AI 所帶來的商業紅利，現在正以指數性成長。根據 IDC 的最新統計指出，2025 年台灣 AI平台的支出將達到 1.3 億美元，未來5年內將成長至6.8億美元。然而，企業仍然普遍缺乏 AI 落地的技術。根據財團法人人工智慧科技基金會（AIF）的《2025 台灣產業 AI 化大調查》，雖然企業對 AI 的認知提升了 7%，但仍有近 70% 的企業因「數據整合困難」與「技術門檻過高」而難以跨越 POC階段。
以現實面來看，自行架設運算伺服器與開發大型語言模型（LLM）的門檻極高，而 Amazon Bedrock 正是要來解決企業AI運算和應用無法真正實踐落地的挑戰。Amazon Bedrock 像是一座 AI 兵工廠，提供企業一站式的開發環境，無需處理複雜的基礎設施，就能直接取用全球頂尖模型。博弘雲端深入剖析 Amazon Bedrock 的核心功能，並透過實際案例，帶您了解這項技術如何成為企業轉型的最強後盾。
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Amazon Bedrock 是什麼？
簡而言之，Amazon Bedrock 是企業專用的生成式AI託管平台！
Amazon Bedrock 是一項由AWS完全託管的AI解決方案，將全球頂尖的基礎模型整合在單一 API 介面之下。企業無需自行維護昂貴的 GPU 算力叢集，即可直接調用包括 Anthropic (Claude 3.5/4)、Meta (Llama 3.x)、Mistral，以及 Amazon 最新發布的 Nova 2 系列模型。2025年 AWS re:Invent 大會上 CEO Matt Garman 更宣布現階段將能夠支援 Google Gemma、Moonshot AI Kimi、MiniMax I與NVIDIA NEMOTRON的模型。
舉例來說，Amazon Bedrock 可以做為「代理 Agent 的應用」，協助供應鏈的員工快速查閱數千份的 ISO 標準文件與客戶規範。透過模型選擇與在雲端環境中部署專屬 AI，員工只需輸入「針對 A 客戶的封裝良率規範為何？」，AI 即可在幾秒內精準定位答案。
Amazon Bedrock 有甚麼 AI 訓練的功能？
要讓 AI 從「泛泛而談」變成「產業專家」，得先解決 AI 在通用模型中的「幻覺」的挑戰。根據研究顯示，未經優化的通用模型在處理企業內部專業文件時，幻覺率高達 15-20%。想要訓練出「懂公司業務」的 AI，Amazon Bedrock 提供了三大利器：
知識庫 (Knowledge Bases)：
透過 RAG（檢索增強生成） 技術，將企業內部的 ERP、CRM 或 PDF 文件向量化。AI 回答問題時會優先檢索這些私有資料，確保準確性高達 99%，徹底消除幻覺。建立Amazon Bedrock 知識庫時，可選擇採用非結構式或結構式的資料格式以最佳化訓練資料。
代理程式 (Agents)：
2025 年最受矚目的「代理式 AI (Agentic AI)」概念，能夠有效減少工程師的開發時間，讓AI變成團隊專屬的大腦。AI 不再只是聊天，它能根據指令執行任務，如自動排程、撰寫代碼、甚至串接 API 完成採購下單。其中，Amazon Bedrock Agentcore 用於安全地大規模建置、部署及運作有效的代理程式，無需管理基礎設施。
模型客製化與微調 (Fine-tuning)：
當通用模型無法理解特定產業術語時，企業可以在 Amazon Bedrock 當中選擇 Custom Models 的功能，並上傳少量標記數據進行微調，打造出具備「公司靈魂」的專屬模型。不過，目前Fine-tuning 的功能僅開放特定區域使用。
Amazon Bedrock 如何保障訓練 AI 的安全隱私？
使用AI安全嗎？訓練 AI 的時候會不會外洩企業的隱私資料？這是許多企業在大規模應用 AI 工作之前最擔心的議題。從數據調查來看，2024 年有超過 60% 的企業決策者因擔心「敏感資料被拿去訓練公有模型」，而延遲 AI 部署。因此，「有了稽核規範與安全隱私治理」的AI，才能夠發揮綜合效用，協助企業安全穩健地轉型。Amazon Bedrock 的架構設計核心，從安全隱私到政策部署，解決AI安全的信任危機。
資料不參與公有模型訓練：
這是企業最在意的關鍵，在官方文件當中，AWS明確指出任何在 Amazon Bedrock 上微調模型的私有數據，絕對不會被回傳給 Amazon 或模型供應商進行訓練，而這些模型提供者也無權存取AWS雲端帳戶內的提示詞與資料，數位資產永遠留在您的私有環境。
Guardrails / Policy 安全防護牆：
Amazon Bedrock 內建敏感資訊過濾機制，透過設定過濾規則，利用防護機制建置負責任的 AI 應用程式，能自動阻斷個人識別資訊（PII）外洩，並防止 AI 產生仇恨言論或偏見。此外，Amazon Bedrock Agentcore Policy 正式上線，提供企業以自然語言的方式簡化 Policy 政策的管理與創建，以策代理程式與工具互動的安全。
Amazon Bedrock 的 RFT 功能是甚麼？
傳統監督式微調 (Standard Fine Tuning)是透過標助好的資料，進行模型調整。最直觀的案例是藉由蒐集大量「輸入與理想輸出」的配對，讓模型學習產生相似的回應，應用在簡單的客服自動回覆中。儘管回覆能夠針對不同問題改變風格，但在複雜邏輯推理上常遇到瓶頸。因此有另外一種模型微調的方法，稱做為「Reinforcement Fine-Tuning (RFT)」。RFT 是一種透過「回饋機制」讓 AI 進化的技術，企業可以自定義「獎勵標準」，引導模型學習更優質的回答邏輯。
Amazon Bedrock 近期加入 RFT 的功能，允許企業利用強化學習來進一步優化模型表現。Amazon Bedrock RFT 支援兩種互補的方法，替優化模型提供極大的靈活度：
Reinforcement Learning with Verifiable Rewards (RLVR)：
RLVR 強化微調可驗證的獎勵，使用「基於規則的評分器（rule-based graders）」，透過明確的對錯規則來強化模型的邏輯準確性。RLVR 強化微調可驗證的獎勵特別適用於客觀任務，像是程式碼生成或數學推理等工作。
Reinforcement Learning from AI Feedback (RLAIF)：
RLAIF 強化微調AI反饋，採用「基於 AI 的裁判（AI-based judges）」，針對主觀任務進行優化，像是指令遵循或內容審核，讓模型的回覆更符合人類的語境與品牌價值。
如此一來，在 Amazon Bedrock 的介面中，就可以針對獎勵運行機制進行設定。開發人員可以選擇使用客製化程式碼，或運用 Python 來藉由 AWS Lambda 的函式觸發，給予相對應的機制去評估模型的好壞，以及回覆內容的品質。
企業使用 Amazon Bedrock 訓練 AI 會不會很貴？
許多企業很擔心，「訓練AI的成本」會不會超出可控範圍與造成負擔？根據 2025 年AWS Cloud Economics與IDC 的生成式 AI 對企業經濟影響報告指出，採用 Amazon Bedrock Serverless 架構的企業，其基礎設施維運成本（TCO）較傳統自行架設向量資料庫與模型伺服器的方案降低了約 55%。對於台灣中小企業而言，這代表著能以「零硬體投入」開啟 AI 轉型。
若是從利用企業內部知識庫，透過自然語言提供客戶產品諮詢的應用場景來看，其評估成本主要由以下三個部分構成：
模型推論費用—AI 的「思考費」
模型推論是最主要的變動成本，Amazon Bedrock 採取「按需計費（On-Demand）」的模式，依據輸入與輸出詞元（Tokens）計費。
- 評估建議：若為基本的諮詢量，推薦使用 Amazon Nova Lite。
- 費用預估：處理一個約 500 字的客戶提問並生成回覆，成本通常不到NTD 0.05 元。
知識庫與向量儲存—AI 的「記憶體」
要讓 AI 讀懂您的產品手冊，需要將文件轉換為向量數據。
- Embedding 模型： 使用 Amazon Titan Text Embeddings，轉換 1,000 頁 A4 文件僅需約NTD 10 元。(每 100 萬個 Tokens 約 $0.02 美金)，
- 向量資料庫： 搭配 Amazon S3 向量資料庫，最入門配置每月約為NTD 6,000 – 8,000 元（此為固定成本，支撐數萬筆產品資料）。
實務案例評估：建立一個產品諮詢 AI 助手
假設一家製造業廠商擁有 500 份產品規格說明書，且每月需處理 10,000 次客戶諮詢，粗估每個月使用 Amazon Bedrock 建立產品諮詢 AI 助手的費用為：
| 項目 | 每月預估費用 | 說明 |
|---|---|---|
| 文件向量化 (一次性) | < NT$ 100 | 將現有手冊轉換為 AI 知識 |
| 向量資料庫 | 約 NT$ 7,500 | 支援 24/7 不間斷的檢索服務 |
| 模型推論 (Amazon Nova Lite, Standard Queue) | 約 NT$ 10,500 | 處理 10,000 次深度對話 |
| 總計 (營運首月) | 約 NT$ 18,100 | 不到一位實體客服月薪的 1/2 |
比起自行架設硬體伺服器，無人使用時仍然在燒錢，Amazon Bedrock 無伺服器的特色讓您享有彈性。在沒有任何對話的情況下，推論費用為 0。；且當諮詢用量突然暴增時，AWS自動擴展的機制讓您毋須煩惱機器的狀態。
Amazon Bedrock 透過其高度安全性、多模型選擇以及領先的 RFT 訓練技術，成功將「訓練 AI」從高門檻的轉型條件，轉化為標準化的企業生產力。對於苦思如何實踐落地 AI 應用的台灣企業而言，這項解決方案不僅是技術的升級，更是獲利模式與成本控制的革新。
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