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AWS
AWS 是 Amazon 的雲端基礎設施平台，涵蓋運算、儲存、網路、資料庫到 AI 服務。從 DevOps、IaC、CI/CD 到 Bedrock 與大型模型合作，AWS 直接影響企業交付速度、成本與算力布局。
15 篇文章
為什麼 AWS 押注 USDC 代理人付款是對的
AWS 把 AI 代理人的付款接到 USDC、Coinbase 和 Stripe，是在補上代理經濟最缺的一塊：可程式化、可結算的金流。
為什麼 AWS 把 Q Developer 使用者轉到 Kiro 是對的
AWS 結束把 Q Developer 當成 AI 寫碼核心，改推 Kiro，是把產品重心從提示詞助手轉向可持續的 agentic 工作流。
AWS Bedrock Knowledge Bases 怎麼簡化 RAG
AWS Bedrock Knowledge Bases 把 RAG 的擷取、向量庫、重排序和引用整合成託管服務，適合要接企業內部資料的 AI 應用。
RAG 是什麼，為何重要
RAG 讓 LLM 先查外部可信資料再回答，能降低幻覺、更新更快，也更適合企業文件與權限控管。
AWS 解析 Nova 的 RFT 評分法
AWS 公布用 LLM-as-a-judge 做 Nova 的強化微調，並用合約審查案例示範如何把評分信號接到生產流程。
Anthropic 與 Amazon 鎖定 5GW 算力
Anthropic 與 Amazon 簽下更大的 AWS 合作，最高 5GW 算力、10 年超過 1000 億美元，Claude 也已在 AWS Bedrock 上服務 10 萬名以上客戶。
AWS 上的 DevOps 到底是什麼
AWS 把 DevOps 定義成文化加自動化。本文拆解 CI/CD、微服務與 IaC 怎麼影響交付速度、可靠性與資安。
Amazon 再砸 50 億美元給 Anthropic
Amazon 再投 50 億美元給 Anthropic，還可能加碼到 200 億美元。這筆錢不只是投資，更是把 AWS、Claude 和企業 AI 綁得更緊。
亞馬遜砸 250 億美元，買的是算力
Amazon 對 Anthropic 再投最高 250 億美元，Anthropic 也承諾 10 年內在 AWS 花超過 1000 億美元。這筆交易核心不是股權，而是算力、晶片與雲端容量。
AI 需求把雲端支出推高 29%
Q4 2025 全球雲端基礎設施支出達 1109 億美元，年增 29%。AI 訓練、推論與雲端工作負載一起拉高 hyperscaler 投資。
分散式系統為何這麼怪
AWS 用很直白的方式解釋分散式系統為何難搞：一次請求會跨過多個故障域，每一步都可能獨立失敗。
別把 Prompt Engineering 想太神
Prompt engineering 不是玄學。AWS 直接把方法、用途和取捨講清楚，重點是把模糊需求變成可用輸出，讓 LLM 更穩、更好控。
MLOps 是什麼？ML 團隊怎麼上線模型
MLOps 把模型訓練、測試、部署和監控變成可重複流程。這篇用 AWS 的視角，拆解它怎麼運作、為何重要，以及和 DevOps 的差別。
AWS 用 S3 加速 LLM 微調
AWS 示範怎麼用 SageMaker Unified Studio、S3 和 MLflow，拿 DocVQA 資料微調 Llama 3.2 11B Vision Instruct，並比較 1,000、5,000、10,000 筆資料的訓練效果。
Amazon Bedrock Agents 進入多代理工作流
AWS 為 Amazon Bedrock Agents 加入記憶、程式執行與多代理協作，目標是處理更複雜的企業工作流。