AWS SageMaker vs Bedrock：该选哪个？
随着生成式 AI 的快速崛起，越来越多企业希望借助云上工具，加速 AI 应用的构建与落地。AWS 作为领先的云服务提供商，提供了两款核心 AI 服务：Amazon SageMaker 和 Amazon Bedrock。它们虽然同属 AWS AI 生态系统，但定位截然不同，功能与适用场景也存在明显区别。
本文将围绕“aws sagemaker vs bedrock”这一核心关键词，从功能、技术架构到应用场景，全面解析这两款服务的差异，并提供实际的选型建议，帮助企业明确技术路线。
Amazon Bedrock：低门槛、即开即用的生成式 AI 服务
Amazon Bedrock 是一项面向企业与开发者的全托管生成式 AI 服务。通过它，你可以无需管理底层模型或基础设施，直接调用来自多家领先模型提供商（如 Anthropic、Meta、Mistral、Stability AI 及 AWS 自研的 Titan 模型）的 LLM 能力。
核心优势：
- 即插即用的多模型访问能力：通过统一 API 接口，轻松接入 Claude、Llama 等多个模型，支持多模型 A/B 测试。
- 无需模型训练或部署：完全托管，省去模型管理与维护成本。
- 丰富的生成式 AI 工具集成：支持 RAG、Agents、响应控制、模型微调等能力，便于快速构建 AI 应用。
- 高度安全与合规：集成 VPC、IAM、CloudTrail、加密等 AWS 原生安全服务，确保企业级使用安全。
适合谁用？
- 希望快速集成 AI 功能的企业与开发团队
- 没有机器学习团队或不想投入模型训练资源的公司
- 需要对比多个主流大模型，选出最优解的创新团队
- 关注模型安全、合规、稳定性的行业用户
Amazon SageMaker：灵活强大的机器学习训练与部署平台
Amazon SageMaker 是 AWS 的旗舰级机器学习平台，提供端到端的模型构建、训练、优化与部署能力。与 Bedrock 不同，它面向具备专业 ML 能力的用户，适用于从零开始打造定制模型的场景。
核心优势：
- 全面的训练与推理能力：支持自定义训练脚本、多种算法框架（如 PyTorch、TensorFlow、HuggingFace）以及模型优化工具。
- 端到端 MLOps 工具链：包括 SageMaker Pipelines、自动超参调优、模型监控等功能，助力企业构建稳定高效的 ML 工作流。
- 支持训练私有 Foundation Model：适用于大规模模型的个性化训练。
- 可扩展的部署选项：包括实时推理、批量推理和边缘部署，满足不同业务需求。
适合谁用？
- 拥有数据科学团队、希望从零构建 AI 模型的企业
- 在特定领域（如医疗、金融、制造）需要训练行业专属模型
- 对训练参数、模型结构、推理性能有细粒度控制需求的用户
- 需要集成自动化 ML 流程和治理能力的大型企业或科研机构
Amazon Bedrock vs SageMaker：核心区别对比表
| 功能维度 | Amazon Bedrock | Amazon SageMaker |
|---|---|---|
| 面向人群 | 开发者、产品经理、企业应用团队 | 数据科学家、ML 工程师 |
| 模型类型 | 第三方 LLM（Claude、Llama 等） | 自定义模型、开源模型、私有大模型 |
| 使用门槛 | 低，无需模型训练经验 | 较高，需要掌握 ML 架构和流程 |
| 训练与部署能力 | 不支持本地训练，仅支持调用模型 | 支持全流程训练、部署与优化 |
| 灵活性与控制权 | 低，托管式服务 | 高，自定义能力强 |
| 安全合规支持 | 原生 AWS 集成，支持企业级安全控制 | 可通过配置满足安全与合规要求 |
使用场景对照：哪个服务更适合你？
| 使用需求 | 推荐服务 |
| 想快速上线一个 AI 问答助手，无需自定义模型 | Amazon Bedrock |
| 拥有 ML 团队，想训练精准的电商推荐系统 | Amazon SageMaker |
| 希望测试多个 LLM（如 Claude 与 Llama）的生成表现 | Amazon Bedrock |
| 想构建一个医疗 NLP 模型，并优化其推理性能 | Amazon SageMaker |
| 只需调用 Claude API 实现智能文案生成 | Amazon Bedrock |
| 对 GPU 训练资源、训练管控与版本治理有高要求 | Amazon SageMaker |
总结：AWS SageMaker vs Bedrock，谁是你的最佳选择？
- 如果你想快速搭建生成式 AI 应用，不希望自己管理模型，且注重安全合规 —— Amazon Bedrock 更适合你。
- 如果你具备一定的机器学习基础，需要训练定制模型、控制模型架构与流程 —— Amazon SageMaker 是你的不二选择。
AWS 通过 SageMaker + Bedrock 的组合，为不同阶段、不同技术能力的企业提供了完整的 AI 解决方案路径。从“开箱即用”的生成式 AI，到“深度定制”的机器学习平台，助力企业在 AI 时代抓住先机、持续创新。