與久經考驗的 AI 領導者一起建置
利用 Amazon 超過 25 年的 AI 開拓經驗,擴展 AI 的下一波創新。AWS 讓 AI 可供更多人使用 – 從建置者、資料科學家到商業分析師和學生。AWS 擁有最全面的 AI 服務、工具和資源組合,為超過 100,000 名客戶帶來深厚的專業知識,以此滿足他們的業務需求並充分挖掘其資料的價值。安全性、隱私權和負責任的 AI 從未如此重要。客戶可以在保證隱私權、端對端安全和 AI 管控的基礎上使用 AWS 進行建置和擴展,以前所未有的速度進行轉型。
![彩色形狀](https://d1.awsstatic.com/products/generative-ai/GenAI_Hub_P4.992b59de5347d550b194eab2d53be0ad444d80f5.jpg)
提升業務價值的 AI 使用場景
透過互動式虛擬助理、對話式分析和代理程式助理來改善客戶體驗。
透過對話式搜尋、程式碼產生和自動化報告產生,推動員工的生產力提升。
面向行銷、銷售和產品開發增強創造力和強化內容創作。
透過文件處理、資料增強和供應鏈最佳化來加速流程最佳化。
可創造業務優勢的 AI 服務和工具
生成式 AI
利用企業級安全性與隱私性、領先的基礎模型 (FM) 選項、資料至上的方法,以及創新突破以提供最高效能且同時降低成本的基礎設施,加速推進生成式 AI 賦能的創新。幾乎所有產業中各種規模的組織都信任 AWS 將其原型、示範和測試版轉化為現實世界的創新並提升生產力。
![年輕企業家攜手合作新專案](https://d1.awsstatic.com/products/generative-ai/AdobeStock_372138889-square.b6a13f6fb96c7712ab8ba340b463ad8f1657d455.jpg)
AI 服務
AWS 預先訓練的 AI 服務為您的應用程式和工作流程帶來現成的智慧。憑藉 AI 服務,您可以輕鬆整合應用程式,處理常見的使用場景,例如個人化推薦、聯絡中心現代化、安全性和保障性提高,以及客戶參與度提升。
![輸送帶上的彩色形狀](https://d1.awsstatic.com/products/generative-ai/ai-hub-services.68f2521ded0ffbf73114eb23ca24fb11a888de2c.jpg)
機器學習
透過機器學習 (ML),從您的資料中獲得更深入的洞察,同時降低成本。AWS 透過最全面的機器學習服務和專門打造的基礎設施,協助您在 ML 採用之旅中的每個階段順利前行。您可使用 Amazon SageMaker 輕鬆地大規模建置、訓練和部署機器學習與基礎模型。藉助 SageMaker,資料科學家和機器學習工程師可以靈活而精細地控制基礎設施和工具,以預先訓練、評估、自訂和部署超過 250 個 FM,同時實現最佳化的效能、延遲和成本。
![不同類型的彩色形狀](https://d1.awsstatic.com/products/generative-ai/ai-hub-ml.c8b7822b2569e88576e217cdbebe3827084b00b7.jpg)
AI 基礎設施
隨著 AI 的成長,基礎設施資源的用量、管理和成本均有所增加。為在訓練基礎模型和將其部署至生產環境期間最大化效能、降低成本,同時避免複雜性,AWS 提供針對 AI 使用場景最佳化的專業基礎設施。
![電路板的近距離影像](https://d1.awsstatic.com/products/generative-ai/GenAI_Hub_P6.6e2025224041d7bffd2733211063acc5979b559c.jpg)
AI 的資料基礎
市面上僅有 AWS 為端對端資料基礎提供最全面的資料功能集,該功能集支援任何工作負載或使用場景,包括生成式 AI。透過可協助團隊滿懷信心迅速推進工作的端對端資料控管,快速而輕鬆地連線至所有資料並採取行動。藉助在資料服務中內建的 AI,AWS 可簡化資料管理的複雜性,從而可減少用於管理資料的時間,並且利用更多時間挖掘資料的價值。
![在電腦上查看資料的兩位同事](https://d1.awsstatic.com/products/generative-ai/ai-hub-data-foundation.773cc5be0d4ba9de38922d6e8f72cdb8e898d14a.jpg)
客戶如何透過 AWS 上的 AI 進行創新
數以千計的客戶已選擇 AWS for AI 來提供更理想的客戶服務,最佳化其業務營運,以及打造全新的客戶體驗等。
![3M 標誌 3M 標誌](https://d1.awsstatic.com/customer-references-case-studies-logos/customer-pages_logos/BMW-Group_Logo.cb82f1b896211a914c25d4468b8f95148c146174.png)
![](https://d1.awsstatic.com/customer-references-case-studies-logos/customer-pages_logos/Choice-Hotels_Logo.99d9027646d776af86be1455fe38a652d7bdf475.png)
![](https://d1.awsstatic.com/customer-references-case-studies-logos/customer-pages_logos/Gilead_Logo.f978ab1e0e4a436b1ce7ab32266c8cb4542aa637.png)
![](https://d1.awsstatic.com/customer-references-case-studies-logos/customer-pages_logos/Thomson-Reuters_Logo.219d50ac765ab8185c1d12e1b314ef1ccfbade40.png)
![](https://d1.awsstatic.com/customer-references-case-studies-logos/customer-pages_logos/TUI_Logo.0dd3ab477b2d403aa9019801abeb5dccdbfbda2f.png)
![](https://d1.awsstatic.com/customer-references-case-studies-logos/customer-pages_logos/Salesforce_Logo.f1de2b2b995744f68ff31ed9c05acd45d459c6fe.png)
在 AWS 以負責任的方式建置 AI
生成式 AI 的快速增長帶來了充滿前途的創新,但同時也引發新的挑戰。在 AWS,我們致力於以負責任的方式開發 AI,同時採用優先考慮教育、科學和客戶的以人為本的方法,從而藉助 Amazon Bedrock 防護機制、Amazon SageMaker Clarify 等工具在端對端 AI 生命週期中整合負責任的 AI。
![帶有彩色形狀的影像](https://d1.awsstatic.com/products/generative-ai/Gen_AI_hub_tools_v2.04bef552d2c19e1d7b271a8acbf49b515125f369.jpg)