化以融入專有知識時，往往面臨一個「不可能三角」：選擇透過提示工程 (Prompt Engineering) 或檢索增強生成 (Retrieval Augmented Generation, RAG) 進行淺層客製化，但無法將知識真正嵌入模型核心；或是持續訓練開源模型，卻面臨「災難性遺忘」 (Catastrophic Forgetting) 的風險，讓模型在學習新知識的同時失去原有的基礎能力；又或是從零開始建構模型，但成本高昂且耗時數年，只有少數頂尖企業負擔得起。 這個困境讓許多擁有大量專有數據的企業陷入兩難：通用模型無法理解自己的業務，但客製化模型的技術與成本門檻又過高。AWS 在 re:Invent 2025 大會上發布的 Amazon Nova Forge 服務，正是為了打破這個僵局。透過業界首創的「開放訓練」 (Open Training) 方法，Nova Forge 讓企業能在預訓練、中期訓練、後期訓練三個階段都注入專有知識，同時避免災難性遺忘的風險。 Reddit、Sony、 Booking.com

一家金融服務公司的安全團隊每天早上都面臨同樣的挑戰：安全分析師需要登入 Amazon GuardDuty 檢查威脅偵測警報、切換到 Amazon Inspector 查看漏洞掃描結果、再開啟 Amazon Macie 確認資料洩漏風險、最後還要登入 Security Hub CSPM 檢查配置偏移。四個不同的主控台、四組不同的警報、四種不同的優先級判斷標準——當一個 EC2 執行個體同時出現在 GuardDuty 的惡意活動警報和 Inspector 的高風險漏洞清單中時，團隊需要手動拼湊這些訊號，才能理解真正的風險全貌。更糟的是，當資安長 (CISO) 詢問「過去三個月我們的整體安全態勢是改善還是惡化？」時，分析師必須從四個系統匯出資料、手動製作報表，而這個過程往往需要數天時間。這不是個案，而是許多企業在使用多個 AWS 安全服務時面臨的真實困境。今天， AWS Security Hub 正式發布 (General Availability)，透過統一平台、近即時威脅關聯、以及長達 1 年的歷史趨勢資料，徹底改變企業安全營運的方式。 4

在 AI 技術快速演進的 2024 年，企業對「代理式 AI」 (Agentic AI) 的期待達到前所未有的高度。然而，當企業嘗試將代理從實驗室搬進生產環境時,卻發現一個殘酷的現實：代理式 AI 的自主性 (Autonomy) 成為最大的阻礙。代理能夠自主推理、呼叫工具、執行任務，但也正因為這種自主性，企業面臨四大生產環境障礙：失控風險、品質不穩定、無法學習、對話僵硬。 這些障礙的真實代價正在顯現。PGA TOUR 在導入 Amazon Bedrock AgentCore 之前，內容生成流程耗時且昂貴；Workday 的財務規劃團隊每月需要花費數百小時進行例行性分析；Grupo Elfa (巴西經銷零售商) 的銷售團隊每天需處理數千個報價，卻對代理決策缺乏可見性。 但情況正在改變。PGA TOUR 透過 AgentCore 建構的多代理內容生成系統，將內容撰寫速度提升 1000%，同時將成本降低 95%，現在能為賽場上每一位選手提供全面報導。Workday 的 Planning Agent 使用 AgentCore Code Interpre

每個資訊科技 (Information Technology, IT) 團隊都知道技術債的夢魘：當業務需要新功能時，30% 的時間卻必須花在維護老舊系統、手動搬遷資料、重寫過時程式碼。這不是效率問題，而是創新的枷鎖——當最優秀的工程師被困在重複性的現代化工作中，企業的競爭力正在流失。 加拿大航空 (Air Canada) 找到了打破這個循環的方法。透過 AWS Transform 的客製化能力 (Custom Capability)，他們在短短幾天內完成了數千個 AWS Lambda 函數的現代化轉換，專案執行時間與成本雙雙降低 80%。這不是個案，而是代理式人工智慧 (Artificial Intelligence, AI) 改寫應用程式現代化規則的開端。 技術債的真實代價：創新資源的隱形流失 技術債不只是陳舊的程式碼，而是組織敏捷性的持續消耗。當系統建立在過時的程式語言、框架或基礎架構上時，每次升級、每次整合、每次擴展都需要額外的工程時間。AWS 指出，企業 IT 團隊經常需要額外花費 30% 時間成本進行手動現代化工作。 30% 成本背

一家金融科技新創在產品上線兩週後，收到資安研究員的漏洞通報：他們的支付 API 在特定情況下會在回應中洩露其他使用者的交易記錄。更令團隊震驚的是，這個漏洞並非傳統的 SQL 注入或跨站腳本攻擊 (XSS)——所有程式碼掃描工具、靜態分析、甚至第三方安全稽核都沒有發現任何異常。問題出在「業務邏輯」：當使用者查詢交易狀態時，系統正確驗證了身份，但在資料過濾邏輯中存在一個微妙的判斷錯誤，導致回應包含了不該被看見的資訊。修復這個漏洞花了三天，但更大的損失是信任——客戶質疑「還有多少類似的問題沒被發現？」 這不是孤立案例。根據 OWASP (Open Web Application Security Project) 的統計，業務邏輯漏洞佔所有嚴重安全問題的 15% 至 20%，但它們極少被自動化工具偵測到，因為這類問題需要理解應用程式的「預期行為」與「實際行為」之間的差距——這正是傳統工具的盲點。當企業將安全檢查推遲到開發後期或部署前夕，發現問題時往往已經投入大量資源，修復成本與時間壓力都會倍增。AWS 推出的 AWS Security Agent 正