AWS全球技術總監南丁表示，AWS台北區域由三個獨立可用區域組成，保障系統韌性的同時亦確保客戶資料不被存取或用於模型訓練，並將資料存在台灣境內伺服器。
AWS亞太（台北）區域自今年6月6日正式啟用後，至今已導入83項雲端服務，並預估將陸續提供達百項。AWS全球技術總監南丁（Shaown Nandi）表示，AWS台北區域由三個獨立可用區域組成，保障系統韌性的同時亦確保客戶資料不被存取或用於模型訓練，並將資料存在台灣境內伺服器。對於未來在台灣的發展，南丁看好應用在金融、醫療、製藥、政府機構及客服等對數據安全與合規性要求高，且擁有大量數據的關鍵產業。
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AWS全球技術總監南丁。（圖／孫敬拍攝）生成式AI代理：革新企業營運與加速創新的引擎
對生成式AI代理的發展，南丁觀察其已從單純回應問題的「助理」角色，進化為能自主規劃、執行複雜任務並達成特定目標的「AI代理」，而AI代理的核心構成要素包含：作為「大腦」的基礎模型（如大型語言模型）、賦予其「工作內容描述」的角色與指示、具備學習與改進能力的記憶力（包括短期與長期），以及能執行任務的資料與工具存取能力。南丁指出，未來趨勢將走向多個AI代理協同合作，以解決更龐大、更複雜的企業級挑戰。
AI代理能為企業帶來實質效益：除了可提升人工生產力，協助員工從重複性任務中釋放，提高工作效率；其二，能自動化複雜流程，例如財務報表處理、採購及保險理賠等，進而提升產業的運營效率與應變能力，強化數位韌性；其三，將驅動創新與研究，加速創意內容生成、新藥研發、數據分析，並協助科學研究。實際應用案例方面，Amazon Q Developer在AWS內部協助Java程式碼做轉移，可節省4,500人時工作時間並降低2.6億美元成本；國家美式足球聯盟（NFL）則運用AI代理，將新人訓練時間縮短67%。
AWS技術底蘊與在地化優勢：構建安全、高效、彈性的雲端基石
AWS為企業提供全面的生成式AI架構，分為三層解決方案。底層基礎設施提供強大算力，包含與NVIDIA長達14年深度合作，以及AWS自研的Graviton（通用型處理器，如Audi透過其節省60%成本）與Trainium（專為AI訓練設計，具更高能源效率）晶片，這些晶片不僅降低成本，也使得企業能夠更具成本效益地部署和擴展AI解決方案，從而提升其整體數位韌性。
中層管理平台Amazon Bedrock作為核心，協助工程師「一次開發，適用多模型」，支援AWS自有、開源及第三方模型。南丁特別強調，AWS在資料安全與隱私上的承諾，「我們不取得我們的客戶的資訊，我們不接觸我們的客戶的資訊，包括了你提供的資料，這些資料仍然在虛擬私人雲端（VPC）中。」此外，Bedrock透過Model Distillation技術，可提升高達500%執行效率、降低75%運作成本。最上層則提供企業可直接部署的現有的AI代理工具，以加速業務應用。
在台灣，AWS台北區域由三個獨立可用區組成，每個可用區的地理位置、電力及網路系統皆獨立，「在台北區域，三個可用區域都是分開的，每一個可用區域裡面，都有一個以上的資料中心，地理位置、電源系統、網路系統都是分開的。」南丁提到，這項設計即便面對突發狀況，服務也能持續運作。
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