在 AWS re:Invent 2025 大會上，AWS 宣布大幅強化其應用程式現代化服務「AWS Transform」，引入全新代理式 AI（Agentic AI）功能。這項更新直接解決企業長期面臨的「技術債」（Tech Debt）問題——一個讓 IT 技術人員經常需要額外花費 30% 時間成本進行手動現代化工作的隱形挑戰。對於追求數位轉型效率與成本優化的企業而言，這項突破將寶貴的 IT 資源從繁重的維護工作中釋放，真正投入能創造業務價值的創新。 技術債的隱形成本與組織困境 由於技術升級、基礎架構、硬體環境等因素改變，企業服務往往需要 IT 技術人員花費大量時間，透過手動方式搬遷資料、移轉服務使用平台，甚至重新編寫既有服務程式碼，以利服務能在更現代化環境下順利運作。對許多組織而言，典型情況是團隊 30% 的時間耗費在這些手動現代化工作上。 這些工作雖然必要，卻將寶貴資源從能夠創造新業務價值的創新中抽離。對 IT 技術人員來說，這往往變成一場惡夢——重複性高、技術挑戰複雜，卻又無法迴避。企業內部可能存在許多針對特定需求編寫、甚至過時的程式語言編碼

隨著 AWS re:Invent 2025 大會活動展開，AWS公布了諸多技術合作案例，涵蓋影片理解、金融支付、交通運輸、智慧建築等多個垂直領域的 AI 應用落地。這些合作不僅展示了代理式 AI 技術在不同產業的實際應用，更重要的是，它們共同勾勒出一個新興的代理經濟基礎設施——一個讓 AI 代理能夠安全、可信任地代表使用者執行任務的完整生態系統。 影片理解的技術革新:從逐幀分析到動態系統理解 TwelveLabs 在 Amazon Bedrock  平台上推出的 Marengo 3.0 模型，代表著影片理解技術的重大突破。這個被稱為「全球最強」的影片理解模型，將解決企業長期面臨的「影片非結構化數據無法使用」痛點。 不同於傳統模型僅進行逐幀（frame-by-frame）分析的作法，Marengo 3.0 將影片視為一個完整的動態系統，能「直接連結」其中涵蓋的對話、手勢、動作與情緒內容。這種方法的突破在於，AI 不再只是看到一系列靜態畫面，而是真正理解影片中發生的事件、人物之間的互動，以及情感的流動。 官方數據顯示，此模型能將儲存成本降低 50%、

在機器人技術與人工智慧加速融合的今日，一個專注於實體 AI的全新支援計畫正為全球新創團隊開啟規模化之路。MassRobotics 攜手 Amazon Web Services（AWS）與 NVIDIA Inception，於 2024 年 12 月 1 日宣布開放第二屆「實體 AI 獎學金」（Physical AI Fellowship）申請，這個為期 8 週的虛擬計畫為機器人與實體 AI 新創提供從技術到市場的全方位支援，協助團隊更快速、更聰明地擴展規模。 實體 AI 的技術本質與跨領域挑戰 實體 AI 指的是那些能夠理解、推理、學習，並且能與物理世界互動的 AI 驅動機器人系統。這個領域代表著智慧機器從實驗室走向真實世界的關鍵躍進，將數位世界中發展的智慧延伸至機器如何在真實環境中互動。 「建構實體 AI 需要跨領域的深度專業知識，」Bedrock Robotics 共同創辦人 Tom Eliaz 表示。這樣的技術挑戰正是實體 AI 獎學金設計的核心考量——提供新創團隊所需的專業支援，將有前景的原型推進至企業級部署階段。 AWS 生成式 AI

在雲端技術持續演進的今日，組織與 AWS 的互動方式正經歷著根本性的轉變。AWS 宣布將 AWS Partner Central  整合進 AWS Management Console ，創造出統一體驗，重新定義您作為客戶與 AWS 合作夥伴的互動方式。 統一介面背後的洞察 多年來與無數 AWS 客戶的協作經驗揭示了一個有趣的現象：最成功的合作夥伴往往始於 AWS 客戶身份。他們先是運用 AWS 服務建構自身的基礎架構與解決方案，隨後自然地拓展為他人創造產品。這種從客戶到合作夥伴的自然演進，促使 AWS 思考如何將傳統上分離的體驗整合為單一旅程。 隨著 AWS 生態系統的發展，合作夥伴社群的需求也日益多元。現代組織往往扮演多重角色：既使用 AWS 服務建構自身基礎架構，同時也為客戶建構並交付解決方案。這樣的企業需要能夠支援從 AWS 客戶成長為合作夥伴，再到 AWS Marketplace賣家的簡化工作流程，並搭配符合當今實際運作方式的企業級安全功能。 熟悉介面中的新可能性 AWS Partner Central 整合進控制台代表著合作夥伴關係可

每年 大約在這個時節，全球雲端運算社群都會在拉斯維加斯經歷一場技術朝聖之旅。2025 年 12 月 1 日至 5 日，AWS re:Invent 將再次把這座沙漠之城轉變為全球最大的雲端技術學習與創新中心。超過 1,000 場技術會議、6 場主題演講、5 大展館，以及無數的網路連結機會——這不只是一場會議，而是一個重塑雲端技術版圖的生態系統級事件。 從 Amazon.com CTO Dr. Werner Vogels 的 2026 科技預測中，我們看到了技術演變的方向——Agentic AI、量子安全、文藝復興開發者、國防科技與個人化學習。而 AWS re:Invent 2025 正是這些願景從概念走向實踐的舞台。無論你是技術決策者、架構師、開發者，還是剛開始雲端旅程的新手，這五天將為你提供從理論到實作、從靈感到執行的完整路徑。 六大主題演講：從戰略願景到技術實踐的完整光譜 週二開幕:Matt Garman 定調 AWS 戰略方向 12 月 2 日週二早上 8:00 至 10:30，AWS CEO Matt Garman 將在 The Vene

當我們談論 AI的未來時，大多數人想到的是更快的運算、更精確的預測，或是更流暢的對話。但 Amazon.com CTO Dr. Werner Vogels 在他的 2026 科技預測中指出了一個更根本的轉變：我們正從「人類在 AI 迴圈中」轉變為「AI 在人類迴圈中」。這不只是技術架構的調整，而是人類與技術關係的重新定義。而這個轉變的起點，來自於一個意想不到的地方——對抗全球孤獨危機。 在 AWS re:Invent 2025，Agentic AI 將不再只是概念討論，而是從陪伴機器人到企業工作流程的完整實踐展示。12 月 3 日，AWS Agentic AI 副總裁 Swami Sivasubramanian 將在主題演講中揭示這個未來，而 Amazon Quick Suite 高階主管活動將展示企業如何讓 AI 真正成為團隊的一部分。本文將帶你理解 Agentic AI 的完整光譜——從為何機器人能對抗孤獨的生物學基礎，到企業如何運用這些洞察轉型業務流程。 孤獨危機：超連結世界的意外後果 數據揭示的公共衛生危機 全球每 6 人中就有 1..

當大多數組織還在規劃「數年後」的量子安全策略時，現實已經悄悄改變了遊戲規則。 Amazon.com CTO Dr. Werner Vogels 在他的 2026 科技預測中發出明確警告：合理的假設不再成立，主動防禦的窗口正在關閉。 不久前，人們還在質疑量子電腦是否真的能存在。三年前，當 Werner Vogels 與量子運算專家 Dr. Preskill 對談時，能解決實際問題的量子硬體時間表似乎還有數十年之遙。但 2024 年的一系列突破徹底改變了這個預測：AWS 推出減少 90% 錯誤修正開銷的 Ocelot 量子晶片，Google 的 Willow 晶片證明了錯誤率的指數級下降，IBM 宣布 2029 年實現容錯量子運算的框架。研究論文顯示，破解 2048 位 RSA 所需的量子位元從六年前估計的 2000 萬，驟降至不到 100 萬——減少了 95%。 合理的預測是：在大約五年內，量子電腦將能夠破解保護今天絕大多數網際網路通訊、金融交易和敏感個人資料的加密。而惡意行為者已經在收穫加密資料，耐心等待解密的那一天。在 AWS re:Inve

當 Amazon.com 的技術長 Dr. Werner Vogels 在 2024 年 11 月發布他對 2026 年及未來的科技預測時，全球技術社群都在思考同一個問題：這些願景何時能成為現實？答案也許比你所想像的更近。 2025 年 12 月 1 日至 5 日，AWS re:Invent 2025將在拉斯維加斯舉行，這不只是一場年度技術盛會，更是 Werner Vogels 五大預測的實體展現——從陪伴機器人重新定義孤獨解方，到量子安全成為唯一的安全，每一個預測都在 re:Invent 的議程中找到對應的實踐路徑。 預測一：Agentic AI——當機器人成為陪伴而非工具 孤獨危機的全球尺度 Werner Vogels 指出，我們正站在一個根本性轉變的門檻上：從「人類在 AI 迴圈中」轉變為「AI 在人類迴圈中」。這個轉變的起點，來自於超連結世界帶來的意外後果——孤獨與缺乏陪伴。 全球每 6 人中就有 1 人受孤獨影響，世界衛生組織（World Health Organization，WHO）已將其列為公共衛生危機。社交隔離使死亡風險增加

「開發者將變得過時。」這個預言每隔幾年就會重新出現一次。編譯器時代如此，雲端運算時代如此，現在生成式 AI 時代也是如此。但 Amazon.com CTO Dr. Werner Vogels 在他的 2026 科技預測中提出了完全相反的觀點：我們不是站在開發者終結的邊緣，而是站在文藝復興開發者黎明的起點。 歷史已經多次證明，降低入門門檻不會消除對人類專業知識的需求，反而會放大它。生成式 AI 讓我們在幾秒內生成程式碼，但如果你放入垃圾，你會得到令人信服的垃圾輸出。AI 不會參加預算會議，不理解客戶服務系統需要五個 9 的正常運行時間而內部報告儀表板可以停機，也無法在利害關係人說「讓它快」時理解他們可能意思是「讓它便宜」。 在 AWS re:Invent 2025，12 月 4 日週四下午，Werner Vogels 將發表權威開發者主題演講，探討開發者工具、模式和實踐如何在 AI 驅動的世界中演變。Developer Community Pavilion 將提供從實作技術展示到遊戲化學習挑戰的完整體驗。超過 1,000 場技術會議將展示從基礎到

AWS宣布美國 AI 公司  Anthropic  最新一代  Claude 4.5 系列模型  正式全面登陸  Amazon Bedrock ，包括其旗艦版  Claude Opus 4.5 、中階版  Claude Sonnet 4.5  及高效能版  Claude Haiku 4.5 。 這批新模型具備「 混合推理（Hybrid Reasoning） 」能力，可靈活切換「即時回應」與「深度思考」模式，開啟 AI 應用新時代。AWS 表示，Claude 4.5 系列能讓企業以更簡捷、安全的方式部署高智能 AI 代理（Agentic AI），全面革新從程式開發、辦公文檔到強化自動決策的應用場景。 Claude Opus 4.5 ：Anthropic 最強 AI 登場 作為 Anthropic 目前最先進的 AI， Claude Opus 4.5  在編碼、邏輯推理及複雜任務執行方面均創下新標準。 在軟件開發測試 SWE-bench Verified 基準上取得  80.9%  的突破性表現； 在多模態視覺測驗 MMMU 亦達  80.7% ，超

在 2025 AWS Marketplace 全球賣家峰會上，BaiMax Smart 以其創新的智能融合通信平台獲得業界的廣泛關注。BaiMax Smart 將 SMS、語音、郵件、社交媒體消息以及人工智能技術融合為一，解決企業在全球化過程中所面臨的跨地域通信挑戰，讓企業在多變的市場環境中保持競爭力。以下是 BaiMax Smart 產品的功能與定位。 SMS 短信覆蓋無遠弗屆 日處理逾 4000 萬條短信 BaiMax Smart 的 SMS 短信功能是其核心能力之一，已覆蓋全球 230 多個國家和地區，與超過 40 家運營商建立直接合作。藉由採用 AWS 雲端，他們的平台能為企業客戶提供跨地域、高質量、低時延的短信服務。其服務覆蓋全球，廣受經營跨國業務的企業歡迎。目前，平台日均處理超過 4000 萬條短信，為電商、金融、航空、物流、跨境支付等多個行業提供高效可靠支撐。 平台的 SMS 功能可滿足文本通知、驗證碼校驗、交易提醒和營銷推廣等多樣化需求。以跨境電商為例，他們可以利用此功能實時通知用戶訂單物流進展，提升客戶體驗和回購率。金融機構亦可

雲端基礎設施管理的複雜性隨著企業數位轉型的深入而不斷增加。開發團隊需要掌握越來越多的雲端服務配置知識，同時確保基礎設施的安全性、可靠性和成本效益。為了解決這一挑戰，AWS最新推出了基礎設施即代碼（Infrastructure as Code, IaC）MCP伺服器，這是一個革命性的AI驅動工具，專為AWS CDK（Cloud Development Kit）和CloudFormation提供智慧輔助功能，讓基礎設施管理變得更加簡單、高效和可靠。 基礎設施即代碼的演進挑戰 基礎設施即代碼已成為現代雲端運算的核心實踐，它將基礎設施配置轉化為可版本控制、可重複使用的代碼。然而，隨著AWS服務數量的快速增長和功能的不斷豐富，IaC的複雜性也在急劇上升。開發人員需要深入了解數百種AWS服務的配置參數、相依性關係和最佳實踐。 傳統的IaC開發過程往往充滿挑戰。開發人員需要花費大量時間查閱文檔、理解服務配置、調試模板錯誤。即使是經驗豐富的雲端架構師，也經常在複雜的服務整合和權限配置上遇到困難。這種學習曲線的陡峭性成為了企業採用雲端技術的重要障礙。...

工業4.0時代的到來正在重新定義製造業的維護策略，從傳統的被動維修轉向智慧化的預測性維護。設備故障的根因診斷一直是維護工程師面臨的複雜挑戰，需要綜合分析大量的感測器數據、歷史記錄、影像資料和專家知識。Amazon Bedrock的多模態生成式AI技術為這一難題提供了創新解決方案，通過整合文字、圖像、數據等多種資訊源，構建智慧診斷助手，大幅提升故障診斷的準確性和效率，為製造業的數位轉型注入新的動力。 預測性維護的技術演進 預測性維護代表了設備管理策略的重大進步。傳統的計劃性維護依賴固定的時間間隔，往往導致過度維護或維護不足的問題。而預測性維護通過持續監控設備狀態，在故障發生前進行干預，既避免了意外停機，也優化了維護成本。 物聯網技術的普及為預測性維護提供了數據基礎。現代工業設備配備了大量感測器，能夠即時收集溫度、振動、壓力、電流等關鍵參數。這些數據流為設備健康狀態的評估提供了豐富的資訊來源，但同時也帶來了數據處理和分析的挑戰。 機器學習技術在預測性維護中發揮了重要作用。傳統的機器學習模型能夠識別數據中的異常模式，預測設備故障的可能性。然而，這些模型

記憶體快取技術在現代應用架構中扮演著至關重要的角色，直接影響著應用程式的響應速度和用戶體驗。在AWS re:Invent 2025大會上，Amazon ElastiCache服務迎來了重大更新和功能增強，為企業提供更強大、更靈活的快取解決方案。這些創新不僅提升了性能表現，也簡化了管理複雜度，讓開發團隊能夠更專注於業務邏輯的實現，而非基礎設施的維護。 ElastiCache服務架構演進 Amazon ElastiCache作為AWS的託管快取服務，支援Redis和Memcached兩種主流快取引擎。在re:Invent 2025上發布的更新，主要聚焦於提升服務的可擴展性、可靠性和易用性。新的架構改進讓ElastiCache能夠更好地適應現代應用的多樣化需求。 無伺服器快取是本次更新的重要亮點。新推出的ElastiCache Serverless讓開發者無需預先配置快取容量，系統會根據實際使用量自動擴展和縮減資源。這種按需付費的模式特別適合流量波動較大的應用，能夠顯著降低成本並提升資源利用效率。 多區域複製功能得到了重大增強。新版本支援跨多個AWS區

物聯網設備的智能化需求正推動著邊緣運算技術的快速演進。企業面臨的挑戰不僅是如何在資源受限的邊緣設備上運行人工智慧模型，更需要解決大規模部署和管理的複雜性。AWS IoT Greengrass與Strands Agents的整合方案，為這一難題提供了創新的解決路徑，讓企業能夠在數千台邊緣設備上高效部署和運行小型語言模型。 邊緣AI部署的技術突破 傳統的雲端AI模型部署方式在物聯網場景中面臨諸多限制。網路延遲、頻寬成本、資料隱私等問題制約了雲端方案的應用範圍。小型語言模型（Small Language Models, SLMs）的出現改變了這一局面，這些經過優化的模型能夠在邊緣設備上運行，同時保持良好的推理性能。 AWS IoT Greengrass作為邊緣運算平台，提供了完整的設備管理和應用部署能力。它支援本地資料處理、機器學習推理、以及與雲端服務的安全通訊。透過Greengrass，開發者可以將雲端開發的應用程式無縫部署到邊緣設備，實現真正的混合雲架構。 Strands Agents則是專為邊緣AI設計的代理框架，它提供了輕量級的模型執行環境和智

物聯網裝置的普及正在改變企業管理實體資產的方式。從工業設備監控到物流追蹤，從智慧城市建設到農業自動化，越來越多的企業依賴物聯網技術來提升營運效率和決策品質。然而，準確追蹤和定位分散在廣大區域內的物聯網裝置一直是技術挑戰。傳統的GPS定位在室內環境或訊號遮蔽區域效果有限，而專用的定位基礎設施成本高昂且覆蓋範圍受限。亞馬遜雲端服務（AWS）近日宣布AWS IoT Core裝置定位服務與Amazon Sidewalk的深度整合，為企業提供低成本、廣覆蓋的物聯網裝置定位解決方案。 物聯網定位技術的現實挑戰 現代企業面臨的物聯網裝置定位需求日益複雜多樣。製造業需要追蹤生產線上的移動設備和工具，確保資產不會遺失或被誤用；物流業需要即時掌握貨物和運輸工具的位置，優化配送路線和時程安排；零售業需要監控店內商品和設備的位置，防止盜竊並優化庫存管理；農業需要追蹤牲畜和農機設備，提升農場管理效率。 傳統定位技術在實際應用中面臨諸多限制。GPS定位雖然準確，但在室內、地下、密集建築區域等環境中訊號微弱或完全無法接收。Wi-Fi和藍牙定位需要密集的基礎設施部署，成本高昂且

記憶體快取技術在現代應用架構中扮演著至關重要的角色，直接影響著應用程式的響應速度和用戶體驗。在AWS re:Invent 2025大會上，Amazon ElastiCache服務迎來了重大更新和功能增強，為企業提供更強大、更靈活的快取解決方案。這些創新不僅提升了性能表現，也簡化了管理複雜度，讓開發團隊能夠更專注於業務邏輯的實現，而非基礎設施的維護。 ElastiCache服務架構演進 Amazon ElastiCache作為AWS的託管快取服務，支援Redis和Memcached兩種主流快取引擎。在re:Invent 2025上發布的更新，主要聚焦於提升服務的可擴展性、可靠性和易用性。新的架構改進讓ElastiCache能夠更好地適應現代應用的多樣化需求。 無伺服器快取是本次更新的重要亮點。新推出的ElastiCache Serverless讓開發者無需預先配置快取容量，系統會根據實際使用量自動擴展和縮減資源。這種按需付費的模式特別適合流量波動較大的應用，能夠顯著降低成本並提升資源利用效率。 多區域複製功能得到了重大增強。新版本支援跨多個AWS區

企業雲端基礎設施的安全防護正面臨前所未有的挑戰，特別是在容器化環境中，網路安全政策的精細化管理已成為決定系統韌性的關鍵因素。Amazon EKS（Elastic Kubernetes Service）作為企業級容器編排平台，其網路安全架構的完善程度直接影響著整體雲端生態系統的穩定性與可靠性。 網路安全政策演進背景 隨著微服務架構的普及，傳統的網路邊界防護模式已無法滿足現代雲端應用的安全需求。容器化環境中的服務間通訊複雜度呈指數級增長，每個Pod都可能成為潛在的攻擊向量或防護節點。在此背景下，Amazon EKS推出了增強型網路安全政策功能，透過DNS政策和管理員網路政策的雙重機制，為企業提供更加精細化的安全控制能力。 這項技術創新的核心在於將安全控制從傳統的網路層面延伸至應用層面，實現了從基礎設施安全到應用安全的全方位覆蓋。透過智能化的政策引擎，系統能夠自動識別異常流量模式，並根據預設規則進行即時阻斷或警告，大幅提升了安全事件的響應速度和處理效率。 DNS網路政策技術架構 DNS網路政策代表了容器安全領域的重大技術突破，其核心機制在於對DNS查詢

容器化應用的監控複雜度正在隨著Kubernetes環境的規模擴大而急劇增加。現代企業的EKS叢集往往包含數百個節點和數千個Pod，傳統的被動式監控方法已無法滿足快速故障檢測和預防性維護的需求。當系統出現問題時，被動的告警機制往往為時已晚，可能已經對業務造成了實質影響。主動式監控的理念正在改變這種現狀，透過持續分析系統行為模式、預測潛在問題、提前採取預防措施，為企業提供更可靠的容器化基礎設施。Amazon CloudWatch Operator與AWS控制平面指標的深度整合，為EKS環境提供了全面的主動式監控解決方案。 傳統EKS監控的局限性 傳統的Kubernetes監控方式主要依賴閾值告警和事後分析，這種被動式的方法存在諸多局限性。首先是可見性不足的問題，標準的Kubernetes指標主要關注資源使用情況，如CPU、記憶體、網路等，但缺乏對應用程式健康狀況、業務邏輯執行情況的深度洞察。 告警疲勞是另一個嚴重問題。在大規模的EKS環境中，各種監控工具可能產生大量告警，其中許多是誤報或低優先級事件。運維團隊在處理這些告警時容易產生疲勞，可能忽略真正

現代軟體系統的複雜性正在挑戰傳統的營運管理模式。微服務架構、容器化部署、雲原生應用等技術趨勢雖然提升了系統的靈活性和擴展性，但也帶來了前所未有的監控和故障排除挑戰。當系統出現問題時，營運團隊需要在海量的日誌、指標和告警中快速定位根本原因，這往往需要豐富的經驗和大量的時間。為了應對這些挑戰，AWS DevOps Agent與New Relic的深度整合為企業提供了革命性的智慧化營運解決方案，將人工智慧技術引入事件響應和預防流程。 傳統營運管理的痛點分析 企業IT環境的複雜度呈指數級增長，單一應用可能涉及數十個微服務、多個資料庫、各種中介軟體和第三方服務。當系統出現異常時，問題可能源自任何一個元件，而這些元件之間的相互依賴關係使得故障影響範圍難以預測。傳統的監控工具雖然能夠收集大量資料，但缺乏智慧分析能力，營運人員往往需要手動關聯不同來源的資訊才能找到問題根源。 告警疲勞是另一個嚴重問題。現代監控系統會產生大量告警，其中許多是誤報或低優先級事件。營運團隊在處理這些告警時容易產生疲勞，可能忽略真正重要的問題。缺乏智慧化的告警過濾和優先級排序機制，使得團