生成式 AI 已成為企業提升營運效率與創新力的核心技術。無論是智慧客服、文件生成，還是產品設計與決策輔助，生成式 AI 的應用潛力正在快速擴大。然而，企業真正要讓 AI 落地，不能只靠單一模型，而是需要一個涵蓋應用、模型與基礎設施的完整架構。
AWS 所提出的「生成式 AI 三層架構」，正是協助企業從不同階段導入 AI、逐步擴展應用的系統性設計。本文將帶你一次了解這三層結構與關鍵服務，幫助你掌握生成式 AI 導入的最佳路徑。
🔝 上層：提高生產力的應用程式
這一層專注於提供立即可用的 AI 工具，幫助業務與技術團隊快速體驗生成式 AI 的價值。代表服務包括 Amazon Q 系列：Amazon Q Business（企業內部知識助理）、Amazon Q Developer（開發加速工具）、Amazon Q Apps（無需寫程式即可建立內部 AI 小工具），並可整合至 QuickSight、Connect、Supply Chain 等企業系統。常見應用如客服即時應答、行銷摘要產出、技術支援流程簡化等。
🧠 中間層：建置和擴展安全、可靠且負責任的生成式 AI 應用程式所需的模型和工具
這一層提供企業開發客製化 AI 應用的彈性與工具，核心服務為 Amazon Bedrock。Bedrock 提供整合多家主流模型（如 Claude、Llama、Mistral 等）的一站式 API、模型評估功能（可依準確性、穩定性與毒性進行選型）、內容安全控管（Guardrails）與檢索增強生成（RAG）與模型微調等能力。適合有自有資料、須確保輸出合規性與品牌一致性的企業使用。
⚙️最底層：用於建置和訓練 AI 模型的基礎設施
這一層提供訓練與部署 AI 模型所需的高效能運算資源與開發平台。代表服務包括：Amazon SageMaker（一站式機器學習平台，支援建模、MLOps、推論與監控）、EC2 GPU 實例（適合大型模型訓練，如 NVIDIA H100/A100），以及 AWS 自研 AI 晶片 Trainium / Inferentia（提供更佳效能與成本效率）。此層特別適合 AI 原生團隊、新創或科研單位進行模型研發與長期維運。
【為什麼這三層架構很關鍵？】
導入生成式 AI 不應是單一路線，也不是從最底層開始才算完整。這三層架構真正的價值，在於它具備靈活彈性，我可以根據企業當前的成熟度與資源狀況，從任一層級著手，找到最適合的切入點。如果目標是快速應用、立即見效，就能先從上層的現成工具開始體驗；若有資料與技術能力，則能直接進入中層打造客製化應用；當具備 AI 開發與訓練需求，更可以運用最底層的基礎設施進行深度整合。這代表企業導入生成式 AI 並不一定要從最底層開始，而是能從適合自己的成熟度起步，逐步延伸。
【實際案例】
Ferrari：採用 Bedrock 開發個人化汽車配置助理，縮短 20% 作業流程時間。
Bayer Crop Science：使用 Q Developer 自動產出技術文檔，開發效率提升 30%，上線時程縮短 70%。
Amazon Pharmacy：透過 SageMaker 建構客服 AI 機器人，實現 99% 處方估價自動化並優化交付效率。
【結語】
生成式 AI 不再是「能不能導入」的問題，而是「如何導得有效、擴得安全」。AWS 提出的三層架構，從應用程式到基礎設施，提供企業一條靈活、可擴、可控的導入路徑。不論你是初探 AI 潛力的業務團隊，或是準備全面部署的大型企業，這套架構都能協助你在生成式 AI 領域中穩健成長、持續創新。
