一度被批AI進度過慢，亞馬遜終於參戰！砸30億打造的AI創新中心可以做什麼？|數位時代 BusinessNext

一度被批AI進度過慢，亞馬遜終於參戰！砸30億打造的AI創新中心可以做什麼？

雲端巨頭AWS投資一億美元成立生成式AI創新中心，集結專家為客戶提供客製化服務，盼吸引更多客戶選擇AWS作為發展AI的雲端夥伴。

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AWS成立「AWS生成式AI創新中心」

隨著巨頭紛紛投入生成式AI戰場，全球雲端龍頭企業AWS也正式宣告參戰，投資一億美元成立「AWS生成式AI創新中心」，致力於串聯旗下AI和機器學習專家和客戶，幫助客戶構想、設計到推出新的生成式AI產品，意味著AWS目標不只在提供自家產品，還要進入客製化商用解決方案、顧問服務等領域，協助客戶跟上這波浪潮。

亞馬遜曾被外媒指出AI步調過慢，如今大手筆投資，目標吸引更多客戶選擇AWS作為發展AI的雲端夥伴，展現對戰微軟、Google的決心。

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創新中心能做到哪些事？

AWS生成式AI創新中心耗資一億美元（約台幣30億元），團隊將由策略專家、資料科學家、工程師和解決方案架構師組成，和客戶之間密切合作，建構客製化解決方案，能針對不同產業開發出最適合自己的生成式AI產品。

AWS生成式AI創新中心服務

1.選擇合適模型
2.定義解決問題的路徑
3.開發概念驗證(POC)
4.訂定規模化上線的完整計劃
5.優化機器學習降低成本
6.指導客戶如何負責任應用
7.免費交流活動

例如醫療保健和生命科學公司，可以用這套服務加速藥物發現與研究；製造業可以藉此重塑工業設計和流程；金融服務公司可以為客戶提供更多更加個人化的資訊和建議等。

創新中心還會定期舉辦免費的研討會、交流和培訓，由AWS為客戶介紹產業專業知識，幫助構想和發現產業中的實際應用案例。

曾被批「態度不明」，端出解決方案服務應戰

《彭博》上月曾報導，亞馬遜其實在今年初就推出自家的生成式AI工具產品，但當時參與測試的客戶給出「功能不完整」的評價，更有客戶表示想參與測試卻需要排隊等待，批評亞馬遜「態度含糊不清」。

對此，亞馬遜當時便否認AI工具上線過於倉促或不完整，如今直接宣告大手筆投入新計劃，目標是將更多客戶選擇AWS作為發展AI的雲端夥伴，展現對戰微軟、Google的決心。

AWS銷售、市場和全球服務高級副總裁Matt Garman指出，母公司亞馬遜擁有超過25年深厚的AI技術和經驗，加上超過10萬名客戶都在使用機器學習服務，現在他們看到市場急需對於生成式AI的指引，因此決定投入。「我們的目標是透過生成式AI專家團隊，提供靈活且經濟高效益的生成式AI服務，幫助組織利用AI，並釋放生成式AI的巨大潛力。期待為客戶和員工創造價值，增加企業淨利潤。」

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責任編輯：錢玉紘

過去兩年，人工智慧技術以史無前例的速度翻轉企業營運與競爭態勢，從客服、知識管理到軟體開發，越來越多企業將大型語言模型（LLM）導入企業營運流程，隨著應用程度的深化與廣化，越來越多發現，真正的挑戰早已不只是「選擇哪個模型」，而是如何管理算力、控制成本、確保資料安全，以及讓不同世代GPU、模型與AI應用可以持續共存與調度。

代理式AI崛起後，AI應用從回答問題進展為執行任務、操作系統以及串接流程，連帶拉升對AI基礎設施的需求與架構複雜度，而這意味著，想要發揮AI綜效，光只有模型與技術尚不夠，必須將整體IT環境逐步升級為AI基礎建設（AI Infra）。

深耕AI管理領域多年的數位無限（INFINITIX），近年積極布局軟體定應AI基礎建設（Software Defined AI Infrastructure）市場，除持續深化與GPU、伺服器與AI硬體生態系的合作關係，如於2021年取得NVIDIA Solution Advisor全球夥伴資格，2025年亦獲AMD GPU生態建設夥伴獎，也因應市場需求推出AI-Stack與ixCSP兩大產品線，協助企業、雲端服務供應商（CSP）與新世代AI雲端業者，更有效率地管理跨世代AI算力資源。

數位無限執行長陳文裕表示：「我們的目標是協助客戶打造軟體定義AI基礎架構，讓其可以視需求向下整合不同世代GPU、儲存與網路設備，同時，向上鏈結模型、Token跟AI應用，加速企業的AI創新轉型腳步。」

從AI模型到AI經濟，企業競爭焦點轉向算力與Token調度能力

過去市場談AI，焦點多半放在模型參數、推論效能與模型能力，但在大型語言模型推論需求暴增的現下，AI Infra早已從單純GPU採購演變成涵蓋機櫃、網路、儲存、散熱與電力的整體工程；企業真正需要的，不是更多GPU、而是如何更有效率地調度與利用算力。

尤其在NVIDIA提出Token Factory概念後，全球AI產業正逐步從模型競賽轉向「AI經濟」，亦即，影響企業AI決策的再也不是使用哪個模型、部署多少GPU，而是消耗多少Token、產生多少AI服務，以及算力是否能被有效共享與調度。

換言之，在AI新世界，算力調度能力的重要水漲船高。對此，陳文裕十分認同的說：「企業想要提升AI競爭力，不僅要掌握模型與應用，還必須進一步思考如何有效切割GPU資源、讓不同部門甚至集團子公司共享算力、延長舊世代GPU的使用壽命，甚至是如何將閒置算力轉變成可交易的資源等。」

事實上，這也是大量AI資料中心（AIDC）跟新世代AI雲端服務（Neo Cloud）業者出現的原因，包括CoreWeave、Nebius、Lambda Labs、GMI Cloud等業者皆試圖以更具彈性的方式，提供企業所需的GPU服務與AI算力平台。

看準這波趨勢，數位無限除透過AI-Stack提供GPU切片、模型部署、模型管理與MLOps等服務，協助客戶提升GPU使用率，更進一步推出ixCSP平台，讓雲端服務供應商與新世代AI雲端業者，能從過去單純販售GPU資源轉型為提供GPU as a Service、Token as a Service與Model as a Service等創新AI服務。

以Software Defined AI Infrastructure助企業以「通用化、鬆耦合」迎戰瞬變AI世代

因應AI新世代帶來的挑戰：模型快速升級、算力需求攀升、GPU世代交替迅速，企業在追逐AI落地的同時，勢必得面臨基礎建設更新速度過快、硬體投資壓力升高，以及資源利用效率難以最佳化等挑戰。

為協助企業在AI快速演進與基礎建設投資之間取得平衡，數位無限的作法是，透過AI-Stack將底層硬體抽象化，以Token或模型服務形式提供，讓企業客戶、AIDC與Neo Cloud業者可以延長不同世代與不同品牌的AI硬體設備的生命週期、創造更高的使用價值、甚至是展開更多元的營收模式。

例如，高雄醫學大學附設中和紀念醫院便透過數位無限的AI-Stack解決GPU資源調度效率不彰問題，加速39項AI模型進入臨床應用階段，成功建立起「從模型開發到臨床落地」的完整生態系統。而日本精密製造大廠–Union Tool Co.–則是透過AI-Stack簡化GPU資源共享、加速AI模型的開發與測試腳步，為提升生產效率做最佳準備。

「如果大型企業或AIDC業者擁有閒置資源，也可以透過ixCSP平台，把算力共享或調度給集團內部團隊、子公司，甚至上下游合作夥伴使用，進一步提升整體資源利用率。」數位無限執行長陳文裕如是說道。

隨著AI從工具演變成企業核心基礎建設，企業真正需要的，也不再只是單一模型，而是一套能持續適應AI快速演進的AI Infra，而這與數位無限近年來的重要轉型方向一致：從AI管理軟體提供者轉型為軟體定義AI基礎建設供應商，更好協助客戶打造具備「通用化」與「鬆耦合」特性的AI基礎建設。

除以AI-Stack與ixCSP協助客戶提升算力使用效率與價值，數位無限亦計畫與硬體合作夥伴推出Agentic AI一體機方案，協助企業快速建立可驗證、可部署、可切割、可共享的AI運算環境，降低企業從PoC走向實際導入的門檻，加速AI落地。

總的來說，隨著AI競爭從模型能力延伸到算力治理，企業比拚的不僅是導入速度，而是能否建立一套足夠彈性、可持續演進的AI Infra，而這與數位無限的發展目標一致，將持續不斷優化產品服務，化身企業搶進AI新世代的關鍵合作夥伴。