Amazon Bedrock 在 AWS 的战略中扮演着关键角色，旨在使 AI 和机器学习更易于访问且对开发者更实用。它是一项托管服务，可提供对来自 Anthropic、Stability AI 和 AI21 Labs 等第三方提供商的基础模型 (FM) 以及 AWS 自身模型的访问。通过提供一个统一的平台来试验、定制和部署这些模型，Bedrock 简化了构建生成式 AI 应用程序的过程。例如，开发者可以使用 Bedrock 访问 Claude（Anthropic 的模型）进行文本分析，或使用 Stable Diffusion（Stability AI 的模型）进行图像生成，而无需管理基础设施。这符合 AWS 的更广泛目标，即降低 AI 采用的复杂性，同时让开发者能够灵活地选择适合其用例的工具。
Bedrock 与 AWS 现有的服务紧密集成，从而加强了其生态系统方法。开发者可以将 Bedrock 与 Amazon SageMaker（用于模型训练）、AWS Lambda（用于无服务器工作流）或 Amazon Kinesis（用于实时数据处理）等服务结合使用。例如，构建聊天机器人的团队可以使用 Bedrock 的基础模型进行自然语言处理，然后将其连接到 Lambda，以根据用户输入触发后端操作。这种互操作性减少了构建端到端 AI 解决方案所需的工作量，并将用户保留在 AWS 环境中。此外，Bedrock 专注于定制（例如使用专有数据微调模型），从而支持 AWS 满足企业需求的战略，在这些需求中，定制解决方案通常至关重要。例如，一家医疗保健公司可以调整 Bedrock 模型来分析患者记录，同时保持对数据隐私标准的遵守。
安全性和可扩展性是 Bedrock 价值主张的核心，这与 AWS 对企业就绪性的强调相一致。Bedrock 在客户的 AWS 账户中运行，利用现有的安全控制，例如 IAM 角色和 VPC 隔离。这确保了用于定制模型的数据保持私密，从而解决了受监管行业的常见问题。AWS 还会自动处理基础设施扩展，使开发者能够部署模型，而无需担心配置服务器。例如，一家零售公司可以部署一个基于 Bedrock 的推荐系统，该系统可以在购物旺季进行扩展。通过结合可访问性、与 AWS 服务的集成以及企业级安全性，Bedrock 巩固了 AWS 作为一站式平台的地位，该平台适用于希望采用 AI 而又不牺牲控制权或灵活性的组织。