AWS 基础设施在 Amazon Bedrock 提供可扩展、高性能 AI 服务的能力中起着基础性作用。 Bedrock 依赖于 AWS 的全球数据中心网络和专用硬件，例如 GPU 和定制设计的芯片（如 AWS Inferentia 和 Trainium），以提供高效的模型推理和训练。 这些组件使 Bedrock 能够处理计算密集型 AI 工作负载，同时优化成本和延迟。 例如，Inferentia 芯片专为深度学习推理而定制，与通用 GPU 相比，以更低的成本提供更高的吞吐量。 这种硬件专业化使 Bedrock 能够高效地服务于 Claude 或 Titan 等模型，即使在大量需求下也是如此。
Bedrock 的可扩展性直接与 AWS 的弹性基础设施相关。 诸如 Amazon EC2 Auto Scaling 和 AWS Lambda 之类的服务使 Bedrock 能够根据实时需求自动调整计算资源。 例如，如果构建在 Bedrock 上的应用程序的 API 请求突然激增，则由 GPU 集群驱动的 EC2 实例可以水平扩展以保持低延迟。 AWS 的全球可用区还可确保工作负载在地理上分布，从而减少最终用户的网络延迟。 开发人员无需管理服务器或担心配置——Bedrock 抽象了这种复杂性，使团队能够专注于集成 AI 功能，而不是基础设施调整。
安全性和可靠性是另一个关键方面。 Bedrock 利用 AWS 的合规性认证（例如，HIPAA、GDPR）和内置的安全工具（例如 AWS Key Management Service (KMS)）进行数据加密。 模型和数据隔离在 Virtual Private Cloud (VPC) 中，并且 IAM 角色强制执行精细的访问控制。 例如，使用 Bedrock 的医疗保健应用程序可以确保患者数据在静态和传输过程中都保持加密状态，并且推理工作负载在合规区域中运行。 AWS 的冗余存储系统（如 Amazon S3）和自动备份进一步确保了数据的持久性。 通过依赖 AWS 经过实战考验的基础设施，Bedrock 提供了一种托管服务，可在性能、安全性和成本之间取得平衡，而无需开发人员成为基础设施专家。